“I robot ci rubano il lavoro!”. Forse presto sentiremo i politici di provincia cominciare a prendersela con le macchine per la disoccupazione. Prevedere l’adozione di tecnologie avanzate in economia è un compito difficile, ma un recentissimo studio di un dream team di ricercatori di Mit, Harvard, Csiro e Santa Fe Institute ha provato a dare delle stime dell’impatto sul mercato del lavoro dell’automazione, ovvero l’utilizzo di sistemi di controllo per gestire il lavoro di macchine ed attrezzature, prevedendo che le città più colpite potrebbero essere le più piccole. Nelle città più piccole, infatti, le percentuali di lavori specializzati, meno affetti dall’automazione, sono minori rispetto alle grandi città, dove si concentrano i lavori più tecnici e manageriali. Non solo una questione di taglia: le città che risultano più resilienti, sono quelle in grado di formare i lavoratori nelle abilità che aiutano a interfacciarsi con l’automazione, quali capacità informatiche, analitiche, manageriali, organizzative e relazionali.
Iyad Rahwan e la sua squadra, in particolare, hanno studiato la specializzazione del lavoro di tutte le 380 aree metropolitane degli Stati Uniti, da New York a San Francisco passando per Las Vegas. Per prima cosa hanno introdotto una misura della specializzazione di un dato lavoro in base alle specifiche abilità che richiede e sono poi risaliti alla misura della specializzazione e della diversificazione del lavoro in ogni città. I ricercatori hanno poi dimostrato l’efficacia statistica di tali misure per la previsione dell’impatto aspettato dell’automazione, scoprendo in particolare che le città più grandi hanno un rischio di impatto minore.
La spiegazione di questo fenomeno sembra essere legata alla cosiddetta teoria delle leggi di scala urbane, ovvero al rapporto tra la crescita dei vari settori di consumo e lavoro nelle città rispetto alla dimensione delle città stesse, una sorta di metabolismo delle città. Infatti, quando le città crescono alcuni settori possono crescere più velocemente di altri e in particolare il settore dei lavori più specializzati, ad esempio quello di matematici e chimici, è il più veloce a crescere e si sviluppa in modo più che lineare all’aumento della popolazione di una città. Questo fornisce alle città più grandi una naturale forma di resilienza all’automazione.
Ma ogni città può avere ragioni diverse per il contrasto all’impatto dell’automazione: New York, ad esempio, è protetta dalla sua dimensione (8 milioni e mezzo di abitanti), la più piccola Washington dai suoi lavori governativi, difficili da automatizzare, o ancora San Francisco, pur essendo dieci volte più piccola, è una città di enorme innovazione tecnologica ed è un centro di lavoro specializzato e creativo. Al contrario, piccole città basate solamente su lavori agricoli, come Madera County in California, rischiano di subire un enorme shock socio-economico dall’automazione.
Iyad però avverte che “automazione non vuol dire disoccupazione di massa”. Basti pensare all’esempio degli Atm che avrebbero dovuto spazzare via gli impiegati di banca: in realtà, la diminuzione dei costi delle filiali bancarie ha provocato, a cavallo degli anni 90 e duemila, addirittura un aumento costante degli impiegati bancari.
Cosa ci attende quindi in una quarta rivoluzione industriale? Una profonda innovazione del lavoro nelle piccole città o una costante evoluzione verso megalopoli dove gli uomini dovranno solo organizzare il lavoro delle macchine? Gli autori non rispondono, ma in ogni caso il futuro non sembra riservare più l’alienazione della catena di montaggio che aveva dominato l’immaginario della seconda rivoluzione industriale da Fritz Lang a Charlie Chaplin.
