Post di Robert Hassan, direttore della rivista jobnewsitaly, notizie sul mondo del lavoro e social media specialist –

Negli ultimi anni il nuovo livello di maturità digitale è cresciuto, con un approccio sempre più orientato ad incrementare un percorso di transizione digitale e con un’attenzione specifica soprattutto all’intelligenza artificiale, tecnologia traversale a diverse funzioni aziendali, come ad esempio: la produzione, la qualità e il marketing. Questo significa che le tecnologie dell’industria 4.0 si sono estese a tutti i settori e a tutte le funzioni aziendali anche non direttamente industriali. Non sono più solo leve di semplice vantaggio competitivo sul mercato, ma ricoprono un compito divenuto ormai necessario per continuare a competere.

Data scientist, ingegneri, esperti di data labeling, specialisti di hardware e nel settore protezione dati: saranno queste le professioni del futuro nel mondo dell’intelligenza artificiale. I data scientist sanno leggere i dati ricavati dall’intelligenza artificiale per indicare linee di tendenza utili a chi prende decisioni strategiche. Conoscono la matematica avanzata e la statistica, hanno esperienze in ambito informatico e grandi capacità analitiche. Gli “esperti dei dati” utilizzano le operazioni complesse dell’intelligenza artificiale per stabilire, per esempio, gli orientamenti dei consumatori.

Gli ingegneri di intelligenza artificiale e machine learning invece sono esperti di progettazione informatica e coding. L’apprendimento automatico è una specializzazione con notevoli prospettive: si pensi al riconoscimento vocale o al riconoscimento delle immagini. Tra i professionisti del futuro rientrano anche gli esperti di data labeling che si occupano di organizzare e rendere utilizzabili dalle macchine grandi masse di dati grezzi. Sono in grado di “allenare” le macchine al riconoscimento di input specifici. Per esempio, opportunamente “allenate”, le macchine sanno leggere nelle radiografie i punti significativi per effettuare una diagnosi precoce. Gli specialisti di hardware per intelligenza artificiale sono invece, per esempio, i creatori di chip o processori. Infine, gli esperti di protezione dei dati e dei modelli di apprendimento delle macchine dotate di intelligenza artificiale saranno sempre più ricercati per sorvegliarne l’accesso e tutelarne il codice di programmazione.

Intelligenza artificiale e robot, dunque, saranno sempre più utilizzati dalle aziende ed è logico preventivare che alcune attività tradizionali saranno progressivamente sostituite da qualche forma di automazione industriale: è già avvenuto nelle precedenti rivoluzioni industriali, accadrà ancora nel futuro.

Nel passato abbiamo anche visto che non è mai mancata la richiesta di lavoro in questo settore ed è facilmente prevedibile che una futura evoluzione digitale renda obsolete alcune professioni tradizionali, creando nuove figure professionali che per ora non sono ancora prevedibili. I lavori che nei prossimi anni saranno destinati alle “macchine” sono molteplici: dall’assistenza ai clienti al postino, dal cassiere all’autista, dal contabile all’operaio, ma sarà sempre necessario l’intervento umano in molte attività come ad esempio la programmazione, il controllo qualità, la governance.

Riguardo l’assistenza clienti, le chat bot automatiche e sistemi vocali come Alexa (Amazon) e Siri (Apple) sono già in grado di rispondere a domande e quesiti basilari che arrivano dagli utenti. Nei prossimi anni, la tecnologia sarà più sofisticata e capace di assistere anche telefonicamente i clienti. Con l’ausilio di algoritmi e dati disponibili online, non sarà difficile per i bot tentare di venderci merci e prodotti al telefono, trasformando profondamente il mercato del telemarketing come lo conosciamo oggi. Per i contabili, invece, esistono già diversi software e app disegnati per compilare la dichiarazione dei redditi in autonomia. In futuro questo trend è destinato a rafforzarsi, diminuendo così la necessità di rivolgersi ad un contabile per diverse mansioni che potremo sviluppare in autonomia.

Anche i cassieri sono a rischio: talvolta vedremo, al posto della cassiera, una macchina in grado di raccogliere i soldi, darti il resto e farti usare il bancomat. Già succede in diversi punti vendita, dove l’ordine e il pagamento (cashless) si possono fare tramite totem con tanto di video integrato per accorciare i tempi di ordinazione e pagamento.

Un’indagine del Digital Innovation Hub Lombardia evidenzia che circa nove piccole imprese su dieci (l’88%) considerano l’intelligenza artificiale sempre più “un fattore strategico”. Nelle recenti classifiche Eurostat l’Italia si è piazzata al nono posto per percentuale di imprese, con almeno 10 dipendenti, che utilizzano l’intelligenza artificiale.

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Nelle imprese alimentari, per esempio, la gran parte dei processi produttivi è ormai gestita e coordinata mediante uso di computer e devices vari che programmano i cicli di lavoro delle linee di produzione, segnalano alert e disfunzioni, guidano il personale persino nelle operazioni di manutenzione. E’ bene però precisare che gli strumenti tecnologici sono al servizio dei lavoratori e non il contrario. Il problema nei prossimi anni sarà la mancanza di manodopera qualificata. L’Italia è il secondo Paese al mondo per robot e automazione nell’alimentare ed è questo a garantire non solo maggiore produttività, ma anche maggiore sostenibilità della produzione. Il settore alimentare avrà bisogno di trovare almeno 40.000 nuovi addetti nei prossimi 4/5 anni, figure che diventano sempre più difficili da reperire sul mercato, soprattutto nelle regioni in cui si concentra la produzione.

Da un’analisi di McKinsey & Company, con il supporto di MIMO (MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations), emerge uno studio dell’impatto della machine intelligence sull’industria e della standardizzazione dei processi, uno dei fattori chiave che determina il successo dell’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’industria. Le aziende della classe leader sono favorite in questa analisi perché sono adeguatamente strutturate per costruire processi robusti e procedure unificate che massimizzano i vantaggi dell’utilizzo della machine learning in ambito operativo.

D’altro canto, modificare i processi richiede una flessibilità che gli attori più grandi faticano ad avere. L’analisi affronta anche un fattore determinante: le partnership con il mondo accademico e con le imprese innovative altamente specializzate. La consulenza di figure esterne accelera il processo di acquisizione e integrazione dell’intelligenza artificiale, amplificandone l’impatto positivo. Con questo approccio i benefici economici e pratici derivanti dagli investimenti arrivano più in fretta. Le partnership consentono anche di formare velocemente il personale, in modo da disporre orizzontalmente le competenze delle risorse interne sul tema intelligenza artificiale. La ricerca ha evidenziato che l’utilizzo di strumenti facili da usare e l’estesa formazione dei team fa registrare miglioramenti negli indicatori di performance.