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L’Intelligenza Artificiale è il nuovo paradosso della produttività?


C’è ancora così tanto che non vediamo ancora, per la semplice ragione che così tanto deve ancora accadere

Negli anni ’70 e ’80, gli investimenti in tecnologie informatiche aumentavano di oltre il 20% l’anno. Stranamente però, la crescita della produttività è diminuita durante lo stesso periodo. Gli economisti hanno trovato questo giro di eventi così strano che lo hanno definito il paradosso della produttività per sottolineare la loro confusione.

La crescita della produttività sarebbe decollata verso la fine degli anni ’90, ma poi di nuovo diminuì misteriosamente durante la metà degli anni. In ogni frangente, gli esperti discuteranno se la tecnologia digitale abbia prodotto un valore reale o se sia stato solo un miraggio e il dibattito sia continuato anche se l’industria dopo l’industria è stata interrotta.

Oggi quel dibattito è finito, ma è probabile che ne inizi uno nuovo sull’intelligenza artificiale . Come nei primi anni ’70, abbiamo aumentato gli investimenti in una nuova tecnologia, una minore crescita della produttività e “esperti” che prevedono spostamenti massicci dei lavoratori. Ciò che è diverso è che ora abbiamo la storia e l’esperienza per guidarci e possiamo evitare di commettere gli stessi errori.

Non è possibile gestire (o valutare) ciò che non è possibile misurare
Il paradosso della produttività ha stupito gli economisti perché ha violato un principio fondamentale di come dovrebbe funzionare un’economia di libero mercato. Se le imprese in cerca di profitto continuano a fare investimenti sostanziali, ci si aspetterebbe che vedessero un ritorno. Tuttavia, con gli investimenti IT negli anni ’70 e ’80, le aziende hanno continuato ad aumentare il loro investimento con un beneficio misurabile trascurabile.

Un documento dei ricercatori dell’Università di Sheffield fa luce su quello che è successo. Innanzitutto, le misure di produttività sono state in gran parte sviluppate per un’economia industriale, non per un’economia dell’informazione. In secondo luogo, il valore di quegli investimenti, sebbene consistenti, rappresentava una piccola parte dell’investimento totale di capitale. In terzo luogo, i numeri aggregati di produttività non riflettono le differenze nei risultati della gestione.

Prendi in considerazione una società di widget negli anni ’70 che investì nell’IT per migliorare il servizio in modo che potesse spedire i prodotti in meno tempo. Ciò migliorerebbe la sua posizione competitiva e aumenterebbe la soddisfazione del cliente, ma non produrrebbe più alcun widget. Quindi, dal punto di vista di un economista, sarebbe un investimento improduttivo. Le aziende rivali potrebbero quindi investire in sistemi simili per rimanere competitivi ma, di nuovo, la produzione di widget dovrebbe rimanere piatta.

Quindi le aziende non stavano investendo in IT per aumentare la produttività, ma per rimanere competitive. Forse ancora più importante, l’investimento nella tecnologia digitale negli anni ’70 e ’80 era focalizzato sul sostegno dei modelli di business esistenti. Non è stato fino alla fine degli anni ’90 che abbiamo iniziato a vedere la creazione di nuovi significativi modelli di business.

Il più grande valore deriva da nuovi modelli di business – Non risparmi sui costi
Le cose hanno cominciato a cambiare quando le aziende hanno iniziato a vedere le possibilità di cambiare il loro approccio. Come Josh Sutton, CEO di Agorai , un marketplace di intelligenza artificiale, mi ha spiegato: “Le aziende che hanno vinto nell’era digitale non erano necessariamente quelle che hanno implementato i sistemi al meglio, ma coloro che hanno adottato una mentalità ‘digitale prima’ per immaginare completamente nuovi modelli di business. “

Dà l’esempio dell’industria dell’intrattenimento. Certo, la tecnologia digitale ha rivoluzionato la distribuzione, ma la semplice messa online della tua programmazione ha un valore limitato. Quelli che stanno vincendo stanno ripensando la narrazione e ottimizzando l’esperienza per il binge watching. Questo è il vero cambio di paradigma.

