TEDxBoston 2012
Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?
Andrew McAfee
Filmed:
Readability: 4.4
1,061,603 views
Robot e algoritmi stanno diventando bravi a fare lavori come costruire le automobili, scrivere articoli, tradurre – lavori che una volta richiedevano un essere umano. Che lavori faremo, dunque, noi esseri umani? Andrew McAfee presenta dati recenti sull'occupazione e commenta: "Non abbiamo ancora visto niente." Ma poi fa un passo indietro, esaminando le grandi correnti della storia, e se ne viene fuori con una visione del futuro sorprendente e persino emozionante. (Girato a TEDxBoston.)
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
As it turns out, when tens of millions of people
0
519
2752
Quando decine di milioni di persone
00:19
are unemployed or underemployed,
1
3271
2328
sono disoccupate o sotto-occupate,
00:21
there's a fair amount of interest in what technology might be doing to the labor force.
2
5599
4127
ci si chiede quanto la tecnologia
possa influire sull'occupazione.
possa influire sull'occupazione.
00:25
And as I look at the conversation, it strikes me
3
9726
2719
E a tal proposito, mi colpisce come le conversazioni,
00:28
that it's focused on exactly the right topic,
4
12445
2952
anche quando affrontano il tema giusto,
00:31
and at the same time, it's missing the point entirely.
5
15397
2978
possono al tempo stesso mancare
completamente il punto
completamente il punto
00:34
The topic that it's focused on, the question is whether or not
6
18375
3008
su cui si riflette,
cioè se sia vero o no che
cioè se sia vero o no che
00:37
all these digital technologies are affecting people's ability
7
21383
3655
tutte queste tecnologie digitali stiano
danneggiando la capacità della gente
danneggiando la capacità della gente
00:40
to earn a living, or, to say it a little bit different way,
8
25038
3020
di guadagnarsi da vivere, o,
per dirla in un modo un po' diverso,
per dirla in un modo un po' diverso,
00:43
are the droids taking our jobs?
9
28058
2278
se i droidi ci stanno rubando il lavoro.
00:46
And there's some evidence that they are.
10
30336
1968
Ci sono prove che sembrano confermarlo.
00:48
The Great Recession ended when American GDP resumed
11
32304
4353
La grande recessione è cessata
quando il PIL americano ha ripreso
quando il PIL americano ha ripreso
00:52
its kind of slow, steady march upward, and some other
12
36657
3429
la sua lenta, costante marcia
verso l'alto, mentre anche altri
verso l'alto, mentre anche altri
00:56
economic indicators also started to rebound, and they got
13
40101
2934
indicatori economici hanno iniziato
a risollevarsi, e sono diventati
a risollevarsi, e sono diventati
00:58
kind of healthy kind of quickly. Corporate profits
14
43035
2862
piuttosto buoni abbastanza
velocemente. I profitti aziendali
velocemente. I profitti aziendali
01:01
are quite high. In fact, if you include bank profits,
15
45897
3276
sono piuttosto alti. Infatti, se
si includono gli utili bancari,
si includono gli utili bancari,
01:05
they're higher than they've ever been.
16
49173
2112
sono più alti di quanto
siano mai stati.
siano mai stati.
01:07
And business investment in gear, in equipment
17
51285
3272
E gli investimenti aziendali nel settore
delle attrezzature, equipaggiamento,
delle attrezzature, equipaggiamento,
01:10
and hardware and software is at an all-time high.
18
54557
3107
hardware e software
sono ai massimi storici.
sono ai massimi storici.
01:13
So the businesses are getting out their checkbooks.
19
57664
3381
Le imprese, quindi, stanno
tirando fuori i soldi.
tirando fuori i soldi.
01:16
What they're not really doing is hiring.
20
61045
2261
Però non assumono personale.
01:19
So this red line is the employment-to-population ratio,
21
63306
3701
Questa linea rossa
è il tasso di occupazione:
è il tasso di occupazione:
01:22
in other words, the percentage of working age people
22
67007
3381
in altre parole, la percentuale
di americani in età da lavoro,
di americani in età da lavoro,
01:26
in America who have work.
