L'AI generativa trasforma i lavori più che sostituirli: lo studio dell'ILO

«Più probabile che l'AI generativa trasformi i lavori piuttosto che distruggerli»: è la conclusione dello studio pubblicato il 21 agosto dall'Organizzazione internazionale del lavoro (ILO), l'agenzia delle Nazioni Unite che si occupa di lavoro. Dopo mesi di titoli allarmati, è un'analisi globale e misurata. E contiene una sorpresa per chi si occupa di prompt: per farla, i ricercatori hanno usato proprio GPT-4.

Che cosa dice lo studio

Il documento si intitola «Generative AI and Jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality» (Working Paper 96), firmato da Paweł Gmyrek, Janine Berg e David Bescond. La tesi centrale è che l'effetto principale dell'AI generativa sarà di potenziare il lavoro, automatizzando alcuni compiti all'interno di una professione e lasciando tempo per altri, più che di sostituire intere professioni.

I numeri principali:

• il lavoro d'ufficio e impiegatizio è la categoria più esposta: quasi un quarto dei compiti è considerato ad alta esposizione e più della metà a esposizione media;
• per manager, professionisti e tecnici solo una piccola parte dei compiti è ad alta esposizione, mentre circa un quarto ha un'esposizione media;
• nei paesi ad alto reddito il 5,5 per cento dell'occupazione totale è potenzialmente esposto all'automazione, contro lo 0,4 per cento nei paesi a basso reddito;
• l'effetto di potenziamento è molto più ampio e simile ovunque: riguarda il 13,4 per cento dell'occupazione nei paesi ad alto reddito e il 10,4 per cento in quelli a basso reddito.

C'è anche una forte differenza di genere: la quota di occupazione femminile potenzialmente toccata dall'automazione è più del doppio di quella maschile, perché le donne sono più presenti nei lavori impiegatizi, soprattutto nei paesi a reddito alto e medio.

Gli autori avvertono che il valore dell'analisi non sta nelle stime precise, ma nella distribuzione complessiva: indica dove cambieranno le mansioni, non un conto esatto dei posti di lavoro.

Lo studio è anche una lezione di prompt design

La parte più interessante per noi è il metodo, che riprende quello proposto a marzo nello studio «GPTs are GPTs» sul mercato del lavoro statunitense. I ricercatori hanno scritto uno script che interroga GPT-4 tramite le API, in una sequenza di chiamate, sulle 436 professioni della classificazione internazionale ISCO-08. Il primo passo era un prompt con un ruolo di sistema ben definito, uno «specialista delle competenze», e un compito preciso: produrre una definizione standard di circa 100 parole per ciascuna professione, con il livello di competenze richiesto, senza aggiungere altro.

Poi hanno chiesto al modello di elencare dieci compiti tipici per ogni professione e di valutarne l'esposizione. Il dettaglio più istruttivo è un'osservazione degli stessi autori: imponendo un elenco di esattamente dieci compiti, sospettano che il modello a volte ne aggiunga di generici per completare la lista, oppure spezzi compiti complessi in parti più semplici. Il formato richiesto influenza il contenuto.

È un principio che chiunque lavori con i prompt dovrebbe tenere a mente:

Elenca i compiti principali di un addetto all'amministrazione del personale. Indica solo quelli realmente tipici, da un minimo di 4 a un massimo di 12: se sono meno di 10, non aggiungerne altri per arrivare a 10.

Lasciare al modello un intervallo, invece di un numero fisso, riduce il riempitivo. E confrontare l'output con una fonte esperta, come hanno fatto i ricercatori con le definizioni ufficiali dell'ILO, è il controllo che rende affidabile tutto il resto.

Che cosa cambia per chi lavora in azienda

Se lo studio ha ragione, la domanda giusta non è «quale lavoro sparirà?» ma «quali compiti del mio lavoro cambieranno, e come?». Per un ufficio amministrativo, per esempio, significa mappare le attività ricorrenti (rispondere a richieste standard, compilare riepiloghi, controllare documenti) e decidere quali affidare all'AI, con quali istruzioni e con quale verifica umana.

Qui entra in gioco il principio dello human-in-the-loop: l'AI prepara, la persona controlla e decide. L'ILO lo dice in modo esplicito: sono gli esseri umani a dover guidare la transizione, con il coinvolgimento dei lavoratori, la formazione e una protezione sociale adeguata.

Un consiglio operativo

Prendete il mansionario di un ruolo del vostro team e dividetelo in compiti. Per ciascuno chiedetevi: l'AI può farlo da sola, può aiutare, oppure non c'entra? Per i compiti del secondo gruppo progettate un prompt riutilizzabile e un passaggio di controllo. È un esercizio di un'ora che vale più di cento articoli sul futuro del lavoro.

Fonti

• ILO, Generative AI and Jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality, 21 agosto 2023
• ILO, Generative AI likely to augment rather than destroy jobs, 21 agosto 2023
• Eloundou e altri, GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models, 17 marzo 2023