Economia

Categoria dei contenuti “Economia” per il sito dell’ Institute for Digital Society (www.i4ds.it)

data scientist

Data Scientist. Tra mancanza ed inutilità

Condividi: Data Scientist è una fra le figure più ricercate e di cui ci si lamenta della mancanza. Esiste una coincidenza fra le aspettetive dei Data Scientist e quelle aziendali? Le aziende si lamentano spesso della mancanza delle risorse professionali per gestire le nuove specializzazioni della Industry 4.0. Ad esempio, c’è carenza di data scientist, cioé specialisti in grado di orientarsi fra i TB di dati che le aziende stanno accumulando.Si potrebbe pensare che questa sia una delle migliori opportunità per una brillante carriera. Data scientist è un crocevia di competenze matematiche, statistiche ed informatiche e si basa su una nuova classe di algoritmi di apprendimento in costante aggiornamento e sulla disponibilità di big data.Non c’è una descrizione condivisa del loro compito, né una funzione esatta che identifichi la loro attività, segno sia dell’emergenza dell’opportunità sia della difficoltà di valutazione dei compiti e dei risultati.Sono sorte leggende sui compensi economici, sui progetti assegnati o sulla capacità di influire sulla strategia aziendale che si scontrano con la realtà dei… numeri (ironia della sorte) di un sondaggio di Kaggle, recente acquisizione di Google. Su 16.000 intervistati, il 66% di chi si dedicava al machine learning è autodidatta e poco più della metà a seguito corsi online. Solo il 30% ha avuto, nel proprio corso formale di studi, una formazione sul machine learning o sulla data science.Di contro, più della metà dichiara di trascorre 1-2 ore alla settimana in cerca di un nuovo posto di lavoro. Secondo Stack Overflow, su 64.000 intervistati, il 14,3% dei machine learning specialist ed il 13,2% dei data scientist, sono in cerca di un altro posto di lavoro a fronte di valori medi di turnover al di sotto del 5%.Perché si verifica una tale emorragia? Non ci dovrebbe essere, al contrario, un alto tasso di retention? Quali sono le maggiori cause di abbandono? Proviamo ad elencarle.Aspettative deluseI data scientist si attendono di svolgere un ruolo chiave nell’azienda e di essere impegnati in sfide emozionanti ed ambiziose. Invece, molte aziende, incerte e dubbiose, non investono come dovrebbero nel machine learning.Quindi, il primo compito del data scientist è organizzare l’infrastruttura, convincere i manager riottosi e diffondere una cultura aziendale aperta ai big data. Probabilmente le aziende non hanno ben chiaro quale siano i compiti di un data scientist oppure non vogliono spendere soldi per una figura senior. In ogni caso, c’è un mismatch fra aspettative e realtà e la disaffezione diventa palpabile.Affari, non scienzaLe aziende devono fatturare mentre i laboratori fanno ricerca. La confusione fra questi due aspetti genera delusioni. Se si pensa di entrare in un mondo dove il proprio estro sia qualificato e sfruttato in progetti all’avanguardia, facilmente ci si scontra con la realtà delle dinamiche del lavoro, dove la reputazione conta più della preparazione, l’affidabilità più della capacità, la bontà del lavoro quotidiano più di quello straordinario e le relazioni più delle innovazioni.Obiettivi inadeguatiSe l’azienda non ha una chiara visione del machine learning, il data scientist si troverà a fronteggiare richieste fuori dalle proprie competenze o che non soddisfano la specializzazione raggiunta. Insomma, uno chef stellato per cuocere uova al tegamino.L’incomprensione del proprio lavoro, richieste fuori target o con tempi non coerenti, spingono a chiedersi: «dove sono capitato?».Assenza del TeamLaddove il machine learning non sia una scelta aziendale, non si riuscirà a formare un team di specialisti con cui condividere progetti, confrontarsi, sperimentare, condividere. La community online diventa il paradiso e l’isolamento in azienda una salvezza.In conclusione, se è vero che non esiste una formazione adeguata, bisogna fare i conti con la scarsa preparazione culturale delle aziende che assumono risorse più per il titolo da mostrare che per adempiere a strategie aziendali.D’altra parte, l’economia italiana è fondata sulla PMI la cui dimensione e mercato non è così ampia da richiedere investimenti particolari in machine learning.Per sostenere l’economia futura, serve prima di tutto sviluppare la struttura economica nazionale per poi innervarla di specializzazioni d’avanguardia. Condividi:

