I robot possono svolgere il 74 per cento del lavoro fisico, ma quasi nulla di tutto ciò è economicamente conveniente

Anthropic ha pubblicato il 30 settembre uno studio che mette due numeri uno accanto all'altro, e il divario tra loro è l'intero argomento.

Il primo numero è 74 per cento. I robot che esistono oggi possono svolgere il 74 per cento dei compiti lavorativi fisici negli Stati Uniti, almeno in qualche contesto. Tali compiti rappresentano il 34 per cento di tutte le ore lavorative. Il secondo numero è lo 0,3 per cento, ovvero la quota di lavoro per cui attualmente un robot costa meno dell'essere umano che svolge quel lavoro.

La capacità c'è in larga misura. L'economia no. Questa riformulazione è il contributo utile dell'articolo, scritto dagli economisti Russell Legate-Yang e Maxim Massenkoff.

Come è stato costruito l'indice

Lo studio parte da O*NET, la banca dati occupazionale statunitense che copre circa 900 occupazioni e all'incirca 19.000 descrizioni di compiti. Claude ha prima suddiviso i compiti in lavoro fisico, cognitivo e interpersonale, individuandone 7.594 come fisici. Poi ha cercato sul web robot reali in grado di svolgere ciascun compito e li ha valutati.

La scala di valutazione è la parte ingegnosa, perché classifica i compiti in base a quanta struttura richiede l'ambiente. E0 significa che nessun robot può farlo oggi. E1 significa che un robot può farlo in uno spazio progettato appositamente, come una linea di assemblaggio. E2 significa un luogo di lavoro umano strutturato, come un magazzino logistico. E3 significa un ambiente non strutturato, come una strada cittadina.

Contava solo la capacità dimostrata. Ogni valutazione doveva citare un'installazione, una vendita commerciale o una dimostrazione, e gli autori affermano che i risultati reggono anche se si escludono le dimostrazioni.

Quella scala produce un quadro molto più onesto di un singolo punteggio di capacità. Un robot che funziona solo in un reparto di fabbrica e un robot che opera su una strada pubblica rappresentano minacce molto diverse per un posto di lavoro, e l'indice lo dice invece di mediare tra loro.

Dove risiede davvero il 74 per cento

La maggior parte del lavoro eseguibile dai robot è eseguibile solo quando il luogo di lavoro viene ricostruito attorno al robot. Le categorie E1 ed E2 insieme rappresentano il 33 per cento delle ore lavorative, e i robot per ambienti aperti, il livello E3, coprono appena l'1 per cento.

Il modello occupazionale è netto. La guida domina completamente. Nove delle dieci occupazioni più esposte con almeno 20.000 posti di lavoro sono operatori di veicoli, il che deriva da auto, camion, trattori e pavimentatrici autonome, con Waymo citata per i compiti dei taxi. I tassisti guidano l'indice con 2,2 su 3. Segue il lavoro in magazzino, dove robot come Vulcan di Amazon, dotato di sensori tattili, preleva e stiva merci, e per gli addetti alla cernita dei materiali riciclabili oltre tre quarti del tempo dedicato ai compiti è valutato E2.

L'assistenza infermieristica e la riparazione generica si collocano in fondo alla classifica. I robot attuali possono fare poco di quel lavoro anche in ambienti controllati, il che dice qualcosa su quanto dell'assistenza e della riparazione dipenda dalla destrezza e dalla capacità di leggere una situazione piuttosto che dal seguire una procedura.

Il profilo della forza lavoro è quasi l'inverso dell'esposizione ai modelli linguistici. Confrontando i lavoratori nel quinto più alto dell'indice di esposizione ai robot con i lavoratori non esposti, questi hanno una probabilità inferiore di 20 punti percentuali di essere donne, superiore di 16 punti di essere ispanici, inferiore di 55 punti di possedere una laurea triennale, guadagnano circa 30 dollari in meno all'ora e affrontano un tasso di disoccupazione più che doppio.

Quarant'anni per arrivare al dieci per cento

Gli scenari di costo sono il punto in cui l'ottimismo del dato sulla capacità si esaurisce. Se i prezzi dei robot continuano a scendere di circa il 3 per cento all'anno, il ritmo mantenuto dagli anni Novanta, occorrono circa 40 anni perché i robot siano competitivi sui costi per il 10 per cento del lavoro umano. Uno scenario di riferimento separato colloca al 2085 il punto in cui i robot risultano più economici del lavoro umano per metà del lavoro fisico.

