Per imparare a formulare una diagnosi medica sono tradizionalmente necessari anni. Anche per i professionisti di diagnostica datati, l’elaborazione di una diagnosi è spesso un processo lungo e complicato. Tuttavia, laddove è possibile digitalizzare le informazioni diagnostiche, le macchine possono contribuire ad alleviarne l’onere. Il vantaggio di un algoritmo è che può trarre conclusioni dai dati in una frazione di secondo. Inoltre, a differenza di un esperto “umano”, le competenze di machine learning (ML) possono teoricamente essere riprodotte all’infinito.
A livello globale, si stima che l’applicazione dell’intelligenza artificiale possa raddoppiare la crescita economica entro il 2035.
L’intelligenza artificiale è usata anche per risolvere complesse problematiche sociali, come il cambiamento climatico, l’assistenza sanitaria e la povertà alimentare.
In questo scenario si pensa immediatamente a una soppressione di posti di lavoro, quello cui di norma pensiamo quando si parla di automazione ma la realtà è ben diversa.
La maggior parte della rivoluzione generata dall’intelligenza artificiale si tradurrà in cambiamenti di ruoli, compiti e una diversa distribuzione del lavoro. Per esempio, il medico non sarà necessariamente sostituito da un robot. Secondo un recente studio pubblicato su PeerJ, “i sistemi basati su AI porteranno a un aumento di medici ed è improbabile che possano sostituire la tradizionale relazione medico-paziente”.
Assisteremo all’ingresso dell’intelligenza artificiale in un numero crescente di mansioni impiegatizie. Ma, come in tutte queste rivoluzioni, emergeranno nuovi lavori.
Le capacità delle macchine possono migliorare le doti umane, non limitarle. Grazie al supporto dell’intelligenza artificiale infatti sarà possibile migliorare e velocizzare i test e l’elaborazione dei dati, riducendo al minimo gli errori.
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