Speculazioni sul lavoro del futuro ai tempi della IA

Come sarà il futuro del lavoro con l’intelligenza artificiale? Luci ed ombre del report WEF «Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030»

Il documento del WEF analizza come l’intelligenza artificiale (IA) e i cambiamenti economici globali potrebbero trasformare il futuro del lavoro entro il 2030 e, per farlo, utilizza un approccio tipico del foresight strategico: esplorare futuri possibili invece di prevederne uno solo, attraverso il metodo della costruzione di quattro Scenari Strategici.

Lo svolgimento è avvenuto attraverso un team composto da esperti dello stesso WEF, provenienti soprattutto dal “Centre for the New Economy and Society”, che hanno poi consultato alcune decine di esperti esterni alla loro organizzazione. Da un punto di vista metodologico questa è una scelta del tutto legittima, ma sotto il profilo della diversità delle opinioni e del potenziale dispiegamento dell’intelligenza collettiva presenta alcuni limiti dovuti alla non eterogeneità delle esperienze e al fatto che il team e le persone consultate facciano parte della medesima categoria di ‘esperti’, circostanza che certamente produce un alto grado di competenze specifiche sull’argomento, ma che porta con sé anche un alto grado di uniformità di pensiero, precludendo quindi l’apporto di modi di pensare diversi e quindi di futuri alternativi possibili.

Le due grandi incertezze chiave che sono state scelte come assi per i quadranti, sono:

• Velocità e pervasività dell’IA, che è poi stata ‘estremizzata’ considerando ai due poli una velocità e pervasività alta, con IA diffusa e dominante, e una velocità e pervasività bassa, con IA limitata o regolata

• Disponibilità e qualità del talento umano, che è poi stata ‘estremizzata’ considerando ai due poli una disponibilità e qualità del talento umano alta, con forza lavoro qualificata e adattabile, e una disponibilità e qualità del talento umano bassa, con carenza di competenze e mismatch cronico tra domanda e offerta

I quattro scenari sul futuro del lavoro che ne sono derivati durante il brainstorming del team hanno titoli giustamente evocativi, che già alludono alla realtà del mondo del lavoro immaginata e appaiono descrivibili in modo sintetico e per statement generali come segue:

Scenario 1 – Lavoro aumentato (AI alta + talento alto)

È tendenzialmente uno scenario ottimistico e inclusivo in cui troviamo una grande disponibilità e qualità del talento umano AI, dove: 

• i lavoratori collaborano in modo efficace con una forte produttività e innovazione
• i nuovi ruoli e mansioni qualificati emergono rapidamente
• le persone restano centrali, ma potenziate dalla tecnologia

Scenario 2 – Controllo degli algoritmi (AI alta + talento basso)

Si tratta tendenzialmente di uno scenario di rischio perché vi è una significativa perdita di autonomia per i lavoratori in cui troviamo:

• una IA dominante, ma carenza di competenze umane di qualità
• modalità lavorative altamente standardizzate e controllate dagli algoritmi
• una società dove crescono precarietà e polarizzazione
• le aziende dipendono fortemente dall’automazione

Scenario 3 – Economia basata sull’essere umano (AI bassa + talento alto)

Si tratta essenzialmente di uno scenario in cui conta più di tutto il capitale umano e appare a sua volta ottimistico, comunque con delle preoccupazioni sulla crescita, in cui troviamo:

• una IA rallentata da regole, da principi etici e con limiti tecnologici,
• una potente valorizzazione delle competenze umane, 
• crescono lavori relazionali, creativi e sociali
• l’innovazione è più lenta ma più inclusiva

Scenario 4 – Transizione stagnate (AI bassa + talento basso)

Uno scenario ‘critico’ se non addirittura disfunzionale in cui troviamo:

• una scarsa innovazione tecnologica
• una diffusa mancanza delle competenze necessarie tra i lavoratori/le lavoratrici
• una bassa crescita economica che mette in crisi o comunque in difficoltà  il mercato del lavoro

Luci e ombre del report WEF sul futuro del lavoro

Ci sono due elementi di grande debolezza di questa costruzione di scenari strategici: da un lato ipotizza che vi possa essere un rallentamento dell’innovazione, quando è consolidato, non solo dall’esperienza del passato ma anche da quanto stiamo vedendo accadere dalla hype dell’IA Generativa a partire dalla fine del 2022 in poi, il fatto che sia pressoché impossibile ‘rallentare’ o fermare l’avanzare della tecnologia e quindi dell’innovazione. 