23
70388
1891
che un lavoro ce l'hanno.
01:28
And we see that it cratered during the Great Recession,
24
72279
3700
E questo tasso, come vediamo,
è crollato durante la Grande Recessione
è crollato durante la Grande Recessione
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
25
75979
2864
e non ha ancora neanche
iniziato a riprendersi.
iniziato a riprendersi.
01:34
But the story is not just a recession story.
26
78843
2507
Ma questa non è solo una
storia di recessione.
storia di recessione.
01:37
The decade that we've just been through had relatively
27
81350
2997
Il decennio che abbiamo
appena trascorso ha esibito
appena trascorso ha esibito
01:40
anemic job growth all throughout, especially when we
28
84347
3393
una crescita di posti di
lavoro debole, specialmente se
lavoro debole, specialmente se
01:43
compare it to other decades, and the 2000s
29
87740
2935
la si paragona ad altri
decenni, e gli anni 2000
decenni, e gli anni 2000
01:46
are the only time we have on record where there were
30
90675
2290
sono l'unico periodo documentato
nel quale il numero degli occupati
nel quale il numero degli occupati
01:48
fewer people working at the end of the decade
31
92965
3203
alla fine del decennio,
è stato minore
è stato minore
01:52
than at the beginning. This is not what you want to see.
32
96168
3060
che all'inizio. Questa è
tutt'altro che una situazione ideale.
tutt'altro che una situazione ideale.
01:55
When you graph the number of potential employees
33
99228
3639
Quando si mappa il rapporto
tra potenziali occupati
tra potenziali occupati
01:58
versus the number of jobs in the country, you see the gap
34
102867
3604
e posti di lavoro
nel paese, si nota che il divario
nel paese, si nota che il divario
02:02
gets bigger and bigger over time, and then,
35
106471
3578
diventa sempre più grande
col passare del tempo, e per giunta
col passare del tempo, e per giunta
02:05
during the Great Recession, it opened up in a huge way.
36
110049
2400
si è allargato enormemente durante la Grande Recessione.
02:08
I did some quick calculations. I took the last 20 years of GDP growth
37
112449
4410
Così ho fatto un rapido calcolo. Ho preso
gli ultimi 20 anni di crescita del PIL
gli ultimi 20 anni di crescita del PIL
02:12
and the last 20 years of labor productivity growth
38
116859
3296
e gli ultimi 20 anni di crescita
della produttività del lavoro
della produttività del lavoro
02:16
and used those in a fairly straightforward way
39
120155
2742
e ho fatto dei calcoli
abbastanza semplici
abbastanza semplici
02:18
to try to project how many jobs the economy was going
40
122897
2626
per cercare di estrapolare quanti
posti di lavoro servano nell'economia
posti di lavoro servano nell'economia
02:21
to need to keep growing, and this is the line that I came up with.
41
125523
3659
per continuare a crescere. Questa linea rappresenta il risultato.
02:25
Is that good or bad? This is the government's projection
42
129182
3446
È un bene o un male? Questa
è la proiezione del governo
è la proiezione del governo
02:28
for the working age population going forward.
43
132628
3853
sul futuro della popolazione
in età lavorativa.
in età lavorativa.
02:32
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
44
136481
4771
Se queste previsioni sono
accurate, quindi, quel divario non si chiuderà mai.
accurate, quindi, quel divario non si chiuderà mai.
02:37
The problem is, I don't think these projections are accurate.
45
141252
3401
Il problema è che non credo che
queste proiezioni siano accurate.
queste proiezioni siano accurate.
02:40
In particular, I think my projection is way too optimistic,
46
144653
3356
In particolare, penso che la mia
proiezione sia davvero troppo ottimista
proiezione sia davvero troppo ottimista
02:43
because when I did it, I was assuming that the future
47
148009
3356
perché, quando l'ho fatta,
mi immaginavo che il futuro
mi immaginavo che il futuro
02:47
was kind of going to look like the past
48
151365
2448
sarebbe stato abbastanza
simile al passato,
simile al passato,
02:49
with labor productivity growth, and that's actually not what I believe,
49
153813
3439
con la produttività del lavoro in crescita.
