Da quando l’IA generativa è apparsa sul web si parla molto dell’impatto che questa potrebbe avere sui posti di lavoro. In realtà il quadro è molto più complesso e include l’IA in generale. 

Non solo ChatGPT

Si parla di intelligenza artificiale come se questa comprendesse soltanto ChatGPT e concorrenti ma in realtà la situazione è alquanto diversa.

Basti pensare che il tentativo di creare un’intelligenza artificiale paragonabile a quella di un umano iniziano nel secondo dopoguerra. 2001 Odissea nello spazio dipingeva un futuro lontano ma in realtà esprimeva paure e temi già presenti nella società degli anni settanta.

Dal 2010 in poi l’accesso a database di dati enormi ha permesso di puntare sullo sviluppo di IA sempre più complesse e in grado di risolvere problemi che prima erano inimmaginabili.

Tipi di Intelligenza Artificiale

Esistono in realtà molti tipi diversi di IA al di fuori di quella generativa. Annoveriamo: IA reattiva; IA predittiva; IA a memoria limitata; IA ristretta.

Questo per capire che la complessità è enorme e non tutte le IA sono identiche.

• l’IA ristretta è studiata per risolvere specifici task, addestrata per dare il massimo ma solo su quella specifica area di competenza; non può risolvere problemi diversi da quelli per i quali è addestrata se non con l’aiuto di altre applicazioni;
• l’IA generativa è quella che colleghiamo a ChatGPT, diciamo che è è più adatta in campi come quello creativo nel quale c’è bisogno di creare differenti tipi di contenuti;
• l’IA reattivareagisce sulla base di un perimetro di regole stabilito e può fare poco altro. Un esempio è stata l’ia che IBM utilizzò nella sfida contro il campione di scacchi Kasparov. Lo battè ma in realtà non fu una grande dimostrazione di intelligenza, quanto di “forza bruta” poiché questa poteva analizzare tutte le mosse possibili;
• l’IA predittiva è quella che, ad esempio, ci consiglia un film su Netflix o un prodotto su Amazon. Apprende dai dati che le vengono forniti e, teoricamente, migliora nel tempo;
• l’IA a memoria limitata è simile a quella ristretta, infatti ha delle informazioni che vengono aggiornate di continuo e che permettono di prendere decisioni rapide e con efficacia. Ad esempio si utilizza nelle auto per assistere alla guida.

Le previsioni del MIT

Nel mondo della manifattura la maggior parte dei lavori richiedono l’utilizzo della vista. Sia che si assembli qualcosa, sia che si controlli qualitativamente un pezzo, o che si svolgano mansioni simili, la vista è essenziale.

Il MIT di Boston ha deciso di studiare l’IA non dal punto di vista della rimpiazzabilità dell’uomo ma dal punto di visto della convenienza economica. 

La buona notizia è che per il momento il numero di posti di lavoro, che richiedono la vista come requisito fondamentale, che possono essere rimpiazzati dall’IA con un vantaggio economico si aggirano intorno al 3%. Questo significa che l’uomo è ancora l’opzione migliore.

La cattiva notizia è che entro il 2030 questo numero salirà intorno al 40%. Il fattore principale è il probabile declino dei costi per aumentare la capacità dell’IA.