Roboboss: che cosa sono i capi robot e perché sono utili al micromanagement

Quest’anno oltre 3 milioni di lavoratori saranno coadivuati dai roboboss, secondo Gartner. L’intelligenza artificiale, offrendo assistenza programmatica, migliora le prestazioni o aiuta a raggiungere diversi obiettivi, proponendosi come un facilitatore per l’uomo. Certo: spariranno certe professioni legate ad attività routinarie. Ma ci sarà spazio per altre, in cui il valore dell’uomo potrà davvero fare la differenza

Pubblicato il 04 Mag 2018

roboboss

Quest’anno oltre 3 milioni di lavoratori saranno coadivuati dai roboboss, secondo Gartner. L’intelligenza artificiale, offrendo assistenza programmatica, migliora le prestazioni o aiuta a raggiungere diversi obiettivi, proponendosi come un facilitatore per l’uomo. Certo: spariranno certe professioni legate ad attività routinarie. Ma ci sarà spazio per altre, in cui il valore dell’uomo potrà davvero fare la differenza

Roboboss, o robo-boss, è un tech topic di nuovo conio che unisce la parola robot con la parola boss. Che cosa sono i roboboss? Rappresentano l’evoluzione dell’automazione più intelligente a supporto delle attività umane. Sublimando intelligenza artificiale, machine learning e deep learning, i roboboss utilizzano i big data e sistemi di analisi più evoluti per svolgere alcune attività di supporto (o di riporto). Insomma: non sono davvero dei capi, ma strumenti che lavorano e lavoreranno per noi, aiutandoci a capire più rapidamente cosa sta succedendo e cosa succederà. In che cosa sono e ci saranno sempre più utili? Nelle attività cosiddette di micromanagement.

Roboboss: la provocazione di Gartner (e la sua corretta interpretazione)

L’anno scorso Gartner pronosticava come entro quest’anno (2018), oltre 3 milioni di lavoratori a livello globale sarebbero stati controllati da un roboboss. Sfatando la paura di chi vede nei roboboss dei supervisori senz’anima, che andranno a sostituire progressivamente il lavoro dell’uomo, gli analisti hanno ribadito il ruolo e gli obiettivi di questo tipo di tecnologie. È vero che i roboboss possono prendere delle decisioni più velocemente di quanto non sia in grado di fare un essere umano. Ma sono programmi programmati dall’uomo e lo faranno se glielo lasceremo fare. La chiave di lettura dei roboboss è applicarli in tutte quelle aree in cui il supporto dell’uomo non porta un valore aggiunto. Analizzando ciò che i manager fanno ogni giorno, infatti, bot e Intelligenza Artificiale già oggi possono elaborare le informazioni per eseguire diversi compiti in autonomia. Ad esempio, validare refertazioni, individuare anomalie in alcuni processi ma anche gestire i picchi di lavoro, semplificare il lavoro delle HR alla ricerca di nuovi candidati, supportare i processi produttivi nel controllo qualità, identificare i colli di bottiglia e via dicendo. Insomma, senza sostituire le funzioni di gestione più alte, i roboboss diventeranno sempre più comuni nelle aziende.

Cosa può fare un roboboss?

La caratteristica principale (e più ovvia) di una macchina intelligente è di analizzare più rapidamente di una persona una serie di dati e di informazioni per elaborare meccanismi decisionali. Questi meccanismi sono basati su certi parametri progettati e standardizzati dall’uomo. I roboboss, dunque, non sono solo capaci di effettuare valutazioni in base a criteri progettati dall’uomo, ma possono anche prendere decisioni e assegnare compiti in base ad informazioni di cui gli esseri umani non possono tenere traccia. È la ratio umana a stabilire impostazioni e gerarchie dei roboboss, elaborando un algoritmo informatico che può analizzare le attività dei dipendenti e procedere a un confronto con il loro set di competenze per assegnare alcuni compiti e adeguare i compensi ai carichi di lavoro. Succede già oggi nelle attività dei call center, quando le chiamate vengono instradate in automatico ad un operatore competente a rispondere ad un determinato cliente di cui il sistema ha tutto lo storico. Inoltre, un roboss può misurare il tempo investito in ogni attività, richiedendo rapporti e tracciando ogni processo di un team e via dicendo, per cercare le curve di miglioramento. Per inciso, è un roboboss anche il pilota automatico degli aerei di linea.

