A.I.: un nuovo mondo del lavoro

Il mondo del lavoro sta profondamente cambiando. E la maggior parte delle aziende e delle persone non sono consapevoli del profondo impatto che questo avrà nelle loro vite grazie o a causa dell’utilizzo sempre più esteso di robot, algoritmi, machine learning…

Qualche numero

Secondo il World Economic Forum
(The future of Jobs 2018)

> nel 2025 i robot svolgeranno la metà dei nostri lavori

 

> la percentuale di ore-lavoro svolte da umani (71%) e da macchine (29%) nel 2018 diventerà 48% (umani) e 52% (macchine) nel 2025

 

> il 65% dei bambini che iniziano le elementari oggi farà un lavoro che non è stato ancora inventato

Secondo uno studio dell’OECD, 6 adulti su 10, nei 29 Paesi membri, non hanno competenze di base di informatica o esperienza di utilizzo del computer.

Di cosa parliamo quando parliamo
di intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale (A.I.) è una disciplina scientifica che mira a definire e sviluppare programmi o macchine (software e/o hardware) che mostrano un comportamento che verrebbe definito intelligente se fosse esibito da un essere umano (da Francesca Rossi, “Il confine del futuro”, Feltrinelli).

L’intelligenza artificiale viene suddivisa in due ambiti:

 

ANI – Artificial Narrow Intelligence (intelligenza artificiale focalizzata):
dato un problema, l’A.I. lo risolve. Sono di questo tipo gli smart speaker, le auto a guida autonoma e tutte le applicazioni in azienda e in agricoltura.

 

AGI – Artificial General Intelligence (intelligenza artificiale generale):
è l’intelligenza di una macchina di interagire nel mondo come un essere umano, capendo ed imparando compiti intellettuali che gli esseri umani normalmente svolgono. Questa intelligenza ancora non esiste.

A.I.: collaborazione
uomo/macchina
Intelligenza artificiale
o aumentata?

Il grande dubbio è se le macchine sostituiranno o meno l’uomo in molti lavori.
La cosa certa è che tutti i compiti automatizzabili saranno automatizzati: secondo l’OECD il 14% dei lavori è ad alto rischio di automazione mentre un 32% potrà essere trasformato radicalmente.

 

Tra i lavori che verranno “disrupted” dall’automazione c’è il lavoro dei manager, soprattutto del middle management.

 

La ricerca del WEF, a livello internazionale, mostra che, su alcune attività, i collaboratori preferiscono un robot, spingendo i manager a svolgere maggiormente la parte più soft e relazionale del proprio ruolo.

What can a robot do better than your manager?

Provide unbiased information0%
Maintain work schedules0%
Problem solve0%
Manage a budget0%
Answer confidential questions
without causing fear of scrutiny
0%
Evaluate team performance0%

What can a robot do better than your manager?

Understanding my feelings0%
Coach me0%
Create (or promote) A work culture0%
Evaluate Team performance0%
Problem solve0%
Provide oversight/direction0%

Fonte: World Economic Forum – Novembre 2019 – Qui l’articolo completo

 

Molte ricerche, in ambiti completamente diversi, stanno dimostrando come, in realtà, il futuro non stia nella sostituzione dell’individuo con la macchina ma nel far lavorare insieme individuo e macchina per risolvere problemi complessi che ciascuno, da solo, non potrebbe risolvere o non potrebbe farlo così bene.

Ripensare il lavoro in modalità “aumentata”

La questione di come ciascun lavoro cambierà, si adatterà o scomparirà, sarà quindi una decisione di disegno organizzativo.

 

Organizzazioni, leader, collaboratori si devono preparare a questo nuovo scenario di Intelligenza più o meno Aumentata con:

 

> un nuovo mindset (agile)

 

> competenze “tecniche”

 

> una rinnovata consapevolezza etica

 

> un approccio al continous learning che consenta l’upskilling continuo (per evitare un costoso, complicatissimo reskilling)

 

> una diversa competenza di disegno organizzativo

zalaconsulting-risposte-intelligenza-artificiale

Le domande cui abbiamo risposto

La nostra esperienza ci ha messo davanti a quattro, diverse, domande.

01

Quale valore può portare al business l’introduzione di intelligenza artificiale?

02

Come introdurre l’intelligenza artificiale in azienda?

03

Come creare consapevolezza sugli stravolgimenti che, più prima che poi, l’intelligenza artificiale porterà in azienda e nella società?

04

Come impostare un programma di upskilling consistente e pervasivo per consentire a tutti di far evolvere le proprie competenze in linea con l’evoluzione del contesto?

Il nostro approccio

01

Valore per il business

È fondamentale approfondire il proprio modello di business per analizzare gli spazi di ottimizzazione, di vantaggio competitivo e i rischi di disruption, approfondendo cosa stanno facendo i competitor e cosa sta succedendo in business limitrofi.

 

L’A.I. non è solo automazione ma è anche ripensamento del modello di business (in quasi tutti i settori).

02

Trasformazione
con l’A.I.

