Il settore ICT occupa una posizione che pochi altri settori hanno: il lavoro svolto qui consiste in gran parte in compiti legati a testo, codice e dati strutturati. È esattamente il tipo di lavoro su cui i modelli linguistici e gli assistenti AI sono più addestrati. Mentre in altri settori l'AI entra prima ai margini del lavoro, nell'ICT una parte dell'attività principale è già vicina a ciò che questi sistemi sanno fare bene.
Le ore in un'organizzazione ICT si distribuiscono grosso modo in alcuni blocchi: sviluppo e manutenzione software, gestione funzionale e tecnica, servicedesk e gestione dei ticket, testing e controllo qualità, documentazione, e lavoro di progetto come pianificazione e reportistica. Ciascuno di questi blocchi ha un proprio equilibrio tra compiti facilmente automatizzabili e compiti che, per il momento, non lo sono.
Nello sviluppo software, generare, ristrutturare e documentare codice è un compito in cui l'AI svolge già una parte sostanziale del lavoro in autonomia. Funzioni standard, codice boilerplate, la conversione di specifiche in prime versioni di script: è lavoro in cui uno sviluppatore valuta sempre più spesso una proposta dell'AI invece di scrivere qualcosa da zero. Al servicedesk vale qualcosa di simile per la prima triage dei ticket: riconoscere il tipo di problema, collegarlo a soluzioni note e indirizzarlo al passo successivo corretto.
Anche il lavoro di test si sta spostando. Generare casi di test sulla base di specifiche e segnalare anomalie nei risultati dei test sono compiti che si prestano bene a essere sostituiti non appena l'input è sufficientemente strutturato. La documentazione di sistemi, API e release è un terzo ambito in cui l'AI fornisce spesso già la prima bozza.
La seconda categoria, parzialmente automatica con controllo umano, è nell'ICT più ampia che in molti altri settori, proprio perché le conseguenze di un errore nel codice o nell'infrastruttura si manifestano rapidamente e talvolta in modo irreversibile. Una proposta dell'AI per una modifica al codice viene valutata da uno sviluppatore; un consiglio automatizzato su una configurazione di rete viene controllato prima di essere applicato. Questo schema di approvazione o rifiuto motivato ricorre nei deployment, nelle scansioni di sicurezza e nella valutazione delle scelte architetturali.
Il modo in cui i sistemi finanziari devono poter rendere conto delle modifiche mostra bene come funziona in pratica questa combinazione di automazione e controllo: chi vuole sapere se un registro di controllo delle modifiche finanziarie può essere tenuto dall'AI scopre che la registrazione può spesso avvenire automaticamente, mentre la valutazione della modifica in sé richiede un essere umano. Questo principio vale altrettanto per le modifiche infrastrutturali all'interno di un ambiente ICT.
Le decisioni architetturali, la traduzione di richieste vaghe del cliente in un progetto realizzabile e la gestione della relazione con i committenti sono compiti che rimangono nella terza categoria. Questo lavoro richiede di combinare conoscenza tecnica con capacità organizzativa e di assumersi la responsabilità di una scelta che non deriva soltanto dai dati. Anche la diagnosi di problemi complessi, in cui un guasto coinvolge più sistemi e non esiste un incidente simile nella storia, resta per ora lavoro umano.
Se un compito nell'ICT venga effettivamente sostituito non dipende solo da ciò che è tecnicamente possibile. Dipende da quanto sono strutturati i propri sistemi, da quanti dati storici sono disponibili per addestrare o verificare, e da come l'organizzazione gestisce il controllo necessario per la seconda categoria. Un reparto ICT con codice ben documentato e categorie di ticket chiare può fare passi più rapidi di un reparto in cui la conoscenza risiede soprattutto nella testa dei collaboratori.
Questa dipendenza dalla propria situazione non è unica per l'ICT. Chi osserva quale lavoro nei servizi finanziari è il primo candidato per l'AI nota uno schema simile: i compiti strutturati e legati a regole si spostano prima dei compiti che richiedono giudizio personale. Anche in settori lontani dall'ICT per contenuto, come emerge dall'analisi di cosa può sostituire l'AI nell'edilizia, si pone la stessa domanda: quanto è strutturato il lavoro, e quanto controllo è necessario prima che un risultato sia utilizzabile.
Questa classificazione in tre categorie dice qualcosa sul lavoro in generale, non sui compiti specifici all'interno della sua organizzazione. Un'azienda ICT che fornisce soprattutto lavoro su misura a clienti complessi ha una distribuzione diversa da un'azienda che svolge prevalentemente compiti di gestione per un insieme fisso di sistemi. Questa differenza determina quante ore rientrano già oggi nella prima o nella seconda categoria.
Ciò che un datore di lavoro fa successivamente con questo risultato non rientra in ciò che descriviamo come scan del lavoro. Per le decisioni che riguardano il personale valgono requisiti legali propri; non vengono trattati qui e questo non ne costituisce una base.
Per vedere come questa classificazione si applica alla sua azienda, è disponibile la quickscan gratuita: dodici domande, senza account, con come risultato un'indicazione di quale parte delle ore in quel profilo può essere sostituita oggi dall'AI. La scan del lavoro completa, che analizza il lavoro compito per compito e lo valuta su otto assi, è ancora in fase di sviluppo. La quickscan offre già una prima direzione, senza andare oltre quella direzione.
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