Di Aldo Geuna Lo sviluppo delle tecnologie digitali porterà ad una contrazione dell’occupazione oppure sorgeranno nuove ed inedite possibilità di lavoro? È un tradizionale dilemma che ha sempre accompagnato l’accelerazione tecnologica. Oggi, però, l’impatto di questa rivoluzione sta destabilizzando il mercato del lavoro e rischia di spaccare il mondo del lavoro tra “vincenti” e “perdenti” della modernizzazione. Non si tratta di discutere, allora, solo di innovazione tecnologica ma anche dell’innovazione sociale necessaria per realizzare una società più giusta ed equa. Quale ruolo può giocare lo Stato nei processi di innovazione? È molto diffusa la tesi che siano le imprese private i principali motori dell’innovazione imprenditoriale. È sempre o prevalentemente così? L’attore pubblico, a livello sia centrale che locale, quali politiche può promuovere per generare innovazione tecnologica e sociale? Aldo Geuna è Professore Ordinario del Dipartimento di Economia e Statistica dell’Università di Torino. Si occupa di economia dell’innovazione e di organizzazione industriale ed è Fellow al Collegio Carlo Alberto di Torino. I suoi interessi di ricerca spaziano dall’economia e dalla politica economica alla crescita e allo sviluppo economico. L’ambito principale di ricerca è l’analisi socio economica dell’università e i suoi legami con l’innovazione e lo sviluppo economico, sul tema il volume con F. Rossi L’università e il sistema economico, Il Mulino, Bologna, 2013.

1. Intelligenza artificiale e robot:
Il cambiamento tecnologico
distrugge o crea lavoro?
Lavoro – Innovazione: Settimana del Lavoro
Torino: Maggio 21-25
Aldo Geuna
Dipartimento di Economia e
Statistica Cognetti de Martiis,
Università di Torino
&
Collegio Carlo Alberto
Con il contributo di:
Carlo Bottai
Riccardo Cappelli
Marco Guerzoni
Massimiliano Nuccio
Progetto RENIR:
https://renir.carloalberto.org/

2. Contenuto
 Distruzione o creazione lavoro? Non lo
sappiamo!
 Cosa ci insegna il passato – la produttività
 Si tende a parlare di tecnologie molto
diverse, confondendole tutte assieme: IA,
Robotica, …..
 Occupazione e lavoro
 Conclusioni
1

3. Distruzione o creazione di lavoro?

4. Stime dei «possibili» effetti
negativi dell’ «automazione»
3
Paper Time
period
County Method % Jobs at risk
Frey-Osborne
(2013)
Next 10-20
years
US Occupation-based approach – 9
skill categories
47%
McKinsey Global
Institute (2017)
2,000 job activities, 18 human
capabilities
49% of work activities,
less than 5% of
occupations
Brzeski and Burk
(2015)
G Based on Frey-Osborne (2013) 59%
Dengler and
Matthes (2015)
G 15% with high
substitution potentials
Pajarinen and
Rouvinen (2014)
Fi 35%
Arntz, et al.,
OECD (2016)
US Task-based approach 9%
G 12%
F 8%
UK 10%
Ca 9%
J 7%
I 10%
K 6%
Ambrosetti (2017) Next 15
years
I Based on Frey-Osborne (2013) 14,9%
G 14,4%
F 13,9%
Bakhasi et al.,
Nesta (2017)
Next 15
years
US & UK 120 O*NET Occupation-related
features
20% in occupation that
are likely to shrink

5. Il lavoro che scompare oggi
(specialmente nei servizi)
 Casse automatiche (che noia), sistema Amazon di
sensori che NON richiedono il passaggio dalla cassa
(che bellezza);
 E-commerce => grandi magazzini, robot magazzinieri
e consegne con droni (in Cina per il momento –
regolamentazione);
 McDonald’s e altri ristoranti automatizzati;
 Non solo servizi a basso valore aggiunto, famosa
investment bank a Londra è passata da 500 broker di
borsa a 400 computer e 50 broker.
4

6. Fattori che influenzano la
creazione di lavoro: Neoclassici
 Qualcuno deve produrre i robot fino a
quando non si produrranno da soli: aumento
del lavoro nei settori produttori di macchinari;
 L’aumentata produttività fa diminuire i
prezzi quindi aumentare la domanda creando
lavoro anche in settori ancillari;
 Diminuzione dei salari a causa
dell’automazione crea incentivi per maggiori
assunzioni;
5

