• Alosys Communications

The Future of the Jobs

The Future of Skills

Durante la rivoluzione industriale, la domanda di lavoro è scesa per le mansioni manuali di routine.

Ora, durante la rivoluzione digitale, l’occupazione umana crolla per le mansioni cognitive di routine.


Nel settembre del 2013 due ricercatori di Oxford, Carl Benedikt Frey e Michael A. Osborne, hanno pubblicato una ricerca intitolata The Future of Employment: how susceptible are jobs to computerisation?


Il documento analizza quanto le singole nostre professioni sono suscettibili all'informatizzazione o all'automatizzazione. La ricerca analizza cioè quanto i lavori che tutti noi oggi svolgiamo, e per cui siamo pagati, potranno essere svolti dalle macchine domani, mettendo a rischio il nostro impiego.

Sono circa 700 le professioni che secondo la ricerca potrebbero essere destinate a essere svolte da macchine.

Il tassista è una delle professioni con la maggiore probabilità di essere sostituita dalla tecnologia con circa il 90 per cento di probabilità.

Qualsiasi cosa possa essere espressa con un algoritmo può essere automatizzata.

Oggi le macchine sembrano davvero in grado di apprendere, gli algoritmi migliorano in autonomia le proprie capacità di analisi dati attraverso una vera e propria autoformazione basata su prove ed errori continui.

Partono offrendo prestazioni scarse, che presto diventano accettabili, e via via migliori fino a diventare eccellenti.

Un esempio? Il traduttore di Google. Lanciato nel 2006, i suoi output erano perlopiù imbarazzanti: inviare anche solo due righe di testo a un contatto straniero sfruttando il software significava rischiare la figura del semianalfabeta. Ultimamente invece, per frasi dalla sintassi semplice lo strumento funziona molto bene (almeno in alcune lingue)

La Automated Insights. azienda specializzata nella generazione di rapporti automatici offre un tool, Wordsmith, capace di generare veri e propri articoli dai contenuti impattanti. Non solo: i testi possono essere personalizzati per diverse audience, nel tono e nella scelta delle parole usate: più colloquiale, più professionale, più energico. Ancora, può essere sfruttato per descrivere e argomentare i report di marketing e di Web Analytics, promettendo di risparmiare tempi e costi. Unica controindicazione: potrebbe mandare a casa i creatori di contenuto e gli analisti umani.

Detto questo però Gli algoritmi non potranno mai tener conto di alcune peculiarità tipiche di noi umani come l’ideazione di soluzioni nuove ricorrendo a schemi mai sperimentati prima.


Come abbiamo appurato, le macchine sono bravissime a seguire le regole, eppure, gli algoritmi su cui si basano sono in definitiva delle semplificazioni.

L’ideazione, la capacità di escogitare nuove idee, è una facoltà di noi umani.

Nessuna macchina è in grado di pensare out of the box, fuori dalla scatola.

I computer sono perfetti per il problem solving tradizionale, ma pessimi per il problem setting, ovvero la capacità di fare tabula rasa e osservare una situazione da una prospettiva diversa, con dati di partenza ignoti, per risolvere il problema in modo alternativo.

Una macchina non può comprendere a fondo il linguaggio, né può interpretarlo con la capacità istintiva di una persona. I software che tentano di analizzare il tono di una conversazione, pur essendosi raffinati costantemente, non possono

Esiste un’altra peculiarità umana, che ingegneri e scienziati spesso non annotano nei loro studi. È la capacità di essere contraddittori, complicati, poco lineari. Come scriveva il poeta americano Walt Whitman: «Mi contraddico? Ebbene sì, mi contraddico. Sono vasto. Contengo moltitudini».

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