Uno scenario rapido alternativo raggiunge la competitività di costo per metà del lavoro fisico attuale entro il 2050, ma presuppone che i costi calino fino a quattro volte più rapidamente e che le capacità migliorino due volte più velocemente. Gli autori sono espliciti: si tratta di risultati modellizzati, non di previsioni su quando i posti di lavoro scompariranno.

Lo studio inoltre aggancia l'indice dei robot a lavori esistenti sull'esposizione ai modelli linguistici. I soli LLM espongono circa metà del lavoro. Aggiungendo qualsiasi robot in grado di svolgere un compito almeno a E1, la quota sale all'81 per cento. Il trasporto e la movimentazione passano da meno del 15 per cento di esposizione a circa il 90 per cento. Il supporto d'ufficio e amministrativo si avvicina a un'esposizione quasi totale, perché i compiti fisici leggeri che un chatbot non poteva gestire si rivelano di forma robotica.

Una cautela metodologica merita di essere tenuta presente. Combinare stime di costo a livello di compito in intere occupazioni può contare lo stesso robot più di una volta, o trascurare i costi di coordinamento necessari per farne funzionare diversi insieme. Gli autori lo segnalano essi stessi, e ciò significa che le cifre aggregate sono indicative più che precise.

Perché la scala degli ambienti è l'asse giusto

La maggior parte delle previsioni sull'automazione tratta la capacità come un'unica manopola. La scala a quattro livelli dello studio la sostituisce con qualcosa di più vicino a come funziona davvero l'impiego, cioè una questione di quanto ordine serve al robot intorno a sé.

La distinzione spiega perché i numeri sono come sono. Un magazzino è un luogo di lavoro umano strutturato, quindi un robot può essere inserito in un compito senza ricostruire l'edificio. Una strada cittadina non lo è, quindi il robot deve gestire tutto ciò che fa una persona, comprese le parti che nessuno ha messo per iscritto. In quel divario tra E2 ed E3 risiede la differenza tra il 33 per cento e l'1 per cento delle ore lavorative.

Spiega anche perché i robot faticano con lavori che dall'esterno sembrano semplici. La riparazione generica implica una sequenza di piccoli giudizi su una situazione che il robot non ha mai visto, il che lo spinge verso E0 anche se ogni singolo movimento è ben alla sua portata. La carenza non è solo destrezza. È la capacità di operare in un mondo che non è stato progettato per te.

Dove contano le cautele dello studio stesso

Due limiti vanno tenuti presenti mentre si leggono le cifre principali. Combinare costi a livello di compito in intere occupazioni può contare lo stesso robot più di una volta, o trascurare i costi di coordinamento necessari per farne funzionare diversi insieme, e gli autori lo dicono apertamente. Ciò rende i numeri aggregati indicativi più che precisi.

Il secondo è che le valutazioni delle capacità si basano su implementazioni, vendite e dimostrazioni documentate. È uno standard più rigoroso di quello di un articolo di ricerca, e più generoso di quello di un prodotto già commercializzato. Un robot che è stato dimostrato una volta conta come in grado di svolgere un compito, cosa che apparirà ottimistica a chiunque abbia visto una demo fallire in una struttura reale.

Nessuna delle due cautele cambia la forma della scoperta. Entrambe limitano quanto peso dovrebbe avere una singola cifra.

Che cosa dicono davvero i numeri

C'è la tentazione di leggere il 74 per cento come una minaccia e lo 0,3 per cento come una tregua. Entrambe le letture mancano la parte interessante, cioè la relazione tra i due.

Un backtest su 50 anni supporta il metodo: le occupazioni più esposte ai robot nel 1977 hanno effettivamente registrato cali salariali e occupazionali maggiori nei decenni successivi. L'esposizione predice la pressione, alla fine. Ciò che non predice è la velocità, e la curva dei costi è ciò che determina la velocità.

L'inquadramento dello studio è quello che vale la pena mantenere. Le discussioni sull'automazione di solito si basano sulla capacità, come se l'unica domanda fosse se una macchina può svolgere il lavoro. Questo articolo ribalta la prospettiva: la capacità c'è in misura sostanziale, il prezzo no, e quattro decenni per arrivare al dieci per cento non è una previsione che giustifichi panico o compiacenza. È la descrizione di un conto che non è ancora scaduto.