Tecnologia e innovazioni devono quindi essere considerate una sorta di ‘costante’ di cui, casomai, si debbano considerare il grado di accelerazione nello sviluppo e l’accesso dei diversi strati della popolazione a differenti livelli di tecnologie e innovazioni.

Dall’altro non viene in alcun modo tematizzato o riflesso il fatto che la natura stessa del lavoro, così come l’abbiamo conosciuta fino ad oggi e in gran parte del mondo le popolazioni la stanno ancora vivendo, è destinata a cambiare radicalmente. Nella direzione in cui si abbandona di una concezione del lavoro come fatica e necessità, ma anche come fattore di identificazione e di posizionamento sociale.

Il report evidenzia che, indipendentemente dallo scenario, saranno cruciali alcune competenze chiave che da qui al 2030 – che è dietro l’angolo! – dovrebbero essere acquisite dalla maggior parte delle persone che vogliano stare nel mondo del lavoro, cioè che possano difendere una alto grado di occupabilità:

• competenze digitali con un alto grado di alfabetizzazione su come usare l’IA
• capacità di apprendimento continuo (lifelong learning)
• diffusa consapevolezza dell’importanza del pensiero critico e del problem solving che devono essere allenati
• necessità anche di competenze emotive (empatia, attitudine alla collaborazione, capacità di costruire relazioni)
• adattabilità e antifragilità

Il report evidenzia come il vero rischio non è l’IA stessa, intesa come tecnologia emergente, ma il mismatch tra competenze e domanda. 

Da questo punto di vista il report consiglia alle imprese di prepararsi al futuro, ripensando i modelli organizzativi (più flessibili e ibridi) e di investire massicciamente nella formazione. Ma devono anche cominciare a integrare l’IA nei processi decisionali, probabilmente procedendo per gradi e sperimentazioni continue, e gestire nella transizione vecchie e nuove forme di lavoro assieme, cercando di prevedere l’assetto della nuova normalità lavorativa.

Non sfuggono naturalmente a questa evoluzione forzata anche le amministrazioni pubbliche che, secondo i report, devono rafforzare i sistemi educativi, promuovere reskilling e upskilling, regolare l’IA, come ha fatto per prima l’Unione Europea promuovendo una nuova forma di diritto sperimentale a tutela dell’etica, della sicurezza e dei redditi, e impostare politiche che riducano le potenziali disuguaglianze generate dalla transizione.

Come sarà il lavoro del futuro ai tempi dell’AI?

A questa pur notevole e interessante proiezione di breve-medio periodo del MEF sfuggono alcuni argomenti chiave che derivano dal trend, sostanzialmente ignorato nel report, della trasformazione della concezione stessa del lavoro così come lo abbiamo conosciuto fino ad oggi. Tra le conseguenze più rilevanti è infatti la constatazione che il futuro del lavoro dipende drammaticamente dal futuro dell’istruzione/formazione. 

Il nuovo divario emergente non è tra giovani e anziani, ma tra esperti e collegati in rete e meno qualificati senza reti, a tutte le età. 

L’occupabilità delle giovani generazioni inoltre dipenderà sempre di più dalle competenze di negoziazione individuali perché le rappresentanze e gli enti intermedi sono in crisi profonda.

La vera dicotomia che appare all’orizzonte dei futuri del lavoro è tra un nuovo modo di “lavorare”: più “intelligente”, qualitativamente elevato e con potenziamento cognitivo, oppure un modo di lavorare che esalta la prestazione sempre al passo e produttività accelerata a scapito di un diffuso deskilling cognitivo.

Se l’accesso alla conoscenza diventa il fattore abilitante per poter vivere nella futura società della IA Generale (o Potente, come altri chiamano l’IA che raggiunge e supera alcune delle potenzialità del cervello umano), allora è necessario introdurre subito un concetto di agilità cognitiva e puntare sulla formazione continua, come indica anche il report del WEF, dato che può fare la differenza tra occupabilità e obsolescenza delle competenze.

Più in generale bisogna puntare su un nuovo apprendimento in cui l’IA diventa un terzo attore tra chi studia e chi insegna a qualsiasi livello e considerare macchina e essere umano in simbiosi cognitiva: l’umano corregge i bias interpretati dalla macchina e integra ciò che la macchina non riesce ad inferire dai dati del passato, mentre la macchina mostra gli angoli ciechi dell’analisi umana.

Fonte: https://www.weforum.org/publications/four-futures-for-jobs-in-the-new-economy-ai-and-talent-in-2030/