Cosa a cui in realtà non credo,
Cosa a cui in realtà non credo,
02:53
because when I look around, I think that we ain't seen nothing yet
50
157252
3759
perché se mi guardo intorno, quando si parla
dell'effetto della tecnologia sulla forza lavoro,
dell'effetto della tecnologia sulla forza lavoro,
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
51
161011
3285
credo che il peggio debba ancora venire.
03:00
Just in the past couple years, we've seen digital tools
52
164296
3998
Solo negli ultimi due anni,
abbiamo visto strumenti digitali
abbiamo visto strumenti digitali
03:04
display skills and abilities that they never, ever had before,
53
168294
4406
mostrare competenze
e abilità mai avute prima,
e abilità mai avute prima,
03:08
and that, kind of, eat deeply into what we human beings
54
172700
3788
che condizionano profondamente
il modo in cui noi esseri umani
il modo in cui noi esseri umani
03:12
do for a living. Let me give you a couple examples.
55
176488
3256
ci guadagniamo da vivere.
Voglio farvi un paio di esempi.
Voglio farvi un paio di esempi.
03:15
Throughout all of history, if you wanted something
56
179744
2011
Lungo tutta la Storia,
se si voleva tradurre
se si voleva tradurre
03:17
translated from one language into another,
57
181755
2924
qualcosa da una lingua
ad un'altra,
ad un'altra,
03:20
you had to involve a human being.
58
184679
1664
era necessario ricorrere
a un essere umano.
a un essere umano.
03:22
Now we have multi-language, instantaneous,
59
186343
3416
Ora abbiamo servizi
automatici di traduzione
automatici di traduzione
03:25
automatic translation services available for free
60
189759
4218
multi-lingue, istantanei,
disponibili gratuitamente
disponibili gratuitamente
03:29
via many of our devices all the way down to smartphones.
61
193977
3389
su molti dei nostri apparecchi
elettronici, inclusi gli smartphone.
elettronici, inclusi gli smartphone.
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
E se qualcuno di noi
li ha usati, sa che
li ha usati, sa che
03:35
they're not perfect, but they're decent.
63
199750
3321
non sono perfetti,
ma sono decenti.
ma sono decenti.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
64
203071
3151
Lungo tutta la Storia, se si
voleva qualcosa di scritto,
voleva qualcosa di scritto,
03:42
a report or an article, you had to involve a person.
65
206222
3415
una relazione o un articolo,
bisognava rivolgersi a una persona.
bisognava rivolgersi a una persona.
03:45
Not anymore. This is an article that appeared
66
209637
2252
Ora non più. Questo è
un articolo che è apparso
un articolo che è apparso
03:47
in Forbes online a while back about Apple's earnings.
67
211889
3230
qualche tempo fa su Forbes
online sui guadagni della Apple.
online sui guadagni della Apple.
03:51
It was written by an algorithm.
68
215119
2527
È stato scritto da un algoritmo.
03:53
And it's not decent, it's perfect.
69
217646
3255
E non è decente, è perfetto.
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
Tanta gente vede questo
e dice: "va bene,
e dice: "va bene,
03:59
but those are very specific, narrow tasks,
71
223863
2349
ma quelle attività sono
molto specifiche e ristrette.
molto specifiche e ristrette.
04:02
and most knowledge workers are actually generalists,
72
226212
2633
mentre la maggior parte dei lavoratori
di concetto in realtà sono dei generalisti,
di concetto in realtà sono dei generalisti,
04:04
and what they do is sit on top of a very large body
73
228845
2529
persone che posseggono
una grande quantità
una grande quantità
04:07
of expertise and knowledge and they use that
74
231374
2656
di competenze e conoscenze
e le usano
e le usano
04:09
to react on the fly to kind of unpredictable demands,
75
234030
3073
per rispondere al volo
ad esigenze imprevedibili.
ad esigenze imprevedibili.
