🌐 Traduzione italiana | Articolo originale: MIT’s Project Iceberg Reveals AI’s Job Impact Is Far Bigger Than It Appears

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Un nuovo modello del MIT mostra che l’AI sta cambiando il lavoro più velocemente di quanto governi, aziende o lavoratori possano rispondere, e influenzerà molti più posti di lavoro di quanto la maggior parte delle persone pensi.

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In qualità di esperto sia in tecnologia (inclusa l’AI, dato che possiedo diversi brevetti legati all’AI e ho creato prodotti basati su di essa) che in carriere lavorative, ho avuto un punto di osservazione piuttosto unico nel vedere l’impatto che l’AI avrebbe avuto sul mercato del lavoro. Ho scritto ampiamente su questo argomento in diversi articoli, ma il tutto si riduce a tre idee centrali.

1) Non si tratta dell’AI che sostituisce un intero lavoro, ma dell’erosione di alcune parti di esso per renderlo più efficiente; questo ridurrà il numero di persone necessarie in quel ruolo (vedi ” Perché l’AI non è (ancora) pronta a prendersi il tuo lavoro “).

2) Il ritmo del cambiamento sarà senza precedenti (vedi ” No, l’AI non ti ucciderà, ma causerà disordini sociali – Parte 1 “).

3) Piccoli cambiamenti, e quelli che probabilmente calcoleremo male, se non addirittura perderemo completamente di vista, avranno grandi impatti (vedi ” La recessione dell’AI in arrivo: guardare oltre il precipizio della perdita di lavoro basata sulla tecnologia” e ” La strada per l’inferno è lastricata di AI “).

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Di recente, ho scritto l’articolo ” Il canarino nella miniera di codice: cosa significa il crollo dei posti di lavoro tech per il resto di noi“, che analizzava cosa sta accadendo con i lavori tecnologici e come la tecnologia sia un indicatore anticipatore dei problemi per altre industrie. Qui entra in gioco il Project Iceberg del MIT, che ha appena pubblicato un rapporto intitolato ” The Iceberg Index: Measuring Skills-centered Exposure in the AI Economy” (L’Indice Iceberg: Misurare l’esposizione centrata sulle competenze nell’economia dell’AI). Il loro lavoro utilizza una metodologia molto sofisticata, una modellazione dettagliata e fornisce un’analisi molto più rigorosa dietro previsioni simili. Di solito non scrivo articoli che riassumono semplicemente il lavoro di qualcun altro, ma quelli impattanti come questo meritano di essere trattati.

In ” Il canarino nella miniera di codice: cosa significa il crollo dei posti di lavoro tech per il resto di noi ” ho notato che i lavori tecnologici sono stati tra i primi a essere colpiti dai progressi dell’AI, insieme ai call center. Gli autori del rapporto hanno osservato: “I sistemi di AI ora scrivono oltre un miliardo di righe di codice ogni giorno, superando l’output degli sviluppatori umani”. (A onor del vero c’è ancora un dibattito interessante sull’impatto a lungo termine di tale codice; ne parlerò in un futuro articolo). Ma questa è solo la punta dell’iceberg, che è la motivazione dietro il nome del progetto; il vero impatto sarà molto, molto più grande.

Nello studio, hanno scomposto i lavori in più di 32.000 competenze distinte. Poi hanno modellato 151 milioni di lavoratori attraverso 923 occupazioni in 3.000 contee; ogni lavoratore è modellato come un agente (in altre parole, 151 milioni di entità distinte nella simulazione). Utilizzando la modellazione basata su agenti (essa stessa un tipo di AI, ma diversa da un LLM), hanno potuto eseguire previsioni su come la tecnologia e i cambiamenti politici possono impattare il mercato del lavoro. I punti chiave sono i seguenti.

Primo, gli autori sostengono che non possiamo misurare accuratamente l’impatto dell’AI in questo momento; le metriche esistenti come il PIL e la disoccupazione non sono sufficienti. Come esempio (mio, non un esempio del rapporto), durante l’età industriale contavamo il numero di fabbriche, le persone impiegate in quelle fabbriche e l’output di quelle fabbriche. Per esempio, man mano che l’industria automobilistica veniva automatizzata, potevamo vedere il rapporto di lavoratori per auto prodotta in un dato anno. Non abbiamo alcuna misurazione di quanto output economico stia producendo l’AI. Gli economisti misurano la produttività guardando i nuovi televisori, confrontandoli con i vecchi e determinando quanto siano migliori i nuovi, per determinare i miglioramenti della produttività. Possono confrontare due prodotti costruiti in anni diversi e misurare il miglioramento (anche se non è una scienza esatta). Quando l’AI automatizza alcune pratiche sanitarie, dando al personale medico più tempo con i pazienti, non abbiamo attualmente un modo per misurarlo. Poiché gli LLM stanno impattando le industrie dei servizi, non possiamo misurarlo facilmente come facevamo per i beni fisici.

Secondo, adattarsi al cambiamento sarà molto più difficile. Scrivono: “le prove suggeriscono che il cambiamento della forza lavoro sta avvenendo più velocemente di quanto i cicli di pianificazione possano accogliere”. Combinato con la mancanza di dati appropriati menzionata sopra, significa che i decisori politici stanno navigando a vista. Sostengo da anni che avremo bisogno di una massiccia riqualificazione della forza lavoro, sia dal settore pubblico che da quello privato. Ma senza una visibilità appropriata sui cambiamenti e sulle necessità, i programmi saranno più lenti da impostare e/o mal indirizzati.