economia covid

Come il Covid-19 ha cambiato l’economia

Condividi: In questa fase 2, qual è la situazione economica creata dalla pandemia di Covid-19? Nel periodo di quarantena la produzione si è quasi fermata in tutto il pianeta e oggi possiamo dire che il Covid-19 ha cambiato l’economia del nostro mondo. Il PIL è crollato ovunque e milioni di lavoratori sono a rischio. Si invoca il ritorno alla normalità come condizione necessaria per rimettere in moto l’economia e recuperare il benessere perduto. Quando riprenderemo, sarà tutto come lo abbiamo lasciato?Trasformazione digitale?Il nostro sistema economico mondiale era in una profonda crisi già prima della pandemia. L’equazione aurea più consumo – più lavoro – più benessere dava solo valori negativi perché, per sostenere la competitività, bisognava contenere i costi. Questo avveniva riducendo il personale ed incrementando l’automazione.Durante il periodo di chiusura, abbiamo assistito ad un fenomeno a cui pochi hanno dato valore: si poteva acquistare solo online e l’e-commerce, Amazon in primis, ha realizzato grandi fatturati a discapito della GDO, obbligata alla chiusura. Mentre l’economia tradizionale segnava il passo, quella “digitale” nuotava nell’insperato effluvio di denaro come un novello Paperone.“Trasformazione Digitale” è il processo di integrazione delle tecnologie digitali in tutti gli aspetti del business, un processo che comporta cambiamenti sostanziali a livello di tecnologia, cultura, operazioni e generazione di valore. Un piano di formazione prevedeva la riqualificazione del personale laddove neppure le università erano in grado di garantire un percorso di studi adatto alle nuove sfide.La trasformazione digitale delle attività produttive passa attraverso la ristrutturazione aziendale, principalmente con la riduzione di personale e l’aumento dell’automazione. A parità di produzione, si abbassano costi e tempi, ma la ricchezza prodotta ha una differente distribuzione.Verso la Transizione EconomicaSemplificando, se prima erano necessari 10 addetti al costo di € 1.000 l’uno per garantire la produzione, ora ne sono sufficienti 8, magari con un costo inferiore a motivo delle minori ore lavorate. La società che prima pagava € 10.000 oggi ne paga non più di € 8.000. I € 2.000 di differenza non sono tassati né ridistribuiti ed entrano nell’immediata disponibilità dell’azienda sottraendoli al bene comune.Se poi l’azienda è una digital company, il processo diventa esponenziale tanto da permettere a Jeff Bezos, CEO di Amazon, di non pagare tasse a fronte di miliardi di dollari di fatturato.In realtà, siamo in una “Transizione Economica”, cioè nel passaggio da un’economia basata sul lavoro umano ad una basata sulla computazione, su processi digitali che escludono l’uomo.Comprare su Amazon, significa entrare in un sito web, scegliere un prodotto, pagare con e-payment, attendere che l’ordine arrivi in magazzino dove, un lavoratore sintetico (cobot) o biologico (persona), confezioneranno la spedizione con articoli prodotti in fabbriche automatiche, ed in fine consegnati (fra poco) da droni.Gestione giacenze, ordini, resi, carico e scarico già avvengono in modo computazionale, ugualmente all’analisi dei flussi di cassa, venduto, pipeline, ROI, EBITDA e tutti gli altri. Al customer care operano chatbot, o operatori sintetici, in grado di capire il linguaggio naturale e rispondere sensatamente.Quale lavoro rimane disponibile all’uomo se non quel precariato altrimenti conosciuto come gig economy?Economia ComputazionaleNon siamo in un’economia digitale, ma computazionale in quanto ogni fase ed ogni attività viene misurata, compresa numericamente e perciò resa disponibile a qualsiasi computazione, dal web al delivery.L’uomo, per entrare in questa economia, deve farsi numero, diventare cifra di una computazione che gli impone un ritmo di lavoro livellato a quello dei colleghi sintetici (cobots) che non si stancano, non mangiano, non vanno al bagno, non hanno rapporti sentimentali o vita sociale.Il Covid-19 ha quasi estirpato gli ultimi circuiti di economia tradizionale. Quante attività non hanno riaperto? Quante non lo faranno più?Lo smart working, o almeno la sua versione irregolare oggi implementata, è sbilanciato sul beneficio della società: si risparmia sulla location (uffici più piccoli se si lavora a casa) e le infrastrutture (connessioni e strumenti di lavoro). La produttività aumenta, non perché sia una modalità migliore, ma a causa del dilatarsi inavvertitamente dell’orario di lavoro. Se il lavoratore è donna, moglie/compagna e madre, la situazione diventa insostenibile. Aggiungiamo un po’ di DaD ed il quadro è completo. Addirittura alcune società iniziano a non pagare più buoni pasto perché si mangia a casa!I lavoratori sono disposti a sopportare qualsiasi angheria pur di conservare il lavoro, mentre la ricchezza prodotta, in gran parte dalla computazione, sfugge agli attuali regimi fiscali e finisce nelle grandi compagnie digitali, Amazon, Google, Apple, Microsoft e Facebook, i cui fatturati sono superiore a quelli di molti stati.Post Covid-19: una nuova economiaQuando sconfiggeremo il Covid-19 e torneremo a vivere senza paura, o quasi, dovremmo affrontare un mondo nuovo, diverso, cambiato. Molti non avranno un posto ed i sussidi saranno disponibili in quantità minore.La politica economica deve guardare a questo futuro, prepararsi, perché la transizione in atto ha accelerato i tempi. Occorre una nuova politica fiscale, ripensare il lavoro, costruire una cultura basata sul modello collaborativo e non competitivo, sulla proposta di stili di vita che prevedano molte ore libere da dedicare alla cura di sé, degli altri e del Creato. Insomma, una nuova epoca. Condividi:

Economia Post Covid-19

Economia Post Covid-19

Condividi: Quale sarà la condizione economica al termine della pandemia? Nell’immaginario collettivo c’è la convinzione che al termine di questo periodo di crisi la ripresa sarà caratterizzata da un rinnovato spirito di collaborazione e solidarietà. Si può attendere una tale novità in ambito economico? Come sarà la ripresa lavorativa e commerciale? Condividi:

impresa 4.0 Catena Montaggio Robot

Impresa 4.0 oltre l’economia di mercato

Condividi: Economia e Lavoro fra innovazione e Cobot L’Impresa 4.0 è quel processo, scaturito dalla Quarta Rivoluzione Industriale, per cui sempre più imprese puntano ad una produzione automatizzata e interconnessa.Erik Brynjolfsson ed Andrew McAfee, nel 2014 scossero il mondo con le analisi sull’economia delle macchine. Risultava che l’adozione di robot, collaborative robot ed Intelligenza Artificiale comportasse il deskilling, la diminuzione dei posti di lavoro umani e retribuzioni più basse. È così anche in Italia? I dati appaiono spesso contraddittori abilitando la convinzione sia che la tecnologia stia distruggendo posti di lavoro sia che ne stia creando nuovi.Grazie ad ISTAT che mette a disposizione un ricchissimo database, ho estratto i dati storici dal 2000 al 2018 (ultimo anno disponibile) e li ho correlati. Ho iniziato con i classici dati di PIL, occupazione, ore lavorate. Per avere un grafico più leggibile, ho espresso tutti i valori in base all’anno 2000 cui ho reso equivalente a 100.Produttività e PILIl primo risultato si è presentato secondo le aspettative (vedi figura seguente). Come era prevedibile l’occupazione e le ore lavorate seguivano le oscillazioni del PIL. Se doveva essere una conferma sull’impatto dell’automazione nell’economia di mercato, dovremmo riconoscere che la robotica e l’IA permettono una maggiore produzione con minore ore lavorate. L’impatto sulla manodopera, invece, resta non chiaro.Ogni manager sa quanto sia importante conoscere la produttività individuale per contenere i costi ed aumentare la rimuneratività, cioè stabilire quante risorse siano necessarie per ottenere il prodotto desiderato con i minori costi e tempi possibili. Qui non si parla di dipendenti e di fatturato, ma di occupati e di PIL e la domanda è: quanto parte di PIL produce al giorno un lavoratore? Detto in altro modo: qual è il valore prodotto al giorno?Siamo più produttivi?Operando banali calcoli matematici, ho ottenuti il numero dei “giorni di lavoro” per ogni lavoratore (ore lavorate diviso occupati ed ancora diviso per 8, le ore tipiche di una giornata di lavoro), e la “produttività”, dividendo il PIL per i “giorni di lavoro”. In ultimo, ho incrociato questi dati con il numero degli occupati. Il risultato è il grafico seguente.Sorprende immediatamente la forbice fra “giorni di lavoro” e “produttività”. Si nota che confrontando il 2018 con il 2008, esista lo stesso numero di occupati (25,359,700 nel 2008, 25.358.800 nel 2018 con una differenza dello 0,004%) ma con “giorni di lavoro” inferiori (225,82 nel 2008 e 215,37 nel 2018) e PIL maggiore (7,8% in più). È evidente che lo stesso numero di occupati produce un PIL maggiore ma con minor numero di lavoro.Guardiamo meglio…Possiamo fare alcune riflessioni.Il vecchio slogan «lavorare meno lavorare tutti» sembra essersi realizzato. Il 2018, per mantenere lo stesso livello occupazionale del 2008, ha diminuito le ore di lavoro. In realtà, lo slogan voleva un aumento dell’occupazione a fronte di una