{"id":17122,"date":"2022-07-22T21:48:21","date_gmt":"2022-07-22T19:48:21","guid":{"rendered":"https:\/\/ilvelodimaya.eu\/bulgaria\/?p=17122"},"modified":"2022-07-23T16:44:21","modified_gmt":"2022-07-23T14:44:21","slug":"automazione-cognitiva-cosi-si-modifca-il-mondo-del-lavoro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ilvelodimaya.eu\/bulgaria\/automazione-cognitiva-cosi-si-modifca-il-mondo-del-lavoro\/","title":{"rendered":"AUTOMAZIONE COGNITIVA, COS\u00cc SI MODIFICA IL MONDO DEL LAVORO"},"content":{"rendered":"

di Ravin Jesuthasan*<\/strong><\/p>\n

I titoli di giornale sull\u2019automazione del lavoro, tipicamente, riguardano l\u2019automazione cognitiva<\/em>, che sostituisce gli esseri umani svolgendo compiti<\/p>\n

complessi e non routinari, ovvero automatizzando, in senso letterale, i processi cognitivi umani.<\/p>\n

L\u2019automazione cognitiva usa strumenti come il riconoscimento di pattern e la comprensione del linguaggio<\/strong>. Amazon ha incluso tra i propri obiettivi strategici il miglioramento della qualit\u00e0 e la riduzione dei costi dell\u2019assistenza ai clienti nei propri punti vendita reali. Questo ha portato alla creazione del negozio Amazon Go di Seattle, che non ha n\u00e9 casse n\u00e9 cassieri. I clienti acquistano ed escono, mentre sensori e algoritmi addebitano automaticamente gli importi sui loro account su Amazon. Obiettivi strategici e interventi di riprogettazione come questi si basano su una reinvenzione delle posizioni di lavoro.<\/p>\n

L\u2019automazione provvede ai compiti di scansione degli acquisti ed elaborazione dei pagamenti. Questo non significa che i venditori dei negozi siano destinati a scomparire, ma che il loro lavoro cambier\u00e0. Gli esseri umani continuano a occuparsi di compiti come offrire consulenza ai clienti sulle caratteristiche dei prodotti<\/strong>. Nella forma del machine learning<\/em>, e mediante l\u2019uso di risorse computazionali scalabili sul cloud, l\u2019automazione cognitiva ha prodotto sistemi che possono riconoscere pattern e comprendere significati nei big data in modi simili agli esseri umani. Questa capacit\u00e0 di riconoscimento intelligente deriva da una combinazione di Intelligenza Artificiale, e specificamente di machine learning<\/em>, e di sensori. Essa \u00e8 alla base dell\u2019automazione di compiti come il riconoscimento della voce o di immagini, la conversione del discorso orale in testo scritto e la comprensione del linguaggio naturale.<\/p>\n

Compiti eterogenei<\/em><\/strong><\/h3>\n

Queste applicazioni esemplificano un tipo di automazione in cui regole e procedure sono insegnate da esseri umani, ma nelle forme pi\u00f9 recenti di deep learning <\/em>le macchine apprendono in modo autonomo. Questo tipo di automazione viene applicato a compiti sempre pi\u00f9 eterogenei, astratti e complessi. Il team DeepMind di Google ha creato un computer chiamato AlphaGo che, come \u00e8 noto, ha battuto i migliori giocatori del complesso gioco del Go. Per addestrare AlphaGo, DeepMind lo ha alimentato con migliaia di partite giocate da giocatori di Go umani, dilettanti e professionisti.<\/strong> AlphaGo ha usato queste partite per sviluppare delle strategie vincenti e individuare le mosse buone e quelle cattive. Pi\u00f9 di recente, lo stesso team DeepMind ha creato AlphaGo Zero, un computer che giocava esclusivamente da solo (milioni di volte), compiendo prima mosse casuali e poi cominciando a individuare delle strategie. AlphaGo Zero deriva il proprio nome dal fatto di avere ricevuto \u2018zero aiuto\u2019 dagli esseri umani, a parte il fatto di essere avviato. E AlphaGo Zero ha battuto non solo i giocatori umani, ma anche il suo predecessore, AlphaGo.<\/p>\n

Tipicamente, l\u2019automazione cognitiva viene usata in tre modi. In primo luogo, per trasformare i processi di business, come quando le compagnie assicurative usano una app con funzionalit\u00e0 di riconoscimento delle immagini e analisi cognitiva per elaborare le fotografie delle automobili danneggiate, stimare i danni, valutare la richiesta di risarcimento e mandare delle raccomandazioni a un agente umano in vista della sua decisione finale, in modo da creare un processo pi\u00f9 semplice, rapido ed economico. Questo porta a una reinvenzione del lavoro degli ispettori che prima operavano sul campo, che ora diventa il lavoro di valutatori \u2013 decisori operativi a distanza e ad alto livello. Tecnologie come quelle descritte consentono di decostruire delle posizioni tradizionali e di potenziare o sostituire attivit\u00e0 umane routinarie con l\u2019automazione, cosicch\u00e9 il lavoro viene reinventato in modo da accrescerne l\u2019efficienza, l\u2019efficacia e l\u2019impatto.<\/p>\n

