Ricerca del MIT Sloan sull'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico

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Credito: Jennifer Tapias Derch

Idee fatte per contare

Intelligenza artificiale

26 ottobre 2022

È in arrivo un boom della produttività dell’IA. Ecco cosa devono sapere i manager per implementare una tecnologia intelligente che sia etica e incentrata sul lavoratore.

Non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico stiano svolgendo un ruolo sempre più importante nel prendere decisioni aziendali. Un sondaggio del 2022 condotto da NewVantage Partners tra dirigenti senior nel campo dei dati e della tecnologia ha rilevato che il 92% delle grandi aziende ha dichiarato di aver ottenuto rendimenti sui propri investimenti in dati e intelligenza artificiale, un aumento rispetto al 48% nel 2017.

Ma quando queste tecnologie diventano mainstream, sorgono nuove questioni: come cambieranno la natura del flusso di lavoro e della connessione sul posto di lavoro? Saranno sfruttati eticamente? Sostituiranno gli esseri umani?

Ecco cosa considerare man mano che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico diventano onnipresenti, secondo i ricercatori del MIT Sloan, gli studiosi in visita e gli esperti del settore.

L’intelligenza artificiale sta cambiando la maggior parte delle occupazioni, ma è lungi dal sostituire l’uomo, secondo un libro che esamina i risultati della Task Force del MIT sul lavoro del futuro.

Circa il 92% delle grandi aziende dichiara di ottenere ritorni sui propri investimenti in dati e intelligenza artificiale.

I ricercatori del MIT David Autor, David Mindell ed Elisabeth B. Reynolds sostengono che sia essenziale comprendere le capacità e i limiti dell’intelligenza artificiale mentre pensiamo al suo impatto sull’occupazione.

Le sfide odierne dell'intelligenza artificiale sono incentrate sulla destrezza fisica, sull'interazione sociale e sul giudizio. Consideriamo un assistente sanitario domiciliare, le cui responsabilità includono fornire assistenza fisica a un essere umano fragile, osservarne il comportamento e comunicare con la famiglia e i medici. Solo quando l’automazione raggiungerà quel livello potrà essere veramente considerata ciò che gli studiosi chiamano “intelligenza artificiale generale”.

È possibile sfruttare l’intelligenza artificiale per creare un futuro più equo. In tutti i settori, i lavoratori temono che l’automazione e l’intelligenza artificiale possano rubare loro il lavoro. Thomas Kochan, professore di management del MIT Sloan, condivide queste preoccupazioni, ma vede anche un "enorme" potenziale innovativo nelle nuove tecnologie per creare "un futuro produttivo e più equo".

Nel suo corso online di formazione executive, "Leading the Future of Work", Kochan delinea una tabella di marcia su quattro fronti per il lavoro del futuro:

È in arrivo un boom della produttività alimentato dall’intelligenza artificiale. Consideriamo Internet: le sue tecnologie fondamentali hanno messo radici negli anni '60 e '70, ma non sono state commercializzate fino alla metà degli anni '90. Erik Brynjolfsson dell'Università di Stanford, membro della Task Force del MIT sul lavoro del futuro, definisce questo fenomeno una "curva a J", quando l'accettazione tecnologica è "lenta e incrementale all'inizio, poi accelera per arrivare a un'ampia accettazione".

Ora, le aziende dovrebbero prepararsi per una curva a J alimentata dall’intelligenza artificiale man mano che la tecnologia decolla. Le aziende dovrebbero concentrarsi sull’integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nei processi di lavoro e sulla preparazione dei dipendenti, ha affermato Brynjolfsson in una conferenza EmTech Next, mentre i politici dovrebbero muoversi per garantire che la sua adozione non contribuisca alla disuguaglianza.

L’intelligenza artificiale richiede il coinvolgimento delle parti interessate. Gli strumenti di apprendimento automatico sono utilizzati in una varietà di campi. Ma portare la tecnologia sul posto di lavoro è solo un passo: questi strumenti hanno successo solo se sono integrati nei flussi di lavoro e se le persone si fidano abbastanza da dipendere da loro.

Secondo una ricerca condotta dalla professoressa Kate Kelloggand del MIT Sloan, la chiave per un’adozione di successo è un dialogo continuo tra gli sviluppatori di tecnologia e gli utenti finali.