L'approccio predominante nella ricerca sull'intelligenza artificiale (IA) mira a eguagliare e persino superare le capacità cognitive umane, con l'obiettivo di raggiungere un'intelligenza artificiale generale. Questo paradigma ha spinto una ondata di automazione che sta trasformando il mercato del lavoro globale. Nelle ultime settimane, grandi aziende come Amazon hanno annunciato migliaia di licenziamenti, inclusi tagli in Spagna. Amazon si unisce così a un elenco crescente di compagnie statunitensi che attribuiscono all'IA parte della responsabilità dei loro aggiustamenti di personale. Chegg, dedicata all'istruzione online, ha giustificato la riduzione del 45% del suo personale per le "nuove realtà" dell'IA. Salesforce ha eliminato 4.000 posti di lavoro nel servizio clienti, sottolineando che gli agenti di IA svolgono già quei compiti. UPS ha ridotto 48.000 posti di lavoro dall'anno scorso, in parte a causa dell'adozione del machine learning. Meta, la società madre di Facebook, Instagram e WhatsApp, ha annunciato 4.320 licenziamenti, citando l'automazione e l'integrazione di sistemi avanzati di IA. Altre aziende tecnologiche come TCS (India), Accenture e Panasonic hanno annunciato tagli di 12.000, 11.000 e 10.000 posti di lavoro rispettivamente, riflettendo una profonda trasformazione nel settore. In Spagna, il piano di ristrutturazione di Telefónica colpirà 6.088 lavoratori, il che rappresenta una riduzione del 35% nelle sette società coinvolte. Negli ultimi dieci anni, le banche hanno licenziato circa 30.000 dipendenti tramite piani di ristrutturazione, con CaixaBank come caso più significativo. El Corte Inglés, uno dei maggiori datori di lavoro del paese, ha effettuato il suo primo piano di ristrutturazione con 3.300 persone coinvolte. Telefónica ha giustificato il suo aggiustamento per l'automazione, la robotizzazione e l'implementazione dell'IA. Tuttavia, l'IA non è l'unica causa di questi tagli. Durante la pandemia, molte aziende tecnologiche hanno assunto oltre le loro necessità, anticipando una crescita che non si è sostenuta. Inoltre, la percezione di una possibile bolla nel settore tecnologico contribuisce all'ondata di licenziamenti. La riduzione dell'occupazione nel settore tecnologico è spiegata, in gran parte, dall'automazione e dall'implementazione di nuovi strumenti digitali, che consentono agli agenti di IA di assumere compiti precedentemente svolti da persone. È questo impulso verso l'automazione la strada giusta per raggiungere una prosperità condivisa? Il premio Nobel per l'economia Daron Acemoglu avverte che non tutta l'automazione aumenta la produttività lavorativa. Le aziende tendono ad automatizzare aree che migliorano la redditività, come il marketing o la contabilità, ma questo non si traduce sempre in un aumento della produttività generale né nella soddisfazione dei bisogni sociali. Acemoglu sottolinea che il modello di business delle grandi aziende tecnologiche si basa sul sostituire i lavoratori con algoritmi, non sulla creazione di posti di lavoro. Il tecnoottimismo, che assume che l'automazione generi sempre prosperità, non corrisponde alle evidenze storiche. Lo sviluppo tecnologico non deve limitarsi a sostituire i lavoratori, ma può e deve complementare le loro capacità, consentendo maggiore efficienza e qualità nel lavoro, così come la creazione di nuovi compiti. Per orientare l'IA verso il beneficio collettivo, è necessario ripensare le politiche pubbliche. Il potere concentrato delle grandi aziende limita la distribuzione dei benefici del cambiamento tecnologico e dirige l'innovazione verso l'automazione, la sorveglianza e la pubblicità. Recuperare la prosperità condivisa richiede di reindirizzare la tecnologia, come già fatto in passato con il movimento progressista. La società deve partecipare attivamente al dibattito sul futuro dell'IA, esigendo responsabilità da imprenditori e ingegneri. I governi devono promuovere lo sviluppo di tecnologie che complementino le persone, non che le sostituiscano. È fondamentale riformare i modelli di business: gli sviluppatori di IA tendono ad appropriarsi dei dati degli utenti e dipendono dalla pubblicità digitale, quindi è necessaria una regolamentazione chiara sulla proprietà dei dati e una tassazione adeguata per gli annunci digitali. Il sistema fiscale deve essere aggiornato per non penalizzare l'assunzione di lavoratori rispetto all'investimento in automazione. Inoltre, i lavoratori devono avere voce nello sviluppo dell'IA e partecipare al processo decisionale strategico, seguendo modelli come la cogestione tedesca. L'IA nella pubblica amministrazione deve essere più trasparente e partecipativa, creando divisioni consultive che facilitino una migliore presa di decisioni. È imprescindibile ampliare il finanziamento per ricerche che cercano di complementare l'IA con le capacità umane e affrontare problemi sociali urgenti. Il paradigma attuale, incentrato sull'eguagliare o superare l'intelligenza umana, favorisce l'automazione a scapito della collaborazione tra umani e macchine. È necessario reorientare l'IA verso una maggiore complementarità, promuovendo politiche e modelli di business che diano priorità al benessere collettivo. Fonte: eldiario.es e l'opera "Poder y Progreso" di Daron Acemoglu.