{"id":27996,"date":"2017-01-31T12:07:41","date_gmt":"2017-01-31T11:07:41","guid":{"rendered":"http:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=27996"},"modified":"2017-02-01T00:08:35","modified_gmt":"2017-01-31T23:08:35","slug":"quale-il-vero-rischio-dellautomazione-del-lavoro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=27996","title":{"rendered":"Qual \u00e8 il vero rischio dell’automazione del lavoro?"},"content":{"rendered":"

di ECONONOPOLY (Giovanni Caccavello)<\/strong><\/p>\n

Pubblichiamo un post di Giovanni Caccavello<\/strong>, research fellow in European Policy presso EPICenter<\/a> ed Institute of Economic Affairs<\/a>.\u00a0Master (MSc) in economia dello sviluppo presso la University of Glasgow<\/em> \u2013<\/p>\n

Come ho avuto modo di scrivere nel mio primo post<\/a>\u00a0su Econopoly, nel corso di questi ultimi anni molti economisti, accademici, ricercatori e commentatori hanno nuovamente portato alla ribalta la storica \u201clump-of-labour fallacy\u201d, ovvero l\u2019idea (storicamente erronea) che la quantit\u00e0 di posti di lavori sia fissa.<\/p>\n

Secondo tutti questi studiosi, un altissimo numero di lavoratori sarebbe oggi a rischio disoccupazione. Stando alla vulgata corrente, non appena ci saranno a sufficienza robot e macchine estremamente intelligenti, intere occupazioni scompariranno ed una fetta molto larga degli attuali \u201coccupati\u201d, si ritrover\u00e0 \u2013 de facto \u2013 senza lavoro.<\/p>\n

Guai per\u00f2 a riflettere su quali nuove opportunit\u00e0 si apriranno per coloro i quali verranno \u201csostituiti\u201d, ma soprattutto guai ad analizzare il rapporto \u201ccapitale-lavoro\u201d attraverso i meccanismi dei prezzi relativi e a tenere in considerazione la realt\u00e0 macroeconomica odierna. In poche parole, gli argomenti che vengono oggi esposti da molti intellettuali di primo piano sono esattamente gli stessi di David Ricardo, di John Maynard Keynes, di John Fitzgerald Kennedy e del premio Nobel per l\u2019economia Wassily Leontief (solo per citare alcuni dei pi\u00f9 famosi). Come la storia economica ci insegna, le previsioni di tutti questi ultimi sono state smentite dai fatti.<\/p>\n

Lo storico dibattito sull\u2019automazione del lavoro si \u00e8 ufficialmente riaperto nel 2013, dopo la pubblicazione da parte di Carl Benedikt Frey e di Michael Osborne (due professori della University of Oxford) di un paper intitolato \u201cThe Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerization?\u201d.<\/p>\n

In pillole, la tesi principale di questo lavoro \u00e8 che circa la met\u00e0 degli occupati statunitensi \u2013 il 47%, per essere precisi \u2013 sia attualmente ad alto rischio \u201csostituzione\u201d. In altre parole, l\u2019introduzione di macchine artificiali super intelligenti, la computerizzazione del lavoro e la digitalizzazione di interi eco-sistemi aziendali porteranno a decine e decine di milioni di disoccupati nel corso dei prossimi due decenni.<\/p>\n

Frey e Osborne concludono il loro studio in modo pessimistico senza per\u00f2 porsi una domanda fondamentale: cosa succeder\u00e0 una volta che l\u2019effetto di sostituzione avr\u00e0 fatto il suo corso? Ci sar\u00e0 un altrettanto forte effetto di compensazione che poter\u00e0 alla creazione di nuove industrie, occupazioni e quindi nuovi posti di lavoro? Tutto ci\u00f2 non ci \u00e8 dato sapere, ma \u00e8 facile pensare che il progresso tecnologico porter\u00e0 alla creazione di nuove occupazioni, esattamente come avvenuto in passato.<\/p>\n

L\u2019unica cosa che per\u00f2 possiamo esaminare sono i punti deboli citati da questo paper che ha successivamente ispirato molti altri studi, tra cui un\u2019interessante analisi di Jeremy Bowles del 2014, intitolata \u201cThe computerisation of European Jobs\u201d, che prende in considerazione i 28 paesi dell\u2019Unione Europea.<\/p>\n

In primis, \u00e8 giusto informare il lettore che tutti questi studi utilizzano il cosiddetto metodo occupazionale (occupational-based approach), ovvero analizzano il mercato del lavoro dividendolo per occupazioni svolte anzich\u00e9 per categorie di compiti svolti. Di conseguenza, come spiegano bene Melanie Arntz, Terry Gregory e Ulrich Zierahn in un paper pubblicato dall\u2019OCSE nel maggio 2016, questo metodo tende facilmente a sovrastimare i potenziali effetti negativi dell\u2019automazione del lavoro.<\/p>\n

