Intelligenza artificiale: Rivoluzione delle previsioni

La previsione basata sull’intelligenza artificiale è un vantaggio per il processo decisionale umano che migliorerà la produttività, il reddito e la qualità della vita.

In breve

Esiste una divisione del lavoro tra gli esseri umani e la tecnologia.L’intelligenza artificiale consente alle persone di concentrarsi su ciò che sanno fare meglio in quanto individuiLa previsione basata sull’intelligenza artificiale migliora il processo decisionale umano e aumenta la ricchezzaLa principale preoccupazione dell’economia classica riguardava il modo in cui la specializzazione e lo scambio rendono migliore la vita umana. Uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale (IA) consiste nel consentire un’ulteriore specializzazione e divisione del lavoro. L’IA elabora i dati per fare previsioni e gli esseri umani usano le previsioni per prendere decisioni.

Vediamo ora di analizzare questo fenomeno

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Gli esseri umani e la tecnologia

Gli economisti della prima generazione, o classici, si sono occupati in particolare di come la divisione del lavoro secondo le linee di specializzazione liberamente scelte consenta alle persone di beneficiare di una catena di creazione di valore a livello sociale. Il padre dell’economia moderna, Adam Smith (1723-1790), stabilì che la specializzazione determina eccedenze e innovazione. David Ricardo (1772-1823) individuò come anche i membri meno produttivi della società potessero beneficiare della specializzazione. Anche l’irascibile Karl Marx (1818-1883) vide i vantaggi della divisione del lavoro. Il suo errato scrupolo consisteva nel fatto che il capitalista tratteneva i benefici della divisione del lavoro, invece di permetterne il trasferimento all’operaio specializzato.

La specializzazione, tuttavia, non è limitata agli esseri umani. Quanto più la tecnologia permea lo scambio economico, tanto più c’è una divisione del lavoro tra uomini e tecnologia. Invece di tessere a mano, la maggior parte dei produttori tessili utilizza macchinari per questo compito. La macchina produce il tessuto che è stato progettato e disegnato dall’uomo. Invece di eseguire noi stessi calcoli difficili, lasciamo che la calcolatrice esegua l’aritmetica di modelli concepiti dall’uomo. Il Bloomberg Terminal ha liberato l’analista umano dalla scrittura di quotazioni su una lavagna per potersi concentrare sulla decisione di investire. In breve, utilizzare la tecnologia significa trovare il suo impiego specializzato lungo la catena di creazione del valore.

L’utilizzo della tecnologia diventa sempre più economico, rendendola sempre più significativa dal punto di vista economico

La tecnologia migliora la divisione del lavoro tra uomini e macchine. Permette a ciascuno di loro di specializzarsi ulteriormente in ciò che sanno fare meglio. E questo porta il massimo beneficio agli esseri umani. Questa divisione del lavoro permette di creare novità, produrre più beni e aumentare la qualità. Rendendo le persone capaci di concentrarsi su ciò che sanno fare meglio, la specializzazione e la divisione del lavoro aumentano la loro produttività e, di conseguenza, il loro reddito e la qualità della vita.

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Rendere la previsione più economica

Come si inserisce l’intelligenza artificiale in questo quadro? Quando i prezzi delle macchine per tessere, delle calcolatrici e dei computer sono diminuiti, sono stati incorporati nella divisione del lavoro. Lo stesso sta accadendo con l’IA. L’utilizzo di questa tecnologia sta diventando più economico, rendendola sempre più importante dal punto di vista economico. Sebbene l’IA stia facendo progressi in diverse applicazioni, è particolarmente importante in un settore: la formulazione di previsioni.

Attualmente, la previsione è costosa perché implica la raccolta di un’enorme quantità di dati, la loro analisi, l’identificazione di modelli e il calcolo delle possibilità. Tuttavia, poiché l’IA è sempre più impiegata per svolgere esattamente questi compiti, la previsione sta diventando meno ardua e meno costosa. In un circolo virtuoso, l’IA sta diventando essa stessa più economica. Se la previsione diventa più economica grazie all’IA, il suo campo di applicazione si amplierà e il suo utilizzo si intensificherà.

