Intelligenza artificiale e capacità umane, il report di Genera

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Una sintesi del dibattito dal terzo workshop Meet&Change promosso da Genera sull’intelligenza artificiale, dopo le sfide dell’innovazione e la comunicazione strategica.

Partendo da due interrogativi cruciali – che tipo di imprese saranno quelle che annovereranno forme di IA tra i loro dipendenti? Che implicazioni strategiche e di visione comporta tutto ciò? – i cooperatori si sono interrogati sull’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro, con i contributi di:
Alberto Arrigoni – Generali s.p.a.
Gianluca Schinaia – Fps Soc. Coop.
Lorenzo Seidenari – Università di Firenze
Dario Marmo- LAMA

All’incontro hanno partecipato le cooperative: Apulia, Hagam, Industria Scenica, Condiviso, Taxi Blu, Fabrica Lab.

Segue una sintesi degli interventi a cura di Marco Busetto (Genera):

Introduzione a cura di Dario Marmo | Agenzia LAMA
A dispetto di una retorica pessimista sui potenziali rischi per la società moderna e futura della sempre più importante presenza di “macchine intelligenti”, l’intelligenza artificiale, allo stadio attuale, rappresenta più un potenziamento dell’“uomo” che una minaccia.
L’IA permette, già oggi, di “aumentare” le capacità umane, migliorando la capacità di prevedere tramite l’analisi di banche dati che difficilmente un uomo potrebbe trattare in sua assenza, eliminando mansioni routinarie, ripetitive e prive di creatività che sì sono un pezzo dell’occupazione complessiva odierna, ma che possiamo anche augurarci di non dover più svolgere come umani, aumentando le nostre possibilità nella cura delle malattie, nei servizi alla persona e nelle attività civiche, dai rapporti di vicinato fino alla trasparenza nella governance.

IMPATTO DELL’ I.A SUL MONDO DEL LAVORO a cura di Gianluca Schinaia | Presidente di FpS Media
Chi approfitterà di questa rivoluzione? Soprattutto Cina, Europa e Stati Uniti. I paesi in via di sviluppo sperimenteranno un aumento più modesto a causa dei tassi molto più bassi di adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale previsti.
Questo implica che diseguaglianze, fenomeni migratori e conflitti internazionali nel mondo aumenteranno.
Le macchine ci stanno già sostituendo in professionalità:
– Con mansioni routinarie e basse qualifiche (operai, magazzinieri, agricoltori, autisti);
– Nel settore terziario: ristorazione, servizi, vendita al dettaglio, badanti;
– In Ambito creativo: giornalismo, scrittura, poesia, arte; diversi impieghi nel terziario: ristorazione, servizi, vendita al dettaglio;
– Che implicano lavori di routine con qualifiche altamente specializzate: finanza, area legale, didattica, medicina, marketing, ricerca e sviluppo, funzioni societarie.
L’Italia è leader europeo nella robotica, ma è il Paese europeo più esposto al «rischio- sostituzione», con il 58% degli addetti anziani tra i 50 e i 64 anni impegnati in lavori facilmente automatizzabili. Un rischio rafforzato anche da un altro parametro che pende in capo all’Italia, e cioè l’aumento di figure over 50 all’interno delle organizzazioni, che raggiungeranno il 38% della forza lavoro totale entro il 2030.
Più in generale, il problema del paese è il ritardo nella formazione e l’aggiornamento professionale per poter sfruttare queste nuove tecnologie.
Le competenze che serviranno in futuro verteranno sul pensiero computazionale, sull’alfabetizzazione digitale, sulla flessibilità cognitiva, sull’intelligenza emotiva e sociale, sulla capacità di giudizio nei processi decisionali, sulla mentalità creativa e innovativa, sulla conoscenza dell’inglese, sull’orientamento alla qualità, sul team working, sul problem solving, sulla capacità di autocontrollo, sull’orientamento al cliente.
Questo può avvenire, a livello sistemico, attraverso la rivoluzione dei centri formativi, la formazione continua, la sperimentazione di competenze ibride tra uomo e macchina.

I BENEFICI DELL’IA NELL’ANALISI DATI PER L’UOMO E LE ORGANIZZAZIONI a cura di Alberto Arrigoni | Generali, Data scientist
Lo sfruttamento dei dati già a disposizione delle organizzazioni sembra essere il primo ambito applicativo ad oggi affermato dove data science ed Intelligenza Artificiale sono adottati con successo. Questo si divide in tre tipologie: Analisi descrittive, grazie alle quali si comprende “Cosa sta succedendo”; le analisi predittive, dove si prova a comprendere “Cosa succederà”; le analisi prescrittive, nelle quali è il sistema stesso ad individuare l’azione migliore da compiere data una funzione obiettivo e i requisiti impostati.
In ambito assicurativo l’intelligenza artificiale, intesa come machine learning su grandi masse di dati strutturati, è applicata per la segmentazione dei clienti, la rilevazione delle frodi, l’ottimizzazione del pricing.
Nell’ambito sanitario, grazie all’analisi degli “omics” ovvero di diverse dimensioni relative ai dati genetici dei pazienti, è possibile sostenere la diagnosi di malattie neurodegenerative come l’Alzheimer, rivelare le malattie cardiovascolari, monitorare l’insorgere del cancro. Questo anche grazie alle strumentazioni indossabili (smart watch, sensori di parametri vitali, etc.).
Nell’ambito manifatturiero, l’AI è usato per previsione dei trend di domanda futuri utilizzando serie storiche di dati, nonché per l’autoregolazione delle macchine e dei processi in Industria 4.0, attraverso la rilevazione real-time dei trend, la rilevazione di anomalie.
Democratizzare il dato rende possibili interazioni “smart” ad ogni livello dell’organizzazione. E’ necessario promuovere un cambiamento che riguarda anche gli strumenti che vengono utilizzati per la reportistica ed analisi.

IA E SENSORISTICA: COSA POSSIAMO FARE DOTANDO I SOFTWARE DI SENSORI CHE VEDONO, SENTONO, COMUNICANO a cura di Lorenzo Seidenari | Generali, Data scientist
L’intelligenza Artificiale applicata ai sensori consente di creare sistemi in grado di interagire con l’ambiente esterno in tempo reale. L’intelligenza Artificiale sfrutta i dati per creare modelli che riconoscono entità fisiche in immagini e suoni, in un ambito meglio conosciuto come “Computer vision”.
L’intelligenza artificiale si applica a logistica, sicurezza, realtà aumentata, miglioramento della qualità immagini, servizi.

Nella tabella qui di seguito sono indicati alcuni ambiti possibili di applicazione:

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