7. Fattori che influenzano la creazione
di lavoro: Schumpeteriani
 Creazione di nuovi prodotti, nuove
industrie ad alto valore aggiunto con alti
tassi di crescita della domanda di lavoro (più
qualificato);
6

8. Casi di nuove industrie di oggi
 Cyber security (1M di posti di lavoro
disponibili sul mercato USA nel 2017 non
riempiti).
 Cosa hanno in comune Bitcoin ed il caffe’?
– Blockchain per tracciamento della fornitura
– Alimentare (ex: caffè San Domenico &
Foodchain);
– Made in Italy.
7

9. Cosa ci insegna il passato –
la produttivita’

10. Cosa ci insegna il passato
 Primi del 1800 Luddismo – prima rivoluzione
industriale (il telaio meccanico).
 Riccardo e le «macchine».
 Cambiamento tecnologico e sostituzione /
aumento del lavoro:
– Innovazioni a grappolo e diffusione
– Skill-biased cambiamento tecnologico
– Breve v lungo periodo.
 Mokyr e l’ansia della disoccupazione
tecnologica.
9

11. Il futuro può essere differente?
 Il cambiamento strutturale di breve periodo
associato a perdita di lavoro nelle industrie
“vecchie” è compensato dalla crescita della
produttività nel lungo che porta a crescita dei
salari e crescita economica:
 La produttività
 Appropriazione dei ritorni (disuguaglianza e
sindacati)
10

12. Calo della crescita della
produttivita’ – problema generale
 Gordon (2015, 2018): gli USA sono entrati in una fase
di bassa crescita della produttività;
 Dopo la metà degli anni 70 gli USA hanno avuto una
crescita della produttività bassa, con la crescita
dell’investimento nelle tecnologie della comunicazione
(ICT) ci si sarebbe dovuti aspettare una crescita della
produttività, ciò non è avvenuto fino alla metà degli
anni 90;
 Dal 95 al 05 la produttività è cresciuta come nel
periodo 50-70; ma dalla crisi in avanti la produttività è
nuovamente tornata a crescere meno.
11

13. Le rivoluzioni industriali
 Prima – la macchina a vapore, telaio
meccanizzato, la fabbrica;
 Seconda – elettricità, telefono, radio,
produzione di massa (auto);
 Terza – ICT (?) il network di imprese;
 Quarta – IA la fabbrica intelligente;
 Nella prima e seconda ci sono stati aumenti
di produttività sostenuti mentre nella terza no
(Gordon, 2015, 2018);12

14. Terza o quarta rivoluzione
industriale?
 L’arrivo di IA (1956 nascita della disciplina, e’
dalla metà degli anni 70 che si attendono
significativi passi avanti dalla IA) sblocca il
potenziate di crescita della produttività insito
nelle ICT;
 I computer sono dappertutto MA erano poco
intelligenti (con poca capacità di computazione,
e pochi dati);
 Cambiamento epocale con il “vero” sviluppo
dell’economia dell’informazione (economia
intangibile);13

15. Terza o quarta rivoluzione
industriale?
 Mia nonna è passata dalla candela alla
lavatrice(piatti), dalla carrozza a cavalli all’aereo
(la seconda rivoluzione) – cambiamento epocale
che ha richiesto il ripensamento del sistema di
produzione e formazione:
– In Piemonte fine dell’1800 primi del 1900
creazione di scuole tecnico/professionali per
elettricisti, meccanici d’auto, ecc…
– Chiedete ad un contadino cuneese/val susino a
malapena alfabetizzato se non faceva paura la
trasformazione in corso!14

16. ITALIA: Produttività il lungo
periodo
15

17. Produttività: PIL ora lavorata
16

18. I robot: cosa sono queste
macchine esattamente?

19. Quando?
 VIDEO
 Robot Bianco SMART COMAU 1985, robot
arancioni in uso a Melfi nel 2017 per la
produzione della 500X!
 SMART COMAU era pubblicizzato con bensì
256 kbyte di memoria programmi!
18

20. Technologie Digitali
Automazione nelle imprese
Manifattura Service
Tecnologie ed industrie nel
sistema Ciber-Fisico
Big Data-Capacita’di computazione-
Algoritmi
Intelligenza Artificiale (IA)
Robotica & Sensori &
Stampanti 3D
Auto e Aero Sanita’, Commercio,
Banking

