Di recente mi sono imbattuto nelle seguenti notizie:

• “Applied Materials si serve dell'automazione per cambiare le modalità di gestione del tempo di lavoro degli operatori finanziari¹”
• “Microsoft mantiene costante il numero degli effettivi del team finanziario con l'IA, i bot e altre tecnologie²”

Queste, assieme ad altre notizie recenti sulla "carenza di manodopera" o sulle "Grandi dimissioni" mi hanno messo in testa una domanda: l'IA è pronta per entrare nel nostro lavoro?

Il primo passo: cosa stanno facendo veramente Applied Materials e Microsoft?

La prima cosa di cui rendersi conto, in ogni caso, è che parole come "automazione", "IA" e "bot" possono significare tante cose a seconda dei dettagli e del contesto.

Il caso di Applied Materials³

La motivazione di fondo consisteva nel liberare i dipendenti dal lavoro ripetitivo per svolgere attività più analitiche e alcuni tra gli elementi del tookit erano l'automazione dei processi robotici (RPA) e il cloud computing. Nel suo complesso Applied Materials si è espansa in misura considerevole, ma il numero degli effettivi del suo team finanziario è rimasto ampiamente stabile. Si è osservato che l'azienda doveva spendere molto di più per la ricerca e lo sviluppo (R&S) e che il budget non bastava per nuove assunzioni in campo finanziario. Uno dei punti fondamentali del piano societario consisteva nell'aumentare le competenze dei dipendenti attuali affinché apprendessero l'utilizzo di nuovi software e diventassero più efficienti, anziché assumere altro personale.

È stato fornito un dato statistico determinante: il team finanziario ha cercato di ridurre il tempo dedicato all'attività di acquisizione dei dati dal 60-70% circa al 10-15% soltanto, impiegando il resto in attività analitiche.

Il caso di Microsoft⁴

Il team finanziario di Microsoft conta circa 5.000 dipendenti, una cifra rimasta sostanzialmente costante anche quando le operazioni, i profitti e la capitalizzazione di mercato della società sono cresciuti enormemente; è chiaro che la Microsoft dispone di un toolkit di cui fanno parte, tra gli altri:

• l'intelligenza artificiale;
• bot/agenti virtuali;
• il cloud computing;
• data lakes;
• l'apprendimento automatico.

Il forecasting è stato un ottimo caso di studio per l'azienda, poiché si è trattato di un processo che avrebbe tendenzialmente richiesto circa tre settimane con una cadenza regolare e coinvolto pressappoco 1.000 persone diverse. L'applicazione dei processi di apprendimento automatico ha permesso al gruppo di ridurre i tempi da tre settimane a 30 minuti circa e contenere la varianza delle stime (che è passata dal 3,0% all'1,5%). Sono stati utilizzati strumenti analoghi di apprendimento automatico nell'ambito della conformità, del controllo interno e persino come ausilio nella previsione di recessioni future.

Gli agenti virtuali (che sono in grado di riconoscere fino a 60 lingue e riescono addirittura a individuare le "intenzioni" attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale) gestiscono circa il 30% di un milione di query virtuali diverse. È vero inoltre che, alla Microsoft, il 70% circa delle fatture può essere sbrigato per mezzo dell'apprendimento automatico e l'errore di elaborazione è sceso dal 2% all'1% da quando gli esseri umani non dovevano più digitare testi o fare calcoli manualmente.

Microsoft è famosa per aver portato questi tipi di strumenti sul mercato (tramite la sua piattaforma Azure o il software Office 365), ma è stato interessante vederla "assaggiare il suo stesso cibo", per così dire.