04:13
and that's very, very hard to automate."
76
237103
2488
Il che è molto, molto
difficile da automatizzare".
difficile da automatizzare".
04:15
One of the most impressive knowledge workers
77
239591
1977
[Beh,] una delle persone viventi dall'erudizione
04:17
in recent memory is a guy named Ken Jennings.
78
241568
2409
più eclettica è
un tizio chiamato Ken Jennings.
un tizio chiamato Ken Jennings.
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row,
79
243977
5058
Ha vinto il quiz televisivo
"Jeopardy!" 74 volte di fila,
"Jeopardy!" 74 volte di fila,
04:24
took home three million dollars.
80
249035
2628
portando a casa
3 milioni di dollari.
3 milioni di dollari.
04:27
That's Ken on the right getting beat three to one by
81
251663
3850
Quello è Ken sulla destra,
mentre viene battuto tre a uno
mentre viene battuto tre a uno
04:31
Watson, the "Jeopardy!"-playing supercomputer from IBM.
82
255513
4804
da Watson, il supercomputer
dell'IBM che gioca a "Jeopardy!".
dell'IBM che gioca a "Jeopardy!".
04:36
So when we look at what technology can do
83
260317
1864
Per cui, quando valutiamo
quanto la tecnologia possa
quanto la tecnologia possa
04:38
to general knowledge workers, I start to think
84
262181
2873
colpire i lavoratori della
conoscenza, inizio a pensare
conoscenza, inizio a pensare
04:40
there might not be something so special about this idea
85
265054
2599
che questa qualità generalista
potrebbe non essere così speciale,
potrebbe non essere così speciale,
04:43
of a generalist, particularly when we start doing things
86
267653
2888
soprattutto quando
iniziamo a fare cose
iniziamo a fare cose
04:46
like hooking Siri up to Watson and having technologies
87
270541
3988
come collegare Siri a
Watson, forti di tecnologie
Watson, forti di tecnologie
04:50
that can understand what we're saying
88
274529
1896
che possono capire
quello che stiamo dicendo
quello che stiamo dicendo
04:52
and repeat speech back to us.
89
276425
2081
e risponderci verbalmente.
04:54
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun
90
278506
2838
Siri è lungi dall'essere perfetta,
e ancora possiamo ridere
e ancora possiamo ridere
04:57
of her flaws, but we should also keep in mind that
91
281344
3019
dei suoi difetti, ma dovremmo
anche tenere presente che
anche tenere presente che
05:00
if technologies like Siri and Watson improve
92
284363
2676
se le tecnologie come
Siri e Watson migliorano
Siri e Watson migliorano
05:02
along a Moore's Law trajectory, which they will,
93
287039
3781
seguendo la traiettoria della
Legge di Moore (e succederà),
Legge di Moore (e succederà),
05:06
in six years, they're not going to be two times better
94
290820
2584
tra 6 anni non saranno solo 2
05:09
or four times better, they'll be 16 times better than they are right now.
95
293404
4818
o 4 volte meglio, ma 16 volte
meglio di quanto sono adesso.
meglio di quanto sono adesso.
05:14
So I start to think that a lot of knowledge work is going to be affected by this.
96
298222
3683
Comincio a pensare, quindi, che molta forza lavoro
intellettuale ne sarà condizionata.
intellettuale ne sarà condizionata.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work.
97
301905
3554
E le tecnologie digitali non incidono
soltanto sul lavoro intellettuale.
soltanto sul lavoro intellettuale.
05:21
They're starting to flex their muscles in the physical world as well.
98
305459
3992
Stanno iniziando a stirare i
muscoli anche nel mondo materiale.
muscoli anche nel mondo materiale.
