Ed ecco Perplexity.ai all’opera:

Concetto	Definizione
Automazione	Riferita alla sostituzione di lavori umani con tecnologie, spesso vista come un processo lineare che porta alla perdita di posti di lavoro. Tuttavia, studi recenti suggeriscono che l’automazione può anche generare nuovi posti di lavoro, specialmente in settori tecnologici.
Heteromazione	Concetto che descrive il lavoro umano necessario per supportare l’automazione, come la generazione e la verifica di dati per il machine learning. Questo fenomeno è essenziale per il funzionamento delle tecnologie automatizzate.
Lavoro digitale	Attività umane “datificate” e “taskificate”, dove ogni gesto produttivo è convertito in un punto dati. Include forme di lavoro come il lavoro on-demand e il microwork, che sono essenziali per le piattaforme digitali moderne.
Lavoro on-demand	Tipo di occupazione basata su piattaforme che forniscono servizi logistici e di trasporto (es. Uber, Airbnb). Questi lavoratori sono spesso legati a aree geografiche specifiche e hanno subito impatti variabili a causa della pandemia di Covid-19.
Microwork	Composto da piccole attività ripetitive assegnate a gruppi di fornitori indipendenti. Sebbene considerato a bassa qualifica e mal pagato, è cruciale per automatizzare diverse funzioni aziendali e può costituire una fonte di reddito primaria in alcune regioni del mondo.
Lavoro basato su reti sociali	Attività necessarie per gestire piattaforme sociali come Facebook e YouTube, spesso svolte da contribuenti non riconosciuti o lavoratori precari. Include la creazione di contenuti e dati da parte di utenti non pagati, evidenziando una forma di lavoro che è stata storicamente trascurata negli studi.

Questa tabella riassume i concetti fondamentali dell’articolo “Waiting for robots: the ever-elusive myth of automation and the global exploitation of digital labor” di Antonio A. Casilli, evidenziando le definizioni chiave relative all’automazione e al lavoro digitale.

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Tipo di Lavoro Digitale	Descrizione
Lavoro On-Demand	Questo tipo di lavoro è svolto tramite piattaforme come Uber, Lyft e Airbnb, dove i lavoratori offrono servizi di logistica, trasporto e assistenza. È caratterizzato da un forte legame geografico, in quanto i lavoratori operano in aree urbane specifiche. La domanda per questo lavoro è variabile e influenzata da eventi come la pandemia.
Microwork	Composto da piccole attività ripetitive assegnate a gruppi di fornitori indipendenti. Sebbene considerato a bassa qualifica e mal pagato, il microwork è fondamentale per automatizzare funzioni aziendali. È spesso svolto su piattaforme come Amazon Mechanical Turk, dove i lavoratori completano compiti brevi per una remunerazione molto bassa.
Lavoro Basato su Reti Sociali	Comprende le attività necessarie per gestire piattaforme sociali come Facebook e YouTube. Questo lavoro è svolto da contribuenti non riconosciuti, come clickworkers precari o creatori di contenuti non pagati. Include anche la professionalizzazione di influencer e creatori di contenuti, che monetizzano il loro lavoro online.

Questa tabella riassume le principali differenze tra i vari tipi di lavoro digitale, evidenziando le loro caratteristiche distintive e il contesto in cui operano.

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La pandemia ha avuto un impatto significativo sulle previsioni riguardanti l’automazione, accentuando alcune tendenze già esistenti e introducendo nuove dinamiche nel mercato del lavoro.

Effetti della pandemia sull’automazione

Aumento dell’automazione in risposta alla crisi
La crisi causata dalla pandemia di COVID-19 ha spinto molte aziende a considerare l’automazione come una soluzione per affrontare le sfide legate al distanziamento sociale e alla riduzione della forza lavoro. In particolare, le recessioni indotte dalla pandemia hanno portato a una perdita di posti di lavoro in settori più facilmente automatizzabili, contribuendo a un fenomeno noto come “jobless recovery”, dove le riprese economiche non si traducono in un aumento dell’occupazione[1].

“Automation forcing”
Ricercatori del MIT, come David Autor ed Elisabeth Reynolds, hanno coniato il termine “automation forcing” per descrivere come le aziende possano sfruttare la scarsità di lavoratori per implementare innovazioni tecnologiche che sostituiscono i lavoratori umani. Questo approccio è stato visto come una risposta strategica alle difficoltà economiche[1].

