Big data e occupazione

INTERVISTA AL PROF. GIAMBATTISTA AMATI, DATA SCIENTIST FONDAZIONE BORDONI BIG DATA E OCCUPAZIONE

Internet e le nuove tecnologie dell’informazione hanno ridefinito lo spazio pubblico e privato, ristrutturando i rapporti tra persone stesse e tra cittadini e istituzioni. Hanno cancellato confini e costruito modalità nuove di produzione, di condivisione di contenuti. Hanno consentito lo sviluppo di una società più aperta e libera. Hanno modificato l’organizzazione del lavoro. Se ne discute l’impatto sull’occupazione.

Professor Amati, cominciamo con lo spiegare ‘cosa sono’ i Big Data.

“Vengono sempre definiti mediante le tre V (volume, varietà e velocità) ad indicare tutte quelle tecnologie e metodologie abilitanti a trattare e analizzare enormi volumi di dati possibilmente in tempo reale.”

Qual è o sarà l’impatto dei Big Data sui livelli occupazionali?

“Fino al decennio scorso ogni innovazione tecnologica aveva sempre prodotto più lavoro a lungo termine, ma negli ultimi anni il tasso di disoccupazione è cresciuto in tutto il mondo del 10% e quello della sottoccupazione del 20% e questo fenomeno è dovuto a un andamento che molti economisti, come Cowen Tyler, pronosticano come irreversibile. Quello che sta accadendo è un incremento nell’abilità delle macchine di sostituire il lavoro umano sia manuale sia intelligente. L’intelligenza sta nella capacità di elaborare tantissimi dati, estrarne delle correlazioni significative, aggregarle e fornire delle chiavi di interpretazione, in poche parole l’intelligenza è nella capacità di trasformare enormi volumi di dati in informazione fruibile. Carl Benedikt Frey della Oxford Martin School ha pronosticato che l’impatto della capacità di elaborazione dei dati e dell’automazione pone a rischio estinzione il 47% delle attuali 702 occupazioni attualmente recensite nel Data Base O*NET del Bureau of Labor Statistics americano. Frey afferma che è proprio il progresso raggiunto con gli algoritmi di Big Data alla base di questa rivoluzione nel mercato del lavoro. Ad esempio il maggior investimento sui Big Data è stato nei trasporti e Frey pronostica un rischio di estinzione del 100% dei lavori tipici in questo settore.”

Quale sarà il ruolo dei Big data nel prossimo futuro?

“Sono state pronosticate tre trasformazioni profonde dei processi lavorativi grazie all’uso delle tecnologie dei Big Data. Entro il 2020 la capacità di elaborazione e di estrazione dell’informazione dai dati, sarà usata per reinventare, digitalizzare o eliminare l’80% dei processi produttivi e dei prodotti rispetto al decennio precedente. Entro il 2017, più del 30% dell’accesso a ampie basi di dati aziendali sarà effettuato tramite servizi intermedi di brokeraggio dati, che serviranno a prendere delle decisioni sulle linee di business. Infine entro il 2017 più del 20% delle analisi sulla qualità dei servizi e dei prodotti verrà generato da informazioni mediante il tracciamento dei prodotti anche sfruttando l’Internet delle Cose (Iot). Se queste ipotesi si realizzeranno ognuna di queste avrà un impatto più o meno diretto sui livelli occupazionali, sulla qualità e le tipologie di lavoro nel prossimo futuro.”

Sembra che la rivoluzione tecnologia abbia un maggiore impatto sulle tipologie di lavoro meno qualificate, è vero?

“Qui sposo la linea di pensiero di molti economisti quali Cowen Tyler che pronosticano una sempre maggiore erosione della capacità della classe media di mantenere sia i livelli occupazionali del passato che il salario medio attualmente percepito. Nessuno è immune da questa rivoluzione. Aziende leader quali Apple, Google ma anche emergenti quali Tableau o Dropbox hanno pochissima manodopera altamente qualificata, cioè un’eccellenza. In sostanza purtroppo l’innovazione tecnologica non è più capace di sostituire vecchie professionalità con delle nuove, possibilmente generando un saldo positivo. Esisteranno sempre più settori dinamici e innovativi che produrranno l’eccellenza e settori sempre più stagnanti e destinati a soccombere. Senza scordarci l’effetto accelerativo impresso della globalizzazione sul destino di questi settori. Dal punto di vista matematico l’eccellenza purtroppo non può essere tutta la classe media.”

Come è iniziata questa rivoluzione dei Big Data?

“Questa rivoluzione è stata introdotta agli inizi del 2000 da Google. Con il suo stile di programmazione che si chiama MapReduce. Si dichiarano gli algoritmi in uno stile di programmazione apparentemente semplice, tale che si possano immediatamente eseguire su milioni di macchine e attingendo a miliardi di dati. Allo stesso tempo un software sottostante e trasparente solleva il programmatore dall’ effettuare tutte quelle attività molto pesanti legate alla gestione delle macchine, come lo scheduling dei processi attivati dagli algoritmi, la comunicazione tra le macchine e la gestione dei guasti ad esempio. Se una macchina si rompe si sostituisce questo è l’unico lavoro richiesto.” Sul versante occupazione allora nessuna buona notizia? “Non tutto però è negativo. Dicevamo che ogni nuova tecnologia introduce nuove professionalità. Per i Big Data esiste ed è quella del Data Scientist. Il data Scientist dovrà avere una formazione multidisciplinare. Già da alcuni anni nell’agenda della pubblica istruzione degli Stati Uniti si utilizza il termine STEM (science, technology, engineering, mathematics) a indicare la formazione richiesta in grado di fronteggiare la complessità delle nuove tecnologiche quali quelle dei Big Data.”

C’è qualche settore che non verrà toccato da questa innovazione?

“Non credo, anche la scienza non è immune da questa rivoluzione tecnologica. La scienza serve a fare predizioni, controllare l’ambiente, comprendere il nostro mondo, e aiutarci a prendere delle decisioni. La capacità di analisi massiva e esaustiva dei dati, la possibilità di creare rapidamente associazioni e correlazioni esatte (senza errore statistico) sostituirà di fatto i modelli matematici più complessi. Ad esempio Google può utilizzare tecniche molto semplici, non usando affatto modelli formali complessi, per analizzare sequenze anche molto lunghe di parole e suggerire, tradurre o correggere quello che scriviamo. In conclusione quando si ha la possibilità di elaborare tutti i dati non si ricorre più a un campione o a un modello scientifico ma si usa tutto l’universo, e dunque basta vedere cosa sia più frequente, non calcolare ciò che sia più probabile.”   – See more at: http://www.rainews.it/dl/rainews/articoli/Big-data-e-occupazione-6854636e-0f9f-473e-9656-8a294f807b90.html

Condividi: