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IA e lavoro, senza competenze l’Europa arranca: l’allarme di G7 e Rapporto Draghi



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Il G7 Lavoro a Cagliari ha centrato l’attenzione sullo sviluppo di un’IA responsabile e incentrata sull’uomo. Il Piano di Azione sottolinea luci e ombre dell’IA nel mercato del lavoro e propone percorsi di policy per tutelare i lavoratori e promuovere competenze digitali. Il Rapporto Draghi evidenzia il gap tecnologico europeo rispetto a USA e Cina,…

Pubblicato il 4 ott 2024

Simona Romiti

Change agent Senior Advisor in Programmi ed ecosistemi europei



competenze (1)

Il Piano di Azione del G7 Lavoro, elaborato nella sessione ministeriale tenutasi a Cagliari il 12 e 13 settembre, salda al centro dell’agenda politica dei paesi appartenenti al forum, lo sviluppo di un’intelligenza artificiale incentrata sull’uomo e socialmente responsabile. Niente di nuovo. L’auspicio è quello di creare percorsi di policy dove nuovi attori, gli ecosistemi, cooperano per garantire la tutela dei diritti dei lavoratori e rafforzare la loro posizione con un ventaglio di competenze digitali, idonee per fronteggiare le nuove sfide derivanti dall’IA.

La competenza, dal latino competentia, viene assunta nella Dichiarazione finale con il suo significato trasformazionale, da tradurre nella capacità o con l’abilità dell’individuo di utilizzare un insieme, più o meno definito, di strumenti del lavoro.

Sia la Dichiarazione che il suo piano allegato enucleano, i possibili rischi o le probabili opportunità derivanti dalla alterazione, già in atto, che l’IA determina nel mercato del lavoro, primariamente dal lato dell’offerta di lavoro, quasi ad assumere che la domanda è già condizionata dalle big tech.

Il Piano di Azione del G7 Lavoro

Il Piano di Azione mette in rilievo luci e ombre nell’uso degli applicativi verticali di intelligenza artificiale, la loro incidenza sui cicli di occupazione e nei processi di formazione della persona, sulla costruzione o nella rappresentazione degli interessi collettivi degli occupati o dei gruppi più vulnerabili nel confronto con il progresso tecnologico. Il Piano è strutturato su linee di indirizzo e box di intervento.

Le linee di indirizzo disegnano la cornice dell’auspicabile e del “da evitare”.

Quando l’IA è utile al lavoro e quando è un problema

Rispetto al cambiamento delle classi di lavoro/occupazione/mansioni, l’IA può essere utile nella misura in cui si sostituisce alla persona nell’esecuzione di task ripetitive oppure colma un gap di offerta determinato dall’invecchiamento della popolazione. Automatizzare e ampliare il tasso di partecipazione per aumentare la produttività.

Ma l’IA può diventare un problema quando diventa agente in processi decisionali complessi, come assunzioni o licenziamenti, oppure interlocutore astratto nel dialogo sociale o nella determinazione di nuove condizioni contrattuali o strumenti del welfare, scelte che si ripercuotono inevitabilmente sulla vita della persona.

L’incognita sulle ricadute dei sistemi di IA non controllati alla fonte viene sottolineata nella volontà degli stati di ribadire, al punto sei, che è necessario aumentare gli investimenti pubblici diretti alla costruzione di modelli di base che siano sicuri, protetti e affidabili, o comunque classificati come sostenibili da un processo di monitoraggio in capo all’OCSE, basato su standard riconosciuti a livello internazionale.

Questa sostenibilità investe coloro che catalogano e ordinano i dati utilizzati per addestrare i sistemi di IA, garantire loro retribuzioni adeguate e condizioni di equo riconoscimento a tutti gli attori della filiera che concorrono alla messa in opera di tali strumenti. Per questo obiettivo, i ministri del G7 Lavoro auspicano una stretta cooperazione con le aziende di piattaforme digitali, le big tech, la società civile e, in seno a un nuovo sistema multilaterale, tutte le economie di mercato.

IA e lavoro: le opzioni politiche e le azioni da intraprendere

Le opzioni politiche, le azioni da intraprendere sono state declinate per settore e ambito di intervento. Anche qui sono stati identificati 6 box, uniti da un comune denominatore: gestire la disintermediazione operata dall’IA attraverso nuove e diversificate forme di cooperazione.

Sfruttare appieno il potenziale dell’IA nel mercato del lavoro attraverso le competenze

La sfida è tutta concentrata sulle modalità di acquisizione delle competenze di fronte al rapido sviluppo dell’IA e, per effetto, quanto flessibili e di qualità devono essere i sistemi di apprendimento ed educativi. La proposta verte su un’azione di collaborazione inclusiva tra i governi e il settore privato, PMI, istituti formativi, aziende che sviluppano applicativi di IA. L’ecosistema dovrebbe permettere di individuare tempestivamente le esigenze di competenze digitali o di data science di base, richieste dal mercato; facilitare l’accesso a programmi di riqualificazione e aggiornamento inclusivi, supportare le organizzazioni negli investimenti per l’apprendimento permanente dei propri lavoratori.

Automazione, produttività ed equità

Il rischio risiede nella capacità dell’IA di accelerare i tempi di esclusione dal mercato del lavoro di una larga fascia di occupati, in particolare per alcune categorie più vulnerabili. L’IA generativa determina un effetto di sostituzione non solo per i task considerati di routine ma anche per quelle cognitive. Rispetto a questo scenario, o realtà, è richiesto ai singoli governi, da un lato di rilevare i cambiamenti della struttura occupazionale a livello globale, e supportare i lavoratori a maggior pericolo di esclusione con strumenti di riqualificazione professionale; dall’altro, promuovere la cooperazione tra MPMI attraverso piattaforme di sandbox esplicativi sull’uso delle applicazioni di IA nei processi produttivi.

Privacy e non discriminazione nel mondo del lavoro

La tutela della privacy e l’utilizzo di dati e informazioni dei lavoratori per addestrare i modelli di IA devono essere ricondotti dentro quadri normativi e standard tecnici internazionali. Evitare che si possano verificare azioni di violazione dei diritti o forme di discriminazione per genere o di altro tipo significa agire a monte del processo di costruzione dei sistemi educativi e formativi correlati all’IA, affidando il loro sviluppo a team multi-culturali.

Sicurezza e salute sul lavoro, autonomia, capacità di agire e dignità

L’adozione di algoritmi negli ambienti di lavoro può compromettere l’autonomia dei lavoratori sui tempi di esecuzione delle prestazioni o diminuire l’interazione uomo-uomo, di converso il loro uso può permettere un monitoraggio continuo dei livelli di affaticamento e dei rischi per la sicurezza. Per garantire condizioni di lavoro equilibrate o comunque rispettose della persona, i governi devono impegnarsi nell’applicare e far rispettare la legislazione sul lavoro vigente e rafforzare il ruolo delle autorità del lavoro con strumenti di audit e certificazioni ad hoc dei sistemi di intelligenza artificiale.

Trasparenza, spiegabilità e responsabilità

La comprensione dei processi decisionali dell’IA e le conseguenze di un consenso all’uso di applicativi di IA costituiscono un rischio sia per i datori di lavoro che per i lavoratori. Le azioni da mettere in campo, in assenza di una formazione adeguata di ambedue le parti, vedono sostanzialmente, lo sviluppo di linee guida per un uso etico dell’IA, disposizioni comuni per valutare responsabilità aziendali riconducibili all’IA.

Dialogo sociale

L’adozione di sistemi di IA deve essere una scelta consapevole e condivisa da tutti gli attori dell’ecosistema. Promuovere il coinvolgimento attivo e la consultazione dei lavoratori e delle organizzazioni dei lavoratori nell’adozione di sistemi di IA sul posto di lavoro, attraverso un la loro formazione di competenze e la definizione di contratti collettivi in vista di una ricomposizione strutturale dell’occupazione, guidata dall’IA o per mansioni che implementano l’IA come mezzo produttivo.

Il rapporto Draghi: le lacune dell’Europa nel confronto con Stati Uniti e Cina

IL G7 Lavoro si è tenuto 5 giorni prima della presentazione, a Strasburgo, della Strategia per l’Europa, denominata The Future of European Competitiveness, meglio nota come Rapporto Draghi.

Sia nella parte A che nella parte B, il report evidenzia da subito il gap tecnologico dell’Europa nel confronto con Stati Uniti e Cina: Tale divario è ancora più ampio rispetto all’intelligenza artificiale e, nel medio termine, è destinato ad amplificare l’incapacità di incidere da parte degli attori europei su questa tecnologia e sulle sue applicazioni.

Il pericolo paventato è che l’Europa possa dipendere totalmente dai modelli di IA, sia generali che verticali, progettati e sviluppati all’estero, principalmente negli Stati Uniti e in Cina, con la conseguenza di una perdita di competitività nell’industria tradizionale, per esempio l’auotomotive, come in quella avanzata, la robotica, e di una diminuzione del “controllo” sui sistemi sanitari o della finanza da parte delle entità europee.

Il report evidenzia perché l’intervento legislativo o regolamentare, in special modo se applicato in modo disarticolato tra gli Stati membri dell’UE, non sia affatto sufficiente a garantire l’avvio e l’accelerazione di un processo virtuoso di osmosi tra capitale e finanziamenti; competenze e capitale umano; facilità di accesso a un grande mercato unico.

Le priorità Ue in tema di lavoro: convergenze tra Piano d’azione G7 e Rapporto Draghi

Rispetto al tema del lavoro, è ribadita l’importanza per l’Europa di un nuovo “programma di acquisizione di competenze tecnologiche” che vada a colmare il divario di laureati in ICT o in STEM e un mercato del lavoro unico in grado di frenare la fuga di cervelli, riconoscere retribuzioni fuori adeguate, stabilizzare strumenti di welfare 5.0.

Gli interventi proposti, fondati su un ampio set di dati, sono simili ma più puntuali di quelli richiamati nel Piano di Azione del G7 lavoro. Precisamente il rapporto definisce traiettorie di azione di breve e medio periodo aderenti non solo agli stock di competenze, condizione statica, ma rispondenti a flussi o trend di sviluppo futuri.

Ripensare la formazione valutandone l’impatto o l’efficacia, con misure unionali, rispetto a condizioni del mercato del lavoro “mobili”. Mobilità non più determinata dalla variazione dei prezzi ma dalla tecnologia. Investire su lavoratori altamente qualificati e l’apprendimento continuo degli adulti, su borse di studio UE, tirocini per studenti e contratti di laurea, la formazione manageriale. Eliminare le barriere che impediscono la corretta allocazione di talenti futuri, per quelli provenienti da contesti svantaggiati o collocabili dentro catene del valore strategiche.

Conclusioni

Il primo effetto operato dall’IA è la disintermediazione spazio-tempo. L’IA è una tecnologia globale del presente. Il livello internazionale delle azioni politiche individuate dal Piano di Azione del G7 Lavoro e dal Rapporto Draghi, per la parte trattata in questo articolo, adottano un approccio di governance internazionale.

Le implicazioni geo-economiche operate dall’IA sull’individuo nel percorso formativo e lavorativo sono una responsabilità di autorità, istituzioni e organizzazioni cooperanti. La sostenibilità delle policy disegnate è strettamente collegata con la capacità dei governi di coordinarsi tra iniziative, rappresentanze e gestione comune dei dati, e di arrivare al cittadino o alle piccole e medie imprese con strumenti operativi, come standard applicativi dell’IA per le aziende, incentivi alla formazione e dispositivi di welfare più flessibili per la persona.

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