La previsione è il processo di riempimento delle informazioni mancanti. Utilizza i dati disponibili per trovare modelli per generare nuove informazioni e calcolare le probabilità che questi modelli si ripetano o cambino. La previsione viene utilizzata per compiti tradizionali, come la gestione delle scorte e la previsione della domanda. Ma soprattutto, poiché sta diventando più economica, viene utilizzata per imprese che fino a poco tempo fa non erano problemi di previsione, come la guida, la traduzione o l’assistenza medica.

Il calo del costo della previsione dell’IA influenzerà il valore di altre cose. Un’IA più economica aumenta il valore di complementi come i dati, il giudizio e l’azione e diminuisce il valore dei suoi sostituti (la previsione umana).

Previsione dell’IA

Le macchine e gli esseri umani hanno punti di forza e di debolezza distinti nel contesto della previsione. Gli esseri umani, compresi gli esperti professionisti, fanno previsioni sbagliate in determinate condizioni: spesso sovrappesano le informazioni salienti e non tengono conto delle proprietà statistiche. Man mano che le macchine di previsione migliorano e diventano più economiche, le aziende probabilmente modificheranno la divisione del lavoro tra uomini e macchine.

Le macchine di previsione sono più brave degli esseri umani a tenere conto delle interazioni complesse tra i diversi indicatori, soprattutto in contesti ricchi di dati. Con l’aumento del numero di dimensioni per tali interazioni, la capacità degli esseri umani di formulare previsioni accurate diminuisce, soprattutto rispetto alle macchine. Tuttavia, gli esseri umani sono spesso migliori delle macchine quando la loro comprensione del processo di generazione dei dati conferisce un vantaggio di previsione, soprattutto in contesti con dati limitati. Gli esseri umani sono più bravi a gestire l’incertezza e a prendere decisioni significativamente migliori sulla base delle previsioni.

Poiché le macchine di previsione fanno previsioni sempre migliori, più veloci e più economiche, il valore del giudizio umano aumenterà

La specializzazione dell’IA nella previsione è quindi preziosa perché spesso è in grado di produrre previsioni migliori, più rapide e più economiche di quelle umane. La previsione è un ingrediente cruciale nel processo decisionale in condizioni di incertezza e il processo decisionale è onnipresente nell’economia e nella vita sociale. Tuttavia, una previsione non è una decisione, ma solo una componente della decisione, e un’altra componente cruciale è il giudizio. E qui sta il vantaggio dell’uomo – e quindi della sua area di specializzazione, il giudizio umano.

È utile scomporre una decisione nelle sue componenti per comprendere meglio l’impatto delle macchine di previsione sul valore degli esseri umani e di altri beni. Il valore dei sostituti delle macchine di previsione, ossia la previsione umana, diminuirà. Tuttavia, il valore dei complementi di previsione, come le capacità di giudizio umane, aumenterà.

Il giudizio implica la determinazione del payoff relativo associato a ogni possibile risultato decisionale, compresi quelli associati a una decisione corretta e quelli associati a un errore. Il giudizio richiede di specificare l’obiettivo che si sta perseguendo ed è una fase necessaria del processo decisionale. Man mano che le macchine di predizione fanno previsioni sempre migliori, più veloci e più economiche, il valore del giudizio umano aumenterà perché la società ne avrà più bisogno e lo valuterà meglio – o avrà un prezzo più alto. Gli esseri umani potrebbero essere più disposti a sforzarsi e ad applicare il giudizio ai casi in cui in precedenza si astenevano dal decidere (ad esempio, accettando la situazione o l’impostazione predefinita).

La qualità delle previsioni dell’IA aumenterebbe molto probabilmente più velocemente di quanto il suo prezzo diminuisca

Perché gli esseri umani sono più bravi dell’IA a giudicare? Mentre la macchina può tenere conto di un maggior numero di dati, e quindi di schemi, per fare una previsione, l’uomo ha una sensazione istintiva. Gli agenti umani sono in grado di gestire le lacune di un insieme di dati e di colmarle sulla base dell’intuizione, cosa che nessuna IA è in grado di fare. Inoltre, gli esseri umani sono bravi a gestire e rispondere alle “incognite” o ai “cigni neri”. Probabilmente, questa abilità deriva da due fonti diverse. In primo luogo, gli esseri umani vedono l’incertezza come una risorsa o una possibilità che porta a delle opportunità. In secondo luogo, gli esseri umani devono assumersi la responsabilità dei propri giudizi, affinando così la loro capacità decisionale.

