Lo scopo del presente regolamento \u00e8 migliorare il funzionamento del mercato interno istituendo un quadro giuridico uniforme in particolare per quanto riguarda lo sviluppo, la commercializzazione e l’uso dell’intelligenza artificiale (IA) in conformit\u00e0 ai valori dell’Unione. Il presente regolamento persegue una serie di motivi imperativi di interesse pubblico, quali un elevato livello di protezione della salute, della sicurezza e dei diritti fondamentali, e garantisce la libera circolazione transfrontaliera di beni e servizi basati sull’IA, impedendo cos\u00ec agli Stati membri di imporre restrizioni allo sviluppo, alla commercializzazione e all’uso di sistemi di IA, salvo espressa autorizzazione del presente regolamento.<\/em><\/p>\n\n\n\ntra gli scopi perseguiti cita la promozione e la diffusione di un’intelligenza artificiale (IA) antropocentrica e affidabile, garantendo nel contempo un livello elevato di protezione della salute, della sicurezza e dei diritti fondamentali, incluso il lavoro, sanciti dalla Carta dei diritti fondamentali dell’Unione europea. <\/p>\n\n\n\n
E\u2019 opportuno rimarcare come il principio di dignit\u00e0 umana, principio considerato la pietra angolare della tutela internazionale dei diritti umani, sotteso al carattere antropocentrico della IA, sia fondamentale per evitare che l\u2019impiego delle tecnologie digitali diventi un mezzo per strumentalizzare l\u2019essere umano, in termini di capacit\u00e0 delle nuove tecnologie di rimuovere, in misura pi\u00f9 o meno maggiore, un certo grado di potest\u00e0 decisionale dall\u2019operatore umano.<\/p>\n\n\n\n
Il considerando n. 9<\/h4>\n\n\n\n
Ai fini del presente regolamento la nozione di spazio accessibile al pubblico dovrebbe essere intesa come riferita a qualsiasi luogo fisico accessibile al pubblico, a prescindere dal fatto che il luogo in questione sia di propriet\u00e0 pubblica o privata. La nozione non contempla pertanto i luoghi di natura privata, quali abitazioni, circoli privati, uffici, magazzini e fabbriche, che non sono di norma accessibili a terzi, comprese le autorit\u00e0 di contrasto, a meno che tali soggetti non siano stati specificamente invitati o autorizzati. Non sono del pari contemplati gli spazi online, dato che non sono luoghi fisici. Il semplice fatto che possano applicarsi determinate condizioni di accesso a uno spazio specifico, quali biglietti d’ingresso o limiti di et\u00e0, non significa tuttavia che lo spazio non sia accessibile al pubblico ai sensi del presente regolamento. Di conseguenza, oltre agli spazi pubblici come le strade, le parti pertinenti degli edifici governativi e la maggior parte delle infrastrutture di trasporto, sono di norma accessibili al pubblico anche spazi quali cinema, teatri, negozi e centri commerciali. L’accessibilit\u00e0 di un determinato spazio al pubblico dovrebbe tuttavia essere determinata caso per caso, tenendo conto delle specificit\u00e0 della singola situazione presa in esame.<\/em><\/p>\n\n\n\nCirca la interazione con il mondo del lavoro, il considerando n. 9 esplicitamente dichiara che, nel contesto dell’occupazione e della protezione dei lavoratori, il regolamento non dovrebbe incidere sulla normativa dell’Unione in materia di politica sociale n\u00e9 sulla normativa nazionale in materia di lavoro, in conformit\u00e0 del diritto dell’Unione, per quanto riguarda le condizioni di impiego e le condizio<\/p>\n\n\n\n
ni di lavoro, comprese la salute e la sicurezza sul luogo di lavoro e il rapporto tra datori di lavoro e lavoratori, lasciando impregiudicate le disposizioni volte a migliorare le condizioni di lavoro nel lavoro mediante piattaforme digitali.<\/p>\n\n\n\n
In ogni caso il regolamento non osta a che l’Unione o gli Stati membri mantengano o introducano disposizioni legislative, regolamentari o amministrative pi\u00f9 favorevoli ai lavoratori in termini di tutela dei loro diritti in relazione all’uso dei sistemi di IA da parte dei datori di lavoro, o incoraggino o consentano l’applicazione di contratti collettivi pi\u00f9 favorevoli ai lavoratori<\/p>\n\n\n\n
I sistemi ad alto rischio<\/h3>\n\n\n\n
I sistemi di intelligenza artificiale (IA) impiegati nel settore occupazionale, specialmente per processi quali l’assunzione, la selezione del personale, le decisioni relative alle condizioni di lavoro, la promozione, la terminazione dei rapporti di lavoro, l’attribuzione di compiti basati su comportamenti o caratteristiche personali, e il monitoraggio o la valutazione dei dipendenti, sono identificati come sistemi ad alto rischio. <\/p>\n\n\n\n