In secondo luogo, l\u2019automazione cognitiva pu\u00f2 sviluppare nuovi prodotti e servizi. La stessa automazione che ha reinventato i processi relativi alle richieste di risarcimento consente di offrire nuovi servizi ai clienti delle compagnie assicurative, con chatbot<\/em>, per esempio, che forniscono ai sottoscrittori delle polizze una consulenza telefonica a richiesta su riparazioni e indennizzi. Le posizioni relative all\u2019assistenza ai clienti, a questo punto, possono e devono essere reinventate.<\/p>\n

Nuove intuizioni<\/em><\/strong><\/h3>\n

In terzo luogo, l\u2019automazione cognitiva pu\u00f2 produrre nuove intuizioni usando i big data. Se restiamo all\u2019esempio delle assicurazioni automobilistiche, l\u2019automazione cognitiva pu\u00f2 analizzare migliaia di richieste per individuare le aree dove gli incidenti sono pi\u00f9 frequenti e calcolare polizze customizzate che tengano conto del rischio di guidare in zone ad alto o basso rischio. Le posizioni relative all\u2019analisi dei dati, di conseguenza, possono e devono essere reinventate Come si vede, la convergenza crea opportunit\u00e0 di automazione in modo esponenziale. L\u2019RPA \u00e8 spesso un precursore all\u2019uso dell\u2019AI, in quanto l\u2019RPA produce il grande volume di dati puliti che sono necessari per portare avanti un\u2019efficace automazione cognitiva. Consideriamo di nuovo l\u2019esempio di RPA proposto sopra, ma inserendo l\u2019automazione cognitiva:<\/p>\n

    \n
  1. Accedi al sistema.<\/li>\n
  2. Apri la posta elettronica.<\/li>\n
  3. Leggi la posta elettronica (AI cognitiva con funzioni di trattamento automatico del linguaggio).<\/li>\n<\/ol>\n
      \n
    1. Se il contenuto di un messaggio di posta elettronica richiede una lista di\u00a0 date di nascita, trova il file xls rilevante.<\/li>\n<\/ol>\n
        \n
      1. Apri il file xls.<\/li>\n
      2. Copia i primi tre valori della colonna \u00abData di nascita\u00bb.<\/li>\n
      3. Apri il documento Word.<\/li>\n
      4. Incolla i valori copiati a pagina 3, sotto il titolo \u00abData di nascita\u00bb.<\/li>\n
      5. Chiudi il documento Word.<\/li>\n
      6. Apri la posta elettronica.<\/li>\n
      7. Allega il documento Word a un messaggio di posta elettronica.<\/li>\n<\/ol>\n

        La stessa convergenza si produce nella sfera del lavoro, dove, in modo analogo, le opportunit\u00e0 e la necessit\u00e0 di reinventare il lavoro e la sua organizzazione crescono in modo esponenziale. In conclusione, ottimizzare<\/p>\n

        l\u2019automazione del lavoro \u00e8 anche un\u2019occasione per riconsiderare un intero ecosistema di posizioni correlate, decostruirle, valutare il ROIP del lavoro,<\/p>\n

        applicare l\u2019RPA e l\u2019automazione cognitiva e quindi reinventarle.<\/p>\n

        \"\"<\/p>\n

         <\/p>\n

         <\/p>\n

         <\/p>\n

         <\/p>\n

         <\/p>\n

          \n
        • Brano tratto dal libro \u201cReinventare il lavoro\u201d, <\/em>scritto da Ravin Jesuthasan e John Boudreau, pubblicato da Franco Angeli Editore, Milano, anno 2019, (pagg. 66 – 68).<\/li>\n<\/ul>\n

          Ravin Jesuthasan<\/strong> \u00e8 uno dei pi\u00f9 accreditati esperti, oltre che autore riconosciuto a livello mondiale, sui temi del futuro del lavoro, dell\u2019automazione e del capitale umano. Su questi argomenti \u00e8 autore di numerose ricerche e articoli e coautore di due libri: Lead the Work <\/em>(Wiley, 2015) e Transformative<\/em> HR <\/em>(Wiley, 2011). Jesuthasan \u00e8 inoltre consulente di alcune delle pi\u00f9 grandi aziende del mondo e ha diretto numerosi progetti di ristrutturazione e trasformazione su larga scala a livello globale. Jesuthasan partecipa regolarmente, come relatore, agli incontri annuali del World Economic Forum, a Davos e a Dalian\/Tianjin, ed \u00e8 membro del Comitato direttivo su Lavoro e sviluppo dell\u2019organizzazione. \u00c8 direttore generale dell\u2019ufficio di Chicago di Willis Towers Watson.<\/p>\n

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