Verso quale futuro sono rivolte le molteplici facce del lavoro, mentre le tecnologie digitali lo scuotono? Tre sono le sfide da affrontare. La prima riguarda le diverse competenze da acquisire richieste da quelle tecnologie. La seconda risiede nelle occupazioni poco qualificate che sono state create. L’evoluzione imprenditoriale del lavoro è la terza sfida. Vincerle vuol dire indirizzare l’evoluzione della tecnologia non verso la sostituzione delle persone, ma per collegarle tra loro in modi completamente nuovi.
Tutto comincia con un atto d’intelligenza: così scriveva Carlo Cattaneo, fondatore della prestigiosa rivista Il Politecnico, a proposito del lavoro. È la natura dell’intelligenza che indica i percorsi del lavoro. La sua esplorazione, osserva la Docente d’informatica alla Portland State University, Melanie Mitchell, nel suo libro Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans (Farrar, Straus, and Giroux, New York, 2019) richiede l’interdisciplinarietà, non le reti e le raccolte di dati sempre più estese e grandi. Una volta abbattute le barriere tra due o più discipline, è l’approccio olistico della transdisciplinarietà il passaggio successivo.
Towards which future are the many faces of work aimed while digital technologies shake it? There are three challenges to face. The first concerns the different skills required by those technologies and the second lies in the low-skilled jobs that have been created. The entrepreneurial evolution of work is the third challenge. Winning them means directing the evolution of technology not towards replacing people but toward connecting them in entirely new ways.
It all begins with an act of intelligence: this is what Carlo Cattaneo, founder of the prestigious magazine Il Politecnico, wrote about work. It is the nature of intelligence that indicates the paths of work. Its exploration, observes computer science professor at Portland State University, Melanie Mitchell, in her book Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans (Farrar, Straus, and Giroux, New York, 2019), requires interdisciplinarity, not networks and increasingly large and extensive data collections. The next step is the holistic transdisciplinarity approach once the barriers between two or more disciplines have been broken down.