05:25
I had the chance a little while back to ride in the Google
99
309451
2449
Qualche tempo fa, ho avuto
occasione di viaggiare
occasione di viaggiare
05:27
autonomous car, which is as cool as it sounds. (Laughter)
100
311900
5526
nella auto "autonoma" di Google, che è tanto grandiosa quando pensate.
(Risate)
(Risate)
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic
101
317426
3027
E posso testimoniare che ha
gestito con grande aglità
gestito con grande aglità
05:36
on U.S. 101 very smoothly.
102
320453
2905
il traffico a singhiozzo sulla U.S. 101.
05:39
There are about three and a half million people
103
323358
1965
Ma negli Stati Uniti ci sono
circa 3.5 milioni di persone
circa 3.5 milioni di persone
05:41
who drive trucks for a living in the United States.
104
325323
2209
che si guadagnano da vivere
guidando i camion.
guidando i camion.
05:43
I think some of them are going to be affected by this
105
327532
2429
Penso che alcuni di loro stiano
per essere colpiti da questa
per essere colpiti da questa
05:45
technology. And right now, humanoid robots are still
106
329961
3252
tecnologia. Ora come ora,
i robot umanoidi sono ancora
i robot umanoidi sono ancora
05:49
incredibly primitive. They can't do very much.
107
333213
3258
incredibilmente primitivi.
Non possono fare molto.
Non possono fare molto.
05:52
But they're getting better quite quickly, and DARPA,
108
336471
2581
Ma stanno migliorando molto
rapidamente, e la DARPA,
rapidamente, e la DARPA,
05:54
which is the investment arm of the Defense Department,
109
339052
3151
che è il braccio finanziario
del Dipartimento della Difesa,
del Dipartimento della Difesa,
05:58
is trying to accelerate their trajectory.
110
342203
1665
cerca di accelerarne la traiettoria.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
111
343868
4683
Tra breve, quindi i droidi
verranno a rubarci il lavoro.
verranno a rubarci il lavoro.
06:04
In the short term, we can stimulate job growth
112
348551
3880
Nel breve termine, possiamo
stimolare la crescita del lavoro
stimolare la crescita del lavoro
06:08
by encouraging entrepreneurship and by investing
113
352431
2944
promuovendo l'imprenditorialità e investendo
06:11
in infrastructure, because the robots today still aren't
114
355375
3048
nelle infrastrutture, perché oggi i
robot non sono ancora
robot non sono ancora
06:14
very good at fixing bridges.
115
358423
1740
molto bravi a riparare i ponti.
06:16
But in the not-too-long-term, I think within the lifetimes
116
360163
3365
Ma tra non molto, secondo me,
la vita
la vita
06:19
of most of the people in this room, we're going to transition
117
363528
3569
della maggior parte dei presenti,
subirà una transizione
subirà una transizione
06:22
into an economy that is very productive but that
118
367097
2936
ad un'economia sì molto produttiva,
06:25
just doesn't need a lot of human workers,
119
370033
2804
ma che non richiede
molti lavoratori umani,
molti lavoratori umani,
06:28
and managing that transition is going to be
120
372837
1555
e gestire questo passaggio diventerà
06:30
the greatest challenge that our society faces.
121
374392
2739
la più grande sfida che la nostra
società dovrà affrontare.
società dovrà affrontare.
06:33
Voltaire summarized why. He said, "Work saves us
122
377131
2762
Voltaire ne sintetizzò il perché.
Disse: "Il lavoro ci salva
Disse: "Il lavoro ci salva
06:35
from three great evils: boredom, vice and need."
123
379893
5277
da tre grandi mali: noia, vizio e bisogno".
06:41
But despite this challenge, I'm personally,
124
385170
2571
Nonostante questa sfida,
personalmente, sono
personalmente, sono
06:43
I'm still a huge digital optimist, and I am
125
387741
3049
ancora molto ottimista
sul digitale, e sono
sul digitale, e sono
06:46
supremely confident that the digital technologies that we're
126
390790
3187
estremamente fiducioso che le
tecnologie digitali che stiamo
tecnologie digitali che stiamo
06:49
developing now are going to take us into a utopian future,
127
393977
3556
sviluppando ora ci condurranno
ad un futuro utopico,
ad un futuro utopico,
06:53
not a dystopian future. And to explain why,
128
397533
3033
non distopico. E per spiegarne il motivo,
06:56
I want to pose kind of a ridiculously broad question.