21. Robot - tipi
 Robot industriale
 Robot di servizio
 Robot interattivi
20

22. Robot industriale
E’ una machina autonoma riprogrammabile, fissa o mobile,
che può realizzare manipolazioni industriali di vario tipo su
tre o più assi. (ISO 8373:2012)
21
 Principali applicazioni di robot industriali:
Saldatura (tutti i materiali) La saldatura è
l'area di applicazione predominante, in particolare
nei paesi che sono i principali produttori di automobili.
Movimentazione: processi di assistenza per
l'operazione principale (il robot non elabora
direttamente l'operazione principale) Il numero
• I robot interattivi – il futuro

23. Qualche numero sui robot
industriali (IFR, 2017)
22
Vendite
 294,312 nuovi robot, nel 2016 +16% su 2015 CAGR 2011-2016: +12%
– Movimentazione: 47%, saldatura 22%
– Industria dell’auto 35%, industria elettrica/elettronica 31%,
industria dei metalli 10%
Valore dei robot installati
 13.1 mld US$, nel 2016 +18% su 2015; CAGR 2011-2016: +10%
Densità di robot e mercati
 Industria manifatturiera: 74 robot per 10,000 impiegati
 La China è il mercato più grande con il 30%. Cinque paesi assorbono
il 74% delle vendite (Cina, Korea, Giappone, USA e Germania).
 L’Italia è il settimo paese per # di robot installati, subito dopo la
Germania in Europa ed è anche il secondo più importante paese
europeo per produzione.

24. Il valore della robotica industriale
in Italia (Ucimu, 2017)
23
Totale in valore (2016) 676 mln di euro: circa la metà prodotti in Italia e
metà importati

25. I robot di sevizio (service robots)
 Un robot di servizio è un robot che svolge
compiti utili per gli esseri umani o le
apparecchiature, escluse applicazioni
all’automazione industriale.
– Un robot di servizio per uso personale
è un robot utilizzato per un compito non
commerciale, di solito da persone non
specializzate. Esempi sono il robot
domestico, la sedia a rotelle
automatizzata e il robot di assistenza alla
mobilità personale.
– Un robot di servizio per uso
professionale è un robot di servizio
utilizzato per un compito commerciale,
solitamente gestito da un operatore
adeguatamente addestrato.
24

26. Qualche numero su service robots
25
Service robot professionali:
 2017: 78,700 unità, +17%
 2018-2020: 397,000 unità, 20% - 25% in media per anno
Service robot per usi domestici o familiari:
 2017: 6.1 mln unità, +30%
 2018-2020: 32.4 million units, 30%-35% in media per
anno
Service robot per intrattenimento:
 2017: 2.6 million unità, +22%
 2018-2020: 10.5 mln unità, 20%-25% in media per anno

27. Occupazione e lavoro

28. Occupazione (con 3M di irregolari)
27

29. Occupazione: manifattura e servizi
28
Nel periodo 14-17 la manifattura
ha occupato circa il 17,5% dei lavoratori
con una diminuzione di circa 3 punti dal
2009 (95/09 circa 20%)

30. Occupazione: 1977-2010
29
6300
6800
7300
7800
1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010
Numerodioccupati
(migliaglia)
Anno
Numero occupati -Industria
0.10
0.11
0.12
0.13
0.14
1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010
Tassodioccupazione
Anno
Tasso di occupazione - Industria
19000
20000
21000
22000
23000
24000
1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010
Numerodioccupati
Anno
Numero di occupati - Totale
0.34
0.35
0.36
0.37
0.38
0.39
0.4
1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010
Tasso di occupazione - Totale
L’agricoltura ha perso 1,2 M e l’industria 1,1M i servizi hanno guadagnao 5,3M

31. Occupazione le altre cause
 La tecnologia NON la causa unica dei
problemi occupazionali:
– Terziarizzazione
– Globalizzazione
– Finanziarizzazione
– Winner take all markets e disuguaglianza (di
ritorni e di redditi)
– (dis)-investimento nella creazione di beni pubblici
/ semipubblici
– Mercato del lavoro30

32. Il problema del maschio con bassa
formazione
31
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
Tassodioccupazione
Anno
Tasso di occupazione per genere (Età 15-64)
Maschi Femmine

33. Specialmente al sud
32
40
45
50
55
60
65
70
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
Tassodioccupazione(%)
Anno
Tasso di occupazione per area (età 15-64)
Nord Centro Mezzogiorno

34. Giovanile
33
5
10
15
20
25
30
35
40
45
1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010 2013 2016
Taasodidisoccupazione
anno
Tasso do disoccupazione per classe di età
Età 15-24 Età 15-64
Ma la quota di disoccupati
nella fascia di età 15-24
rispetto alla popolazione
della stessa età era nel 77
come nel 2012 intorno al
10.5%.
=> Tasso di natalità basso,
meno giovani che entrano nel
mondo lavorativo

