Uno studio condotto da un team del MIT nel campo dei mestieri sostituibili dalla Computer Vision basata sull’IA indica che sarebbe conveniente automatizzare non più dell’equivalente del 23% delle remunerazioni, un tasso simile a quello naturale di avvicendamento dei dipendenti | Ecco come sarà il posto di lavoro del 2025

"Le macchine ci ruberanno il lavoro" è un sentimento spesso espresso in tempi di rapidi cambiamenti tecnologici. Ansia riemersa con la creazione di grandi modelli linguistici (ChatGPT, Bard, GPT-4…) che dimostrano una notevole abilità in compiti in cui in precedenza solo gli esseri umani dimostravano di saperci fare.

Uno studio recente (Eloundou et alia, 2023) ha rilevato che circa il 50% dei compiti può essere almeno parzialmente automatizzato con modelli linguistici di grandi dimensioni). Se l'automazione dei compiti di tale portata dovesse avvenire rapidamente, rappresenterebbe un'enorme disfunzione per la forza lavoro. Al contrario, se dovesse avvenire lentamente, allora il mondo del lavoro potrebbe essere in grado di adattarsi come ha fatto durante altre trasformazioni economiche (per esempio quando si passò dall'agricoltura all'industria manifatturiera).

Quindi, per prendere buone decisioni politiche e aziendali è necessario capire con quale rapidità si estenderà l'automazione dei compiti dell'IA. Se lo è chiesto in particolare un gruppo di ricercatori, coordinati da Maja S. Svanberg del MIT, che hanno dato alle stampe uno studio intitolato "Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision?" che introduce un nuovo modello per valutare l'automazione delle attività AI, concentrato sulla fattibilità tecnica e l'attrattività economica di tali sistemi.

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Le previsioni

Secondo lo studio, la maggior parte delle ansie sull'IA derivano da previsioni sulla cosiddetta "Esposizione all'IA" che classifica le attività o le abilità in base al loro potenziale di automazione, misurato in base al numero di persone che ne fanno parte. Lo studio sottolinea che quasi tutte queste previsioni sono però vaghe riguardo alla tempistica e all'estensione dell'automazione, perché non considerano direttamente la fattibilità tecnica o la redditività economica dei sistemi di IA. L'unica eccezione è un rapporto McKinsey che stima l'adozione dell'IA tra il 4% e il 55%. Con previsioni così imprecise, non è chiaro quali conclusioni debbano seguire.

I modelli di esposizione all'IA confondono anche le previsioni sull'automazione completa dei compiti, che ha più probabilità di comportare tagli dei posti di lavoro, e l'automazione parziale, che potrebbe solo aumentare la loro produttività. Separare questi effetti è di enorme importanza per comprendere le implicazioni economiche e politiche dell'automazione .

Lo studio pubblicato dal MIT conduce un'indagine sui lavoratori che hanno familiarità con le mansioni finali per capire quali prestazioni sarebbero richieste a un sistema automatizzato. In secondo luogo, ha modellato il costo dei sistemi di intelligenza artificiale in grado di raggiungere quel livello di prestazioni: sistemi tecnicamente perfetti possono essere enormemente costosi. E in terzo luogo, hanno calcolato se e quando l'adozione dell'IA è economicamente attraente.

L’esempio di un piccolo panificio

Lo studio esemplifica partendo da un piccolo panificio che sta valutando se automatizzare con la computer vision. Un'attività che i panettieri svolgono è quella di controllare visivamente gli ingredienti per assicurarsi che siano di qualità sufficiente (per esempio, non sporchi). Questo compito potrebbe teoricamente essere teoricamente essere sostituito da un sistema di visione computerizzata, aggiungendo una telecamera e addestrando il sistema a rilevare gli alimenti andati a male. Anche se questo compito di ispezione visiva potesse essere separato da altre parti del processo produttivo, sarebbe conveniente farlo? I dati O*NET dell'Ufficio Statistico del Lavoro indicano che il controllo della qualità degli alimenti è un'attività che impiega circa il 6% delle mansioni di un panettiere. Una piccola panetteria con cinque panettieri che percepiscono uno stipendio tipico (che in Usa è piuttosto alto,  48.000 dollari l'anno a testa) ha quindi un potenziale risparmio di manodopera di 14.000 dollari l'anno grazie all'automazione di questa attività. Il che è di gran lunga inferiore al costo di sviluppo, implementazione e manutenzione di un sistema di visione computerizzata, per cui si conclude che non è economico sostituire il lavoro umano con un sistema di IA.

Quali sono le conclusioni dello studio? Sarebbe conveniente automatizzare solo l’equivalente del 23% delle retribuzioni dei lavoratori il cui ruolo è sostituibile con la visione computerizzata basata sull’intelligenza artificiale, a causa degli ingenti costi iniziali dei sistemi di IA.

Questa percentuale può crescere? Lo studio lo ammette, ma a condizione che vi sia la diminuzione dei costi di realizzazione o aumentando il fattore di scala , per esempio con l'introduzione di piattaforme di IA-as-a-service.

Nel complesso, il modello del team MIT mostra che la perdita di posti di lavoro di posti di lavoro derivanti dalla artificial vision, anche solo all'interno dell'insieme di coloro che sono direttamente legati ai compiti di visione, sarà inferiore al tasso di avvicendamento naturale di mercato, il che suggerisce che la sostituzione del lavoro sarà più graduale che repentina.