Come diventare un leader tecnologico nell'era dell'automazione

L'era dell'automazione sta arrivando – presto – e il mondo del lavoro non sarà più lo stesso.

Sebbene alcuni studi siano più terribili di altri, gli esperti concordano sul fatto che i progressi della robotica e dell'intelligenza artificiale avranno un impatto importante e diffuso sull'economia e sulla maggior parte dei lavoratori.

Uno studio del Pew Research Center ha intervistato quasi 2.000 esperti e ha scoperto che il 48% si aspetta un futuro in cui robot e agenti digitali avranno sostituito un numero significativo di impiegati e impiegati. In effetti, i ricercatori dell'Università di Oxford hanno concluso che il 47% dei lavoratori statunitensi ha un'alta probabilità di vedere il proprio lavoro automatizzato nei prossimi 20 anni, mentre un rapporto McKinsey prevede che fino al 30% delle "attività lavorative" potrebbero essere automatizzate entro il 2030.

Non tutte le previsioni sono così inquietanti. Lo stesso rapporto McKinsey ha indicato anche l'opportunità, osservando che la spesa complessiva per la tecnologia potrebbe aumentare di oltre il 50% tra il 2015 e il 2030, il che potrebbe creare da 20 a 50 milioni di posti di lavoro ben retribuiti a livello globale.

Ecco alcuni suggerimenti su come diventare un leader tecnologico nell'era dell'automazione.

Comprendi quali lavori sono più a rischio

Nello studio di Oxford, i ricercatori hanno analizzato 700 occupazioni e alla fine hanno scoperto che 12 avevano una probabilità del 99% di essere infine automatizzate:

• Keyer per l'immissione di dati
• Tecnici delle biblioteche
• Nuovi impiegati di contabilità
• Operatori di processo fotografico e operatori di macchine di lavorazione
• Preparatori fiscali
• Cargo e spedizionieri
• Guarda i riparatori
• assicuratori assicurativi
• Tecnici Matematici
• fogne
• Esaminatori di titoli, astrattisti e ricercatori
• Telemarketing

Le previsioni dei ricercatori di Oxford erano quasi altrettanto cupe per una serie di altre occupazioni, tra cui segretari legali, analisti del credito, cassieri, agenti immobiliari e molti nel settore assicurativo.

Un rapporto più recente della Brookings Institution ha concluso che quasi nessuno sarebbe rimasto inalterato dall'adozione delle tecnologie attualmente disponibili.

Ha senso, quindi, che il rapporto di Brookings raccomandi che, al fine di gestire questo rapido ritmo di cambiamento, è fondamentale che i leader del governo, delle imprese e della società civile, così come i lavoratori, promuovano e adottino una "mentalità di apprendimento costante" e investano nel riqualificare i lavoratori in carica, rendere più accessibile lo sviluppo delle competenze e ampliare le opportunità di apprendimento e certificazione accelerati.

Comprendi cosa prospereranno i lavori tecnologici

Da una prospettiva generale, i lavori che implicano capacità di pensiero critico, creatività, risoluzione dei problemi o abilità delle persone saranno più difficili da automatizzare rispetto ad altri.

Ma sembra che molti ruoli nella tecnologia siano in grado di sostenere o addirittura aumentare il loro valore nell'era dell'automazione: lo studio Brookings ha rilevato che i servizi tecnici e le industrie dell'informazione erano tra le meno vulnerabili all'automazione.

Alcuni ruoli, in particolare, sembrano ben posizionati per la crescita. Questi includono:

Sviluppatori

Secondo lo studio Brookings, gli sviluppatori di software hanno un "potenziale di automazione" solo dell'otto percento, e ha senso, dato che la creazione di prodotti digitali attraenti, persuasivi, accessibili e funzionali è un insieme di competenze che diventerà solo più importante in futuro.

In effetti, molti stanno sottolineando che imparare a programmare sarà un'abilità indispensabile nell'era dell'automazione e dell'IA.

"Il grido di battaglia per imparare la codifica, che ha echeggiato in tutta la comunità tecnologica negli ultimi anni, sta diventando sempre più forte", ha affermato Leon Adato , Head Geek di SolarWinds . "La capacità di comprendere e coltivare un senso del codice, ovvero imparare come funzionano insieme determinati concetti di codifica, sarà un'abilità fondamentale per il successo nell'era dell'intelligenza artificiale e (apprendimento automatico)."