> Si parte con progetti-pilota (piccoli e focalizzati se si utilizza il machine learning)

 

> si costruisce un team di A.I. interno

 

> si offre formazione estesa sui temi di A.I.

 

> si sviluppa una strategia di A.I.

 

> si disegna un piano di comunicazione interno ed esterno.

03

Consapevolezza

Workshop, formazione (in aula e online), comunicazione interna, tavoli di confronto con altre aziende, e tutto quanto possa supportare la presa di coscienza, a tutti i livelli organizzativi e di ecosistema, su cosa stia succedendo e cosa succederà. Attualmente questa consapevolezza è ancora troppo poco diffusa e, comunque, ancora troppo superficiale.

04

Upskilling

Non vogliamo appositamente parlare di re-skilling. Secondo i nostri studi ed approfondimenti, di fatto, il re-skilling (il cambio completo di professionalità) è troppo lungo e costoso: arrivare a questo, significa che l’azienda e la persona non hanno capito in tempo l’evoluzione in atto, con grande danno per entrambi.

Aziende e collaboratori devono mettere l’aggiornamento professionale al centro: il World Economic Forum (The Future of Jobs 2018) stima in circa 100 giornate di formazione l’investimento individuale da fare entro il 2022, per mantenersi semplicemente aggiornati.

 

Serve, quindi, un progetto di up-skilling ampio, che

 

> parta da people analytics moderni, per offrire approcci personalizzati

> utilizzi anche piattaforme e consenta accessi a corsi esterni (tipo www.coursera.org)

> considerate da tutte le fonti autorevoli come le competenze distintive del futuro, approfondisca le competenze “umane”, quelle che ancora chiamiamo soft (creatività, empatia, …)

> offra competenze specialistiche di alto livello.

Collaborazione uomo-macchina

Parliamo proprio di team composti da individui e robot o da individui e algoritmi che, insieme, possono collaborare per raggiungere risultati mai raggiunti prima.

In campo militare le sperimentazioni sono molto avanti, nel mondo civile si stanno approfondendo le modalità di collaborazione tra chirurgo e robot-infermiere, tra oncologi e Watson, ma anche in realtà produttive.

Scopri come Amazon ha messo il lavoro automatizzato a servizio dei dipendenti.

I nostri 5 suggerimenti

01

Compiti diversi ed esplicitati:

Aiuta ad evitare sovrapposizioni o aspettative non realistiche.

02

Supporto reciproco:

come nei team di soli umani, anche quando riguarda team misti, ognuno deve conoscere il proprio confine ma anche sapere come intervenire a supporto degli altri, se serve.

03

Comprensione reciproca:

i robot tradizionali non possono costruire esperienza e condividere conoscenza ma il machine learning sta consentendo alle macchine di sviluppare aspettative circa il comportamento dei colleghi: così che ogni parte impari a conoscere le capacità, i limiti e le idiosincrasie dell’altro.

04

Relazione efficace e comunicazione:

anche se si stanno sviluppando sistemi che capiscano e riproducano il linguaggio naturale, non è detto che la parola sia la modalità migliore di relazione tra umani e robot. Segnali sonori o visivi potrebbero essere più efficaci.

05

Fiducia reciproca:

l’affidabilità delle macchine diventa fondamentale. Come tra umani, se si ha il dubbio che la macchina non sia affidabile, la collaborazione salta.

A proposito di Fusion skills

Per progettare modelli di collaborazione efficaci, gli umani dovranno sviluppare nuove competenze, le cosiddette “fusion skills”: abilità adattive necessarie per dare vita e forma ai nuovi modi di lavorare nelle organizzazioni.

 

“Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI” (2018), H. James Wilson identifica 8 fusion skills:

3 collegate ad umani che gestiscono macchine

 

01 Re-humanizing Time
02 Responsible Normalizing
03 Judgment Integration

3 collegate alle machine che “aumentano” gli umani

 

01 Intelligent Interrogation
02 Bot-based Empowerment
03 Holistic Melding

2 collegate ad entrambe le situazioni

 

01 Reciprocal apprenticing
02 Relentless reimagining

Creare collaborazione tra umani e macchine non significa, semplicemente, far fare alle macchine attività precedentemente svolte da umani. In molti casi l’A.I. sta liberando creatività, consentendo alle persone di lavorare più come esseri umani e meno come robot.

Ma questo non accade automaticamente:
occorre qualcuno che disegni nuovi modi di lavorare.

Ci hanno ispirato

World Economic Forum

Digital transformation and the rise of the ‘superjob’

J. Meacock

MIT Sloan

Getting Your Employees Ready for Work in the Age of AI

Eva Sage-Gavin, Madhu Vazirani, and Francis Hintermann

Harvard Business Review

Robots Save Us Time — But Do They Make Us Happier?

A. Whillans, E. de Bellis, F. Nindl, T. Schlager

Harvard Business Review

Why Tech’s Approach to Fixing Its Gender Inequality Isn’t Working

Alison Wynn

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