Il concetto di cyborg è certamente affascinante, ma che cosa implica davvero e quale potrebbe essere il suo ruolo nell’ambiente di lavoro e nel business?

Un organismo cibernetico, chiamato generalmente cyborg, è una combinazione di intelligenza biologica e artificiale (IA). In fondo, siamo già cyborg. Vista la rapida crescita del rapporto simbiotico con gli smartphone avvenuta negli ultimi decenni e la creazione delle nostre tracce digitali online, il divario tra input e output continua a ridursi alla velocità del progresso tecnologico.

Se paragoniamo il funzionamento del cervello umano a quello di una macchina, possiamo descriverlo come una serie di input e output, in cui la nostra capacità di immettere informazioni e dati supera nettamente la capacità di produrre risultati. I cyborg possono favorire la riduzione di questo gap tra input e output.

Il gap tra input e output

In termini di larghezza di banda, il cervello umano può svolgere circa mille trilioni di operazioni logiche al secondo e ha una capacità di memorizzazione quasi infinita. Tuttavia, non conosciamo del tutto la modalità di interazione degli 86 miliardi di neuroni presenti nel nostro cervello. I limiti nella velocità di output rappresentano proprio la causa di questo gap.

Per quanto riguarda l’output, ci limitiamo a toccare uno schermo con due dita, dettare oralmente un discorso o inserire numeri in un calcolatore. Il computer è molto più veloce e preciso nel calcolo di lunghe equazioni matematiche o nella risoluzione di altri problemi, perché è stato concepito proprio per questo scopo.

I nostri cervelli non sono predisposti per elaborare grandi set di dati, mentre hanno un’efficacia superiore nella definizione di modelli interni relativi al mondo che ci circonda, grazie allo sviluppo evolutivo dei sensi. La capacità dell’IA di riconoscere l’ambiente circostante tramite, ad esempio, il riconoscimento delle immagini e di creare reti neurali che imitato gli schemi del nostro cervello sono fattori in grado di colmare il gap tra input e output: possiamo così sfruttare tutto il potenziale del cervello attraverso l’integrazione con la tecnologia.

Business intelligence: sì o no?

È possibile ottenere informazioni dai grandi volumi di dati prodotti da persone e aziende utilizzando l’analisi aumentata. Si tratta di un metodo basato su apprendimento automatico o machine learning (ML) ed elaborazione del linguaggio naturale, che permette di ottimizzare le capacità del business sotto forma di analisi dei dati, per favorire una crescita più veloce e una strategia aziendale più precisa.

Una ricerca di Aberdeen ha rilevato che per il 70% degli utenti delle analisi è importante avere a disposizione le informazioni entro un’ora o addirittura prima. Queste analisi avanzate possono considerare dati non strutturati e generare risultati in forma di grafici o report con tempi decisamente più rapidi rispetto a qualunque data scientist o esperto di mercato, consentendo agli utenti di dedicare il loro tempo a ricerche complesse e ricavare informazioni da tali conclusioni.

Attualmente, le aziende sono molto lontane dalla possibilità di sfruttare il potenziale di queste tecnologie. La ricerca di Aberdeen ha inoltre evidenziato che più del 30% delle imprese non conosce o non calcola il volume totale di dati aziendali attivi che gestisce. Sebbene circa il 60% delle società desideri incrementare l’efficienza operativa potenziando o espandendo le proprie piattaforme dati, non vengono adottate le misure adeguate per utilizzare le informazioni. Mentre le imprese cercano lentamente di adattarsi alla rivoluzione dei dati, la natura del business e del lavoro continuerà a cambiare: la velocità del progresso tecnologico supera la nostra capacità di comprensione e implementazione.

La natura del lavoro di domani

Lo sviluppo tecnologico ha trasformato la natura del lavoro e le competenze richieste alle risorse umane, ma solo di recente le tecnologie emergenti come IA e ML hanno iniziato a spostare la curva di domanda delle attività dalle persone alle macchine. Le nuove tecnologie sono state in grado di aumentare la produttività dei lavoratori nelle attività correnti, ma hanno anche determinato nuovi compiti per il personale, controbilanciando gli effetti di sostituzione dell’automazione.

L’analisi aumentata e altre tecnologie emergenti modificheranno la natura del lavoro, ma quali sono le ulteriori implicazioni correlate? Con il declino fisico e mentale dei popoli, lo sviluppo dei cyborg è essenziale per estendere la longevità dei lavoratori e ampliare la loro capacità di coesistere con la tecnologia. Ad esempio, in Giappone sono state sviluppate tute robotiche per aiutare i lavoratori a sollevare oggetti pesanti e auto e veicoli a guida autonoma si stanno diffondendo sulle strade. Neuralink, l’impianto che supporta un’interfaccia cervello-macchina realizzato da Elon Musk, è il più noto caso di sviluppo della tecnologia cyborg, mentre un’applicazione meno conosciuta è Peter 2.0.

Il primo cyborg completo

Nel 2017, al Dottor Peter Scott-Morgan, esperto di robotica, autore e studioso, venne diagnosticata la sclerosi laterale amiotrofica (SLA), anche conosciuta come malattia di Lou Gehrig, una patalogia neurodegenerativa del motoneurone che prima o poi provocherà una paralisi totale del suo corpo, ad eccezione del movimento degli occhi. Peter ha scelto di diventare il primo cyborg completo, mettendo in evidenza il potenziale dell’IA nel miglioramento della qualità della vita umana. Peter 2.0 utilizza gli occhi per controllare un avatar che parla con la sua voce. Questa applicazione dell’IA dimostra che i cyborg non solo riescono a incrementare l’efficienza operativa delle aziende, ma sono anche in grado di raggiungere l’obiettivo desiderato da Peter 2.0: evolvere. Mentre prosegue lo sviluppo tecnologico, possiamo comprendere appieno le funzioni cognitive e combinare la nostra intelligenza naturale con quella digitale, colmando il gap tra input e output.