I roboboss possono gestire in modo rapido le ferie, i cedolini e i turni di lavoro dei dipendenti. Inoltre, sono in grado di generare report prestazionali che possono modellare la produttività dei dipendenti in tempo reale. Utilizzando i big data, possono confrontare le prestazioni dei dipendenti, incrociandoli con i dati raccolti da tutto il mondo, scoprendo tendenze e correlazioni precedentemente non rilevate per fornire informazioni che oggi mancano ai revisori. Il tutto con una prospettiva imparziale, su cui i manager umani hanno dei limiti: la loro capacità di formulare valutazioni imparziali e informate rispetto alla loro forza lavoro, infatti, quasi mai risulta così completa e documentata (a dispetto dei molti dati raccolti e archiviati). Il roboboss, invece, può tracciare e analizzare i dati più dettagliati e completi. Secondo le previsioni di Gartner: “Questi gestori di macchine intelligenti esamineranno i dati derivati ​​dalle prestazioni dei lavoratori in modi nuovi grazie alla loro capacità di scoprire relazioni e correlazioni precedentemente non rilevate, testando le loro ipotesi prima di portarle in produzione”. Dalle analisi dei costi all’assegnazione del lavoro, dalla fatturazione ai fogli di presenza, i roboboss saranno progettati per elaborare tutte le informazioni legate a uno o più processi, potendo gestire velocemente molte più informazioni di una persona. Le macchine, infatti, sono maestre nella gestione dei dati, ma non sono ancora in grado di gestire le persone, con le loro variabili emotive, comportamentali, culturali e sociali.

Quali sono i limiti dei roboboss?

Il limite dei roboboss è di essere… dei roboboss. Sono sempre delle macchine, impostate per lavorare attraverso una serie di algoritmi intelligenti. Anche le soluzioni migliori, i sistemi più brillanti, non faranno dei roboboss un’equivalente dell’essere umano: saranno, sempre e comunque, strumenti. I roboboss assolvono compiti per lo più legati alla parte di gestione burocratica, operativa e/o amministrativa di ruotine, cercando più in fretta le informazioni relative a un processo, una pratica o un progetto. Questo libera le risorse umane da alcune attività ripetitive e a basso valore, permettendogli di focalizzarsi su ciò che sanno fare meglio e che porta un valore più alto. Ad esempio, le attività di team building, i programmi per il benessere dei dipendenti, la formazione supplementare e gli sforzi di comunicazione devono essere gestiti da persone, non da roboboss. Anche perché, dal punto di vista dell’autorità e del carisma, sebbene possano svolgere la maggior parte del lavoro computazionale, i roboboss non hanno la rispettabilità necessaria per comandare o ispirare le persone ad agire (cosa che invece i veri capi sanno fare). Avere per capo una macchina, infatti, non motiva le persone.

I poteri analitici dei roboboss, comunque, sono poteri forti, andando ben oltre il semplice calcolo numerico. Possono sviluppare piani aziendali basati sulle tendenze del mercato, ma anche abbattere questi piani. Man mano che vengono raccolti maggiori dati, questi piani possono diventare più approfonditi. Com’è la natura dei processi automatizzati, i roboboss impareranno dai loro errori e continueranno a funzionare sempre più agevolmente, in base a quanto più a lungo saranno operativi.

Esempi di roboboss nella sanità italiana

In Italia, ad usare dei roboboss nella sanità è l’Azienda Socio Sanitaria Territoriale (ASST) Papa Giovanni XXIII di Bergamo*.

«La sanità sta cambiando – ha spiegato Antonio Fumagalli, CIO di ASST Papa Giovanni XXIII -, mediata dall’informatica. In realtà abbiamo già da dieci anni il laboratorio per le analisi del sangue automatizzato così come è digitale il sistema di gestione delle radiografie. L’Intelligenza Artificiale è fondamentale per la Sanità: per gestire le analisi, ad esempio, utilizziamo sistemi esperti che analizzano i dati, velocizzando le refertazioni. Grazie a degli algoritmi che auto-apprendono, il responsabile con una firma digitale ratifica i risultati, procedendo con ulteriori controlli di approfondimento solo in caso di anomalie rispetto ai parametri preimpostati. Oggi sono innovativi i modi in cui utilizziamo certe tecnologie. Ad esempio, nel caso delle analisi del sangue il sistema oggi quando ha finito il TAT (Tempo di Attraversamento Totale della provetta che contiene il prelievo e che viene processata da un sistema robottizzato NdR), se tutto va bene inoltra un SMS al paziente che può ritirare i risultati».

*(La citazione è presa dal mio reportage “Economia digitale: il vero significato del digital transformation journey”).

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