I dipendenti in organico vengono aumentati, non sostituiti

Sia nel caso di Applied Materials che in quello di Microsoft, le competenze e le capacità dei dipendenti in organico sono state potenziate, ma non sostituite, e l'intelligenza artificiale (IA) non è diventata sinonimo di "job-replacer" (ruba-lavoro); l'obiettivo principale era l'efficienza. Vale anche la pena osservare che la funzione Finance all'interno di un'azienda standard ha una quota enorme di prodotti di lavoro che "vive" all'interno del software, e potrebbe darsi che sia più facile utilizzare questo toolkit nel mondo del software che non nel mondo a tre dimensioni.

Il problema della raccolta agricola - Una sfida per l'IA⁵

Lavorare in un team di finanza aziendale in una grande impresa può essere un conto, ma passare dodici ore al giorno nei campi a raccogliere la frutta è tutto un altro paio di maniche. Un robot per la raccolta di piccoli frutti che lavori in un campo dovrebbe:

1. valutare il grado di maturazione, in modo da non raccogliere frutta acerba;
2. afferrare la frutta senza danneggiarla;
3. tirare con forza sufficiente per staccarla dallo stelo, ma non tanto da rovinare la pianta.

Un essere umano è in grado di fare queste tre cose anche mentre pensa ad altro. Dieci anni fa un'azienda, Agrobot, ha presentato un robot per la raccolta delle fragole, che tuttora è rimasto soltanto un prototipo. Negli ultimi vent'anni tale attività ha attirato l'attenzione più di tutti gli altri progetti di raccolta della frutta.

Così come i veicoli autonomi potrebbero avere vita più facile una volta che vengano costruite nuove strade con sensori integrati direttamente al loro interno, i robot del settore agricolo potrebbero trovarsi nel loro elemento all'interno di strutture più all'avanguardia per l'agricoltura al chiuso che dispongano il raccolto in modo preciso, eventualmente anche in verticale.

Logistica e magazzini: l'attuale porta d'accesso dell'IA al "mondo reale"⁶

Se c'è un ambito in cui l'IA ha chiaramente iniziato a produrre un impatto nel mondo reale, quest'ambito è rappresentato dai magazzini; è degno di nota il fatto che l'adozione su più ampia scala della robotica abbia giovato ai mercati del lavoro. Il Giappone e la Corea del Sud sono paesi con una penetrazione di robot molto elevata; inoltre, da uno studio della Yale University che ha analizzato la produzione giapponese dal 1978 al 2017 è emerso che l'introduzione di un robot in più ogni 1.000 lavoratori ha incrementato l'occupazione nelle aziende del 2,2%. Una ricerca della Banca di Corea ha rilevato che una maggiore adozione della robotica ha spostato il lavoro da alcuni comparti, come quello della produzione, ad altri settori, senza però comportare una diminuzione del numero complessivo dei posti vacanti. Sarà interessante vedere se questi risultati inizieranno a cambiare nel decennio in corso.

Conclusioni: le persone dovrebbero essere contente per la crescita che l'IA può conferire alle loro attività

All'inizio del 2022, al momento della redazione del presente articolo, è molto più probabile che lo "stato attuale dell'IA" comporti un aumento della produttività rispetto alla sostituzione immediata di lavoratori umani; "efficienza" e "automazione" sono tra le espressioni usate più frequentemente ed è sempre emozionante vedere come gli ingegneri affrontino problemi della società importanti e fastidiosi avvalendosi di questi nuovi strumenti.

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¹ Trentmann, Nina. “Applied Materials Uses Automation to Shift How Finance Workers Spend Their Time.” Wall Street Journal. 17 febbraio 2022.

² Trentmann, Nina. “Microsoft Keeps Its Finance Head Count Flat With AI, Bots and Other Tech.” Wall Street Journal. 10 febbraio 2022.

³ Trentmann, 2022.

⁴ Trentmann, 2022.

⁵ Johnson, Khari. “The Elusive Hunt for a Robot That Can Pick a Ripe Strawberry.” MIT Technology Review. 16 febbraio 2022.

⁶ “The World Should Welcome the Rise of the Robots.” Economist. 26 febbraio 2022.

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