129
400566
2522
voglio porvi una domanda
anche troppo generale:
anche troppo generale:
06:58
I want to ask what have been the most important
130
403088
2350
quali sono stati i più importanti
07:01
developments in human history?
131
405438
2323
sviluppi nella storia umana?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
132
407761
2733
Voglio condividere con voi alcune
delle risposte che ho ricevuto
delle risposte che ho ricevuto
07:06
in response to this question. It's a wonderful question
133
410494
2177
a questa domanda.
È un'ottima domanda da fare
È un'ottima domanda da fare
07:08
to ask and to start an endless debate about,
134
412671
2167
per accendere
interminabili dibattiti,
interminabili dibattiti,
07:10
because some people are going to bring up
135
414838
2321
perché alcune persone tireranno fuori
07:13
systems of philosophy in both the West and the East that
136
417159
3460
i sistemi filosofici orientali
e occidentali,
e occidentali,
07:16
have changed how a lot of people think about the world.
137
420619
3133
che hanno cambiato il modo in cui
tanta gente concepisce il mondo.
tanta gente concepisce il mondo.
07:19
And then other people will say, "No, actually, the big stories,
138
423752
2836
Altri invece diranno,
"No, in realtà le grandi storie,
"No, in realtà le grandi storie,
07:22
the big developments are the founding of the world's
139
426588
2423
i grandi sviluppi, derivano dalla fondazione
delle più grandi religioni del mondo,
delle più grandi religioni del mondo,
07:24
major religions, which have changed civilizations
140
429011
3282
che hanno cambiato le civiltà
07:28
and have changed and influenced how countless people
141
432293
2639
e hanno cambiato e condizionato
il modo in cui innumerevoli persone
il modo in cui innumerevoli persone
07:30
are living their lives." And then some other folk will say,
142
434932
3004
vivono la loro vita."
E altra gente dirà poi,
E altra gente dirà poi,
07:33
"Actually, what changes civilizations, what modifies them
143
437936
3527
"In realtà, ciò che cambia le
civiltà, che le modifica
civiltà, che le modifica
07:37
and what changes people's lives
144
441463
2163
e cambia la vita delle popolazioni
07:39
are empires, so the great developments in human history
145
443626
3912
sono gli imperi, per cui i grandi avanzamenti, nella storia umana,
07:43
are stories of conquest and of war."
146
447538
2835
sono storie di conquista e di guerra".
07:46
And then some cheery soul usually always pipes up
147
450373
2590
E poi c'è sempre
qualche simpaticone che salta su
qualche simpaticone che salta su
07:48
and says, "Hey, don't forget about plagues." (Laughter)
148
452963
5688
con: "Ehi, ricordatevi le pestilenze!"
(Risate)
(Risate)
07:54
There are some optimistic answers to this question,
149
458651
2903
Esistono risposte ottimistiche
a questa domanda,
a questa domanda,
07:57
so some people will bring up the Age of Exploration
150
461554
1897
perciò alcune persone ricorderanno
l'Era dell'Esplorazione
l'Era dell'Esplorazione
07:59
and the opening up of the world.
151
463451
1948
e la scoperta del mondo.
08:01
Others will talk about intellectual achievements
152
465399
2102
Altri parleranno
di conquiste intellettuali
di conquiste intellettuali
08:03
in disciplines like math that have helped us get
153
467501
2275
in discipline come la matematica,
che ci hanno aiutato a capire
che ci hanno aiutato a capire
08:05
a better handle on the world, and other folk will talk about
154
469776
3310
meglio il mondo,
e altri parleranno
e altri parleranno
08:08
periods when there was a deep flourishing
155
473086
1697
dei tempi in cui proliferarono
08:10
of the arts and sciences. So this debate will go on and on.
