Con l’IA le imprese rischiano di restare senza apprendisti

Per tre mesi, alcuni avvocati di studi statunitensi hanno lavorato con strumenti IA (Intelligenza artificiale), altri senza. A trarre il maggior beneficio sono stati i più giovani, la cui qualità del lavoro - valutata alla cieca da esperti - è migliorata nettamente. Ma una volta tolto lo strumento, di quel progresso non è rimasto nulla. I colleghi più anziani, invece, hanno guadagnato meno, ma ne hanno conservato di più. L’esperimento, pubblicato dal National Bureau of Economic Research, figura nell’ultimo «Roundup» dello Swiss Finance Institute (SFI), dedicato all’IA nel settore bancario. E ne riassume bene il dilemma.

Il rapporto raccoglie il parere di cinque esperti del mondo accademico e professionale. Ne emerge un quadro a due facce: da un lato ridimensiona l’entusiasmo per una tecnologia spesso presentata come rivoluzionaria; dall’altro ne dà per scontata l’adozione e, in un settore tra i più esposti all’adozione dell’IA, vede soprattutto opportunità.

Anzitutto, l’IA in banca non è una novità. Come ricorda Markus Leippold, professore di Ingegneria finanziaria all’Università di Zurigo e ricercatore presso Google DeepMind, dai primi anni Novanta le banche hanno usato il machine learning per il calcolo del rischio di credito e il rilevamento delle frodi. Ed è proprio questo tipo di IA, osserva Norman Schürhoff, professore di Finanza all’Università di Losanna, quello che le banche usano davvero e che resta «sottoutilizzato». Nemmeno i modelli d’investimento hanno fatto un salto di qualità: a cambiare, spiega Gianluca De Nard, responsabile delle strategie sistematiche della Zürcher Kantonalbank, è soprattutto il modo di lavorare. E portare un progetto dalla fase pilota alla produzione costa caro: per Christophe Makni, responsabile di dati, automazione e IA della Banca Migros, il vero collo di bottiglia non è l’acquisto e l’adozione di nuovi strumenti, ma le persone che devono sorvegliare i processi automatizzati. Chi ha i mezzi, però, ha già cambiato scala. Nei risultati trimestrali di fine ottobre, UBS indica 608 applicazioni di IA in produzione (+81% in un anno) e oltre 1.090 in sviluppo; i suoi dipendenti usano più di 12.700 «agenti» personali e oltre 18 mila sviluppatori programmano con l’aiuto dell’IA.

Dove sta allora il valore di una banca, se l’IA rende sempre più a buon mercato raccogliere ed elaborare informazioni? Per gli esperti, nella fiducia, nelle autorizzazioni a operare, nella capacità di verificare una risposta - e nel poter attribuire a qualcuno la responsabilità quando le cose vanno male. «Più vivremo in un mondo di IA, più saremo disposti a pagare per interagire con un essere umano», sostiene Makni. Più scettico Fernando Perez-Cruz, consulente per l’innovazione della Banca dei regolamenti internazionali di Basilea: i ventenni, osserva, preferiscono spesso trattare con una macchina e il valore aggiunto del contatto umano potrebbe essere molto più ridotto fra vent’anni.

Finora, del resto, i numeri danno ragione più alla cautela che all’allarme. Stando a un recente contributo del «Financial Times» (FT), l’impatto dell’IA si vede quasi soltanto nel settore tecnologico statunitense, dove dalla fine del 2022 il valore aggiunto è cresciuto di oltre un quarto e l’occupazione è calata di circa il 10%. Nella finanza e nei servizi professionali americani la produzione è salita di circa il 15% a organici invariati; nel Regno Unito e nell’Eurozona il fenomeno è pressoché assente. Per fare alcuni esempi, Bank of America ha aumentato i ricavi di circa un quinto dal 2022 a parità di dipendenti, mentre in Visa, Accenture e Deloitte ricavi e personale sono cresciuti di pari passo. La svolta, osserva il FT, risale al 2022, quando l’IA era poco più di una chatbot e i rialzi dei tassi d’interesse, dovuti alla forte pressione inflazionistica post-Covid, raffreddavano le assunzioni.

Il segnale più netto riguarda i giovani. Nelle professioni tecnologiche, rileva ancora il FT, negli Stati Uniti, l’occupazione dei 18-24.enni è scesa di circa il 10% rispetto al 2022, mentre quella degli over 25 è cresciuta di altrettanto; nel Regno Unito il calo dei più giovani sfiora un quarto. Per contro, al di fuori del settore tecnologico e degli Stati Uniti, nelle professioni più esposte all’IA il divario quasi scompare.

Il rischio, insomma, sta più nel futuro che nel presente. Ed è ciò che preoccupa Leippold: per ridurre i costi, la via più ovvia è potenziare gli esperti che già si hanno e assumere meno neolaureati. «Questa decisione è razionale per ogni singola banca, ma dannosa per tutte», avverte. Se il settore smette di formare i giovani, «tra 15 anni gli esperti anziani semplicemente non esisteranno più». De Nard, dal canto suo, mette in guardia dal tagliare il personale esperto. Alcune aziende, anche finanziarie, lo hanno fatto e poi hanno dovuto riassumere, perché il lavoro era pieno di eccezioni di cui nessuno aveva informato la macchina. In Svizzera, dove l’apprendistato resta una delle vie d’ingresso classiche nel settore bancario, la questione tocca un intero modello formativo, non solo qualche annuncio di lavoro.

Il FT avverte però che, man mano che sempre più aziende diventano di fatto fornitori di servizi digitali, altri datori di lavoro potrebbero puntare su organici più snelli, come hanno fatto le imprese Big Tech. Su un punto, comunque, gli esperti dello SFI concordano: quando una decisione si rivela sbagliata, la responsabilità resta delle persone. Per Leippold, servono quindi «attriti» nei processi: momenti in cui una persona deve formarsi un giudizio prima che il sistema proceda. Perché, conclude, «la comodità è esattamente il modo in cui si perde il giudizio».