I robot ci “ruberanno” il lavoro!
Quest'affermazione ha sconvolto il mondo del lavoro intorno agli anni 2000 andando ad instillare un pensiero di rinnovamento e modernizzazione delle fabbriche e di tutti quegli ambienti dove il lavoro manuale e ripetitivo sono il fulcro del business di un'azienda. Nei 20 anni successivi queste soluzioni hanno iniziato a diffondersi con un po’ di difficoltà e scetticismo. Oggi all’inizio del 2023 possiamo dire che quell'affermazione è ancora lontana da all'avverarsi, ma un'altra affermazione sta prendendo sempre più piede nel mondo del lavoro.
Le IA ci “ruberanno” il lavoro!
Possiamo dire che questa affermazione si dimostrerà più veloce e più incisiva nel diffondersi e nel concretizzarsi. Le soluzioni IA andranno a sostituire tutta quella fetta di lavoratori che sono oggi impiegati in campi più creativi e analitici. Infatti, possiamo già individuare 2 forme di IA quelle Analitiche e quelle Generative.
Il loro impiego, obiettivi e strutture sono ben distinte:
Obiettivo: l'AI analitica mira ad analizzare e comprendere i dati esistenti per prendere decisioni o fare previsioni. Al contrario, l'AI generativa mira a generare nuove idee, soluzioni o prodotti.
Input: l'AI analitica richiede un insieme di dati esistenti su cui lavorare, mentre l'AI generativa può partire da uno schema o da un modello di base per creare qualcosa di nuovo.
Uso: l'AI analitica viene spesso utilizzata per attività di business intelligence, per fare previsioni di vendita o per prendere decisioni di investimento. L'AI generativa, invece, viene utilizzata per creare contenuti, come musica o arte, o per progettare prodotti o soluzioni innovative.
Apprendimento: l'AI analitica impara dai dati esistenti per fare previsioni o prendere decisioni, mentre l'AI generativa impara a partire da uno schema o da un modello di base per generare nuove idee o soluzioni.
Impieghi delle AI Analitiche
Analisi dei dati: gli analisti dei dati utilizzano l'AI per analizzare grandi quantità di dati e scoprire tendenze o modelli.
Business intelligence: le aziende utilizzano l'AI per raccogliere e analizzare i dati di vendita, le transazioni e altre informazioni aziendali per prendere decisioni di investimento o per fare previsioni di vendita.
Finanza: gli investitori e i trader utilizzano l'AI analitica per analizzare i dati finanziari e prendere decisioni di investimento.
Marketing: le aziende utilizzano l'AI analitica per analizzare i dati dei clienti e delle vendite per sviluppare strategie di marketing efficaci.
Salute: gli scienziati e medici utilizzano l'AI analitica per analizzare grandi quantità di dati relativi alla salute per scoprire nuove terapie o per prevedere il rischio di malattie.
Trasporti: le aziende di trasporto utilizzano l'AI per analizzare i dati sui viaggi e ottimizzare i percorsi per ridurre i tempi di viaggio e il consumo di carburante.
Sicurezza: le aziende e le organizzazioni governative utilizzano l'AI per analizzare i dati sulla sicurezza per individuare minacce o per prevedere e prevenire incidenti.
Energia: le aziende dell'energia utilizzano l'AI per analizzare i dati sulla produzione di energia e ottimizzare i sistemi di generazione.
Manutenzione: le aziende utilizzano l'AI per analizzare i dati sulla manutenzione e prevedere i problemi prima che accadano.
Agricoltura: le aziende agricole utilizzano l'AI per analizzare i dati sulla produzione e ottimizzare l'utilizzo delle risorse.
Educazione: gli insegnanti e i formatori utilizzano l'AI per analizzare i dati sull'apprendimento e ottimizzare l'istruzione.
Ricerca: gli scienziati utilizzano l'AI analitica per analizzare i dati della ricerca e elaborare nuove scoperte.
Impieghi delle AI Generative
Creazione di contenuti: gli artisti e i creativi utilizzano l'AI generativa per generare nuove idee o per creare opere d'arte, come musica, film o fotografie.
Design: gli ingegneri e i designer utilizzano l'AI generativa per progettare nuove soluzioni o prodotti, come automobili o edifici.
Ricerca di mercato: le aziende utilizzano l'AI generativa per generare nuove idee di prodotto o per sviluppare nuove strategie di marketing.
Traduzione: gli sviluppatori di software utilizzano l'AI generativa per creare sistemi di traduzione automatica di alta qualità.
Scrittura: gli scrittori utilizzano l'AI generativa per generare idee o per scrivere parti di un testo.
Servizi di assistenza: le aziende utilizzano l'AI generativa per creare risposte automatiche per i clienti o per generare risposte alle domande più comuni.
Analisi dei sentimenti: le aziende utilizzano l'AI generativa per analizzare i sentimenti dei clienti attraverso i loro commenti sui social media o sui siti di recensioni.
Generazione di report: gli analisti utilizzano l'AI generativa per generare report automaticamente a partire da dati grezzi.
Sintesi vocale: gli sviluppatori di software utilizzano l'AI generativa per creare sistemi di sintesi vocale di alta qualità.
Sistemi di consigli: le aziende utilizzano l'AI generativa per generare consigli personalizzati per i loro clienti, come raccomandazioni di prodotto o percorsi di apprendimento.
Generazione di codice: gli sviluppatori utilizzano l'AI generativa per generare parti di codice automaticamente, riducendo il tempo di sviluppo.
Generazione di contenuti per il web: le aziende utilizzano l'AI generativa per generare contenuti per il loro sito web o per i loro social media.
A che punto siamo?
Ad oggi possiamo dire che queste tecnologie sono sfruttate a supporto del lavoro e non ad un subentro totale al posto dell’operatore umano, ma gli effetti di questo supporto si stanno concretizzando permettendo a molti di essere impiegati in campi dove prima dovevano essere estremamente qualificati, oggi con l’impiego di IA il livello di accesso ad uno specifico ruolo si sta abbassando, senza alterare la qualità del lavoro. Questo è uno degli step fondamentali per un totale cambiamento di paradigma dove da semplici sistemi su supporto, le IA, diventeranno il perno centrale delle attività lavorative, “sfruttando” l’operatore umano come supporto.