La decisione di Target di tagliare 1,800 ruoli aziendali è stata come un segnale di partenza, non un traguardo. Dopo anni di progetti pilota e promesse, l'intelligenza artificiale sta finalmente varcando la soglia degli uffici e riorganizzando chi svolge il lavoro, la velocità con cui vengono prese le decisioni e persino quali ruoli esistono. Non si tratta di cassieri o robot da magazzino. È il centro dell'organigramma aziendale, le persone che traducono i numeri in azioni, che ora si trovano saldamente sulla strada dell'automazione.

In questo articolo

• Perché un promemoria aziendale segnala un cambiamento più ampio nel lavoro dei colletti bianchi
• Come l'intelligenza artificiale comprime i livelli di gestione e velocizza le decisioni
• Dove il commercio al dettaglio sta implementando l'intelligenza artificiale oltre i magazzini e i negozi
• Cosa significa questo per la stabilità e la mobilità della classe media
• Misure di sicurezza e politiche pratiche che mettono le persone al primo posto

La prima ondata di licenziamenti per l'intelligenza artificiale colpisce la classe media

Ho visto molti annunci aziendali camuffati da messaggi motivazionali. Ma a volte un promemoria ti dice esattamente ciò che devi sapere se lo leggi come un ingegnere piuttosto che come un tifoso. Espressioni come "troppi livelli" e "lavoro sovrapposto" non sono solo lamentele sulla burocrazia. Sono il preambolo di un nuovo modello operativo in cui l'apprendimento automatico e i modelli linguistici di grandi dimensioni elaborano l'analisi, la pianificazione, i confronti tra i fornitori e persino parti del piano. La catena umana di e-mail e riunioni che un tempo teneva unita un'azienda inizia ad apparire lenta e costosa. E quando un concorrente si muove in modo snello e veloce con l'intelligenza artificiale al centro, tutti gli altri imparano a farlo, altrimenti vengono superati.

Il promemoria dietro le quinte

I leader aziendali raramente affermano che i licenziamenti siano una questione di risparmio. Dicono che è una questione di efficienza o velocità. È vero, ed è anche il punto. Quando un'azienda afferma di riprogrammare il processo decisionale, significa che il software sta sostituendo la lunga staffetta delle approvazioni con uno sprint più breve. Pensate alla vecchia struttura come a una serie di caselli autostradali. Ogni auto si ferma, consegna il biglietto e riparte. L'intelligenza artificiale trasforma quei caselli in transponder stradali. Il veicolo rallenta appena. Il lavoro continua a muoversi, ma meno persone lo toccano.

Nonostante le sfide, c'è speranza nella riqualificazione e nell'ampliamento. Questi ruoli sono sotto pressione perché il framing è ormai qualcosa che gli algoritmi possono fare in pochi secondi. Analizzano vendite, sconti, meteo, spedizioni, persino il passaparola sui social, e assemblano una raccomandazione. Gli esseri umani sono ancora coinvolti, ma non in numero così elevato e non con la stessa frequenza. Questo cambiamento offre un'opportunità di riqualificazione e ampliamento, offrendo speranza per il futuro.

Se vi sembra familiare, dovreste. In epoche precedenti, le nuove macchine hanno sostituito il lavoro artigianale e manuale. Questa volta, la macchina è sulla vostra scrivania e parla per paragrafi completi. Lo shock psicologico è diverso perché gli strumenti parlano come noi, pensano velocemente e lavorano tutta la notte senza caffè. Il loro arrivo fa crollare le fasi del lavoro in cui le persone un tempo aggiungevano valore semplicemente trasportando informazioni da un luogo all'altro. L'inevitabilità di questa trasformazione dovrebbe sottolineare l'urgenza di adattarsi al panorama in continua evoluzione.

Perché gli strati intermedi stanno scomparendo

Parliamo del centro: i coordinatori, i vicedirettori e gli analisti senior che un tempo fungevano da centralini. Il loro compito era tradurre un obiettivo in attività, raccogliere aggiornamenti, appianare le contraddizioni e riferire ai vertici della catena. Ciò richiede giudizio, ma anche pazienza e tempo. L'intelligenza artificiale si fa a pezzi: redige briefing, controlla i contratti per verificare la presenza di date non corrispondenti, segnala errori di inventario, genera programmi e stila l'aggiornamento come un riassunto ordinato che il tuo vicepresidente può effettivamente leggere su un telefono.