Questa classificazione deriva dal potenziale impatto significativo che tali sistemi possono avere sulle prospettive professionali e sul benessere dei lavoratori, nonch\u00e9 sui loro diritti.<\/p>\n\n\n\n
Durante il processo di assunzione e nelle pratiche di valutazione e promozione, esiste il rischio che questi sistemi perpetuino forme di discriminazione storica, ad esempio nei confronti di donne, anziani, persone con disabilit\u00e0, individui di certe origini razziali o etniche, o persone con specifici orientamenti sessuali. Inoltre, l’utilizzo di IA per monitorare le prestazioni e il comportamento dei lavoratori potrebbe ledere i loro diritti fondamentali alla protezione dei dati e alla privacy.<\/p>\n\n\n\n
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale (IA) nella selezione del personale presenta diverse opportunit\u00e0, come l’efficienza e l’accuratezza nel processo di reclutamento, ma comporta anche alcuni rischi significativi che necessitano di attenzione e gestione. <\/p>\n\n\n\n
Di seguito sono elencati i principali rischi associati all’impiego dell’IA in questo contesto:<\/p>\n\n\n\n
\n- Bias e discriminazione<\/strong>: Uno dei rischi pi\u00f9 evidenti \u00e8 l’introduzione di bias nei processi di selezione. Gli algoritmi di IA possono perpetuare o addirittura amplificare pregiudizi esistenti se vengono addestrati su set di dati che contengono discriminazioni storiche o culturali Questo pu\u00f2 portare a decisioni di assunzione ingiuste e discriminare candidati basandosi su genere, etnia, et\u00e0 o altre caratteristiche personali.<\/li>\n\n\n\n
- Assenza di flessibilit\u00e0<\/strong>: L’IA potrebbe non essere in grado di valutare adeguatamente le qualit\u00e0 umane e le competenze trasversali che sono cruciali in molti ruoli lavorativi. La rigidit\u00e0 degli algoritmi pu\u00f2 portare all’esclusione di candidati potenzialmente validi che non corrispondono esattamente ai criteri predefiniti<\/li>\n\n\n\n
- Perdita del tocco umano<\/strong>: La selezione del personale \u00e8 un processo che beneficia significativamente dell’interazione umana, in particolare quando si tratta di valutare le soft skills, la cultura aziendale e la compatibilit\u00e0 tra candidato e team. Affidarsi eccessivamente all’IA pu\u00f2 ridurre queste valutazioni qualitative, compromettendo la costruzione di relazioni di fiducia e di team coesi.<\/li>\n\n\n\n
- Trasparenza e accountability<\/strong>: Spesso, gli algoritmi di IA sono considerati “scatole nere”, il che significa che i processi decisionali interni non sono facilmente comprensibili n\u00e9 da chi li utilizza n\u00e9 dai candidati. Questo solleva questioni di trasparenza e responsabilit\u00e0, rendendo difficile per i candidati contestare o comprendere le decisioni di selezione.<\/li>\n\n\n\n
- Privacy e sicurezza dei dati<\/strong>: L’uso dell’IA nel reclutamento richiede la raccolta, l’analisi e la conservazione di grandi quantit\u00e0 di dati personali. Ci\u00f2 solleva preoccupazioni significative riguardo alla privacy dei candidati e alla sicurezza dei loro dati, soprattutto se le misure di protezione non sono adeguatamente implementate.<\/li>\n\n\n\n
- Dipendenza dalla tecnologia<\/strong>: Un’eccessiva affidabilit\u00e0 sull’IA pu\u00f2 portare le aziende a diventare dipendenti da queste tecnologie, riducendo la capacit\u00e0 di valutazione e decisione autonoma dei recruiter e potenzialmente ignorando soluzioni innovative o alternative<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Per mitigare questi rischi, \u00e8 fondamentale adottare un approccio bilanciato che integri l’IA con il giudizio umano, garantire la diversit\u00e0 e l’equit\u00e0 nei set di dati utilizzati per addestrare gli algoritmi, mantenere trasparenza e accountability nei processi decisionali e assicurare la protezione dei dati personali dei candidati.<\/p>\n\n\n\n
Il considerando 72 del Regolamento <\/h3>\n\n\n\n
