In che modo il cambiamento tecnologico influisce sulla progettazione del lavoro? Pensate a un lavoro come un insieme di compiti che richiedono vari tipi di competenze dei dipendenti. La nuova tecnologia aumenta la produttività relativa dei dipendenti in alcune attività e sostituisce i dipendenti in altre attività. Le imprese rispondono cambiando la progettazione del lavoro – il mix di compiti assegnati ai lavoratori-e successivamente la loro domanda di lavoratori con competenze diverse.
La tecnologia iniziale tendeva ad aumentare la produttività dei lavoratori manuali a bassa abilità fornendo strumenti, macchinari e materie prime migliori. Ciò si rifletteva nella progressiva meccanizzazione dell’agricoltura e nel passaggio dall’artigianato alla produzione industriale alla fine del 1800 . Tuttavia, verso il 1910, la nuova tecnologia iniziò a favorire i lavoratori di medio e alto livello. Le fabbriche si sono spostate verso l’energia elettrica, che ha facilitato i metodi di produzione batch o continui e le linee di assemblaggio. Capisquadra, macchinisti e manager sono diventati più produttivi, supervisionando più risorse e output. Nel frattempo, molti lavori manuali sono stati meccanizzati.
Questo è un primo esempio di un punto generale. La tecnologia a volte integra i dipendenti aumentando la loro capacità di eseguire determinate attività e talvolta sostituisce i dipendenti automatizzando alcune o tutte le loro attività. Cambia quindi la progettazione del lavoro concentrando il dipendente su attività difficili da automatizzare ed eliminando attività facili da automatizzare. Inoltre, l’effetto delle nuove tecnologie può cambiare nel tempo. Inizialmente, completava il lavoro a bassa abilità. Più tardi, lo sostituì completando il lavoro di medio e alto livello. Oggi integra il lavoro ad alta competenza, ma spesso sostituisce il lavoro di media competenza. È ragionevole aspettarsi che gli effetti delle TIC possano cambiare di nuovo in futuro.
L’automazione delle attività (in macchinari o software) presenta diversi vantaggi. Riduce la variazione poiché le macchine tendono a funzionare in modo identico ogni volta. Ciò riduce l’incertezza e aiuta a migliorare la qualità delle decisioni, dei prodotti o dei servizi. Le macchine, e in particolare i computer, spesso generano grandi economie di scala. Le aziende possono evitare le complessità della gestione dei dipendenti, tra cui conflitti, problemi di incentivi e assenteismo. Pertanto, se il costo dell’automazione di un’attività cade abbastanza lontano, è probabile che le aziende automatizzino tale attività.
Quali attività sono più facili da automatizzare? Quelli che sono più facilmente comprensibili, ottimizzati e codificati in anticipo. Pertanto, le attività semplici e di routine sono state più suscettibili alla meccanizzazione e all’informatizzazione . Come notato sopra, inizialmente, l’automazione era di compiti manuali nella produzione. Esperti come Frederick Taylor hanno ideato metodi per suddividere la produzione in fasi specifiche e quindi ottimizzare ogni fase. Così facendo codificato il compito, che ha facilitato la meccanizzazione. Dal 1970 in poi, la rivoluzione ICT ha permesso l’automazione simile di molte attività di routine e prevedibili nei lavori di impiegati e colletti bianchi. Lavoro che coinvolge l’elaborazione delle informazioni, la produzione di moduli finanziari, l’esecuzione di calcoli di routine, ecc., è stato preso facilmente sopra da computer. Questa “reingegnerizzazione” ha eliminato molti lavori di medio livello (ad esempio lavoro d’ufficio, inserimento dati, contabilità) e ha ridotto il numero di livelli nelle gerarchie aziendali.
