Il tuo lavoro dipenderà presto dagli algoritmi che ti circondano

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Your work will soon rely on an algorithm close to you, un pensiero che gioca sulla programmazione cinematografica, è lo sfondo a quello che sta accadendo alle nostre competenze. Il tuo CV non dice nulla di chi sei e cosa sai fare quando lo presenti, ed è invece una pessima storia del tuo passato. Il mondo sta cambiando intorno a noi, dalle lampade a led alle energie rinnovabili, dalle operations in tempo reale ai workload di AI. In qualche modo il lavoro dipende già dagli algoritmi circostanti, ma per ora sono pochi, banali e non coordinati.

Il Giano bifronte di trasformazione e lavoro

L’avvento dell’intelligenza artificiale ha scatenato un dibattito acceso sul suo impatto sul futuro del lavoro. Finora qualsiasi forma di organizzazione è stata sviluppata male se non malissimo, ma tempi e metodi generali erano tali da permettere comunque profitti. L’automazione ICT prima, e quella OT dopo, sta eliminando le incredibili sacche di inefficienza. Si pensi al passaggio dalla lampada ad incandescenza al led.

Questa situazione minaccia di rendere obsoleti numerosi ruoli, non solo quelli manuali e ripetitivi. Si parla in continuazione dei licenziamenti nell’ICT causati dall’AI, ma questa sembra più una profezia autoavverante che la realtà. In Europa, la maggior parte dei licenziamenti è collegata al mondo automotive. E di AI reale al momento non ce n’è molta: avremo tempo e modo di vederla davvero in azione. Speriamo che le cose vadano meglio di quanto accade storicamente con la realizzazione dei sistemi informativi.

L’AI ancora non influisce molto

La cosiddetta AI richiede sistemi informativi innovative che rendano disponibili tutti i dati in modo pulito e seguendo normative eticamente di garanzia ma praticamente molto onerose. Questi sistemi sembrano largamente incompatibili con quelli del passato: anche se abbiamo imparato ad estrarre vecchi dati e procedure per renderli fruibili ancora per un po’ di tempo, sarà complesso se non impossibile usarli con sistemi effettivamente efficientati dall’AI by design. Lo possiamo misurare con il numero di richieste di aggiornamento di dati e privacy che continuiamo a ricevere da tutti i fornitori di servizi: dovevano diminuire, ma in realtà aumentano nel tempo per numero e complessità.

In parte questa questione può essere vista anche con l’adeguamento del cloud ai carichi di lavoro per l’AI. Oggi tutto si basa sulle GPU, un modello di business non più modernissimo che a medio termine verrà messo in discussione da architetture più avanzate, inizialmente gestite da chip proprietari e a medio termine da soluzioni diverse. A proposito dei chip, ad onta di proclami ed annunci, le filiere in USA, Cina, Giappone ed Europa non sono ancora complete né per i materiali di base, né per la silicon foundry, né per l’assemblaggio (e qui attenti ad Intel).

Dall’automazione all’AI-tomazione

Al momento si sente spesso dire che ci sono molte offerte di lavoro ma non c’è personale preparato per accettarle. Questo è un disco fisso che riguarda sia la riqualificazione collegata al reddito di cittadinanza (non è nato in Italia), sia qualsiasi trasformazione come le elettrica, automotive e digitale. Ma la produzione si sta organizzando, aumentando la percentuale di automazione: non serve andare a vedere le fabbriche d’auto o di batterie di Tesla o Byd, basta vedere come la grande distribuzione sta rendendo magazzino e smistamento automatici e bidirezionali (per gestire i resi). Questi sistemi generano dati puliti continuamente ottimizzati da AI sempre più potenti: la chiameremo AI-tomazione?

Certo, gli ottimisti -spesso appassionati di latino e trigonometria, ma nulli in fisica- ribattono che l’AI promette di generare nuove opportunità lavorative, dando vita a professioni finora inesistenti. Certamente questo futuro si verificherà, ma non sarà un cross fading: prima si smantellerà il mondo esistente (la disruption), poi si capiranno gli effetti non lineari del caos generato, quindi si genereranno nuovi tipi di lavoro per tempi e quantità che non siamo in grado di valutare.

La riqualificazione parte dal singolo

Per fronteggiare le sfide poste dall’AI, com’è ovvio, è cruciale investire in formazione e riqualificazione a tutti i livelli, ma principalmente personale. Gli individui devono acquisire competenze digitali avanzate, capacità di problem-solving e pensiero critico, comprendere la sicurezza informatica dalla webcam ai dati sanitari.

In questo procedimento bisogna fare grande attenzione: la maggior parte delle iniziative di apprendimento oggi proposte sono bislacche collazioni di pessimi corsi del passato che si cerca di monetizzare con un make-up alla influencer marketing. Per scegliere bene non basta il numero dei like: è necessario uno spirito critico.

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Leo Sorge
Leo Sorge
Leo Sorge è laureato in ingegneria elettronica, ma ha preferito divulgare scienze e tecnologie reali o presunte. Ritiene che lo studio e l’applicazione vadano separate dai risultati attesi, e che l’ambizione sia il rifugio dei falliti. Ha collaborato a molte riviste di divulgazione, alle volte dirigendole. Ha collaborato a molti libri, tra i quali The Accidental Engineer (Lulu 2017), Lavoro contro futuro (Ultra 2020) e Internetworking (Future Fiction 2022). Copia spesso battute altrui, come quella sull’ambizione e anche l’altra per cui il business plan e la singolarità sono interessanti, ma come spunti di science fiction.

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