È da un po’ di tempo che pensavo di parlare dell’economia dell’intelligenza artificiale. Un argomento tanto affascinante quanto vitale per la salute delle nostre aziende e del nostro paese.
Analizzare un tema così vasto è difficile, specie se si tiene a mente che l’impatto di questa tecnologia sarà tangibile in qualsiasi settore produttivo sufficientemente digitalizzato.
Quello che abbiamo davanti, è un cambiamento epocale.
Forse il più forte dell’intera storia dell’uomo: secondo Accenture entro il 2035 l’AI sarà responsabile di un aumento del PIL del 12 % (circa 250.08 miliardi di euro).
L’obiettivo di questo approfondimento è portare alla luce i principali temi che affliggono governi ed economisti di tutto il mondo. Vi darò una visione generale di problemi, controversie e cambiamenti che subirà l’economia globale con questa nuova e affascinante tecnologia.
Il potere della predizione nell’economia
La prima volta che ho iniziato a vedere l’intelligenza artificiale in modo completamente diverso è stato dopo la lettura di Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence.
Gli economisti hanno un vantaggio incredibile rispetto a ogni altra persona. Non si lasciano prendere dall’hype, non fantasticano su una tecnologia innovativa se non prima di aver misurato ogni cosa; e in particolare, la loro correlazione con prezzi, domanda, offerta e quantità.
Internet è stato un cambiamento economico epocale perché ha reso più economica la distribuzione di beni, servizi e informazioni.
Come ogni economista sa bene, alla base di ogni scambio c’è una regola sempre valida: più un bene diventa economico, più se ne farà uso; e il suo modo di essere utilizzato può cambiare drasticamente.
In questo momento, stai leggendo questo approfondimento grazie a un dispositivo elettronico che funziona grazie all’energia elettrica nella batteria.
Probabilmente stai anche usando una luce artificiale per illuminare la stanza. Oppure pensa a quando torni a casa il sabato sera accendendo i fari dell’automobile.
100 anni fa, il prezzo dell’elettricità era 400 volte più alto di quello attuale. Oggi, invece, il prezzo dell’energia elettrica è calato drasticamente; infatti, accendi la luce ogni giorno, usi lo smartphone e guidi di notte senza alcun problema.
È il prezzo (e il potere d’acquisto) che cambia le applicazioni di una tecnologia all’interno della società
Anche l’intelligenza artificiale, a livello dell’economia, porta a un calo di prezzi. Ma di cosa? In questo caso non parliamo dell’energia elettrica, ma della capacità di fare predizioni.
- Le banche investono in borsa con l’AI perché permette di predire l’andamento del prezzo dei titoli.
- La tastiera che uso per scrivere questo articolo predice quale parola ho in mente e me la suggerisce.
- L’object recognition non fa altro che predire quanto l’adesione dei pixel di una foto sia simile ad un’altra.
E siamo solo all’inizio. Più la capacità di predire diventerà economica, più applicazioni vedremo introdursi nella nostra economia… esattamente come internet ha iniziato a fare dal 2000 fino ad oggi.
Economia e futuro del lavoro con l’intelligenza artificiale
Molti temono di perdere il proprio posto di lavoro.
Giustamente, temono che l’evoluzione delle macchine con le tecnologie predittive possa automatizzare il proprio mestiere e rendere così “inutili” le proprie competenze.
L’impatto dell’AI nel mercato del lavoro porterà tre cambiamenti:
- La creazione di nuovi mestieri
- L’automazione di altri
- La trasformazione di altri ancora
Non è chiaro con quale proporzione l’AI modificherà il mondo del lavoro e il tasso di disoccupazione, tuttavia è certo che i possibili cambiamenti rientrano nei tre punti evidenziati qua sopra.
Internet ha creato molti più lavori di quanti ne abbia distrutti, e il know-how necessario per queste professioni è di un livello più alto.
È probabile che l’AI possa aumentare il numero di posti di lavoro in modo sensibile, ma non è detto che ci sia sufficiente offerta per questi mestieri.
In altre parole: non è detto che ci siano abbastanza persone capaci di fare questo professioni. Questo sia per il gap generazionale, che per la lontananza del sistema scolastico da questi insegnamenti.
Il Mckinsey Global Institute divide l’impatto sul futuro del lavoro in 5 diverse categorie, e ne assegna un peso per ciascuna di esse:
Un approccio interessante nel capire quali lavori sono a rischio è dato dall’analisi di alcuni fattori chiave come:
- Il ROI nel sostituire la professione
- La ripetitività (e imprevedibilità) del lavoro svolto
- Le conseguenze di errori di predizione
- Creatività, empatia e senso d’insieme
Per quanto possa sembrare strano, un contabile è una professione con una probabilità di automazione molto più alta rispetto ad un giardiniere.
- Un giardiniere è pagato significativamente meno di un contabile e c’è quindi un maggiore interesse economico nel portare avanti ricerca e applicazioni in questo senso (ROI).
- Ogni lavoro che sfrutta un codice, come l’avvocato, il contabile o il notaio, agisce rispettando regole ben precise. Al contrario, il lavoro di un giardiniere è altamente incerto e a contatto con ambiente e situazioni ogni volta differenti.
- L’unico vantaggio che gioca a favore del contabile sono le conseguenze degli errori di predizione: sbagliare un bilancio può portare grossi problemi economico/legali, mentre tagliare male una pianta non è la fine del mondo. Questo vantaggio per il contabile, però, può trasformarsi in uno svantaggio non appena l’accuratezza dell’AI supera quella umana.
- Creatività, empatia e senso critico sono le tre abilità che l’AI fatica ancora a performare. Le prime due sono nettamente più importanti per un giardiniere mentre la terza è a pari merito tra le due professioni.
Intelligenza artificiale e crescita economica
Altro aspetto di estrema importanza è la crescita economica.
Per “crescita economica” si intende un incremento nel medio-lungo termine dello sviluppo della società con aumento del livello ricchezza, consumi e produzione di merci.
Il PIL di un paese è la misura per eccellenza della crescita (o decrescita) economica ed è la somma di consumi, investimenti privati e spese governative (secondo il modello di Solow).
È ipotesi confermata dalla maggior parte degli economisti che l’unico vero fattore che determina la crescita economica di un paese nel lungo termine è l’innovazione tecnologica.
Quale innovazione tecnologica se non l’intelligenza artificiale può creare crescita economica nel lungo termine?
Dopotutto, l’AI ha una serie di caratteristiche che la rendano la tecnologia più promettente in assoluto per quanto riguarda il lato economico:
- È una tecnologia generalista: l’AI può essere applicata in qualsiasi processo, prodotto o servizio sufficientemente digitalizzato.
- Come sottolineavo prima, l’AI è capacità di predizione e il suo vantaggio competitivo può essere misurato in termini di efficienza, riduzione costi e ottimizzazione dei ricavi.
- La presenza di giganti tecnologici che investano miliardi in R&D permette un’innovazione altrimenti impensabile per le aziende più piccole. L’innovazione in questo campo permetterà una maggiore democratizzazione della tecnologia e un’adozione più rapida da parte di tutte le attività.
Sempre secondo il report di MGI, l’AI potrebbe aumentare il PIL del 16% entro il 2030, pari a un surplus di ricchezza prodotta di ben 16 trilioni di dollari (16.000 miliardi).
Di seguito, elenco 7 aree di miglioramento che sono state individuate dal contatto della tecnologia con l’economia:
1 . Augmentation: secondo una ricerca, circa il 30% delle attività portate avanti dall’uomo possono essere automatizzate. Questo non significa per forza che il 30% dei lavori scomparirà, ma significa che in molti casi l’uomo dovrà abituarsi a lavorare insieme a una macchina che innalzerà le sue capacità produttive e intellettive.
2 . Substitution: l’automazione di molti posti di lavoro porta in modo significativo a ridurre i costi del personale. Meno costi di gestione portano a servizi e prodotti meno costosi e, di conseguenza, a un aumento della domanda.
3 . Product and service innovation and extension: ritornando all’argomento di prima, la democratizzazione (e quindi il calo di prezzo) di implementazioni intelligenti porterà alla nascita di nuove applicazioni, sinergie, business model e innovazioni degli attuali processi di business.
Per “democratizzazione”, intendo che la tecnologia diverrà accessibile a chiunque.
4 . Economic gains from increased global flows: i dati non comportano soltanto un valore strategico per il business ma anche un’opportunità alternativa di monetizzazione. Basti pensare a quante grandi aziende hanno investito in acquisizioni solo per il possesso di informazioni strategiche. Ad esempio: Google con Fitbit (800 milioni), IBM con The Wether Company (2 miliardi) o Facebook con Mapillary.
5 . Wealth creation and reinvestment: è un dato di fatto che i business tecnologici (FAANG in primis) siano caratterizzati da forti margini di guadagno. Il re-investimento della ricchezza prodotta dalle monetizzazione dei dati (e dell’AI) sono un fattore dominate; sia per imprenditori pronti a puntare su nuovi progetti che per dipendenti con uno stipendio più alto e quindi più alta possibilità di spesa.
6 . Transition and implementation costs: l’implementazione di questa tecnologia e la sua gestione comporta una grossa spesa per le aziende di tanti settori: dalle infrastrutture alle spese di consulenza, dall’assunzione di nuovo personale alla formazione di quello vecchio.
7 . Negative externalities: dall’altra parte, tutti i fattori che possono colpire negativamente l’economia. Per quanto l’AI possa collaborare con l’uomo, ci sarà comunque una crescita del tasso di disoccupazione. Meno persone con uno stipendio a disposizione significa meno consumi, e quindi una probabile mancanza di domanda alla sempre più efficiente offerta di beni e servizi (vedi prossimo paragrafo).