Ambienti più semplici, stabili e prevedibili favoriscono l’automazione per due motivi: facilità di ottimizzazione e longevità tecnologica . Affinché le attività siano automatizzate, l’azienda deve investire risorse nell’analisi e nell’ottimizzazione di quella parte del processo. Il perfezionamento di una parte di un processo richiede risorse (ad esempio consulenti, metodi di gestione della qualità totale). Questo investimento sarà più redditizio se il problema di ottimizzazione è più facile, come nel caso di prodotti e linee di prodotto più semplici. Sarà anche più redditizio se le nuove conoscenze possono essere implementate più a lungo in futuro, come nel caso di ambienti stabili e prevedibili. Ad esempio, UPS (una società di consegna di pacchi in tutto il mondo) ha ottimizzato il lavoro dei conducenti di camion di consegna, anche al punto di insegnare loro come salire sul camion nel modo più rapido possibile. La sua attività era molto semplice (consegnare un pacchetto da un luogo all’altro), così come stabile e prevedibile (metodi evoluti poco più di 100 anni, dalle biciclette alle moto ai camion, poi agli aerei per lunghe distanze).
Quali attività sono più difficili da automatizzare? Innanzitutto, non tutte le attività manuali si sono dimostrate facili da automatizzare. Le attività fisiche a volte comportano coordinazione motoria fine e destrezza, che le macchine non sono state in grado di replicare. Spesso coinvolgono anche l’osservazione e l’interpretazione dell’ambiente fisico del lavoratore, oltre a muoversi all’interno di spazi fisici casuali. I computer e le macchine sono storicamente privi di queste funzionalità, tra cui la visione e il riconoscimento delle immagini (Figura 1).
Anche le attività cognitive sono state difficili da automatizzare. Richiedono capacità di pensiero di ordine superiore, mentre i computer hanno la tendenza a eseguire solo operazioni specifiche e programmate. Invece di essere automatizzati, i lavori che coinvolgono l’analisi, il processo decisionale, il pensiero astratto, l’apprendimento, l’innovazione e la creatività sono spesso integrati da nuove tecnologie. Ad esempio, il lavoro di un ingegnere progettista di aeromobili è cambiato radicalmente. In passato, ha coinvolto un lavoro noioso sostanziale, producendo progetti complessi con il calcolo e il disegno a mano. Ora gli ingegneri dispongono di computer che eseguono queste attività, liberandoli per concentrarsi maggiormente sulla progettazione e sulle opzioni di configurazione complesse .
Anche le attività sociali si sono dimostrate difficili da automatizzare. Computer e robot non hanno la capacità di entrare in empatia con colleghi e clienti, ispirare i dipendenti, utilizzare l’intuizione, o ascoltare e comunicare con sottigliezza. Le attività che coinvolgono interazioni sociali, spesso in lavori di servizio a bassa competenza e lavori di gestione ad alta competenza, hanno in gran parte evitato l’automazione. Le competenze sociali sono diventate sempre più preziose nel mercato del lavoro e la crescita dell’occupazione è stata maggiore in posti di lavoro ad alto contenuto di requisiti cognitivi e sociali . Cioè, le abilità sociali e cognitive sembrano essere complementari.
Riassumendo, un lavoro è un insieme di compiti manuali, cognitivi e sociali. La nuova tecnologia consente alle aziende di automatizzare alcune attività, prendendole dai lavoratori e eseguendole invece con macchine e computer. Consente inoltre alle aziende di fornire ai lavoratori informazioni, dati, analisi e strumenti di comunicazione che aumentano la loro capacità di eseguire altre attività. Pertanto, l’effetto della tecnologia sulla progettazione del lavoro si basa su un continuum sostituto–complemento. Per alcuni lavori, la maggior parte o tutte le attività possono essere automatizzate. Per alcuni lavori, poche attività possono essere automatizzate, ma molte possono essere integrate dalla tecnologia. Altri lavori si trovano in mezzo, con alcune attività automatizzate, alcune inalterate e alcune completate.
Ad esempio, alcuni test diagnostici medici sono stati automatizzati, eliminando molti lavori di tecnici medici. Alcune attività infermieristiche sono state sostituite da macchine da comodino che monitorano i pazienti e dispensano la medicina, ma l’interazione dell’infermiere con il paziente è in gran parte impossibile da automatizzare. Infine, praticamente tutti gli interventi chirurgici sono ancora eseguiti dagli esseri umani, ma i chirurghi hanno strumenti avanzati che consentono loro di eseguire questi interventi chirurgici in modo più rapido, sicuro ed efficace.