Rivalutazione delle previsioni sull’occupazione
Studi precedenti, come quello di Frey e Osborne del 2013, avevano previsto che l’automazione avrebbe potuto eliminare fino al 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti entro il 2030. Tuttavia, la pandemia ha riacceso il dibattito su queste previsioni, con alcuni esperti che avvertono che l’inevitabilità dell’automazione potrebbe non essere così chiara. Al contrario, ci sono evidenze che suggeriscono che l’innovazione tecnologica possa anche generare nuovi posti di lavoro, specialmente in settori ad alta tecnologia[1].

Nuove forme di lavoro digitale

La pandemia ha anche accelerato l’emergere di nuove forme di lavoro digitale. Il concetto di “lavoro digitale” include attività umane trasformate in dati e compiti standardizzati, essenziali per alimentare sistemi di intelligenza artificiale e automazione. Queste forme di lavoro si dividono in tre categorie principali:

1. Lavoro on-demand: Impiegato in piattaforme come Uber e Airbnb, questo tipo di lavoro ha visto un aumento della domanda in alcuni settori durante la pandemia.
2. Microwork: Consiste in piccole attività ripetitive svolte da lavoratori indipendenti su piattaforme digitali. Durante la pandemia, l’attività su queste piattaforme è aumentata significativamente.
3. Lavoro basato su reti sociali: Include attività necessarie per gestire piattaforme social e generare contenuti, spesso svolte da contribuenti non riconosciuti[1].

Conclusioni

In sintesi, la pandemia ha influenzato le previsioni sull’automazione sia accelerando alcune tendenze già esistenti sia dando origine a nuove dinamiche nel mercato del lavoro. Mentre le preoccupazioni per la perdita di posti di lavoro dovuta all’automazione persistono, ci sono anche segnali che indicano una possibile creazione di nuovi lavori e opportunità nel contesto della digitalizzazione crescente delle economie globali.

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Le principali critiche alla tesi dell’automazione totale si concentrano su diversi aspetti, evidenziando la complessità del rapporto tra tecnologia e lavoro. Ecco un riassunto delle critiche più significative:

Critiche alla Tesi dell’Automazione Totale

1. Sottovalutazione della Creazione di Nuovi Lavori

• Molti studi suggeriscono che l’innovazione tecnologica non porta necessariamente alla perdita di posti di lavoro. Al contrario, la creazione di nuovi posti di lavoro ad alta tecnologia è spesso accompagnata da un aumento dei lavori a bassa tecnologia, contraddicendo l’idea che l’automazione porti a una riduzione netta dell’occupazione[1].

2. Il Concetto di “Heteromazione”

• La nozione di “heteromazione” si riferisce al lavoro umano necessario per supportare i processi automatizzati. Questo include attività come la raccolta e l’annotazione dei dati, essenziali per il funzionamento dell’intelligenza artificiale. Pertanto, l’automazione richiede ancora un significativo contributo umano, sfidando l’idea di una sostituzione totale del lavoro umano[1].

3. Esempi Pratici di Aumento dell’Occupazione

• Studi come quello condotto da David Autor mostrano che in alcuni settori, come quello bancario, l’introduzione di tecnologie automatizzate ha portato a un aumento dell’occupazione piuttosto che a una diminuzione. Le banche hanno potuto aprire nuove filiali grazie ai costi ridotti associati agli sportelli automatici, creando così più posti di lavoro[1].

4. Critica alla Metodologia delle Previsioni

• Le previsioni pessimistiche sull’automazione, come quelle presentate nel famoso studio di Frey e Osborne, sono state criticate per la loro metodologia eccessivamente deterministica. Altri studi hanno suggerito che solo una frazione molto più piccola dei posti di lavoro è realmente a rischio di automazione, mettendo in discussione le affermazioni catastrofiche[1].

5. L’importanza del Contesto Economico e Sociale

• La narrativa sull’automazione spesso ignora il contesto economico e sociale in cui avviene la tecnologia. Le decisioni aziendali riguardanti l’automazione sono influenzate da fattori economici e strategici piuttosto che da una semplice spinta tecnologica. In tempi di crisi economica, le aziende possono essere più propense a implementare tecnologie automatizzate per ridurre i costi, ma ciò non implica necessariamente una sostituzione totale della forza lavoro[1].

Queste critiche evidenziano che la questione dell’automazione è complessa e sfumata, richiedendo un’analisi approfondita delle dinamiche tra tecnologia e occupazione piuttosto che una visione semplicistica della sostituzione totale del lavoro umano.