Gli obiettivi degli spazi di sperimentazione normativa dovrebbero essere la promozione dell’innovazione in materia di IA, mediante la creazione di un ambiente controllato di sperimentazione e prova nella fase di sviluppo e pre-commercializzazione al fine di garantire la conformit\u00e0 dei sistemi di IA innovativi al presente regolamento e ad altre normative pertinenti dell’Unione e degli Stati membri, e il rafforzamento della certezza del diritto per gli innovatori e della sorveglianza e della comprensione da parte delle autorit\u00e0 competenti delle opportunit\u00e0, dei rischi emergenti e degli impatti dell’uso dell’IA, nonch\u00e9 l’accelerazione dell’accesso ai mercati, anche mediante l’eliminazione degli ostacoli per le piccole e medie imprese (PMI) e le start-up. Al fine di garantire un’attuazione uniforme in tutta l’Unione ed economie di scala, \u00e8 opportuno stabilire regole comuni per l’attuazione degli spazi di sperimentazione normativa e un quadro per la cooperazione tra le autorit\u00e0 competenti coinvolte nel controllo degli spazi di sperimentazione. <\/em><\/p>\n\n\n\nIl presente regolamento dovrebbe fornire la base giuridica per l’utilizzo dei dati personali raccolti per altre finalit\u00e0 ai fini dello sviluppo di determinati sistemi di IA di interesse pubblico nell’ambito dello spazio di sperimentazione normativa per l’IA, in linea con l’articolo\u00a06, paragrafo\u00a04, del regolamento (UE) 2016\/679, e con l’articolo\u00a06 del regolamento (UE) 2018\/1725, e fatto salvo l’articolo\u00a04, paragrafo\u00a02, della direttiva (UE) 2016\/680. I partecipanti allo spazio di sperimentazione dovrebbero fornire garanzie adeguate e cooperare con le autorit\u00e0 competenti, anche seguendo i loro orientamenti e agendo rapidamente e in buona fede per attenuare eventuali rischi elevati per la sicurezza e i diritti fondamentali che possono emergere durante lo sviluppo e la sperimentazione nello spazio sopraindicato. \u00c8 opportuno che le autorit\u00e0 competenti, nel decidere se infliggere una sanzione amministrativa pecuniaria a norma dell’articolo\u00a083, paragrafo\u00a02, del regolamento 2016\/679 e dell’articolo\u00a057 della direttiva 2016\/680, tengano conto della condotta dei partecipanti allo spazio di sperimentazione.<\/em><\/p>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
Il considerando 72 del regolamento sottolinea l’importanza della trasparenza per i sistemi di IA ad alto rischio, prima che questi siano lanciati sul mercato o diventino operativi. \u00c8 essenziale che i deployer, inclusi i datori di lavoro, possano comprendere come funzionano questi sistemi, valutarne l’efficacia, e conoscere i loro punti di forza e limiti. Questi sistemi dovrebbero inoltre essere forniti con istruzioni dettagliate per l’uso.<\/p>\n\n\n\n
Per garantire la trasparenza e la responsabilit\u00e0, il considerando evidenzia che i sistemi di IA ad alto rischio dovrebbero tecnicamente supportare la registrazione automatica degli eventi attraverso log per tutto il ciclo di vita del sistema. Questo approccio mira a facilitare l’adempimento degli obblighi da parte dei deployer e a rafforzare la fiducia nell’uso etico dell’IA nel contesto lavorativo.<\/p>\n\n\n\n
Il considerando n. 36 – 38<\/h3>\n\n\n\n
“sistema di identificazione biometrica remota”: un sistema di IA finalizzato all’identificazione a distanza di persone fisiche mediante il confronto dei dati biometrici di una persona con i dati biometrici contenuti in una banca dati di riferimento, e senza che l’utente del sistema di IA sappia in anticipo se la persona sar\u00e0 presente e pu\u00f2 essere identificata;<\/em><\/p>\n\n\n\nsistema di identificazione biometrica remota “in tempo reale””: un sistema di identificazione biometrica remota in cui il rilevamento dei dati biometrici, il confronto e l’identificazione avvengono senza ritardi significativi. Sono incluse non solo le identificazioni istantanee, ma anche quelle che avvengono con brevi ritardi limitati al fine di evitare l’elusione della normativa;<\/em><\/p>\n\n\n\nsistema di identificazione biometrica remota “a posteriori””: un sistema di identificazione biometrica remota diverso da un sistema di identificazione biometrica remota “in tempo reale”;<\/em><\/p>\n\n\n\nIl considerando definisce la nozione di “identificazione biometrica” come il riconoscimento automatico di caratteristiche fisiche, fisiologiche e comportamentali di una persona, quali il volto, il movimento degli occhi, la forma del corpo, la voce, la prosodia, l’andatura, la postura, la frequenza cardiaca, la pressione sanguigna, l’odore, la pressione esercitata sui tasti, allo scopo di determinare l’identit\u00e0 di una persona confrontando i suoi dati biometrici con quelli di altri individui memorizzati in una banca dati di riferimento, indipendentemente dal fatto che la persona abbia fornito il proprio consenso.<\/p>\n\n\n\n
Nel caso dei sistemi “in tempo reale”, il rilevamento dei dati biometrici, il confronto e l’identificazione avvengono tutti istantaneamente, quasi istantaneamente o in ogni caso senza ritardi significativi. <\/p>\n\n\n\n