35. Tipi di contratti – lavoro autonomo
 NON aumenta il lavoro autonomo: dal 1977 al
2017 aumento dei lavoro dipendente (68,8% a
78%) quasi esclusivamente dovuto
all’aumento femminile.
34

36. Tipi di contratto: tempo pieno/parziale
35
• Nel periodo 2004-2017 il contratti a tempo parziale
sono aumentati dal 12,5% al 18,5%.
10
20
30
40
50
60
70
80
90
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Quotaoccupati(%)
Anno
Quota occupati per tempo parzialeo pieno
tempo parziale tempo pieno

37. Tipi di contratti: tempo
determinato
36 1500
1700
1900
2100
2300
2500
2700
2900
2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
Occupati a tempo determinato
10
11
12
13
14
15
16
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Quota occupati tempo determinato (% sul totale)
• Nel periodo 2004-2017 il contratti a tempo
determinato sono aumentati dal 11,8% al 15,5%.

38. Lavoro
 Non è (sarà) principalmente un problema
della manifattura (i robot hanno già sostituito
gli operai), MA dei servizi.
 Non è (sarà) un problema di quantità, MA di
qualità del lavoro.
37

39. Conclusioni:
Azioni di politica economica e
strategia d’impresa
38

40. The automation readiness index
(Economist, 2018)
39
• Innovazione e ricerca e le sue
politiche;
• Istruzione e le sue politiche;
• Mercato del lavoro e le sue
politiche

41. Cosa fare?
 Istruzione – life long learning
 Reshoring – la nuova manifattura
 Automazione per la salute
 Reddito di cittadinanza
40

42. Istruzione
 Incentivi per matematica e programmazione
– alfabetizzazione informatica: non sapere
programmare oggi è equivalente a non saper
leggere e scrivere alla fine dell’1800
(seconda rivoluzione industriale), la quota di
analfabeti era in Ita circa 50%, TO 18%, MI
22%.
41

43. Scarse competenze informatiche
42
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Basic digital skills in 2016 (EUROSTAT index)
• Circa il 40% degli individui non ha competenze basilari
(inviare Emails, usare Word, …). Gap estremo per
l’Italia (60%)

44. Istruzione
 Istituti Tecnici Superiori (2/3 anni):
– Nel 2018 Solo 2700 iscritti e 2200 diplomati (82%
trova lavoro entro 12 mesi)
 Educazione universitaria (- avvocati +
ingegneri);
 Istruzione life long learning;
 La cultura storico filosofica classica può
anche essere un vantaggio per comprendere
e gestire un mondo che sta cambiando;
43

45. Reshoring-nuova manifattura
 Vedi Adidas, Philips, BMW, etc….
 La tecnologia potrebbe anche riportare il
lavoro manifatturiero, ma di tipo nuovo …
 In Italia (specialmente Emilia, Lombardia e
Piemonte) ci sono le competenze
meccaniche mancano quelle digitali;
44

46. Automazione per la salute
 “I buoni vecchi tempi passati” – tanti occupati
ma anche tanti incidenti e morti:
– Quante dita ti mancano?
– Le morti silenziose – i prodotti chimici, la
verniciatura, ecc.
– La siderurgia v la gig economy (foodora and like)
 Robotizzazione spinta per tutti i lavori ad alto
rischio.
45

47. Reddito di base
 …….
 Per la prima volta se ne parla nel 1795 nel
distretto di Speenhamland nel sud
dell’Inghilterra;
 USA, Nixon 1969-1972 proposta non attuata;
 Nei periodi di grandi cambiamenti tecnologici
viene riconsiderato;
 Volontariato, assistenza, mantenimento del
bene pubblico.46

48. Sommario 1
 Impatto negativo non in fabbrica ma sui
servizi - Ci saranno dei perdenti;
 La storia ci insegna che pero’ il cambiamento
tecnologico ha creato lavoro NUOVO –
potrebbe non essere pero’ vero in questo
caso;
 Non e’ un problema di quanto ma di quale
lavoro (a tempo pieno / con contrato
permanente / con le protezioni sociali / ecc..)
47

49. Sommario 2
 E’ un problema mondiale.
– Per l’Italia può essere più problematico (arriviamo
impreparati dopo 20 anni di bassa crescita della
produttività)
– MA le competenze manifatturiere nelle industrie a
media/alta tecnologia, la struttura del commercio
e la specializzazione su settori food a made in
Italy (se completamente ripensati) potrebbe
limitare gli impatti negativi.
48