.jpeg)
L’effetto focus e la teoria dell’O-Ring: perché automazione e AI potrebbero rendere il lavoro più prezioso e pagato meglio
TECNOLOGIA E OCCUPAZIONE
L’effetto focus e la teoria dell’O-Ring: perché automazione e AI potrebbero rendere il lavoro più prezioso e pagato meglio
Uno studio degli economisti Joshua Gans e Avi Goldfarb smentisce la formula che fa corrispondere a un maggior uso di automazione una riduzione dell’occupazione a causa dell’effetto di sostituzione. Secondo gli analisti nei modelli di produzione in cui i vari compiti sono interconnessi, come in unca catena con gli O-Ring l’automazione finisce per valorizzare le funzioni che restano appannaggio dell’uomo arrivando persino a favorire la crescita dei salari…
Siamo abituati a percepire l’automazione come un gioco a somma zero dove l’ingresso di un software o di un robot comporta l’eliminazione di uno (o più) posti di lavoro. L’ultimo studio di Joshua Gans e Avi Goldfarb, professori presso la Rotman School of Management dell’Università di Toronto, intitolato “O-Ring Automation” e pubblicato dal National Bureau of Economic Research (NBER), ribalta questa prospettiva utilizzando la teoria dell’O-Ring. La tesi di fondo è che in molti processi industriali la qualità finale dipende strettamente dall’anello più debole della catena. Se l’automazione e l’intelligenza artificiale automatizzano le componenti di routine, il lavoratore non viene necessariamente espulso dal ciclo produttivo. Al contrario può riallocare la propria dotazione fissa di tempo sui compiti manuali rimanenti, trasformando i colli di bottiglia umani in asset ad alto valore aggiunto.
L’errore di calcolo nelle liste dei lavori a rischio
Il dibattito pubblico è stato a lungo dominato dai contributi di ricercatori come Frey e Osborne, Webb o Felten, i quali hanno cercato di quantificare l’esposizione tecnologica attraverso indici probabilistici o analisi testuali. Frey e Osborne, in particolare, hanno segnato l’inizio di questa tendenza stimando che il 47% degli impieghi negli Stati Uniti fosse ad alto rischio di automazione basandosi sulla presenza di colli di bottiglia ingegneristici. Altri autori, come Webb, hanno utilizzato la sovrapposizione tra descrizioni di brevetti e mansioni lavorative, mentre Felten ha collegato le applicazioni dell’intelligenza artificiale alle abilità specifiche del database O*NET.
Questi approcci presuppongono che le mansioni siano mattoncini separati e indipendenti. Secondo tale logica se un’occupazione comprende dieci attività e l’algoritmo ne gestisce nove, il lavoro è considerato perso al 90%. Il paper di Gans e Goldfarb scardina questa visione introducendo il concetto di complementarità qualitativa.
Secondo la teoria economica di Kremer, basta il fallimento di un singolo passaggio per azzerare il valore dell’intero progetto. Questa teoria prende il nome dal disastro dello Space Shuttle Challenger, causato dal cedimento di una piccola guarnizione (o-ring). In economia il modello di Kremer descrive processi in cui l’output finale non è la somma delle parti, ma il prodotto delle qualità di ogni singolo compito: se anche un solo elemento ha una qualità vicina allo zero, l’intero valore del prodotto crolla. Integrando questa visione i due autori del paper spiegano che l’automazione di una parte del processo non cancella il ruolo umano, ma ne sposta il peso specifico verso le fasi che la macchina non può gestire.
L’effetto focus e la riallocazione strategica del tempo
Il cuore della ricerca risiede quindi nel meccanismo di riallocazione. Ogni lavoratore dispone di un tempo limitato che deve suddividere tra i vari compiti assegnati. Quando l’intelligenza artificiale subentra nelle attività A, B e C, l’individuo non riduce il proprio impegno ma concentra l’intera attenzione sul compito D, ovvero quello manuale rimasto. Questo processo genera il cosiddetto effetto focus: la qualità della prestazione umana su quella singola attività aumenta in modo esponenziale proprio perché riceve un’attenzione esclusiva.
