Anche Microsoft vuole contribuire alla ricerca sull’Intelligenza artificiale, e forse un po’ anche al vago allarmismo sulla perdita di posti di lavoro che essa provocherà. L’azienda ha svolto una nuova analisi tramite Bing Copilot, e tra i risultati emerge anche una lista dei “lavori più a rischio”.
Si tratta di professioni dove l’automazione di può applicare più facilmente, con minori costi e con i risultati migliori. Sono professioni dove le attività di routine occupano molte ore-lavoro, dove i dati sono strutturati e ordinati, dove l’output è relativamente facile da prevedere ed è ripetibile. Si tratta, in altre parole, di lavori intellettuali a basso valore aggiunto; cose che l’AI può fare e rifare “quasi” bene oggi, e che domani sarà probabilmente in grado di fare “quasi” perfettamente.
Forse questi professionisti non spariranno del tutto, ma è probabile che dove oggi ne servono dieci tra qualche tempo potrebbero bastarne cinque o anche meno. Ed è delle poltrone vuote che dovremo occuparci, il prima possibile.
1. Addetto all'inserimento dati
Le attività di copia, trascrizione e catalogazione di informazioni da un formato a un altro sono altamente ripetitive e basate su regole fisse. Questa natura prevedibile rende il ruolo il candidato ideale per l'automazione tramite software specializzati, che possono eseguire gli stessi compiti con maggiore velocità e una precisione vicina alla perfezione.
2. Assistente amministrativo
La gestione di agende, la pianificazione di riunioni, la stesura di bozze di email e la trascrizione di appunti sono tutte attività che i cosiddetti "copilot" digitali, integrati nei software di produttività, stanno progressivamente assorbendo. L'assistente virtuale si occupa della routine, lasciando alla persona la gestione delle relazioni e delle priorità complesse.
3. Addetto al servizio clienti (primo livello)
I chatbot e gli assistenti virtuali potenziati dall'IA sono ormai in grado di interpretare il linguaggio naturale e di accedere a vaste basi di conoscenza per rispondere alle domande più frequenti. Possono così gestire la maggioranza delle richieste standard, inoltrando all'operatore umano solo i casi che richiedono empatia o problem solving avanzato.
4. Correttore di bozze (per testi semplici)
Sebbene la revisione di un testo d'autore richieda sensibilità e comprensione del contesto, gli algoritmi moderni identificano con accuratezza quasi umana errori grammaticali, di sintassi e stilistici a livello base. Di conseguenza, il primo controllo umano su testi semplici o standardizzati diventa sempre meno necessario.
5. Traduttore (per compiti standard)
Il campo della traduzione è stato profondamente inciso dai motori neurali. Per manuali tecnici, documenti legali standard o comunicazioni aziendali di routine, le performance dell'IA sono tali da relegare l'intervento umano alla post-revisione di compiti ad alto valore, dove la sfumatura culturale è fondamentale.
6. Analista di mercato (junior)
Gran parte del lavoro di un analista junior consiste nella raccolta, aggregazione e sintesi di dati da fonti pubbliche o da database specifici. Questa attività, sebbene intellettuale, è altamente strutturata e può essere eseguita in automatico dall'IA, che può produrre report di base in una frazione del tempo.
7. Operatore di telemarketing
Le fasi iniziali del contatto commerciale, dalla generazione di liste qualificate all'invio delle prime comunicazioni, possono essere interamente automatizzate. I sistemi conversazionali possono gestire le prime interazioni con i clienti, ingaggiando l'agente umano solo nel momento in cui l'interesse del potenziale cliente è confermato.
8. Gestore di social media (operativo)
La strategia, la creatività e la gestione della community restano umane, ma le attività operative sono automatizzabili. La pianificazione di un calendario editoriale, la pubblicazione di post a orari prestabiliti e l'analisi delle metriche di base sono compiti che strumenti software possono svolgere autonomamente.
9. Creatore di contenuti testuali semplici
L'intelligenza artificiale generativa si sta dimostrando particolarmente efficace nella produzione di testi brevi e standardizzati. La stesura di descrizioni di prodotti per l'e-commerce, di testi per landing page o di post informativi può essere affidata a modelli linguistici in grado di produrre migliaia di varianti in pochi istanti.
10. Contabile (per la registrazione di base)
La professione contabile si sta evolvendo da un ruolo di registrazione a uno di consulenza strategica. L'inserimento di fatture, le riconciliazioni bancarie e la gestione della prima nota sono processi basati su regole chiare e quindi perfettamente automatizzabili da software gestionali intelligenti.
La metodologia impiegata da Microsoft per le sue analisi sul futuro del lavoro, come il "Work Trend Index", si basa su un approccio composito che integra tre diverse fonti di dati per ottenere una visione d'insieme. In primo luogo, l'azienda conduce sondaggi su scala globale, interrogando decine di migliaia di lavoratori in numerosi Paesi per raccogliere le loro percezioni dirette su temi come la produttività, l'impatto dell'intelligenza artificiale e le abitudini lavorative. Questo strato qualitativo, basato sulle opinioni dei singoli, viene poi confrontato e arricchito con un'imponente analisi quantitativa.
Per ottenere questo secondo livello di dati, Microsoft esamina miliardi di segnali aggregati e anonimi provenienti dal suo ecosistema di prodotti, come la suite Microsoft 365. L'analisi di questi macro-dati sui comportamenti digitali — ad esempio il tempo trascorso in riunione o le modalità di collaborazione sui documenti — offre un quadro oggettivo delle reali pratiche lavorative. Infine, grazie alla stretta integrazione con LinkedIn, questi risultati vengono incrociati con i trend del mercato del lavoro, osservando quali competenze sono più richieste nelle offerte e come si evolvono le carriere. È proprio la triangolazione tra percezioni individuali, comportamenti digitali osservati e dinamiche del mercato occupazionale a costituire la base di questi report.