In un mondo di promemoria cartacei, i livelli avevano senso. C'era bisogno di esseri umani per spostare le informazioni in alto e in basso. Ma quando le informazioni si muovono da sole – pulite, riassunte e classificate in base all'urgenza – la scala di gestione perde gradini. Il risultato non è solo una riduzione dei posti di lavoro; è una nuova forma di azienda. Immaginate un bilanciere: una prima linea forte a contatto con i clienti e un nucleo più ristretto di specialisti che effettuano chiamate di livello superiore, con meno zavorra nel mezzo.

Dal punto di vista economico, questa riassegnazione dei compiti aumenta la produttività. L'azienda riesce a fare di più con meno persone. Dal punto di vista sociale, crea un vuoto dove prima si trovavano i gradini intermedi della scala di carriera. Quei gradini servivano a far sì che un commesso diventasse un buyer, un lavoratore temporaneo diventasse un project manager, un comunicatore di talento trovasse un percorso stabile verso la classe media. Se eliminiamo quei gradini senza costruirne di nuovi, non dovremmo sorprenderci se la mobilità si bloccasse e la frustrazione aumentasse. Tuttavia, esistono potenziali soluzioni a queste sfide, come investire in programmi di istruzione e formazione che preparino i lavoratori ai nuovi ruoli creati dall'intelligenza artificiale.

C'è anche una scomoda verità sugli incentivi. I mercati pubblici premiano i guadagni trimestrali. Supponiamo che l'intelligenza artificiale aiuti i dirigenti a raggiungere i risultati comprimendo i costi e accelerando l'esecuzione. In tal caso, verrà adottata anche quando la riqualificazione sarebbe più saggia a lungo termine. Questo non rende i dirigenti dei cattivi. Li rende partecipi di un sistema che misura troppo spesso la cosa sbagliata. Siamo bravissimi a calcolare i risparmi sui salari; siamo più lenti a calcolare il costo sociale dei talenti inattivi, che si riferisce al sottoutilizzo di lavoratori qualificati dovuto alla perdita di posti di lavoro causata dall'intelligenza artificiale, e al prezzo nascosto della perdita di stipendi stabili da parte delle comunità.

Come l'intelligenza artificiale riorganizza silenziosamente il commercio al dettaglio

La maggior parte degli acquirenti immagina l'intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio come robot in un magazzino. Questa è la parte visibile. La parte invisibile è il lavoro intellettuale che un tempo si svolgeva nelle sale riunioni. Oggi, l'intelligenza artificiale analizza una marea di segnali e suggerisce azioni: spostare l'attenzione sui prodotti da cucina la prossima settimana, ritirare quel marchio privato, programmare la prossima promozione in base alle settimane di paga e alle condizioni meteorologiche locali, indirizzare i camion intorno a una chiusura autostradale o lanciare una produzione limitata legata a una tendenza online. Scrive persino il testo del prodotto e il programma di formazione per i team dei punti vendita. Questi sistemi non sostituiscono la creatività, ma delimitano lo spazio decisionale così strettamente che sono necessarie meno persone per gestirlo.

La supply chain è al centro dell'attenzione, ma è nel merchandising e nel pricing che l'intelligenza artificiale sta silenziosamente rimodellando l'organico. Un pugno di persone con un buon istinto e strumenti potenti può ora fare ciò che prima richiedeva un reparto. Quando la pipeline dei dati è in tempo reale, la riunione settimanale diventa un adeguamento quotidiano. Quando il modello finanziario si aggiorna ogni ora, il pacchetto mensile, un tempo sacro, diventa un cruscotto che si autocontrolla. È difficile giustificare lo stesso numero di persone in coperta quando il mare è più calmo e gli strumenti governano la barca.