Questo processo può portare a differenze drammatiche nel lavoro dei dipendenti . Per i lavori che sono per lo più automatizzati, i manager tendono a prendere la maggior parte o tutte le decisioni e lavoratori semplicemente svolgere i loro compiti prescritti. Questo perché gran parte del processo è già stato ottimizzato, quindi il lavoratore può aggiungere poche nuove conoscenze al lavoro e poche decisioni o modifiche devono essere prese. Questi lavori di solito richiedono poche competenze, coinvolgono solo pochi compiti ripetitivi, richiedono poco pensiero da parte del lavoratore, e quindi tendono ad avere bassa motivazione intrinseca. Al contrario, i posti di lavoro integrati dalla tecnologia tendono a richiedere più competenze, tra cui la risoluzione dei problemi e le competenze sociali. Tendono a fare più uso del decentramento in modo che i dipendenti imparino, quindi sviluppino, testino e implementino idee e soluzioni . Di conseguenza, tali lavori hanno un’elevata motivazione intrinseca . Coerentemente con queste idee, gli investimenti nelle TIC e nella ricerca e sviluppo sono positivamente associati a progetti di lavoro più arricchiti, cambiamenti organizzativi su larga scala, miglioramento continuo e maggiore concorrenza.
Altri effetti del cambiamento tecnologico
La tecnologia sta cambiando il rapporto datore di lavoro–dipendente, e anche ciò che significa essere un “dipendente”; tuttavia, tali effetti sono solo brevemente toccati qui in quanto non sono lo scopo principale di questo articolo. Ora è facile collaborare in remoto tramite condivisione di file e dati, e-mail e videoconferenza. Tranne quando il lavoro congiunto deve essere sincrono e faccia a faccia, questo può cambiare le modalità tradizionali di lavoro, occupazione e strutture aziendali. Questi sviluppi facilitano la globalizzazione delle imprese, ma consentono anche l’outsourcing e la delocalizzazione dei posti di lavoro al di là dei confini aziendali. Consentono nuovi accordi, con maggiore flessibilità nelle attività, nelle ore totali, nei tempi e nella localizzazione del lavoro. Recentemente, questo si è manifestato nella “gig economy”, in cui una frazione crescente della forza lavoro è impiegata in accordi part-time a breve termine senza attaccamento a un datore di lavoro tradizionale. L’effetto netto di questi cambiamenti sui lavoratori e sulle imprese non è ben compreso; la società dovrebbe aspettarsi un’ulteriore evoluzione in questi settori.
CIT può modificare ulteriormente il modo in cui le imprese motivano i dipendenti. Da un lato, molti posti di lavoro sono diventati più decentralizzati. I dipendenti con maggiore discrezione sono di solito dato più forte paga per le prestazioni al fine di allineare i loro obiettivi e le decisioni con gli obiettivi aziendali. D’altra parte, la tecnologia porta a una maggiore centralizzazione in alcuni altri lavori e consente di monitorare e valutare i dipendenti in modi nuovi. Ad esempio, i badge di identificazione possono essere progettati per tenere traccia della posizione di un dipendente, notare con quali colleghi trascorrono del tempo, monitorare il tono delle conversazioni dei dipendenti e notare come si distinguono l’uno rispetto all’altro durante tali conversazioni. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono quindi, ad esempio, analizzare tali dati per valutare il potenziale di leadership dei dipendenti.”
Polarizzazione del mercato del lavoro
Poiché la nuova tecnologia sostituisce o integra diversi tipi di compiti, cambia la domanda relativa di competenze necessarie per eseguire tali compiti. Le competenze associate alle attività che le macchine possono ora eseguire tendono a vedere un relativo calo della domanda, mentre quelle associate alle attività integrate dalle nuove tecnologie vedono un relativo aumento della domanda. Pertanto, il cambiamento tecnologico influisce sulla compensazione relativa dei lavoratori con diversi tipi di abilità. Cambierà anche l’offerta di lavoratori con diversi tipi di abilità. Tuttavia, l’offerta di lavoro tende a cambiare lentamente poiché richiede cambiamenti nell’istruzione e nella formazione. Ciò significa che le competenze e i salari tendono ad essere altamente correlati. Per questo motivo, i ricercatori di economia del lavoro spesso proxy “competenze” dal livello di retribuzione.
