Perché servono più donne che si occupino di intelligenza artificiale

Fino a pochi anni fa, parlare di intelligenza artificiale sul mondo del lavoro provocava un’unica reazione: diventeremo tutti disoccupati? Una reazione giustificata dall’avvento di algoritmi in grado di scartabellare tra documenti legali, o di analizzare radiografie, con grandissima accuratezza. Col tempo, questa narrazione inquietante è cambiata radicalmente: ci è stato spiegato che l’intelligenza artificiale non sostituirà l’essere umano, ma si affiancherà a esso. Per esempio: se un algoritmo analizza radiografie, il medico ha più tempo per curare il paziente; se un software analizza i documenti legali, l’avvocato può dedicarsi alle mansioni a maggiore valore aggiunto.

Ma quale tra queste due visioni è più realistica? “Ci stiamo interrogando su questo da tempo e abbiamo voluto indagare” – ci ha raccontato Fabio Ferrari, fondatore e presidente di Ammagamma, azienda di Modena che offre soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi industriali (e non solo) – “Siamo andati a parlare con le persone che all’improvviso si sono ritrovate a lavorare insieme con qualche algoritmo e ne stanno emergendo due aspetti. Prima di tutto, a essere automatizzate sono principalmente le operazioni monotone e noiose, che quindi liberano tempo per quelle più interessanti; poi, se anche questa automazione inevitabilmente porterà a una certa riduzione della forza lavoro necessaria, allo stesso tempo stanno nascendo nuovi lavori”. 

I benefici di affidarsi alle IA
Sarebbe inoltre sbagliato pensare che solo i colossi possano beneficiare di soluzioni basate su deep learning. Tra gli esempi forniti da Ammagamma, c’è il sistema in grado di prevedere la richiesta di mercato di un determinato bene con una precisione superiore del 30-50%, un software impiegato da De Matteis Agroalimentare per anticipare il prezzo del grano; inoltre, un sistema di manutenzione del gas, adottato in Italia dal gruppo Hera, è in grado di prevedere il maggior numero possibile di guasti nelle reti, rendendo più efficace e tempestiva la pianificazione degli interventi.

Anche in questi casi, più che togliere il lavoro, l’intelligenza artificiale automatizza una parte delle mansioni e ne modifica altre: “Ed è per questo che è fondamentale che ci sia una formazione dei dipendenti tramite academy specializzate, in modo da prepararli a questo nuovo mondo e anche per adeguare la loro forma mentis. Più che inserire dati nei computer, il compito dell’essere umano diventa quello di analizzare i risultati forniti dall’intelligenza artificiale”.

Per questo Ammagamma, con la collaborazione di un istituto superiore di Modena, ha lanciato nel novembre scorso Lucy, la prima scuola italiana sperimentale di intelligenza artificiale per gli istituti secondari di primo grado. Tra gli obiettivi, ce n’è uno di fondamentale importanza, cioè ridurre l’omogeneità delle persone che progettano gli algoritmi di intelligenza artificiale: “Nella nostra azienda siamo 50 e 50 tra uomini e donne in tutti i reparti tranne che in quello di matematici e informatici, dove le donne non arrivano al 15% – ha aggiunto Ferrari – E questo è un problema che cerchiamo di affrontare anche lavorando direttamente nelle scuole, perché è proprio lì che scatta, dopo aver peraltro ottenuto ottimi risultati, l’abbandono delle materie scientifiche da parte delle donne”.

La parità è importante, anche per le macchine
C’è una ragione di fondamentale importanza per assicurarsi che tra le figure che sviluppano algoritmi di intelligenza artificiale ci sia parità tra uomini e donne (e più in generale una buona dose di multiculturalità), ed è quello di evitare la “discriminazione algoritmica” che abbiamo visto all’opera nel riconoscimento delle immagini, nei software di selezione del personale, nei sistemi automatizzati di erogazione del mutuo e altro ancora: “Il problema sta sempre nella selezione dei dati – ci ha spiegato il fondatore di Ammagamma – A seconda della tipologia di dati, il mio modello matematico interpreta il mondo con determinati occhi, e se gli do dati parziali otterrò una risposta parziale”. Una parzialità che diventa inevitabile quando la stragrande maggioranza dei data scientist sono maschi, giovani, bianchi, che inevitabilmente vedono il mondo in base a esperienze simili e la cui visione si riflette negli algoritmi da loro sviluppati.

Questo limite, il principale per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, può ripercuotersi anche negli strumenti per l’ottimizzazione dei processi industriali creati da Ammagamma? “È possibile, ma c’è anche un’altra faccia della medaglia: tramite gli algoritmi è possibile mostrare in maniera oggettiva come in certe aziende o organizzazioni si sviluppino  corsie preferenziali o altro, permettendoci di porre attenzione a comportamenti che magari per abitudine non si notano nemmeno più – è la risposta di Ferrari – Ma è anche per superare tutti i potenziali ostacoli che abbiamo voluto come advisor una filosofa della scienza di primissimo piano come Sabina Leonelli, docente all’università di Exeter ed esponente dell’Alan Turing Institute. Abbiamo bisogno di un’esperta che ci metta in difficoltà, ponendo questioni scomode che ci fanno riflettere sugli aspetti meno evidenti del nostro lavoro”.

Fonte : Repubblica