Anche il servizio clienti e le risorse umane stanno cambiando. Gli agenti virtuali ora gestiscono il primo contatto per resi, ritardi e domande di base sui benefit. Si rivolgono meno a un'altra persona e risolvono di più, in parte perché anche i clienti vivono in questo nuovo mondo e accettano una risposta rapida da una macchina, se corretta e cortese. Nel frattempo, i processi di selezione classificano i candidati in base alle competenze acquisite online, non solo in base al livello di preparazione. I contenuti di onboarding si adattano all'utente, monitorando se un supervisore ha effettivamente guardato il modulo sulla sicurezza o se ha semplicemente cliccato. Ognuno di questi miglioramenti sembra di poco conto. Insieme, sostituiscono ore di lavoro distribuite su più ruoli.

Dovremmo essere onesti sui vantaggi. Una migliore disponibilità, meno rotture di stock, consegne più rapide e meno errori sono vantaggi reali. Ma dovremmo essere altrettanto schietti sul compromesso. Efficienza non è una parola neutra. La domanda è: efficiente per chi? Supponiamo che il risultato siano maggiori profitti e prezzi più bassi, ma una classe media svuotata. In tal caso, abbiamo ottimizzato il negozio e trascurato la città che lo circonda.

Il costo umano e l'opportunità

Il costo umano immediato si manifesta nelle caselle di posta sotto forma di inviti sul calendario da parte delle Risorse Umane. Chi ha pianificato la stagione successiva, formato i team o gestito le campagne si sentirà dire che l'azienda deve essere più veloce. Riconosceranno l'ironia. Hanno contribuito a costruire i sistemi che ora li rendono superflui. Una buonuscita ragionevole attenua l'impatto, ma non cambia il terreno. Le rate del mutuo e le tasse scolastiche non accettano promesse di posti di lavoro futuri in un'economia dominata dall'intelligenza artificiale.

Eppure, questa rivoluzione nasconde un'opportunità, se la rivendichiamo. Gli stessi strumenti che comprimono i livelli possono valorizzare i talenti se usati come potenziamento anziché come sostituzione. Un commesso, lavorando con un assistente intelligente, può individuare schemi ricorrenti e proporre modifiche. Un merchandiser con un modello può testare cinque idee prima di pranzo e sostenere la migliore con prove concrete. Il trucco sta nel rendere il potenziamento una politica, non un suggerimento cortese. Ciò significa budget per la formazione reali, credenziali trasferibili e percorsi di promozione che premino i lavoratori che padroneggiano gli strumenti anziché premiare solo chi li acquista.

Per i singoli individui, i consigli pratici non sono affascinanti, ma sono efficaci. Imparate come i suggerimenti si traducono in risultati. Trattate gli strumenti di intelligenza artificiale come un utensile elettrico che tenete nel vostro camion: giusto, ma solo se ne conoscete i denti e la forza. Esercitatevi a trasformare dati disordinati in un promemoria decisionale chiaro. Imparate a parlare entrambe le lingue: obiettivi aziendali e limiti del modello. La persona che sa dire: "Ecco cosa consiglia il sistema, ecco dove è fragile, ed ecco la mia decisione" rimarrà essenziale. Quel giudizio, supportato da competenze pratiche, è il nuovo mestiere della classe media.

Anche le comunità hanno delle scelte. Le regioni che investono in laboratori per la forza lavoro e partnership con i datori di lavoro acquisiranno nuovi ruoli nella gestione dei dati, nella supervisione dei modelli, nella progettazione dei flussi di lavoro e nella formazione sul campo. Le regioni che aspettano la magia del mercato assisteranno alla fuga dei talenti. Il vecchio schema di reclutamento di un magazzino con agevolazioni fiscali non sarà sufficiente. Dobbiamo reclutare opportunità per fare pratica con gli strumenti e ottenere credenziali che accompagnino il lavoratore, non solo l'azienda.