156
474783
3802
le arti e le scienze.
Questa discussione continuerà all'infinito.
Questa discussione continuerà all'infinito.
08:14
It's an endless debate, and there's no conclusive,
157
478585
2839
È un dibattito senza fine
e non c'è una risposta definitiva,
e non c'è una risposta definitiva,
08:17
no single answer to it. But if you're a geek like me,
158
481424
3252
o unica. Ma se siete geek come me,
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
159
484676
2898
vi chiedete: "Beh, cosa dicono i dati?"
08:23
And you start to do things like graph things that we might
160
487574
2811
Poi inizi a mappare l'andamento di grandezze importanti,
08:26
be interested in, the total worldwide population, for example,
161
490385
4103
come ad esempio
l'intera popolazione mondiale,
l'intera popolazione mondiale,
08:30
or some measure of social development,
162
494488
2641
o qualche misura di sviluppo sociale,
08:33
or the state of advancement of a society,
163
497129
2511
oppure lo stato di avanzamento
di una società,
di una società,
08:35
and you start to plot the data, because, by this approach,
164
499640
3833
e inizi a tracciare i dati, perché
stando a questo ragionamento,
stando a questo ragionamento,
08:39
the big stories, the big developments in human history,
165
503473
2617
le grandi storie, i grandi sviluppi
nella storia umana,
nella storia umana,
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
166
506090
2861
saranno quelli che più piegano
queste curve.
queste curve.
08:44
So when you do this, and when you plot the data,
167
508951
1912
E quando tracci
i dati in questo modo,
i dati in questo modo,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
168
510863
2798
arrivi velocemente a delle
conclusioni strane.
conclusioni strane.
08:49
You conclude, actually, that none of these things
169
513661
2923
Concludi, cioè, che
nessuna di queste cose
nessuna di queste cose
08:52
have mattered very much. (Laughter)
170
516584
4952
è stata determinante.
(Risate)
(Risate)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves. (Laughter)
171
521536
4026
Non hanno assolutamente
influenzato le curve. (Risate)
influenzato le curve. (Risate)
09:01
There has been one story, one development
172
525562
3584
C'è stata solo una storia, un solo sviluppo
09:05
in human history that bent the curve, bent it just about
173
529146
2606
nella storia dell'uomo, che ha piegato
la curva a circa
la curva a circa
09:07
90 degrees, and it is a technology story.
174
531752
4046
90 gradi, ed è una storia
di tecnologia.
di tecnologia.
09:11
The steam engine, and the other associated technologies
175
535798
2959
Il motore a vapore, e le
altre tecnologie associate
altre tecnologie associate
09:14
of the Industrial Revolution changed the world
176
538757
2931
alla Rivoluzione Industriale,
hanno talmente cambiato il mondo
hanno talmente cambiato il mondo
09:17
and influenced human history so much,
177
541688
2424
e influenzato
la storia umana
la storia umana
09:20
that in the words of the historian Ian Morris,
178
544112
2083
da farsi beffa, come riportato dallo
storico
storico
09:22
they made mockery out of all that had come before.
179
546195
4077
Ian Morris, di tutto ciò
che era venuto prima.
che era venuto prima.
09:26
And they did this by infinitely multiplying the power
180
550272
2913
E questo si ottenne moltiplicando
all'infinito il potere
all'infinito il potere
09:29
of our muscles, overcoming the limitations of our muscles.
181
553185
3137
dei nostri muscoli, superandone
così i limiti.
così i limiti.
09:32
Now, what we're in the middle of now
182
556322
2522
Ciò che stiamo per superare, ora,
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
183
558844
2919
sono i limiti dei nostri
cervelli individuali,
cervelli individuali,
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
184
561763
3073
moltiplicando infinitamente
il nostro potere mentale.
il nostro potere mentale.
09:40
How can this not be as big a deal as overcoming
185
564836
3700
Come può tutto ciò non essere
altrettanto importante del superamento
altrettanto importante del superamento
09:44
the limitations of our muscles?