Sintesi

L’Intelligenza Artificiale è meglio considerata in termini di come viene utilizzata e di cosa fa, piuttosto che di cosa è. Attualmente, la previsione è una delle sue applicazioni più importanti. Quanto più economiche diventano le previsioni dell’IA e quanto più numerose e migliori sono le previsioni dell’IA, tanto più la tecnologia può essere utilizzata come risorsa dagli agenti economici. Potrebbe essere impiegata in compiti specializzati nella formulazione di previsioni, che liberano gli esseri umani per specializzarsi nelle attività di giudizio e di decisione. L’inserimento dell’IA in una catena di creazione di valore, sfruttando la sua specializzazione e la divisione del lavoro con gli esseri umani, è ampiamente vantaggioso.

Consentendo all’uomo di concentrarsi su ciò che sa fare meglio, l’IA specializzata in previsioni aumenta l’efficacia e l’efficienza umana e, di conseguenza, il reddito e la qualità della vita.

Gli scenari

Da questo ragionamento emergono quattro grandi scenari.

Il primo, lo scenario di base

L’IA continua ad aumentare le sue capacità di previsione, rendendole migliori e più economiche. Questo risultato è prevedibile se le attuali tendenze degli investimenti e della ricerca sull’IA continuano. La qualità delle previsioni dell’IA aumenterebbe molto probabilmente più rapidamente della riduzione del prezzo. Di conseguenza, si potrebbe prevedere un tasso di adozione dell’IA tra gli agenti economici inferiore al tasso di aumento delle capacità della tecnologia.

Il secondo scenario

Questo scenario si basa sul primo. In questo scenario, l’economia incorporerà l’IA in varie attività, aumentando il grado di specializzazione. Le macchine si specializzeranno nel fare previsioni, mentre gli esseri umani si specializzeranno nell’esprimere giudizi e prendere decisioni. Il processo decisionale umano diventerà migliore e più prezioso con la maggiore divisione del lavoro all’interno di questa alleanza. Inoltre, la domanda crescerà. Probabilmente, l’aumento della qualità del processo decisionale sarà più rapido della crescita della sua valutazione. A quali condizioni potrebbe concretizzarsi questo scenario? Dipende dal grado di libertà che le economie e i singoli imprenditori avranno nello sviluppo e nell’implementazione della tecnologia.

Il terzo scenario

Anche questo scenario si basa sul primo. Ma ammette che, almeno nel breve e medio periodo, la specializzazione e la divisione del lavoro potrebbero non verificarsi. Le ragioni possono essere diverse. Se gli agenti economici percepiscono l’IA come una minaccia invece che come una risorsa, potrebbero cercare di competere contro di essa. Invece di consentire la specializzazione in base ai diversi vantaggi, gli esseri umani indirizzerebbero le loro capacità verso compiti meno produttivi, come la raccolta di dati e la previsione. Un’altra possibile ragione di questo scenario sarebbe la regolamentazione che impedisce l’uso dell’IA o ne limita le funzioni. Il terzo fattore scatenante di questo scenario sarebbe una normativa che impedisca o riduca il ritorno economico dell’utilizzo dell’IA. Ad esempio, non permettendo agli investitori di finanziarla o di trattenere le entrate derivanti dal suo utilizzo.

Il quarto scenario

Questo scenario non è correlato a nessuno dei tre precedenti. In questo caso l’obiettivo dell’IA cambia completamente e si sposta dalla previsione a qualche altra applicazione, ad esempio i sensori o la robotica. In questo scenario, l’IA può ancora essere utilizzata a vantaggio o a svantaggio degli agenti economici; l’IA potrebbe persino portare alla specializzazione e alla divisione del lavoro. In questa variante, però, la specializzazione non si verificherebbe sulla base della previsione della macchina e della decisione umana, ma deriverebbe da altre applicazioni. Allo stesso modo, in questo scenario, esiste un potenziale positivo e negativo. Il quarto scenario potrebbe concretizzarsi se i rendimenti della predizione diminuissero notevolmente o se altri usi dell’IA diventassero più economici in tempi più brevi, rendendo questi usi più facili da inserire nella catena del valore aggiunto.

Autore: Henrique Schneider Chief economist of the Swiss Federation of Small and Medium-sized Enterprises as well as professor of economics at the Nordakademie university of applied sciences in Germany. He serves on several non-executive boards in Switzerland, Asia, and at the United Nations level.

Fonte: https://www.gisreportsonline.com/r/ai-prediction/