Sono esclusi i sistemi di IA destinati a essere utilizzati per la verifica biometrica, che include l’autenticazione, la cui unica finalit\u00e0 \u00e8 confermare che una determinata persona fisica \u00e8 la persona che dice di essere e confermare l’identit\u00e0 di una persona fisica al solo scopo di accedere a un servizio, sbloccare un dispositivo o disporre dell’accesso di sicurezza a locali (si pensi ai sistemi di rilevazione delle presenze basati sul riconoscimento facciale). <\/p>\n\n\n\n
Il considerando 35<\/h3>\n\n\n\n
definisce la nozione di “categorizzazione biometrica” come l’assegnazione di persone fisiche a categorie specifiche sulla base dei loro dati biometrici. Per “sistema di riconoscimento delle emozioni” si intende invece un sistema di IA finalizzato identificare o inferire emozioni o intenzioni di persone fisiche, sulla base dei loro dati biometrici.<\/em><\/p>\n\n\n\nSecondo il regolamento dovrebbe essere proibito l’uso di sistemi di categorizzazione biometrica che si basano sui dati biometrici degli individui, come il volto o le impronte digitali, per fare deduzioni o inferenze riguardanti le loro opinioni politiche o l’appartenenza sindacale. <\/p>\n\n\n\n
Questa misura \u00e8 giustificata dal potenziale squilibrio di potere nel contesto lavorativo e dalla natura invasiva di tali sistemi, che potrebbero portare a trattamenti ingiusti o discriminatori verso specifici individui o gruppi. <\/p>\n\n\n\n
Di conseguenza, \u00e8 considerato necessario vietare la commercializzazione, l’attivazione o l’uso di sistemi di intelligenza artificiale destinati a rilevare lo stato emotivo delle persone in ambienti lavorativi ed educativi, come indicato nel considerando 44.<\/p>\n\n\n\n
Il regolamento lascia impregiudicati gli obblighi dei datori di lavoro di informare o di informare e consultare i lavoratori o i loro rappresentanti a norma del diritto e delle prassi dell’Unione o nazionali, compresa la direttiva 2002\/14\/CE del Parlamento europeo e del Consiglio che istituisce un quadro generale relativo all’informazione e alla consultazione dei lavoratori, in merito alle decisioni di mettere in servizio o utilizzare sistemi di IA. <\/p>\n\n\n\n
Rimane necessario garantire che i lavoratori e i loro rappresentanti siano informati in merito alla diffusione programmata dei sistemi di IA ad alto rischio sul luogo di lavoro, qualora non siano soddisfatte le condizioni per tali obblighi di informazione o di informazione e consultazione previsti da altri strumenti giuridici. Inoltre, tale diritto di informazione \u00e8 accessorio e necessario rispetto all’obiettivo di tutelare i diritti fondamentali alla base del regolamento. \u00c8 pertanto opportuno prevedere un obbligo di informazione con tale finalit\u00e0, lasciando impregiudicati i diritti esistenti dei lavoratori.<\/p>\n\n\n\n
Il pericolo burocratico<\/h3>\n\n\n\n
Il \u201cpericolo burocratico\u201d connesso ad una eccessiva regolamentazione basata su rigide classi di rischio, scarsamente dinamica e adattativa, che rischia di diventare rapidamente obsoleta a fronte dei prevedibili sviluppi delle macchine di intelligenza artificiale, \u00e8 stato sollevato da pi\u00f9 parti. <\/p>\n\n\n\n
\u201cquali sono le conseguenze dell’utilizzo di standard per regolamentare una tecnologia che non \u00e8 abbastanza matura? Le PMI potrebbero essere riluttanti a investire tempo e risorse nella partecipazione alla definizione di standard per prodotti e servizi ancora in fase di sviluppo. La partecipazione delle PMI negli organismi di standardizzazione non \u00e8 generalmente rappresentativa della loro percentuale nell’economia.\u201d. <\/p>\n\n\n\n
Con l\u2019ulteriore rischio che \u201cdelegando i dettagli e la definizione delle regole alle organizzazioni di standardizzazione, le grandi aziende e la ricerca organizzazioni di standardizzazione, le grandi aziende e le organizzazioni di ricerca hanno l’opportunit\u00e0 di stabilire gli standard e di dominare le nuove tecnologie e i mercati, senza lasciare spazio alle PMI digitali\u201d<\/p>\n\n\n\n
Il problema legato alla definizione di AI<\/h3>\n\n\n\n
“sistema di intelligenza artificiale” (sistema di IA): un software sviluppato con una o pi\u00f9 delle tecniche e degli approcci elencati nell’allegato I, che pu\u00f2, per una determinata serie di obiettivi definiti dall’uomo, generare output quali contenuti, previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano gli ambienti con cui interagiscono;<\/em><\/p>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