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Il concetto di “heteromazione” si riferisce a un fenomeno emergente nel contesto del lavoro digitale e dell’automazione, in cui le attività umane vengono integrate in processi automatizzati attraverso piattaforme digitali. Questo termine è stato sviluppato per descrivere il lavoro umano che è necessario per alimentare e ottimizzare i sistemi di intelligenza artificiale e le tecnologie automatizzate.

Definizione di Heteromazione

Heteromazione può essere definita come:

1. Integrazione del Lavoro Umano: Riconosce che, nonostante l’automazione crescente, esiste una componente significativa di lavoro umano che è essenziale per il funzionamento delle tecnologie automatizzate. Questo include attività come la raccolta, l’annotazione e la verifica dei dati, che sono fondamentali per addestrare i modelli di machine learning[1].
2. Datificazione e Taskificazione: Il concetto implica che le attività umane vengano “datificate”, ovvero trasformate in punti dati, e “taskificate”, ridotte a compiti standardizzati e facilmente gestibili. Queste pratiche permettono una maggiore scalabilità e modularità nei processi tecnologici[1].
3. Tipologie di Lavoro Digitale: L’heteromazione si manifesta attraverso diverse forme di lavoro digitale, tra cui:

• Lavoro on-demand: Servizi come Uber o Airbnb, dove il lavoro è app-based ma legato a specifiche aree geografiche.
• Microwork: Piccole attività ripetitive svolte da lavoratori indipendenti su piattaforme come Amazon Mechanical Turk.
• Lavoro basato su reti sociali: Attività necessarie per gestire piattaforme social come Facebook o Instagram, spesso svolte da contributori non riconosciuti[1].

Implicazioni

L’heteromazione sfida l’idea tradizionale che l’automazione porti inevitabilmente alla perdita di posti di lavoro. Invece, suggerisce che la tecnologia richiede ancora un significativo contributo umano, creando nuove forme di occupazione anche in un contesto altamente automatizzato. Questo fenomeno è particolarmente rilevante nel dibattito contemporaneo sul futuro del lavoro e sull’equilibrio tra automazione e occupazione umana[1].

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Heteromazione è un concetto che si riferisce a forme di lavoro digitale che coesistono con l’automazione, in cui il lavoro umano è ancora necessario per supportare e migliorare i processi automatizzati. Ecco alcuni esempi comuni di heteromazione:

Tipi di Lavoro Digitale

1. Lavoro On-Demand: Questo tipo di lavoro avviene su piattaforme come Uber, Airbnb e Taskrabbit, dove i lavoratori offrono servizi di trasporto, logistica e assistenza. Sebbene le loro attività siano facilitate da app, sono strettamente legate a contesti geografici specifici[1].
2. Microwork: Consiste in compiti ripetitivi e piccoli, esternalizzati a gruppi di lavoratori indipendenti tramite piattaforme come Amazon Mechanical Turk. Anche se spesso considerato a bassa qualifica e mal retribuito, il microwork è cruciale per automatizzare funzioni in vari settori. Questo tipo di lavoro è aumentato notevolmente durante la pandemia di COVID-19[1].
3. Lavoro Rete Sociale: Questo include attività necessarie per gestire piattaforme social e user-generated content come Facebook, Instagram e YouTube. Qui, il lavoro è spesso invisibile e non riconosciuto, ma fondamentale per il funzionamento delle piattaforme stesse[1].

Caratteristiche della Heteromazione

• Datificazione: Ogni gesto produttivo umano può essere trasformato in un dato all’interno degli ecosistemi delle piattaforme.
• Taskificazione: I processi complessi vengono suddivisi in compiti standardizzati, rendendo più facile la loro gestione e coordinamento[1].

Questi esempi evidenziano come la heteromazione rappresenta una risposta alle esigenze di automazione, mantenendo comunque un ruolo significativo per il lavoro umano nel contesto digitale contemporaneo.

Il lavoro digitale è fortemente influenzato dalle tecnologie di apprendimento automatico in vari modi. Ecco un’analisi delle interazioni tra questi due ambiti:

Influenza delle Tecnologie di Apprendimento Automatico sul Lavoro Digitale

1. Generazione di Dati

Le tecnologie di apprendimento automatico richiedono enormi quantità di dati per essere addestrate. Questo ha portato a un aumento della domanda di lavoro digitale, in particolare nel campo della heteromazione, dove gli esseri umani sono necessari per generare, annotare e verificare i dati utilizzati dagli algoritmi[1].

