Robotica

Dove ci porterà la robotizzazione e l'immigrazione?

Robotizzazione e l'immigrazioneSe ormai da tempo, con l'accrescere del fenomeno migratorio sostenuto dalle istituzioni UE e dalla maggioranza dei governi europei, si parla di 'grande sostituzione', contestualmente un'altra grande sostituzione potrebbe avvenire nella nostra società: quella degli esseri umani con i robot. Per il momento questa prospettiva, che per molti (ma non per i nostri lettori più fidati) suonerà come fantascientifica, riguarderà l'occupazione lavorativa, che allo stato attuale è indispensabile per la sopravvivenza della maggioranza di noi.

Infatti, diversi sono gli studi che negli ultimi mesi hanno segnalato una prospettiva di possibile disoccupazione di massa per gli esseri umani, che già nei prossimi anni comincerebbero ad essere sostituiti dall'automazione e dalla robotizzazione. Tra questi, una previsione presentata al Forum Economico Mondiale dalla International Data Corporation (IDC), società a cui le aziende che si occupano di tecnologia informatica commissionano analisi e previsioni per programmare i propri investimenti.

Secondo lo studio, pubblicato il 6 dicembre 2016 e segnalato da Bernard Marr su Forbes del 27 Aprile, entro il 2020 cinque milioni di posti di lavoro potrebbero scomparire, robotizzati, in quindici nazioni sviluppate; in percentuali, secondo l'Oxford Martin School, si tratta del 47% di posti di lavoro nel mondo, calcolati nella prospettiva temporale dei prossimi vent'anni. Numeri che porterebbero anche alla chiusura di molte aziende: negli USA, il 40% di quelle attualmente nella Fortune 500, la classifica delle 500 migliori società statunitensi misurate sulla base del loro fatturato dalla rivista Fortune.

Machine learning capaci di decidere

Machine learningGrazie a questa tecnologia un sistema informatico è in grado di assumere autonomamente delle decisioni o effettuare predizioni

Il machine learning è una branca della scienza informatica che prende le mosse dagli studi sul pattern recognition(1) e sulla teoria dell'apprendimento computazionale(2). Si tratta, dunque, di una disciplina strettamente affine all'intelligenza artificiale(3), con la quale condivide scopi e metodi di lavoro. Come per l'AI (Artificial Intelligence), anche gli scienziati impegnati nel campo dell'apprendimento automatico studiano algoritmi che permettano di rendere "intelligenti" macchine informatiche altrimenti incapaci di prendere decisioni autonome.

Che cos'è il machine learning

Nello specifico, il machine learning (o apprendimento automatico) è un metodo di analisi dei dati che punta ad automatizzare la creazione di modelli analitici. Grazie a speciali algoritmi che apprendono iterativamente partendo da una base dati fornita dall'uomo, il machine learning permette a computer e altri sistemi informatici di apprendere nuove nozioni e informazioni, prendere decisioni ed effettuare predizioni senza che siano stati precedentemente istruiti per farlo.

Le Intelligenze artificiali potrebbero destabilizzare il mercato

Le Intelligenze artificiali potrebbero destabilizzare il mercatoLe Intelligenze artificiali che già oggi sono ampiamente utilizzate dai fondi per operare sui mercati sulla base dei suoi movimenti potrebbero aggravare di molto la durezza della prossima correzione.

Questo perché i dati sulla base dei quali questi algoritmi sono stati raccolti negli anni successivi alla crisi finanziaria, un ambiente straordinario caratterizzato da politiche monetarie non convenzionali e estremamente favorevoli.

È quanto avverte il Financial Stability Board, organo internazionale basato in Svizzera, che in uno studio dello scorso novembre ha sottolineato come l’aumento dell’uso di AI da parte di hedge funds e market maker possa ulteriormente stringere i parametri di negoziazione che sono vitali per la stabilità del mercato, come la quantità di capitale di una banca in relazione alle sue posizioni di negoziazione in essere.

Questo è dovuto al fatto che l’intelligenza artificiale è oltremodo efficace nell’ottimizzare i sistemi complessi.

Robotizzazione: a casa 800 mln di lavoratori. Ma i robot non potranno fare tutto

Robot

Un nuovo studio della società di consulenza, McKinsey Global Institute (MGI), rivela che fino a un terzo dei lavoratori degli Stati Uniti e 800 milioni di lavoratori a livello globale potrebbero perdere il lavoro a causa dell’automazione entro il 2030.

Il nuovo rapporto, intitolato “Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation,” si basa su una precedente ricerca MGI pubblicata nel gennaio del 2017.

La società di consulenza stima che tra 400 e 800 milioni di posti di lavoro in tutto il mondo potrebbero essere rilevati dai sistemi automatici entro il 2030 con un conseguente importante aumento della disoccupazione.

Il rapporto suggerisce che ben 375 milioni di lavoratori o il 14% della forza lavoro globale dovranno cambiare categoria professionali come risultato dell’intelligence automation.

Anche se ci sarà abbastanza lavoro per garantire la piena occupazione entro il 2030, ci attendono importanti transizioni che potrebbero eguagliare o addirittura superare la scala dei cambiamenti storici derivanti dall’agricoltura e dalla produzione“, secondo un rapporto del McKinsey Global Institute pubblicato questo mese.

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