Anche la definizione di Intelligenza Artificiale (IA) adottata dall’AIA \u00e8 stata oggetto di critiche. L<\/p>\n\n\n\n
Questa definizione \u00e8 stata criticata per essere troppo generica e sostanzialmente assimilabile a quella di software, piuttosto che specificamente riferita all’Intelligenza Artificiale.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Si noti come nella definizione adottata nel testo originario dell\u2019AIA fosse presente un rinvio a tecniche ed approcci elencati in un apposito Allegato, ma tale rinvio, potenzialmente soggetto a continue revisioni, rischiava di generare incertezza, soprattutto per alcuni sistemi non qualificabili come sistemi di IA pur derivando, dal loro utilizzo, un impatto negativo sui diritti fondamentali.<\/p>\n\n\n\n
Resta tuttavia la critica secondo cui, nonostante i tentativi di essere \u201cneutrali dal punto di vista tecnologico e il pi\u00f9 possibile a prova di futuro\u201d, la definizione proposta di IA rimane collegata al software, tralasciando potenziali sviluppi futuri dell\u2019IA. <\/p>\n\n\n\n
Non mancano Autori che, viceversa, ritengono che l’ambito di applicazione dei “sistemi di IA” sia eccessivamente ampio, il che potrebbe portare all’incertezza giuridica per gli sviluppatori, gli operatori e gli utenti dei sistemi di IA e ad un eccesso di regolamentazione.<\/p>\n\n\n\n
Le ulteriori perplessit\u00e0<\/h3>\n\n\n\n
Una criticit\u00e0 piuttosto rilevante riguarda la constatazione che le regole sulle pratiche vietate e ad alto rischio possono rivelarsi inefficaci, perch\u00e9 affidate essenzialmente alla autovalutazione del rischio da parte del fornitore. <\/p>\n\n\n\n
Manca, inoltre, una autorit\u00e0 indipendente sovranazionale che garantisca una applicazione uniforme delle regole. Il Regolamento prevede che gli Stati membri designino una o pi\u00f9 autorit\u00e0 competenti, tra cui un’autorit\u00e0 nazionale di vigilanza, incaricate di sorvegliare l’applicazione e l’attuazione del regolamento, proponendo tuttavia di istituire un comitato europeo per l’intelligenza artificiale (composto da rappresentanti degli Stati membri e della Commissione) a livello della Ue. <\/p>\n\n\n\n
Tuttavia, sebbene tale comitato miri a facilitare l’attuazione armonizzata dell’AIA, la proposta non gli conferisce alcun potere in merito all’attuazione. <\/p>\n\n\n\n
Lo scopo principale di tale comitato \u00e8 quello di emettere pareri e raccomandazioni sull’attuazione dell’AIA. Infine manca nell\u2019AIA una puntuale definizione dei diritti individuali. Sebbene il regolamento sia inteso a proteggere i diritti fondamentali, manca di mezzi attraverso i quali gli individui possano chiedere un risarcimento per una violazione del regolamento.<\/p>\n\n\n\n
AI e il problema occupazionale<\/h3>\n\n\n\n
L’avvento dell’Intelligenza Artificiale (IA) non porter\u00e0 alla scomparsa dei posti di lavoro, bens\u00ec aprir\u00e0 nuove opportunit\u00e0 grazie alle tecnologie emergenti, senza costringere a una scelta tra umani e macchine. Entro il 2030, ci aspettiamo una trasformazione nella domanda di lavoro, con un incremento delle posizioni tecniche e specializzate, mantenendo comunque una tendenza generale alla crescita occupazionale in Italia.<\/p>\n\n\n\n
Prospettive sull’IA e il futuro del lavoro<\/h3>\n\n\n\n
Una ricerca condotta da EY, ManpowerGroup e Sanoma prevede che la richiesta di lavoro continuer\u00e0 ad espandersi nei prossimi anni. Tuttavia, questa crescita non sar\u00e0 costante per tutto il decennio. A partire dal 2024, si prevede un rallentamento, che diventer\u00e0 pi\u00f9 marcato dal 2027, a causa dell’integrazione sempre pi\u00f9 diffusa dell’IA generativa e della robotica avanzata nelle imprese.<\/p>\n\n\n\n
L’IA influenzer\u00e0 significativamente la domanda di lavoro, riducendo soprattutto la necessit\u00e0 di figure professionali di media qualifica, come tecnici e operatori logistici. L’effetto varier\u00e0 a seconda dei settori, con alcuni che vedranno una crescita della domanda lavorativa grazie all’IA, come i servizi digitali e le telecomunicazioni, mentre altri, come il settore bancario, continueranno a subire una ristrutturazione della forza lavoro.<\/p>\n\n\n\n
Evoluzione delle competenze nel mercato del lavoro<\/h3>\n\n\n\n
Questi cambiamenti richiederanno un aggiornamento delle competenze richieste, con un aumento della diversit\u00e0 nelle abilit\u00e0 per le professioni tecniche e un approfondimento della specializzazione in altre aree. Sar\u00e0 inoltre essenziale per oltre il 60% dei lavoratori possedere conoscenze legate alla sostenibilit\u00e0, per aiutare le aziende a ridurre il proprio impatto ambientale.<\/p>\n\n\n\n