Scienza dei dati/Analisi dei dati

Il mondo dei big data sta diventando sempre più grande. Secondo lo studio EMC Digital Universe , l'universo digitale passerà da 4,4 trilioni di gigabyte nel 2013 a 44 trilioni di gigabyte entro il 2020 e le previsioni di International Data Corporation per il 2017 che prevedono ricavi per big data e business analytics raggiungeranno i 150,8 miliardi di dollari a livello globale.

Man mano che le aziende investono più soldi nell'intelligenza artificiale e nella robotica, sarà fondamentale analizzare in modo proattivo il valore creato da tali investimenti, capire come ottimizzare tali investimenti e identificare altre tendenze e opportunità create attraverso l'automazione.

"L'analisi dei dati è un esempio di un'abilità tecnologica applicata altamente desiderabile che è diventata essenziale in ogni settore e funzione", ha scritto Alexandra Levit, autrice di Humanity Works: Merging Technologies and People for the Workforce of the Future .

"L'adozione della scienza dei dati si integrerà presto nella capacità di un individuo di gestire con successo l'IA e l'apprendimento automatico", ha concordato Adato. "Perfezionare le capacità di automazione e analisi dei dati, perfezionare le capacità di ragionamento analitico, sviluppare il pensiero logico e un'analisi adeguata e capire come gestire grandi quantità di dati sono alcune delle principali competenze di scienza dei dati che diventeranno necessarie".

Gestione del prodotto

Airbnb fornisce un buon case study su come le persone creative e lungimiranti possono utilizzare l'intelligenza artificiale per rendere il processo di progettazione e sviluppo del prodotto più intelligente ed efficiente.

L'azienda ha deciso di insegnare a una macchina a classificare i 150 componenti all'interno del suo sistema di progettazione e renderli nel browser – o, in altre parole, il sistema consente ai suoi progettisti e ingegneri di prodotto di prendere idee dal tavolo da disegno e trasformarle quasi immediatamente nei prodotti. L'obiettivo era semplificare il processo di sviluppo del prodotto concentrandosi sul test di prototipi funzionali e l'azienda ha dichiarato che il sistema "ha già dimostrato un enorme potenziale".

"Riteniamo che, nei prossimi anni, la tecnologia emergente consentirà ai team di progettare nuovi prodotti in modo espressivo e intuitivo, eliminando contemporaneamente gli ostacoli dal processo di sviluppo del prodotto", ha affermato Benjamin Wilkins , un tecnico del design di Airbnb.

"Man mano che il movimento dei sistemi di progettazione prende forza e le interfacce diventano più standardizzate, riteniamo che la progettazione e lo sviluppo assistiti dall'intelligenza artificiale saranno integrati nella prossima generazione di strumenti".

Quando ciò accadrà, le capacità di pensiero critico e le capacità interdisciplinari dei Product Manager diventeranno solo più richieste.

Ma l'esempio di Airbnb illustra anche come i leader tecnologici del futuro, dagli sviluppatori ai professionisti dei dati agli UX Designer, dovranno essere innovativi e costantemente aggiornati per utilizzare l'intelligenza artificiale e l'automazione come strumenti per potenziare e migliorare il proprio lavoro.

"Poiché le organizzazioni automatizzano vaste aree della loro conoscenza e del loro lavoro di produzione, commercializzeranno anche queste cose e il valore creato da quelle attività", ha scritto Charles Araujo, autore di The Quantum Age of IT: Why Everything You Know About IT is About to Change . “Non è più sufficiente fornire al mercato un prodotto di qualità a buon mercato. Come stiamo già assistendo a tutti i settori, il valore di differenziazione si sta spostando sull'esperienza e, soprattutto, sull'esperienza digitale o abilitata al digitale.

"Creare, curare e sostenere esperienze digitali che consentano a un'organizzazione di distinguersi nel mercato sarà il motore essenziale della differenziazione competitiva e del valore aziendale nell'era digitale. Questo cambiamento guiderà anche la trasformazione e la reinvenzione del lavoro”.