Terzo, e forse più importante, è l’iceberg stesso. Gli iceberg hanno notoriamente la maggior parte della loro massa nascosta sotto la linea di galleggiamento. Quello che può sembrare un iceberg relativamente piccolo che galleggia nell’oceano è in realtà molto più grande, solo non visibile. Questa è la preoccupazione principale qui.

I ricercatori sottolineano che “il settore tecnologico rappresenta più del 30% della capitalizzazione di mercato dello S&P 500 ma solo circa il 6% della forza lavoro”. Sappiamo già che i lavoratori tecnologici stanno attraversando un momento difficile. Cosa più importante, scrivono: “L’analisi mostra che l’adozione visibile dell’AI concentrata nell’informatica e nella tecnologia (2,2% del valore salariale, circa 211 miliardi di dollari) rappresenta solo la punta dell’iceberg. La capacità tecnica si estende molto al di sotto della superficie attraverso l’automazione cognitiva che abbraccia servizi amministrativi, finanziari e professionali (11,7%, circa 1,2 trilioni di dollari)”. In altre parole, quei lavoratori tech sono la punta dell’iceberg. Questi altri servizi professionali sono ciò che è nascosto sott’acqua e rappresentano un impatto molto più grande sul mercato del lavoro.

I ricercatori hanno creato l’Indice Iceberg per misurare il rapporto tra l’impatto visibile e quello nascosto sul lavoro. I dati sopra sono rappresentati succintamente come: “L’Indice Iceberg per l’AI digitale mostra valori medi dell’11,7% — cinque volte più grandi del 2,2% dell’Indice di Superficie”. Detto in un altro modo, il problema è circa cinque volte più grande di quanto possa apparire in questo momento.

Va notato che lo studio ha detto esplicitamente: “validazione correlazionale piuttosto che causale”. Questo significa che non prova tecnicamente che i miglioramenti dell’AI o le politiche abbiano causato i risultati, ma semplicemente che sono correlati. Tuttavia, sembra una scommessa sicura credere che lo siano, poiché i meccanismi causali sono diretti e ben compresi. Come minimo, non possiamo ignorare un impatto di questa dimensione aspettando che la causalità sia provata.

Ciò che non è stato menzionato nel rapporto, e non credo sia preso in considerazione nel modello, sono gli effetti secondari. Per esempio, supponiamo che un parco commerciale tagli il numero di dipendenti che vi lavorano di un terzo. Significa che le attività che li supportano, come servizi di pulizia, posti per il pranzo locali, bar per il dopo lavoro, ecc., vedranno tutte diminuire i ricavi e potrebbero subire licenziamenti a catena. In teoria, il denaro risparmiato da un minor numero di dipendenti si sposterà semplicemente agli azionisti delle aziende che impiegano l’AI e agli azionisti delle aziende di AI stesse. Sfortunatamente, l’economia del “trickle-down” (ricaduta favorevole) si è dimostrata essere un miraggio. Anche quando funziona, ho sostenuto in quegli articoli precedenti che ci sarà un ritardo significativo tra la perdita di lavoro e la creazione di lavoro, nell’ordine di anni (possibilmente fino a cinque o dieci anni). Va notato che l’indice iceberg è particolarmente importante per gli stati USA con meno forza lavoro tecnologica come punto di partenza, poiché que stati hanno la percentuale più alta di lavoro nella parte dell’iceberg nascosta sott’acqua.

In breve, l’impatto dell’AI sarà probabilmente più grande e arriverà più velocemente di quanto la maggior parte delle persone pensasse. Gli LLM hanno già stabilito record di adozione, il che significa che gli impatti di tale adozione stabiliranno anch’essi dei record. Anche se il tuo lavoro non è impattato oggi, probabilmente lo sarà presto, direttamente o indirettamente.

La società deve prepararsi. Più che in ogni altro momento dalla Grande Depressione, abbiamo bisogno di migliori ammortizzatori sociali e supporto per la riqualificazione e l’imprenditorialità. I governi locali, statali e federali necessitano di politiche fiscali per mitigare la perdita di entrate salariali. È importante sottolineare che queste nuove fonti di entrate forniranno i fondi per la necessaria riqualificazione. Durante la Grande Recessione, ho insegnato al SUNY Levin Institute in un programma, finanziato dal NYC Economic Development Council, per riqualificare professionisti i cui lavori erano andati persi e non sarebbero mai tornati. Abbiamo bisogno di programmi come quello su scala nazionale, e dobbiamo iniziare a pilotare quei programmi oggi.

Individualmente, le persone devono riconoscere che la loro proposta di valore per le aziende cambierà. Le parti del tuo lavoro che possono essere automatizzate non ti differenzieranno più nel mercato del lavoro, come ho scritto in ” Insegnate ai vostri figli a programmare, ma non insegnate loro a fare i programmatori ” (la programmazione è solo l’esempio, è scritto riguardo alle competenze di fronte all’AI in generale). Rafforzare la comunicazione, il lavoro di squadra, la leadership, il networking e altre competenze professionali sarà la chiave per rimanere davanti allo tsunami del cambiamento.

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📝 Nota sulla traduzione

Questo articolo è stato tradotto automaticamente dall’inglese all’italiano utilizzando intelligenza artificiale.
L’articolo originale è disponibile su: https://medium.com/@markaherschberg/mits-project-iceberg-reveals-ai-s-job-impact-is-far-bigger-than-it-appears-a36c5ef610cf

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