diminuzione delle ore lavorate, cosa che non è avvenuta. Presumibilmente c’è da attendersi nel futuro il consolidamento di questa tendenza in cui le ore lavorate diminuiscono più dell’aumento dell’occupazione;Come si spiega la maggiore produttività, cioè il PIL, se si lavora di meno? Una ragione è sicuramente da cercare nell’introduzione della robotica e dell’Intelligenza artificiale nelle PMI. Nel 2011 la Germania pubblicava il documento di sviluppo industriale in cui si introduceva per la prima volta il concetto di Industry 4.0 e, nel grafico, proprio in quegli anni la linea dei “giorni lavorati” mostra un gradino in discesa da cui non si è più risaliti. Sarà interessante il dato consolidato del 2019 che ha visto due eventi significativi: la fine dei finanziamenti per l’Impresa 4.0, con relativa caduta del 18% degli investimenti in quel campo e conseguente minore automazione industriale, e la crescita inaspettatamente negativa del PIL (-0,3%) nell’ultima parte dell’anno. Una conferma delle nostre ipotesi? Questi due eventi che impatto avranno sul totale delle ore lavorate? Queste ultime saranno influenzate dalla frenata della digitalizzazione dell’industria?Per qualcuno, forse, l’automazione non è sufficiente a spiegare le oltre 2,1 miliardi di ore di lavoro perse fra il 2008 e il 2018 e il contemporaneo aumento della produttività. Riferendosi ai dati 2008, significa che sono stati persi 1.174.503 posti di lavoro, pari al 4,6% dell’occupazione 2018. La penetrazione di Impresa 4.0 non è così capillare da giustificare interamente questa perdita e le PMI, vera dorsale dell’industria in Italia, hanno una prevalenza di piccole aziende resistenti all’innovazione. Probabilmente, allora, i conti sono falsati dal sommerso, dal lavoro nero, da tutti quei contratti part time, in somministrazione, a Partita IVA che si risolvono in un full-time non dichiarato, precariato sfruttato il cui reale valore sfugge alle statistiche. Questo sommerso potrebbe essere la cifra mancante per far ritornare i dati alla normalità.ConcludendoIn conclusione è falso affermare che ci sia maggiore occupazione mentre sarebbe più onesto dichiarare l’erosione del lavoro umano ad opera della robotica e la presenza cronica del sommerso. Di sicuro non si avverte l’effetto di ricambio pronosticato da alcuni che, basandosi sui fenomeni del passato, confidavano nella sostituzione delle professioni distrutte dall’innovazione con quelle create dalla nuova tecnologia.Così non è avvenuto ed allora delle due l’una: o non è ancora in atto la “transizione digitale” oppure sta avvenendo senza il ricambio occupazionale. C’è un dubbio sulle misure economiche prese dai governi fino ad oggi, se siano realmente efficaci o se aggravino la situazione.In ogni caso, l’equazione aurea dell’economia di mercato – più consumo, più lavoro, più benessere – ha smesso definitivamente di dare risultati positivi. Si sta avvicinando il momento di pensare ad un nuovo sistema economico?Pensare che l’economia di mercato non sia superabile equivarrebbe ad affermare la fine dell’evoluzione in campo economico, con buona pace di Darwin. Farlo, invece, sarebbe operare uno scarto culturale liberando il lavoro dalla necessità di sopravvivenza (lavorare per vivere, insomma) e dall’essere il lavoro misura della dignità della persona (un imprenditore è un uomo migliore di un artigiano). Siamo davvero a questo punto? Se sì, dovremmo parlare più di questo anziché riformare l’economia di mercato. Condividi:

Collaborative robot cobot

Robot e Occupazione

Condividi: Robot e occupazione sono legate da tempo. Oggi i robot si sono evoluti in collaborative robot (cobot) e in cyber physical system (CPS). Quali conseguenze per il lavoro? Quali per l'occupazione? I robot, come tutti i sistemi digitali, creano nuove e diverse occupazioni. Nella prima fase della robotica industriale erano occupati in luoghi riservati ed interdetti all’uomo. L’organizzazione spaziale e territoriale era ridisegnata a misura di robot mentre il lavoratore aveva un’occupazione diversa con compiti di monitoraggio e controllo.Una nuova generazione di robotI collaborative robot, detti cobot, sono un’evoluzione importante: rappresentando il mondo esterno, possono condividere lo spazio ed il territorio con l’uomo. Lo scopo è togliere il lavoro ripetitivo all’uomo ed avere maggiore precisione e velocità di esecuzione.Il passo definitivo è stato compiuto con il cyber-physical system (CPS), network in cui robot, dispositivi digitali ed esseri umani, condividono spazi e mansioni per ottenere un processo produttivo ottimale. Qual è il futuro dell’occupazione con lo sviluppo della robotica? Nel 1930, Keynes introduceva il termine «disoccupazione tecnologica». Con esso si riferiva al deficit fra la velocità di distruzione del lavoro e la costruzione di altrettante nuove professioni. Le tecnologie digitali, come i robot, sono state introdotte con questa previsione. Oggi, con i cobot e le precedenti aspettative ancora da soddisfare, la situazione peggiora in quanto viene eroso ulteriore spazio all’umano.Un nuovo ambiente di lavoroI CPS, dal canto loro, costituiscono il nuovo ambiente di lavoro: un network dove gli apparati meccanici e digitali sono in grado di rappresentarsi l’ambiente in cui operano grazie a sensori che ne catturano gli input, algoritmi che li elaborano e attuatori in che agiscono nel fisico. I CPS diventano luoghi in cui si elaborano informazioni in processi che escludono l’umano, confinato al ruolo di controllore della azioni autonome dei CPS. Il lavoratore è l’anello debole della catena perché non ha né l’immediatezza del dato (in possesso dei sensori) né la capacità di elaborare una risposta in collaborazione con gli altri membri del network. Questo nuovo passo avanti è denso di conseguenze e, non rendendocene conto, non ci stiamo preparando ad affrontarle. Consolati da alcuni numeri specifici dell’occupazione, perdiamo di vista il quadro di riferimento dove risultano meno ore lavorate, incremento di contratti a tempo e richiesta di mansioni meno specializzate.Nuove politiche fiscaliRobot, cobot e CPS sostituiscono i lavoratori determinando una diminuzione delle risorse disponibili (i robot non percepiscono salario) e maggiore elusione fiscale a fronte di un’equale o maggiore ricchezza prodotta. È un aspetto colpevolmente ignorato dalle politiche economiche e sta assumendo i contorni dell’emergenza, specialmente considerando la difficile sostenibilità del welfare.Se non corriamo ai ripari, la rivoluzione digitale ci farà vivere meglio ma da poveri. Read More Condividi:

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