“Una delle cose che la tecnologia digitale ha fatto era concentrare le aziende sui loro clienti”, continua Sutton. “Quando i costi di commutazione sono notevolmente ridotti, devi assicurarti che i tuoi clienti siano davvero ben serviti. Poiché il sistema è stato tolto tanto attrito, il valore si è spostato su chi potrebbe creare la migliore esperienza.”

Così, mentre molte aziende oggi stanno tentando di sfruttare l’IA per fornire un servizio simile a costi inferiori, i giocatori davvero intelligenti stanno esplorando in che modo l’IA può consentire ai dipendenti di fornire un servizio migliore o persino immaginare qualcosa che non è mai esistito prima. “L’intelligenza artificiale consentirà di mettere potenti strumenti di intelligence nelle mani dei consumatori, in modo che le aziende possano diventare collaboratori e consulenti fidati, piuttosto che semplici fornitori di servizi”, afferma Sutton.

Prende un ecosistema per guidare l’impatto
Un altro aspetto della tecnologia digitale negli anni ’70 e ’80 era che era in gran parte costituito da sistemi standalone. Potresti comprare, ad esempio, un mainframe di IBM per automatizzare i sistemi di back office o, in seguito, Macintoshes o PC con alcuni software di base da sedersi sulle scrivanie degli impiegati, ma questo ha fatto poco più che automatizzare le attività clericali di base.

Tuttavia, la creazione di valore ha cominciato a esplodere a metà degli anni ’90 quando l’industria è passata dai sistemi agli ecosistemi . Il software open source, come Apache e Linux, ha aiutato a democratizzare lo sviluppo. Gli sviluppatori di applicazioni hanno iniziato a offrire l’industria e elaborare software specifico e un intero gruppo di integratori di sistemi è nato per progettare sistemi integrati per i propri clienti.

Oggi assistiamo ad un processo simile che si sta sviluppando nell’IA, dal momento che l’industria si sposta da sistemi di misura unica come Watson di IBM a un ecosistema modulare di aziende che forniscono dati, hardware, software e applicazioni. Poiché la qualità e la specificità degli strumenti continua ad aumentare, possiamo aspettarci che l’impatto dell’IA aumenti.

Nel 1987, Robert Solow disse scherzando: “Puoi vedere l’era dei computer ovunque, ma nelle statistiche sulla produttività” e oggi siamo a un punto simile. L’intelligenza artificiale permea i nostri telefoni, gli altoparlanti intelligenti nelle nostre case e, sempre di più, i sistemi che utilizziamo al lavoro. Tuttavia, dobbiamo ancora vedere un impatto economico misurabile dalla tecnologia. Proprio come negli anni ’70 e ’80, la crescita della produttività rimane depressa . Ma la tecnologia è ancora agli inizi.

Stiamo appena iniziando
Uno degli aspetti più salienti, ma meno discussi dell’intelligenza artificiale, è che non è una tecnologia intrinsecamente digitale. Applicazioni come il riconoscimento vocale e la visione artificiale sono, di fatto, intrinsecamente analogiche. Il fatto che usiamo la tecnologia digitale per eseguire algoritmi di apprendimento automatico è in realtà un collo di bottiglia.

Tuttavia, possiamo aspettarci che cambi nel corso del prossimo decennio quando emergeranno nuove architetture di calcolo, come computer quantistici e chip neuromorfici . Poiché queste tecnologie più potenti sostituiscono il calcolo dei chip di silicio in uno e zero, il valore passerà dai bit agli atomi e l’intelligenza artificiale verrà applicata al mondo fisico.

“La tecnologia digitale ha rivoluzionato i processi aziendali, quindi non dovrebbe sorprendere che le tecnologie cognitive stiano partendo dallo stesso luogo, ma non è dove finiranno, il vero potenziale è guidare processi che non possiamo gestire bene oggi, come nella biologia sintetica , nella scienza dei materiali e in altre cose nel mondo fisico “, mi ha detto Agello Sutton.

Nel 1987, quando Solow fece la sua famosa battuta, non esistevano Internet di consumo, nessun World Wide Web e nessun social media. L’intelligenza artificiale era in gran parte fantascienza. Siamo ad un punto simile oggi, all’inizio di una nuova era. C’è ancora così tanto che non vediamo ancora, per la semplice ragione che così tanto deve ancora accadere.

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