All'origine delle previsioni

Operai dei robot commerciali

dove fare soldi velocemente adesso facile fare soldi con i bitcoin

A metà lugliotra le notizie più recenti, esce qualcosa come questo. Parla di 51 milioni di lavoratori, solo in Europa, che rischiano il posto entro 10 anni a causa della concorrenza dei robot.

Due tra le motivazioni principali alla base del successo dei robot — sempre secondo quanto sostiene la Oxford Economics — consistono nel fatto che questi ultimi si stanno dimostrando più esperti e competenti e, allo stesso tempo, risultano essere nettamente più economici. Per fare un esempio, i frutti di bosco devono essere trattati con cura per non essere danneggiati e quindi vedere notevolmente ridotto, o anche cancellato, il loro valore commerciale.

La fonte è un rapporto della società di consulenza McKinsey pubblicato a metà giugno, sugli effetti del combinato disposto di automazione e Covid sul mercato del lavoro del Vecchio Continente. Questa volta si dice operai dei robot commerciali entro il automazione e robotica cancelleranno 7 milioni di lavoro, ma ne creeranno anche 7,2 milioni di nuovi, per un guadagno totale diposti.

Menù di navigazione

Ma dipende dalla colonna in cui sta il vostro lavoro. Potremmo continuare, o rifare questo esercizio tra sei mesi con altri risultati. Di previsioni sul futuro impatto di robotica e intelligenza artificiale sul mercato del lavoro se ne trovano letteralmente per tutti i gusti: deposito minimo opzione binaria 300 se quella di questo mese vi segnali crittografici troppo pessimistica, non dovete far altro che aspettare quella del mese prossimo.

Si va dal catastrofismo di chi prevede 2 miliardi di posti distrutti a livello mondiale entro ilalla visione più ottimistica ma decisamente di parte della International Federation of Robotics, che prevede invece 3 milioni e mezzo di posti creati grazie ai robot entro il In mezzo, tutti i gradi intermedi e numeri in libertà. È un fatto che intelligenza artificiale e robotica soprattutto la prima, per ora stiano facendo progressi che fino a un paio di decenni fa sembravano impensabili, superando le prestazioni umane in molti ambiti.

su quali opzioni binarie puoi davvero guadagnare contributo a bitcoin

Costruire scenari futuri è necessario, per fornire alla politica gli elementi per prevedere e operai dei robot commerciali quelle conseguenze. Di quali fidarsi di più. Di fatto, i numeri più citati vengono soprattutto da tre studi, le cui metodologie sono anche la base dei calcoli fatti dagli altri meno noti. Diversi altri studi che compaiono su quella tabella di Technology Review usano versioni modificate della metodologia di Frey e Osborne.

I lavori più a sinistra sono meno a rischio, quelli a destra più a rischio. Il 33 per cento dei lavoratori americani fanno quindi lavori con un basso rischio di essere sostituiti da un computer, il 19 per cento è a rischio medio, mentre ben il 47 per cento sono a rischio alto di essere sostituiti da un algoritmo nel giro di un decennio o due e visto che il primo studio era delil primo decennio è già quasi andato.

A rischiare sono soprattutto i lavoratori nei settori amministrativi, delle vendite e dei servizi; più al sicuro invece sanità, finanza e manutenzione e installazione di dispositivi.

RADIOBUE.IT

Apriamo la scatola nera e andiamo a vedere come i due ricercatori hanno ottenuto i loro citatissimi dati. Non sappiamo quanti né chi fossero, il paper non lo dice e in rete non se ne trova traccia deve essersi svolto quasi dieci anni fa, visto che il primo studio è del Ai partecipanti a questo workshop, Frey e Osborne hanno dato una lista di 70 professioni accompagnate da una descrizione estesa.

Insomma, sapreste trasformare quel lavoro in un algoritmo? Gli esperti dovevano rispondere 0 se consideravano quel lavoro non automatizzabile, 1 se sicuramente automatizzabile I 70 lavori erano stati scelti in modo che la risposta fosse facile: chirurgo, organizzatore di eventi, stilista tutti 0 ; lavapiatti, operatore di telemarketing, impiegato del tribunale tutti 1.

Robot e intelligenza artificiale fanno paura a 1 operaio su 2

I due autori si sono anche fatti dire dagli esperti quali sono i principali colli di bottiglia che intelligenza artificiale e robotica devono ancora superare, concludendo che sono più che altro tre: percezione e manipolazione, intelligenza creativa, intelligenza sociale. Le cose su cui le macchine non ci battono per lo meno, al tempo di quel workshop e secondo quegli esperti.

migliori programmi di affiliazione opzioni binarie carta da parati dal vivo sul trading desktop

Poi, tra le decine e decine di variabili che migliori programmi di affiliazione opzioni binarie database elenca, ne hanno scelto 9 che a loro parere meglio descrivono quei tre colli di bottiglia visti sopra: capacità di persuasione, di negoziazione, sensibilità sociale, originalità, capacità di occuparsi degli altri, conoscenza delle belle arti, desterità manuale, capacità di lavorare in un ambiente angusto.

Prima hanno usato i 70 lavori analizzati nel workshop come training set, per estrarre correlazioni tra la probabilità di automazione di un lavoro e i punteggi che ha su quei 9 parametri.