Strategie per bilanciare domanda e offerta di lavoro<\/h3>\n\n\n\n
Per affrontare i potenziali squilibri tra domanda e offerta di lavoro, sar\u00e0 cruciale un intervento coordinato tra imprese, sistema educativo e policy maker. Circa il 75% delle professioni richieder\u00e0 un’azione mirata, sia per gestire un eccesso di lavoratori in ruoli in declino sia per favorire la riqualificazione in ambiti in crescita.<\/p>\n\n\n\n
L’articolo originale mette in luce come l’IA non debba essere vista come una minaccia all’occupazione, ma piuttosto come un motore di cambiamento e innovazione. La formazione e l’aggiornamento delle competenze saranno fondamentali per navigare con successo in questo nuovo panorama lavorativo, sottolineando l’importanza di adattarsi e crescere insieme alle nuove tecnologie.<\/p>\n\n\n\n
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Nel 2024, una delle competenze lavorative pi\u00f9 ambite potrebbe essere qualcosa che non consideravi importante solo due anni fa. \u00c8 il momento di aggiornare le tue conoscenze in modellazione con intelligenza artificiale generativa, un campo che sta guadagnando rapidamente terreno.<\/p>\n\n\n\n
La piattaforma per freelance Upwork ha svelato, attraverso una ricerca, le competenze pi\u00f9 richieste per il 2024, evidenziando come alcuni ambiti di competenza abbiano guadagnato popolarit\u00e0 inaspettatamente. Secondo Upwork, la scienza e l’analisi dei dati si sono rivelate le aree di lavoro in pi\u00f9 rapida crescita. Per chi aspira a eccellere in questo settore o desidera ampliare le proprie opportunit\u00e0 professionali, ecco un elenco da tenere a mente:<\/p>\n\n\n\n
LE 10 COMPETENZE TOP PER LA SCIENZA E L’ANALISI DEI DATI<\/h3>\n\n\n\n\n- Analisi dei dati<\/li>\n\n\n\n
- Apprendimento automatico<\/li>\n\n\n\n
- Visualizzazione dei dati<\/li>\n\n\n\n
- Estrazione di dati<\/li>\n\n\n\n
- Ingegneria dei dati<\/li>\n\n\n\n
- Elaborazione dei dati<\/li>\n\n\n\n
- Estrazione di dati<\/li>\n\n\n\n
- Sperimentazione e test<\/li>\n\n\n\n
- Apprendimento profondo<\/li>\n\n\n\n
- Modellazione con intelligenza artificiale generativa<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Particolarmente degna di nota \u00e8 l’ultima competenza elencata: la modellazione con intelligenza artificiale generativa, che implica la capacit\u00e0 di sviluppare e formare i modelli alla base degli strumenti di IA generativa, come i chatbot. Questa abilit\u00e0, pur figurando all’ultimo posto, rappresenta la competenza in pi\u00f9 rapida ascesa nel campo della scienza e dell’analisi dei dati:<\/p>\n\n\n\n
COMPETENZE IN CRESCITA RAPIDA NELLA SCIENZA E NELL’ANALISI DEI DATI<\/h3>\n\n\n\n\n- Modellazione con intelligenza artificiale generativa<\/li>\n\n\n\n
- Apprendimento automatico<\/li>\n\n\n\n
- Analisi dei dati<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Sebbene la modellazione IA generativa sia una competenza gi\u00e0 nota ai data scientist, non aveva ricevuto un riconoscimento esplicito su Upwork fino al 2022. Tuttavia, con l’emergere di ChatGPT e altri strumenti di IA generativa rivoluzionari, la richiesta per questa abilit\u00e0 sta crescendo a ritmi impressionanti.<\/p>\n\n\n\n
Upwork ha anche rivelato che nel solo quarto trimestre del 2023, la sotto-categoria AI e apprendimento automatico ha visto un incremento del 70% su base annua.<\/p>\n\n\n\n
Per una panoramica pi\u00f9 dettagliata delle competenze pi\u00f9 richieste in vari settori, \u00e8 possibile consultare gli elenchi di Upwork. I risultati sono stati ottenuti analizzando i dati relativi alle competenze dei freelance statunitensi raccolti dal 1\u00b0 gennaio al 31 dicembre 2023.<\/p>\n\n\n\n
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Entro il 2030, secondo il McKinsey Global Survey, circa il 14% della forza lavoro globale dovr\u00e0 affrontare un cambiamento di occupazione o l’acquisizione di nuove competenze a causa delle trasformazioni indotte dall’avanzamento tecnologico. Il sondaggio evidenzia inoltre che l’87% dei lavoratori dovr\u00e0 colmare delle carenze nelle proprie competenze.<\/p>\n\n\n\n
Il World Economic Forum (WEF) ha osservato che nel 2023 l’arrivo dell’ultima ondata di innovazioni digitali, in particolare legate all’intelligenza artificiale generativa, ha rivoluzionato il panorama lavorativo senza per\u00f2 incidere significativamente sul tenore di vita e sulla crescita della produttivit\u00e0. Nonostante l’adozione di politiche da parte di molti paesi, inclusi quelli in via di sviluppo, per promuovere l’utilizzo dell’IA, le tensioni geopolitiche attuali prevedono un’intensificazione delle barriere al trasferimento tecnologico, aggravate anche dalla diffusa mancanza di competenze.<\/p>\n\n\n\n