Cosa richiede un'economia incentrata sulle persone

Se vogliamo un'economia veloce ed equa, abbiamo bisogno di regole e abitudini che tengano conto di entrambi. Innanzitutto, rendere la trasparenza uno standard. Quando una decisione che influisce sul lavoro si basa su un algoritmo, i lavoratori hanno diritto di conoscerne l'obiettivo e le relative limitazioni. In secondo luogo, collegare l'adozione alla formazione. Qualsiasi sussidio pubblico o credito d'imposta per gli investimenti nell'intelligenza artificiale dovrebbe richiedere la prova che i dipendenti in prima linea e di livello intermedio abbiano ricevuto tempo retribuito per apprendere i sistemi che hanno cambiato il loro lavoro.

Terzo, ricostruire i gradini. Apprendistati, rotazioni di progetto retribuite e promozioni basate sulle credenziali possono ripristinare i percorsi che l'automazione erode. Le aziende continueranno a ottenere la velocità che desiderano, ma la società otterrà i gradini di cui ha bisogno. Quarto, modernizzare la disoccupazione e il buonuscita per includere borse di studio e una copertura sanitaria che non svanisca a metà transizione. La stabilità dà alle persone il tempo necessario per mettere in pratica nuove competenze e rientrare nel mondo del lavoro senza panico.

Infine, misuriamo ciò che conta. Se i nostri cruscotti monitorano solo i guadagni trimestrali e i costi unitari, continueremo a scegliere la strada che sembra efficiente e sembra vuota. Monitoriamo i salari mediani all'interno delle aziende, i tassi di mobilità interna e la quota di ruoli ricoperti da lavoratori qualificati. Questi numeri ci dicono se un'azienda sta utilizzando l'intelligenza artificiale per potenziare le risorse umane o semplicemente per sottrarle.

La storia è generosa di avvertimenti. Ogni ondata tecnologica prometteva abbondanza, ignorando l'impalcatura che teneva unite le comunità. Nell'era delle ferrovie, le città prosperavano o deperivano a seconda che una linea ferroviaria le attraversasse. Nell'era delle autostrade, i centri città si svuotavano nei centri commerciali. Nell'era del software, le piccole aziende svanivano nelle piattaforme. L'era dell'intelligenza artificiale scriverà un capitolo a sé stante. Che si tratti di un rinnovamento o di un'altra ondata di spazzatura dipende da ciò che costruiamo attorno agli strumenti: regole, rituali e gradini.

Quindi sì, un promemoria sui livelli è l'inizio di qualcosa di più ampio. È la prima ondata visibile che si abbatte sul cuore della vita aziendale. La domanda ora non è se l'intelligenza artificiale arriverà. È se sceglieremo un'economia incentrata sulle persone, che trasformi la velocità in dignità per molti, non solo in un'altra manna per pochi. Gli strumenti sono sulle nostre scrivanie. Il resto dipende da noi.

L'autore

Robert Jennings è il co-editore di InnerSelf.com, una piattaforma dedicata all'emancipazione degli individui e alla promozione di un mondo più connesso ed equo. Veterano del Corpo dei Marines degli Stati Uniti e dell'Esercito degli Stati Uniti, Robert attinge alle sue diverse esperienze di vita, dal lavoro nel settore immobiliare e delle costruzioni alla creazione di InnerSelf.com con sua moglie, Marie T. Russell, per portare una prospettiva pratica e concreta alle sfide della vita. Fondata nel 1996, InnerSelf.com condivide intuizioni per aiutare le persone a fare scelte informate e significative per se stesse e per il pianeta. Più di 30 anni dopo, InnerSelf continua a ispirare chiarezza e responsabilizzazione.

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Questo articolo è concesso in licenza sotto licenza Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0. Attribuire l'autore Robert Jennings, InnerSelf.com. Link all'articolo Questo articolo è originariamente apparso su InnerSelf.com

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Riepilogo dell'articolo

I licenziamenti dovuti all'intelligenza artificiale e le pressioni esercitate dalla classe media stanno convergendo nel commercio al dettaglio, con il passaggio del processo decisionale agli algoritmi. Le aziende accelerano mentre i livelli si riducono; il compito ora è ricostruire i livelli attraverso formazione, trasparenza e politiche che mettono le persone al primo posto, trasformando l'automazione in prosperità condivisa.

#AI #Licenziamenti #Classe Media