Bruegel org. L’intelligenza artificiale generativa nel mercato del lavoro europeo
Il “think tank” Bruegel, istituito nel 2005, è indipendente e imparziale. La missione di Bruegel è quella di migliorare la qualità della politica economica attraverso ricerche, analisi e dibattiti aperti e basati sui fatti. Tra i membri di Bruegel figurano i governi degli Stati membri dell’UE, società e istituzioni internazionali.
Il sito www.bruegel.org pubblica i risultati della sua ricerca su “Esposizione all’intelligenza artificiale generativa nel mercato del lavoro europeo”. In questo articolo adottiamo un duplice approccio per valutare l’impatto di GenAI sul mercato del lavoro europeo.
Il machine learning
Fino a poco tempo fa l’intelligenza artificiale (AI), nelle sue forme basate su regole o di apprendimento automatico (ML), si sviluppava solo lentamente diffondendosi tra le organizzazioni in Europa, raggiungendo circa l’8% di adozione nel 2021 (Gotti et al, 2023).
La diffusione dell’intelligenza artificiale basata sul machine learning è stata lenta, in parte perché le organizzazioni avevano bisogno di una base di processi digitali, dati e infrastrutture per supportare la formazione di modelli ML su dati interni.
ChatGPT
Quando OpenAI ha rilasciato il suo chatbot ChatGPT alla fine del 2022 è emerso al pubblico un tipo completamente nuovo di intelligenza artificiale “plug-and-play”: modelli “pre-addestrati” con cui gli utenti possono interagire direttamente, utilizzando solo semplici esempi. Questi trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) hanno esposto al grande pubblico il potere dell’intelligenza artificiale. In pochi secondi, gli utenti possono ora generare testi, immagini, video e audio di alta qualità la cui produzione richiederebbe a professionisti umani giorni o settimane.
Tecnologia di uso generale
Sebbene il potenziale tecnologico sembri ampio, l’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) nelle imprese e organizzazioni sta iniziando solo adesso. In quanto “tecnologia di uso generale” come l’elettricità o i computer, le organizzazioni devono capire quando, dove e come possono utilizzare GenAI nella loro organizzazione. Per quali compiti, processi, organizzazioni e ambienti è adatto? Come possono essere i processi riprogettati per sfruttare al meglio GenAI? E cosa significherebbe per l’occupazione e i lavoratori?
www.bruegel.org applica all’indagine europea sulla forza lavoro due serie di punteggi di esposizione professionale all’intelligenza artificiale generativa (GenAI), uno basato sui compiti e l’altro sulle capacità. Pur utilizzando metodologie diverse, i risultati rivelano modelli demografici coerenti tra i due approcci: i lavori occupati da donne, i lavoratori altamente istruiti e quelli più giovani sono più esposti alla tecnologia GenAI in Europa. All’interno delle stesse occupazioni, i meno esperti o i lavoratori meno qualificati ottengono costantemente maggiori aumenti di produttività dal supporto di GenAI
L’adozione della GenAI
Sembra comunque che un’analisi basata sui compiti da svolgere sia più fruttuosa di un’analisi basata sulle capacità personali, sia per guidare l’adozione della GenAI nelle organizzazioni e nei luoghi di lavoro, per valutare l’impatto sull’occupazione e sulla qualità del lavoro dei singoli.
Infine, Bruegel fornisce raccomandazioni politiche che possono aiutare i lavoratori (ovvero l’offerta di lavoro) ad adattarsi alla rivoluzione tecnologica, ad esempio fornendo formazione e reti di sicurezza sociale. Ma va anche oltre, suggerendo interventi politici che potrebbero reindirizzare la futura domanda di lavoro verso luoghi di lavoro migliori, promuovendo la riprogettazione del lavoro e l’agilità organizzativa. Il monitoraggio degli effetti occupazionali di GenAI e la ricerca sulla “frontiera tecnologica frastagliata” sono necessari per approfondire la nostra comprensione dell’impatto occupazionale di questa tecnologia trasformativa.
A questo link maggiori dettagli sul potenziale impatto di GenAI sul mercato del lavoro europeo e una panoramica dei punteggi di impatto dell’IA.
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