Le iniziative di re-skilling, necessarie per adattarsi a queste trasformazioni, richiedono notevoli risorse, che sono state in gran parte compromesse dalla pandemia, anche nelle economie pi\u00f9 avanzate. Questo scenario sottolinea l’importanza di investire in programmi di formazione e aggiornamento professionale per preparare la forza lavoro alle sfide future.<\/p>\n\n\n\n
Skill gap (la discrepanza tra le competenze richieste dal mercato del lavoro e quelle possedute dai lavoratori) e skill shortage (la carenza di professionisti qualificati disponibili sul mercato) emergono come i principali ostacoli all’adozione di tecnologie innovative e avanzate. Queste tecnologie sono considerate un fattore cruciale per la trasformazione aziendale nei prossimi cinque anni dall’85% delle organizzazioni intervistate nel Future of Jobs Report del World Economic Forum (WEF). Secondo il report, pi\u00f9 della met\u00e0 delle imprese prevede che questi cambiamenti porteranno a un incremento dell’occupazione, mentre per circa un quarto si tradurranno in una riduzione dei posti di lavoro. In termini netti, si prevede una diminuzione dell’2% degli attuali posti di lavoro, principalmente a causa dell’adozione dell’intelligenza artificiale, che quasi il 75% delle aziende intervistate prevede di implementare entro il 2027.<\/p>\n\n\n\n
Le aziende stimano che il 44% delle competenze necessarie subir\u00e0 cambiamenti significativi nei prossimi cinque anni, evidenziando un aumento dell’importanza delle competenze cognitive per affrontare problemi complessi sul lavoro. Il pensiero creativo e analitico guidano la lista, seguiti dalla competenza tecnologica. Altre abilit\u00e0 in rapida crescita includono il pensiero sistemico, l’intelligenza artificiale, i big data, la gestione dei talenti, l’orientamento al servizio e il customer care. Per soddisfare questi nuovi requisiti, sei lavoratori su dieci necessiteranno di formazione entro il 2027.<\/p>\n\n\n\n
In questo contesto di trasformazione, investire nella formazione per diventare specialisti in intelligenza artificiale e machine learning rappresenta una scelta strategica, considerando che la domanda per queste professionalit\u00e0 \u00e8 prevista crescere del 40% entro il 2027, secondo il rapporto WEF. Anche le competenze analitiche, come quelle di un analista di business intelligence, di sicurezza informatica o di dati, saranno particolarmente ricercate nel settore IT.<\/p>\n\n\n\n
I prossimi trend<\/h3>\n\n\n\n
Nel contesto attuale e nei prossimi cinque anni, le organizzazioni dovranno navigare attraverso diverse tendenze significative, come identificato da Gartner. Ecco i 9 principali trend che influenzeranno il futuro del lavoro:<\/p>\n\n\n\n
\n- Crisi del Costo del Lavoro<\/strong>: Si prevede un punto di rottura dovuto al conflitto tra i lavoratori, che hanno riconosciuto i benefici dello smart working, inclusi quelli economici, e le aziende che desiderano riportarli fisicamente in ufficio.<\/li>\n\n\n\n
- Settimana Lavorativa di Quattro Giorni<\/strong>: Questa modalit\u00e0 diventa sempre pi\u00f9 comune come risposta alle aspettative di flessibilit\u00e0 dei dipendenti e come strategia per attrarre talenti.<\/li>\n\n\n\n
- Rimodellamento del Lavoro attraverso l’Intelligenza Artificiale<\/strong>: L’AI, in particolare quella generativa, sta creando nuove opportunit\u00e0 lavorative e permettendo alle aziende di accelerare l’acquisizione di nuove competenze.<\/li>\n\n\n\n
- Costi e Lezioni dagli Esperimenti con l’AI Generativa<\/strong>: Nonostante i benefici, l’adozione dell’AI generativa comporter\u00e0 per le organizzazioni sfide impegnative e costi significativi.<\/li>\n\n\n\n
- Gestione dei Conflitti dei Dipendenti<\/strong>: Diventa una competenza cruciale per i manager, che dovranno imparare a gestire e valorizzare le differenze piuttosto che sopprimerle.<\/li>\n\n\n\n
- Persistenza della DEI (Diversit\u00e0, Equit\u00e0 e Inclusione)<\/strong>: Questi principi non solo resteranno rilevanti, ma diventeranno la norma nel modo di lavorare.<\/li>\n\n\n\n
- Valore delle Competenze rispetto ai Titoli di Studio<\/strong>: I titoli accademici perderanno parte del loro peso a favore delle credenziali alternative e delle competenze pratiche.<\/li>\n\n\n\n
