Human plus Machine: Paul Daugherty a Meet the Media Guru

3 July 2018

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Penultimo appuntamento estivo di MtMG con Paul Daugherty. Che non ha dubbi: andiamo verso un’integrazione positiva tra uomo e AI

Paul Daugherty, Chief Technology & Innovation Officer di Accenture e autore del libro Human+Machine: Reimagining Work in the Age of AI, è stato il protagonista dell’appuntamento del 29 giugno scorso di Meet the Media Guru a Milano. In sintonia con la stagione estiva, il tema non poteva essere più caldo: il rapporto tra uomo e Intelligenza Artificiale.

Non c’è settore tecnologico che si sia evoluto più velocemente dell’AI. E con l’intelligenza artificiale è arrivato anche il Deep Learning, grazie al quale le macchine sono oggi in grado di “imparare” e “comprendere”.

Certo, siamo ancora agli inizi. Ma già oggi l’AI invade tutti gli aspetti della nostra vita quotidiana, generando anche timori e inquietudini. Paul Daugherty ha deciso di affrontare il tema suddividendolo in miti da sfatare, imperativi da attuare e sfide da affrontare.

I miti

I robot si ribelleranno e ci attaccheranno. È una paura che hanno contribuito a diffondere i film di fantascienza. «Abbiamo speso tempo e denaro per combattere la paura» dice Daugherty. Paura che nella sua visione è totalmente ingiustificata. L’ospite di MtMG ha fatto gli esempi, per la verità un po’ forzati e triti, del fuoco e dell’energia nucleare per dimostrare che questo genere di paura emerge ogni volta che l’umanità inventa qualcosa di nuovo.
Le macchine ci ruberanno il lavoro. Secondo Daugherty è vero che milioni di posti di lavoro spariranno in seguito all’automazione, ma è anche vero che altrettanti milioni di posti di lavoro verranno introdotti, lavori che oggi «non possiamo nemmeno immaginare». Certo, a volte il problema sarà quello del reskilling, ovvero fornire alle persone i nuovi skill necessari ad affrontare questa rivoluzione.
Gli approcci attuali continueranno ad andare bene. È necessario pensare ad approcci “nuovi” per implementare le AI. E questi avrebbero un impatto positivo anche sul business.

Gli imperativi

Reimmaginare il business. Siamo agli inizi dell’era della «reimmaginazione». Non ci sono più «processi statici» da reingegnerizzare, ma processi fluidi, personalizzati e adattivi.
Nuovo approccio al lavoro. È necessario il formarsi di una «intelligenza collaborativa», in cui umani e macchine si aiutano e completano a vicenda. Daugherty identifica tre tipi di nuove categorie di lavoratori, che di fatto «aiuterebbero le macchine», oltre a venirne supportati:
- Trainers: chi si occupa di «addestrare» gli algoritmi di AI. Le attività di questi trainers includeranno data cleaning, data discovery, e modellazione dell’informazione per renderla comprensibile.
- Explainers: spiegano le implicazioni dell’AI a chi si occupa di business, cercando di rendere chiari i concetti e le casistiche, e anche decidere eventualmente l’utilizzo o meno di queste tecnologie
- Sustainers: si tratta di chi praticamente «supervisione» l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, per assicurarsi che rimanga un tool al servizio dell’uomo e non il contrario.
AI Responsabile: È fondamentale che l’utilizzo dell’AI sia «accountable». Occorre cioè che la responsabilità dell’umano sia facilmente rintracciabile. L’AI dev’essere trasparente, ovvero gli algoritmi che vengono utilizzati vanno spiegati. La AI deve essere equa e onesta, cioè non deve essere usata per «prendere scorciatoie» illegali, e non discriminatoria. Inoltre la AI deve essere mettere l’uomo al centro.

Le sfide

tra le sfide per la corretta implementazione dell’AI Daugherty individua 3 importanti sfide.

Skills e Learning: Apparentemente, secondo una sua ricerca, i 2/3 dei manager lamenta una carenza di skill specifici, ma solo il 3% sta attivamente investendo nella formazione. Il reskilling sarà un aspetto cruciale dell’AI che verrà.
Data Veracity: sta aumentando costantemente la quantità di dati disponibili, e l’affidabilità e “raffinatezza” dei dati stessi sarà fondamentale
No Finish Line: non c’è un traguardo, il processo non finisce mai. Anzi, il cambiamento sarà sempre più veloce e occorrerà imparare a cambiare i modelli di business e a mantenere aggiornate le persone coinvolte.

In sintesi per raggiungere l’obiettivo di avere “Human + Machine”, ovvero convivenza fruttifera tra uomini e macchine Daugherty individua una roadmap, MELDS:

Mindset
Experimentation
Leadership
Data
Skills

Il futuro che vede il Nostro è oltremodo roseo, anche se alcune delle risposte alle domande del pubblico qualche dubbio lo lasciano.

Per esempio, alla domanda «per il reskilling ci vuole tempo, tempo durante il quale la tecnologia continuerà comunque a cambiare: come faremo a tenere il passo?», Daugherty risponde che l’apprendimento non sarà più «one time». Sarà un processo continuo, «Rimarranno a galla solo i più veloci ad adattarsi».

Conclusioni

L’intervento di Daugherty è gradevole, ed evidenzia quelli che potrebbero essere gli aspetti più positivi della rivoluzione tecnologica alle porte. Tuttavia, rimane il dubbio che la maggior parte dei benefici siano intesi fondamentalmente agli utenti di business e a chi in qualche modo lavora già nel campo.

Quando si fomulano previsioni in questo campo, ci si muove in un terreno spesso sdrucciolevole. Daugherty fa riferimento al fatto che il numero di nuovi posti di lavoro non sarà inferiore a quello dei posti che spariranno. In realtà non è chiaro se le cose andranno proprio così. Ne è chiaro se i nuovi posti di lavoro si creeranno con la stessa velocità con cui scompariranno quelli obsoleti. È noto il caso di Tesla, citato dallo stesso Daugherty: la società di Elon Musk aveva automatizzato e “deumanizzato” la propria fabbrica più velocemente di quanto potesse permettersi. Al punto che è dovuta correre ai ripari.