L’automazione nei tempi moderni tende a concentrarsi sui lavori di medio livello. I lavori ad alta abilità comprendono compiti cognitivi, abilità sociali (gestione e leadership) e creatività. Mentre alcuni lavori a bassa qualificazione sono stati automatizzati, quelli che richiedono maggiore destrezza, lavoro di squadra o interazioni con i clienti non sono stati ampiamente automatizzati. Al contrario, i lavori di medio livello tendono a coinvolgere l’elaborazione, il calcolo e il processo decisionale delle informazioni di routine. Sono stati quindi più colpiti dall’automazione con l’avvento di computer economici e potenti e un maggiore accesso ai dati.
Questo modello è spesso definito polarizzazione del mercato del lavoro . La polarizzazione ha due aspetti. In primo luogo, la quota relativa di posti di lavoro a bassa e alta qualificazione è aumentata, con un “svuotamento” della quota di posti di lavoro a media qualificazione. In secondo luogo, ciò ha aumentato la disuguaglianza salariale, dal momento che i posti di lavoro con qualifiche medie sono diminuiti, mentre la complementarità con la tecnologia ha aumentato la compensazione relativa per i lavoratori altamente qualificati; la figura 2 lo illustra per i paesi OCSE.
La polarizzazione è un fenomeno relativamente nuovo. Fino a poco tempo fa, i mercati del lavoro riflettevano il cambiamento tecnologico basato sulle competenze in cui la tecnologia favoriva i lavoratori con più abilità rispetto a quelli con meno. Ciò che è diverso ora è che i computer possono eseguire analisi e, in una certa misura, compiti cognitivi; quindi, negli ultimi tre decenni, è emerso un cambiamento tecnologico di routine.
Quanto e quanto velocemente procede l’automazione delle attività?
Il modo in cui la tecnologia influisce sulla progettazione dei lavori è cambiato di recente. Inizialmente, i computer avevano compiti in gran parte automatizzati che potevano essere ben definiti e guidati dagli esseri umani, sia tramite programmi informatici tradizionali che specificano ciò che il computer dovrebbe fare, o sistemi esperti progettati per categorizzare e replicare il processo decisionale umano. Recentemente, tuttavia, gli informatici hanno fatto passi da gigante nell’apprendimento automatico, in cui i computer sviluppano, valutano e perfezionano i propri algoritmi, con poco o nessun intervento umano. Questo presenta un nuovo approccio: l’automazione dei compiti cognitivi. Inoltre, tali algoritmi hanno migliorato la mobilità, la destrezza, la visione e il riconoscimento degli oggetti nella robotica. Ad esempio, un documento influente del 2003 descrive la decifrazione della firma su un assegno e la guida di un’auto come attività difficili da automatizzare . Tuttavia, i controlli vengono ora regolarmente elaborati da computer che decifrano la scrittura a mano e le auto senza conducente vengono testate in diverse città.
Lo sviluppo di computer in grado di apprendere è un cambiamento potenzialmente drammatico nell’automazione delle attività. Fino a che punto questi sviluppi sono suscettibili di procedere, e quanto velocemente, è oggetto di grande dibattito. Alcuni sostengono che il ritmo dell’automazione ha accelerato, anche per la prima volta in posti di lavoro altamente qualificati . Uno studio ha analizzato il contenuto delle attività di 7.000 posti di lavoro e ha concluso che quasi la metà, compresi molti posti di lavoro altamente qualificati, sono ad alto rischio di automazione nei prossimi 10-20 anni . Se questa previsione si rivela vera, le implicazioni per i mercati del lavoro potrebbero essere drammatiche.
Tuttavia, lo studio ha provocato polemiche. Ad esempio, ha analizzato il rischio di automazione a livello di lavoro, ma i lavori comprendono un insieme di attività, alcune delle quali potrebbero essere automatizzate, mentre altre no. L’illustrazione a pagina 1 proviene da un lavoro che ha perfezionato lo studio precedente; gli autori hanno concluso che la frazione di posti di lavoro ad alto rischio per l’automazione non è del 50%, ma più vicina al 5-10% . Lavori almeno rischio di automazione sono stimati a coinvolgere un maggiore uso di ragionamento deduttivo, originalità, comunicazione, formazione, problem solving, e la lettura e la scrittura. Hanno anche maggiori requisiti per l’istruzione o la formazione pre-lavoro , . Tuttavia, molto più lavoro deve essere fatto prima che i ricercatori saranno sicuri di rispondere a queste domande.