- Evoluzione degli Stereotipi di Carriera<\/strong>: I cambiamenti nel lavoro e l’aumento dell’et\u00e0 pensionabile, insieme alle pause di met\u00e0 carriera e ai cambiamenti settoriali, favoriranno la nascita di percorsi professionali non tradizionali.<\/li>\n\n\n\n
- Protezione dal Cambiamento Climatico come Beneficio Lavorativo<\/strong>: La richiesta di misure di protezione dal cambiamento climatico diventer\u00e0 un beneficio sempre pi\u00f9 richiesto dai dipendenti.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Questi trend sottolineano l’importanza per le organizzazioni di adattarsi rapidamente e di essere pronte ad affrontare le sfide future, rimanendo al contempo sensibili alle esigenze e alle aspettative dei loro dipendenti.<\/p>\n\n\n\n
Quali iniziative di re-skilling?<\/h2>\n\n\n\n
Il re-skilling o la formazione di nuove figure professionali per far fronte a questi cambiamenti epocali richiedono interventi lungimiranti e globali per riuscire a produrre risultati rilevanti. Le due iniziative che di seguito indichiamo hanno queste ambizioni. Si tratta di verificare se riusciranno a produrre i risultati attesi superando gli ostacoli di tipo demografico, economico, di disallineamento fra tempi di formazione e richieste del mercato.<\/p>\n\n\n\n
La Commissione Europea ha lanciato nel 2023 l\u2019Anno europeo delle competenze, chiedendo agli Stati membri di dare priorit\u00e0 agli investimenti nell\u2019istruzione e nelle competenze digitali per adattarsi al panorama digitale in rapida evoluzione. L\u2019UE ha fissato obiettivi digitali ambiziosi, puntando a migliorare le competenze digitali di almeno l\u201980% delle persone di et\u00e0 compresa tra 16 e 74 anni e a disporre di 20 milioni di specialisti ICT entro il 2030. Tuttavia, l\u2019ultimo rapporto DESI rivela che, senza cambiamenti significativi, gli obiettivi saranno raggiunti solo per il 59% della popolazione e il numero di specialisti ICT non potr\u00e0 superare i 12 milioni.<\/p>\n\n\n\n
Il WEF ha messo a punto la piattaforma Reskilling Revolution, rete di comunit\u00e0 multistakeholder di oltre 370 organizzazioni, fra cui 34 ministri impegnati in 17 paesi, che vede fra i fondatori aziende come LinkedIn, PwC, Salesforce e la partecipazione, in un secondo round, di IBM e Sap. L\u2019iniziativa prevede di raggiungere, entro il 2030, oltre 600 milioni di persone in tutto il mondo con l\u2019ambizioso programma di fornire alla forza lavoro globale le competenze necessarie per rendere le loro carriere a prova di futuro, fornendo sia competenze tecnologiche e digitali sia i soft skill pi\u00f9 richiesti.<\/p>\n\n\n\n
Se si guarda oltre i 5 anni, il rapido progresso della tecnologia ci sta spingendo verso un\u2019economia della post-conoscenza, dove le competenze rappresenteranno la nuova ricchezza e i confini fra capacit\u00e0 umane e strumenti intelligenti saranno sempre pi\u00f9 labili. Siamo pronti?<\/p>\n\n\n\n
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Il nuovo regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale Il 13 marzo 2024, il Parlamento europeo ha dato il via definitiva al Regolamento sull’Intelligenza Artificiale, meglio conosciuto come Artificial Intelligence Act (AIA), segnando un primato mondiale nella legislazione specifica per l’IA. Tale regolamento emerge in un periodo in cui l’Unione Europea ha optato per abbandonare un approccio di […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":6615,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[44,43,1],"tags":[608,611,609,606,612,607,610],"class_list":["post-6598","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-diritto-rovescio","category-il-caffe-del-mattino","category-non-categorizzato","tag-artificial-intelligence-act-aia","tag-ia-e-diritti-umani","tag-innovazione-tecnologica","tag-intelligenza-artificiale-ia","tag-modelli-di-ia-generale-gpai","tag-regolamento-europeo-sullintelligenza-artificiale","tag-sicurezza-dellia"],"yoast_head":"\n
IA e futuro del lavoro: come l'Intelligenza Artificiale rimodeller\u00e0 le professioni con il nuovo regolamento europeo - PB Consulting<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Esplora l'impatto rivoluzionario dell'Intelligenza Artificiale (IA) sul mondo del lavoro con il nostro approfondimento sul nuovo Regolamento Europeo sull'IA. Scopri come l'Artificial Intelligence Act (AIA) sta definendo le norme per un utilizzo sicuro ed etico dell'IA, garantendo innovazione e rispetto dei diritti umani. 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