L’evidenza storica supporta questa tesi attraverso il caso dei cassieri di banca e degli sportelli automatici (ATM). La diffusione della tecnologia per la gestione automatizzata del contante non ha eliminato il personale. Al contrario i cassieri hanno potuto spostare il proprio tempo verso la relazione con il cliente e la consulenza finanziaria personalizzata. In questo scenario l’automazione ha agito come un potenziatore della qualità del servizio residuo, rendendo il fattore umano ancora più indispensabile per la finalizzazione del valore.
Perché i salari potrebbero crescere
Contrariamente al modello (ormai diventato dominante) che prevede una contrazione dei redditi, il modello o-ring dimostra che in uno scenario di automazione parziale il reddito da lavoro può persino aumentare: poiché l’output finale è il prodotto della qualità di tutte le parti coinvolte, l’efficienza delle macchine scala il valore del compito umano rimanente. Il lavoratore diventa così il “custode” di quel passaggio fondamentale da cui dipende il successo dell’intera catena produttiva.
Secondo gli autori in sede di contrattazione questo ruolo di presidio sui colli di bottiglia permette di catturare una fetta di un surplus complessivo diventato più grande grazie alla tecnologia. Un’altra considerazione fatta dagli autori è che la soglia di qualità richiesta alle macchine per sostituire l’ultima mansione umana si alza progressivamente, poiché il tempo dedicato dal lavoratore a quell’unica attività ne eleva lo standard ben oltre le capacità medie degli algoritmi correnti.
La natura discreta dell’innovazione a pacchetti
L’adozione delle tecnologie di automazione nelle imprese non avviene in modo fluido o marginale compito per compito. La ricerca evidenzia come spesso non sia redditizio intervenire finché non è possibile automatizzare un intero blocco di attività.
Nello studio gli autori prendono esplicitamente in considerazione anche l’intelligenza artificiale, che rappresenta la manifestazione più moderna e dirompente dell’automazione, poiché a differenza dei robot meccanici agisce su pacchetti di compiti cognitivi complessi (bundled adoption).
L’introduzione dell’IA è legata ai costi fissi del capitale e alla necessità di riorganizzare i flussi di lavoro in modo sistemico. Gli autori spiegano quindi che esiste una barriera economica che protegge i lavoratori finché l’investimento tecnologico non raggiunge una massa critica tale da giustificare la trasformazione integrale del processo attraverso soluzioni basate su modelli linguistici o algoritmi decisionali.
Un futuro di super-specialisti dei processi manuali
In questa visione l’intelligenza artificiale, più che rendere “obsoleta” la figura umana, la spinge verso un’iper-specializzazione sui compiti che restano manuali.
Non è però tutto oro quel che luccica. Lo studio infatti analizza lo scenario di automazione parziale. Se la tecnologia dovesse raggiungere una perfezione tale da coprire ogni singola fase della produzione, il valore del contributo umano verrebbe semplicemente annullato: non resterebbero infatti aree residuali in cui il lavoratore potrebbe focalizzarsi.
Quale quindi la sfida che attende i lavoratori? Più che misurare quanto il proprio lavoro sia esposto all’automazione, bisognerebbe focalizzarsi nel determinare quanto valore sia possibile generare concentrandosi esclusivamente sulla parte che l’intelligenza artificiale non può ancora replicare.
Sommario Una nuova ricerca NBER smentisce la matematica della sostituzione: quando i compiti sono interconnessi, l’automazione trasforma i colli di bottiglia umani in risorse ad alto valore aggiunto e può favorire la crescita dei salari.
Franco Canna
Franco Canna
L'articolo L’effetto focus e la teoria dell’O-Ring: perché automazione e AI potrebbero rendere il lavoro più prezioso e pagato meglio proviene da Innovation Post.
Qual è la tua reazione?
Mi piace
0
Antipatico
0
Lo amo
0
Comico
0
Furioso
0
Triste
0
Wow
0