MGI ha perfino provato a stabilire la dimensione dell’impatto economico di ognuna della 7 variabili:
Il problema della tassazione: reddito di base, rpa e altre proposte
La crescita di produttività che l’intelligenza artificiale promette deve però essere supportata anche dalla domanda dei privati cittadini che acquistano questi beni e servizi.
In altre parole, aumentare la quantità e quantità dei prodotti non serve a nulla se nessuno può comprarli.
Siamo nel bel mezzo di uno dei problemi più importanti e ostici in assoluto.
Nel paragrafo sul futuro del lavoro, ho preso in esame tre diverse variabili che definiranno l’economia globale:
- La creazione di nuovi mestieri
- L’automazione di altri
- La trasformazione di altri ancora
Il problema nasce se l’automazione supera di gran lunga la creazione di nuovi mestieri. Questo porterebbe il tasso di disoccupazione a un livello insostenibile, specie per l’attuale sistema economico in cui le spese del governo vengono sostenute dalle tasse. Se le persone non lavorano più, come potrebbero pagarle?
Se una società basata sul lavoro si trova senza un numero sufficiente di contribuenti, due grossi problemi emergono:
- La parte di popolazione che non ha abbastanza skill per inserirsi nella nuova forza lavoro si ritroverebbe in stato di povertà; e il trend globale non ci mostra un futuro molto roseo (figura in basso).
- La ricchezza concentrata in pochi contribuenti molto benestanti non verrebbe equamente redistribuita allo stato, viste le politiche fiscali delle grosse aziende (sopratutto tech).
Le tecnologie esponenziali e i macro trend suggeriscono una società con meno (o nessun) lavoratore; qualcosa di simile al comunismo predetto da Marx con il crollo del sistema capitalistico.
Secondo Marx, la fine del capitalismo sarà provocata dalla caduta tendenziale del saggio di profitto. Quest’ultimo è il rapporto tra il plusvalore che il capitalista sottrae ai suoi operai e i costi di produzione che deve sostenere.
Con l’automazione, l’intelligenza artificiale e la robotica agli operai non rimane alcun plusvalore, e quindi bisogna aspettarsi una conseguente disoccupazione.
In molti hanno provato a suggerire un sistema economico alternativo, di seguito ne elenco alcuni:
- Reddito di base (Wikipedia)
- Tassare il robot process automation (Bill Gates: the robot that takes your job should pay taxes)
- Tech conunism (Fully Automated Luxury Communism: A Manifesto)
Intelligenza artificiale e gap tecnologici
Ultimo tra i problemi che affronterò oggi è il costante dilatarsi di gap tecnologici tra paesi e aziende.
Un grande problema con risvolti catastrofici sia in termini microeconomici e che macroeconomici.
Per chi ancora non lo avesse ancora fatto, consiglio di leggersi l’approfondimento sulla data dominance. Vi farà capire perché le aziende e i paesi che iniziano per primi con l’intelligenza artificiale avranno un vantaggio competitivo irraggiungibile se i secondi non fanno lo stesso in tempo.
In breve, le compagnie che possono contare su dati di proprietà (e quindi una digitalizzazione capillare), presenza di talenti sia tecnici che manageriali e potenza computazionale possono sfruttare un ciclo virtuoso di ottimizzazioni:
Le prime implementazioni con l’intelligenza artificiale non genereranno ROI immediato, ma inizieranno un processo di miglioramento costante che nel giro di mesi o anni sarà praticamente irraggiungibile dai concorrenti.
Questo porterà ad aziende e mercati con barriere d’entrata esagerate e governi con una tecnologia (militare e non) talmente superiore da ridisegnare l’intera strategia geo-politica.
La prima porterà a un crollo della competitività globale con i conseguenti problemi di welfare; mentre il secondo a possibili conflitti nazionali.
Il gap tecnologico è iniziato con la nascita del digitale e con la digital transformation.
L’AI sarà una rivoluzione intelligente sulla punta di quella digitale, e favorirà le aziende già a buon punto con la seconda (figura n.2) creando un impareggiabile distacco con i ritardatari.
Pensieri finali
Questo è solo un piccolo assaggio dell’impatto dell’intelligenza artificiale nell’economia globale.
Una tecnologia così globale, potente e capillare che farà sempre più parte delle nostre vite e che vivrà sulla cresta di internet.
Proprio come la rete ha cambiato la nostra società, dal lavoro all’accesso delle informazioni, dalla comunicazione alla sicurezza globale, allo stesso modo vedremo il tutto trasformarsi di nuovo grazie alla predizione.
È arrivato il momento di unire le menti, i paesi e le diversità per pensare intensamente a come cambiare la società in meglio, trovare la giusta direzione e proseguire fino al benessere di ogni uomo sulla terra.
Abbiamo tutte le carte in tavola per costruire un futuro esponenzialmente migliore, adesso sta a noi saperle giocare con strategia e visione d’insieme.
