L’impiego dell’Intelligenza Artificiale, uscita ormai dal ristretto ambito degli addetti ai lavori, sta suscitando, quasi quotidianamente, discussioni non tanto per i vantaggi di cui è indubbiamente portatrice ma piuttosto per gli eventuali rischi.
In paesi dove il suo utilizzo è più avanzato, come gli Stati Uniti, sono sorti movimenti d’opinione contrapposti con la partecipazione sia di tecnici sia di autorevoli media, ora per enfatizzare la più rivoluzionaria delle tecnologie ora per mettere in guardia dal pericolo che l’IA sia destinata a sostituire la mente umana (New York Times).
L’America si divide nei dibattiti, l’Europa vara la normativa probabilmente più restrittiva al mondo per difendere i cittadini da possibili usi strumentali e discriminatori sul piano politico, sociale, religioso e razziale, la Cina, incurante delle polemiche, cerca di affinare la tecnologia.
Indubbiamente, per usare l’espressione di Bloomberg, è iniziata la rivoluzione dell’intelligenza artificiale con cui ogni comparto delle attività umane, dalla didattica ai servizi fino all’industria, dovrà fare i conti.
Limitando il nostro sguardo al mondo delle imprese, l’Intelligenza Artificiale sta progressivamente conquistando una posizione di rilevo al punto da essere considerata nel recente studio “Accenture Life-Trends 2023” uno dei motori che stanno cambiando l’economia e la società.
In particolare, il rapporto indica, come prospettiva dell’Intelligenza Artificiale, la sua possibilità di diventare “copilota della creatività” e rappresentare per le aziende una opportunità concreta per migliorare la velocità e l’originalità dell’innovazione oltre che costituire fattore fondamentale per ottimizzare i processi produttivi.
La logistica, in questo scenario, rappresenta un terreno ideale per le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale avendo disponibilità di una grande mole di dati generati durante i processi che ben si prestano ad analisi sia predittive che di interventi per l’ottimizzazione delle supply chain.
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I vantaggi
Per quanto molte applicazioni siano ancora in una fase di sviluppo, certamente l’Intelligenza Artificiale consente di incrociare numerosi dati sia interni che esterni per rendere disponibili previsioni della domanda e delle intenzioni d’acquisto dei consumatori.
Queste analisi sono alla base di quella che viene definita logistica anticipatoria che contribuisce a determinare il dimensionamento dl magazzino e dello stock.
Essa incide inoltre, interfacciandosi con i software gestionali, sulle operazioni di trasporto e di posizionamento, nonché sulla pianificazione dei percorsi.
L’automatismo di molte operazioni, come il riordino degli approvvigionamenti, libera tempo al personale che può concentrarsi sulle fasi decisionali e maggiormente strategiche, minimizza gli errori e conferisce all’intera catena efficienza e rapidità di risposta.
Lo sviluppo dell’AI, in continua evoluzione grazie anche alla crescente digitalizzazione dei prodotti e dei processi, come è confermato dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di MIlano può replicare sempre maggiori capacità dell’intelligenza umana pur senza sostituirla.
Il suo scopo dovrebbe essere quello di consentire un costante adattamento a realtà in evoluzione per sostenere e migliorare la competitività.
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La sottovalutazione del rischio
Limitandoci ad analizzare i rischi di carattere specificatamente tecnico, il più rilevante, come riportato da Anselm Kusters, ricercatore del Center for European Politics di Berlino è rappresentato da una errata valutazione da parte dell’algoritmo di un particolare scenario e dal fornire, quindi, risposte che possono influire in negativo nelle decisioni da assumere.
E’ questo un rischio concreto, soprattutto in tempi di crisi in quanto il sistema IA si alimenta e si ottimizza attraverso dati generalmente raccolti in periodi di stabilità che non tengono conto di eventuali shock esterni o avvenimenti figli di periodi anomali.
In taluni casi il rischio può essere di carattere sistemico e procurare un effetto domino generando valutazioni errate a catena.
Le analisi predittive sono le più esposte a questi pericoli e possono risultare controproducenti rafforzando, in taluni casi, le tendenze negative rilevate.
Soprattutto in presenza di ambienti automatizzati, come quelli operanti nelle applicazioni logistiche, occorre tener presente la necessità di interventi correttivi da apportare in caso di situazioni alterate da particolari crisi.
Anche se non risolutiva, la raccolta di nuovi tipi di dati, la loro condivisione globale e l’assunzione di standard comuni per i dati stessi, possono contribuire a mitigare gli effetti negativi delle rilevazioni errate.
Analogamente l’apprendimento per rinforzo, che non dipende dai dati esterni, può essere d’aiuto.
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Il rischio umano
Preoccupazione non marginale, però, è quella che tiene banco nei dibattiti e prospetta il rischio che l’Intelligenza Artificiale possa, in un futuro prossimo, andare a sostituire l’intelligenza umana e il lavoro delle forze lavoro più deboli e meno qualificate.
Un rischio che dovrebbe essere mitigato da azioni congiunte di politica ed economia volte a favorire l’accettazione dei cambiamenti culturali e sociali in itinere, con idonei strumenti di sostegno, oltre a promuovere azioni legislative per tutelare la sicurezza dei lavoratori e dei cittadini.
Occorre però tener presente che tutto ciò può avere ricadute positive anche sul mercato del lavoro. Infatti l’affermazione dell’Intelligenza Artificiale produrrà senz’altro trasformazioni radicali promuovendo la richiesta di personale più qualificato per le operazioni di logistica.
Una previsione che dovrebbe rivalutare l’importanza primaria della formazione.