2. Automazione e Creazione di Nuovi Lavori

Contrariamente alla narrativa comune che l’automazione porta alla perdita di posti di lavoro, studi recenti suggeriscono che l’adozione dell’IA può generare nuovi posti di lavoro, specialmente in settori tecnologici[1]. Ad esempio, l’implementazione di sportelli automatici nelle banche ha portato a un aumento del numero di impiegati, poiché le banche hanno aperto nuove filiali[1].

3. Microwork

Il microwork è un tipo di lavoro digitale che consiste in piccole attività ripetitive svolte da lavoratori indipendenti. Queste attività sono fondamentali per l’automazione di funzioni aziendali e spesso richiedono l’intervento umano per garantire la qualità dei dati utilizzati nell’apprendimento automatico. Nonostante siano considerate a bassa qualifica e mal pagate, rappresentano una fonte importante di reddito per molti lavoratori, specialmente nei paesi in via di sviluppo[1].

4. Taskificazione

L’apprendimento automatico ha anche portato alla taskificazione, ovvero la suddivisione dei processi complessi in compiti più semplici e standardizzati. Questo approccio facilita la gestione e la scalabilità delle operazioni digitali, rendendo più facile per le piattaforme coordinare il lavoro umano necessario per alimentare i sistemi automatizzati[1].

5. Lavoro Basato su Reti Sociali

Il lavoro digitale include anche il lavoro basato su reti sociali, che è essenziale per il funzionamento delle piattaforme social come Facebook e Instagram. Anche se queste piattaforme si avvalgono di ingegneri e sviluppatori, gran parte del lavoro è svolto da utenti non riconosciuti che contribuiscono con contenuti e dati necessari per alimentare gli algoritmi[1].

In sintesi, le tecnologie di apprendimento automatico non solo influenzano il tipo e la natura del lavoro digitale, ma creano anche nuove opportunità e sfide nel mercato del lavoro contemporaneo.

L’evoluzione del concetto di “automazione dell’ultimo chilometro” si inserisce in un contesto più ampio di trasformazione del lavoro e dell’uso della tecnologia, specialmente nell’ambito della logistica e dei servizi. Questo termine si riferisce all’automazione delle fasi finali della catena di approvvigionamento, dove i prodotti vengono consegnati ai consumatori. Negli ultimi anni, questa automazione ha visto un’accelerazione significativa, influenzata da diversi fattori.

Fattori di Evoluzione

1. Innovazione Tecnologica: L’emergere di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale (IA), i droni e i veicoli autonomi ha reso possibile l’automazione dell’ultimo chilometro. Queste tecnologie consentono una consegna più rapida ed efficiente, riducendo i costi operativi e migliorando l’esperienza del cliente[1].
2. Cambiamenti nel Comportamento dei Consumatori: La pandemia di COVID-19 ha accelerato l’adozione di servizi di consegna a domicilio, aumentando la domanda di soluzioni automatizzate per gestire le consegne in modo sicuro e veloce. Questo ha portato a un aumento della visibilità e dell’organizzazione tra i lavoratori delle piattaforme di consegna[1].
3. Lavoro Digitale e Heteromazione: Il concetto di “heteromazione” si riferisce all’uso del lavoro umano per supportare l’automazione. Anche se le macchine possono gestire molte operazioni, è necessaria una quantità significativa di lavoro umano per addestrare, verificare e modificare i sistemi automatizzati in tempo reale[1]. Questo ha portato alla creazione di nuovi tipi di lavoro digitale, come il “microwork” e il lavoro su richiesta, che sono diventati essenziali per il funzionamento delle piattaforme automatizzate[1].

Implicazioni Economiche e Sociali

L’automazione dell’ultimo chilometro non è priva di controversie. Mentre alcune ricerche suggeriscono che l’automazione possa portare a una riduzione dei posti di lavoro, altre evidenze indicano che la creazione di nuovi posti di lavoro ad alta tecnologia può compensare le perdite in altri settori[1]. Ad esempio, l’implementazione degli sportelli automatici nelle banche ha inizialmente sollevato preoccupazioni per la perdita di posti di lavoro, ma ha anche portato a una maggiore apertura di filiali e a un aumento dell’occupazione nel settore bancario[1].

Conclusioni

In sintesi, l’automazione dell’ultimo chilometro rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui i beni vengono consegnati ai consumatori. È influenzata da innovazioni tecnologiche, cambiamenti nei comportamenti dei consumatori e dall’emergere del lavoro digitale. Mentre ci sono sfide associate a questa transizione, ci sono anche opportunità per la creazione di nuovi lavori e modelli economici che potrebbero emergere da questo fenomeno.

A chi legge verificare l’efficacia dell’analisi del dispositivo di metalettura.

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