Gli studi di Arntz, Gregory e Zierahn chiariscono molti aspetti e mostrano in modo evidente come la ricerca di Frey e di Osborne (e quelle successive, basate su simili supposizioni) sia poco attendibile. Stando a quanto riportato dai tre ricercatori del \u201cCenter for European Economic Research\u201d di Mannheim, se si cambia l\u2019ipotesi centrale del metodo occupazionale e si introduce il cosiddetto \u201ctask-based approach\u201d \u2013 una metodologia che permette di analizzare attivit\u00e0 giornaliere diverse all\u2019interno della stessa occupazione \u2013 si pu\u00f2 osservare come la percentuale di lavori ad alto rischio \u201csostituzione\u201d sia molto minore.<\/p>\n

Esaminando 21 paesi della zona OCSE (tra cui anche l\u2019Italia \u2013 vedi grafico 1), gli autori evidenziano come \u2013 in generale \u2013 solo il 9% degli attuali occupati sia ad alto rischio \u201csostituzione\u201d. In particolare, il pericolo del progresso tecnologico sembra essere minore in tutti quei paesi avanzati che investono di pi\u00f9 nelle tecnologie dell\u2019informazione e della comunicazione (ICT), che spendono maggiormente nell\u2019educazione terziaria, che promuovono migliori politiche a livello educativo, fin dalla scuola primaria, e che pongono una maggiore attenzione per le attivit\u00e0 comunicative aziendali .<\/p>\n

Grafico 1: Percentuale di occupati ad alto rischio sostituzione in 21 paesi OCSE \u2013 tratto da Arntz et al. (2016). \u201cThe Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis\u201d.<\/em><\/p>\n

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Al tempo stesso, i tre autori spiegano che le loro statistiche vanno lette con cautela poich\u00e9 \u2013 cos\u00ec come per tutte le altre ricerche \u2013 anche il loro approccio metodologico si basa principalmente sul giudizio di esperti del settore. Recenti studi del 2015 di David Autor (Massachusetts Institute of Technology \u2013 MIT), di Sabine Pfeiffer e di Anne Suphan dimostrano che questo tipo di approccio metodologico tende quasi sempre a sovrastimare il vero rischio dell\u2019automazione del lavoro.<\/p>\n

Insomma \u00e8 come chiedere a dei rappresentanti del governo se lo Stato debba spendere di pi\u00f9: la risposta sar\u00e0 quasi sempre s\u00ec.<\/p>\n

Contrariamente alle previsioni pi\u00f9 pessimistiche, diverse analisi recenti sottolineano come l\u2019impatto dell\u2019intelligenza artificiale sul lavoro umano dipenda largamente dai prezzi relativi di capitale e di lavoro e dalla recettivit\u00e0 del mondo aziendale di capitalizzare queste opportunit\u00e0. Uno studio condotto dal ministero federale degli Affari Economici della Germania evidenzia che \u2013 al momento \u2013 solo il 18% di tutte le aziende tedesche abbia una conoscenza familiare del concetto di \u201cIndustria 4.0\u201d e che, solamente il 4% circa di tutte le aziende nazionali, abbia gi\u00e0 avviato progetti di digitalizzazione interna (ZEW, 2015).<\/p>\n

Anche i pi\u00f9 pessimisti non hanno molte certezze sul come, quando e perch\u00e9 i loro scenari apocalittici si materializzeranno. Tutta questa confusione sembra per\u00f2 confermare quanto emerge in un libro molto interessante di Fredrik Erixon e di Bj\u00f6rn Weigel intitolato \u201cThe Innovation Illusion\u201d (2016). Dopo una lunga ed esaustiva ricerca, che osserva da vicino l\u2019andamento della produttivit\u00e0 a partire dai primi anni \u201870, i due autori giungono ad un\u2019 amara conclusione: tutti coloro che sono eccessivamente ottimisti verso le attuali innovazioni o tutti coloro che sono troppo pessimisti sulla sostituzione di decine e decine di milioni di posti di lavoro, tendono quasi sempre ad ignorare le sconfortanti realt\u00e0 macroeconomiche del mondo attuale.<\/p>\n

Probabilmente, come riporta anche \u201cThe Economist\u201d in un report speciale di giugno 2016, questa nuova ondata di trasformazione tecnologica dovr\u00e0 essere considerata pi\u00f9 una transizione che una rivoluzione.<\/p>\n

L\u2019unica cosa di cui per ora siamo certi \u00e8 che in passato i catastrofismi neo-luddisti sul progresso tecnologico non si sono mai verificati. A questo proposito, sapete come \u00e8 andata a finire con i bancomat (ATM) che avrebbero dovuto \u201crubare\u201d il lavoro a decine di migliaia di sportellisti bancari americani? Risposta: man mano che il numero di ATM \u00e8 aumentato, tra i primi anni \u201970 ed il 2012-2013 il numero di sportellisti \u00e8 pi\u00f9 che raddoppiato (vedi grafico 2).<\/p>\n

Grafico 2: numero bancomat (ATM) e numero sportellisti tra il 1970 ed il 2012-2013 \u2013 tratto da Bessen, J. (2015). \u201cHow Computer Automation Affects Occupations: Technology, Jobs and Skills\u201d.<\/em><\/p>\n

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Fonte<\/strong>:\u00a0http:\/\/www.econopoly.ilsole24ore.com\/2017\/01\/30\/qual-e-il-vero-rischio-dellautomazione-del-lavoro\/?uuid=96_22Rf2hUo<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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