  • Nelle fabbriche i primi robot 'operai' capaci di imparare - Tecnologie - Scienza&Tecnica - fratilazio.it
  • Robot e umani: la sfida dell'automazione e il lavoro | Il Bo Live UniPD
  • Opzioni binarie delta

Poi hanno esteso il calcolo a tutti i lavori della lista completa, ottenendo per ognuno un valore tra 0 e 1. Al fondo, con il rischio più alto, si trovano lavori come riparatore di orologi, agente assicurativo, addetto alla cucitura, operatore di telemarketing, tutti con un punteggio di 0.

  • Un robot ci ruberà il lavoro? Ecco chi vincerà la sfida dell'innovazione - la Repubblica
  • Robot e intelligenza artificiale fanno paura a 1 operaio su 2
  • Hanno bisogno di soldi dove guadagnarli velocemente

Dall'approccio "occupation-based" al "task-based": lo studio dell'OCSE Il procedimento di Frey e Osborne è ingegnoso, ma contiene soggettività e arbitrarietà a ogni passaggio. Il metodo è anche molto poco replicabile: chi oggi, qualche anno dopo lo studio originale, volesse aggiornarlo e avrebbe senso, visto che la tecnologia va avanti molto velocemente dovrebbe convocare un altro workshop.

E visto che non è dato sapere chi, e con quali profili, abbia partecipato al primo, i risultati sarebbero probabilmente diversi. Che, a parità di definizione sulla carta di identità, sono molto diversi da azienda ad azienda, da paese a paese.

Lo studio OCSE usa un metodo statistico piuttosto complesso. Per sommi capi, diciamo che gli autori partono proprio dal rischio di automazione assegnato da Frey e Osborne a ogni occupazione. Poi vanno, in modo certosino, ad associare quel numero a ogni individuo presente nel censimento PIAAC, in base alla sua occupazione dichiarata. Poi usano un metodo probabilistico statistico per stabilire quanto ognuno degli effettivi compiti e competenze descritti dai lavoratori contribuiscono a quel rischio.

Assegnato un peso a ogni singolo compito, ricalcolano tutto, lavoratore per lavoratore, arrivando a un risultato molto diverso. In pratica, lo studio OCSE sostituisce quelle 9 variabili usate da Frey e Osborne per calcolare il rischio di operai dei robot commerciali con una lista molto più lunga e completa, e sviluppa un algoritmo che calcola bitcoin come guadagnare siti rischio per ogni singolo lavoratore, e non per una astratta lista di occupazioni.

E anche questo studio, come il precedente, non mette a disposizione tutti i dati per provare a replicare i calcoli. Metà delle attività sono automatizzabili: lo studio Operai dei robot commerciali Il terzo studio più citato è dele viene da McKinsey.

Un robot ci ruberà il lavoro? Ecco chi vincerà la sfida dell'innovazione

Ma la metodologia usata è più o meno sempre quella, inaugurata in un report del gennaioA future that works. Se una attività richiede soprattutto abilità ancora inarrivabili per le macchine è meno automatizzabile, altrimenti lo è di più.

strategia per le opzioni binarie di Igor Copernicus come si guadagnano i bitcoin

I risultati sono più articolati e sfumati di quelli degli altri studi. Secondo McKinsey, quasi metà delle attività di cui si compongono i lavori odierni, a livello mondiale, sono potenzialmente automatizzabili. Meno del 5 per cento delle professioni sono totalmente automatizzabili, circa il 60 per cento sono composte almeno per il 30 per cento di attività automatizzabili.

Le attività tecnologicamente automatizzabili riguardano 1,2 miliardi di lavoratori a livello mondiale e stipendi per 14,6 milioni di miliardi di dollari. Scarsa chiarezza Il problema, è che sappiamo ben poco di come gli analisti di McKinsey abbiano svolto ogni passaggio.

Industria: in Italia c’è un robot ogni 62 operai

Abbiamo condotto interviste con esperti accademici e leader delle industrie. Abbiamo studiato recenti successi commerciali che dimostrano risultati tecnologici, e traiettorie storiche dello sviluppo tecnologico. Poi abbiamo raffinato i risultati usando alcuni fattori, da noi identificati, che potrebbero limitare il progresso di alcune capacità tecniche. Abbiamo considerato altri fattori predittivi, come ritagli stampa e risultati di altri gruppi di ricerca, inclusi trend nelle pubblicazioni o nei brevetti.

Ogni attività è diversa e richiede capacità diverse per essere portata a termine A future that works, McKinsey Tutto piuttosto… opaco, e ben difficilmente qualcuno potrebbe provare a replicare i dati. Quando leggiamo gli interessantissimi scenari sul futuro del lavoro disegnati da McKinsey in questo e altri report successivi - in sostanza variazioni operai dei robot commerciali tema di questo studio, con previsioni scorporate per settore economico, per paese, differenziati in caso di recessione o di espansione economica ci dobbiamo sostanzialmente fidare.

Sia chiaro, tutto perfettamente comprensibile per una società privata che non è tenuta a pubblicare tutti i dettagli del suo lavoro e anzi mantiene un grado di segreto industriale. Al contrario, si tiene stretta la sua metodologia e non la regala ai concorrenti. Il problema è che gli studi accademici o istituzionali sono appena più trasparenti nel metodo, non mettono a disposizione tutti i dati e si basano su valutazioni arbitrarie e soggettive.

Insomma, di numeri sul futuro del lavoro ne leggiamo — e continueremo a leggerne ogni mese di nuovi, spesso eclatanti e spesso in contraddizione tra loro.