186
568536
2528
dei limiti dei nostri muscoli?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit, when I look
187
571064
3378
Così, a rischio di ripetermi un po',
quando osservo
quando osservo
09:50
at what's going on with digital technology these days,
188
574442
2829
cosa sta accadendo in questi
giorni con la tecnologia digitale,
giorni con la tecnologia digitale,
09:53
we are not anywhere near through with this journey,
189
577271
2826
[ritengo che] non siamo neanche vicini alla fine di questo percorso,
09:55
and when I look at what is happening to our economies
190
580097
2674
e quando osservo cosa sta
accadendo alle nostre economie
accadendo alle nostre economie
09:58
and our societies, my single conclusion is that
191
582771
2653
e alle nostre società, la mia unica
conclusione è che
conclusione è che
10:01
we ain't seen nothing yet. The best days are really ahead.
192
585424
3528
non abbiamo ancora visto niente.
I giorni migliori devono veramente ancora arrivare.
I giorni migliori devono veramente ancora arrivare.
10:04
Let me give you a couple examples.
193
588952
1756
Permettetemi di darvi un paio di esempi.
10:06
Economies don't run on energy. They don't run on capital,
194
590708
4228
Le economie non vanno a energia,
e neppure a capitale,
e neppure a capitale,
10:10
they don't run on labor. Economies run on ideas.
195
594936
3780
o a lavoro.
Le economie vanno a idee.
Le economie vanno a idee.
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with
196
598716
2520
Così il lavoro di innovazione,
lo sforzo di trovare
lo sforzo di trovare
10:17
new ideas, is some of the most powerful,
197
601236
2426
nuove idee, è una
deile più potenti
deile più potenti
10:19
some of the most fundamental work that we can do
198
603662
1815
e fondamentali attività
che possiamo mettere in atto
che possiamo mettere in atto
10:21
in an economy. And this is kind of how we used to do innovation.
199
605477
4016
in un'economia. Più o
meno, è così che si produceva innovazione in passato:
meno, è così che si produceva innovazione in passato:
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people
200
609493
3778
trovavamo un gruppo
di gente abbastanza simile
di gente abbastanza simile
10:29
— (Laughter) —
201
613271
3411
– (Risate) –
10:32
we'd take them out of elite institutions, we'd put them into
202
616682
2529
e le toglievamo dalle sedi
istituzionali elitarie, per metterle
istituzionali elitarie, per metterle
10:35
other elite institutions, and we'd wait for the innovation.
203
619211
2946
in altre istituzioni d'élite, aspettando
che ne uscissero delle innovazioni.
che ne uscissero delle innovazioni.
10:38
Now — (Laughter) —
204
622157
4010
Ora (Risate) –
10:42
as a white guy who spent his whole career at MIT
205
626167
2581
da bianco che ha trascorso
tutta la sua carriera al M.I.T.
tutta la sua carriera al M.I.T.
10:44
and Harvard, I got no problem with this. (Laughter)
206
628748
6366
e ad Harvard, tutto questo mi andrebbe bene. (Risate)
10:51
But some other people do, and they've kind of crashed
207
635114
2616
Ma ad altre persone no, e infatti si sono per così dire intrufolate,
10:53
the party and loosened up the dress code of innovation.
208
637730
2536
rilassando il "galateo" dell'innovazione.
10:56
(Laughter)
209
640266
924
(Risate)
10:57
So here are the winners of a Top Coder programming challenge,
210
641190
3644
Ecco i vincitori di una sfida di
programmazione Top Coder:
programmazione Top Coder:
11:00
and I assure you that nobody cares
211
644834
2902
vi assicuro che a
nessuno importa nulla
nessuno importa nulla
11:03
where these kids grew up, where they went to school,
212
647736
3594
di dove questi ragazzi siano cresciuti,
né di dove siano andati a scuola,
né di dove siano andati a scuola,
11:07
or what they look like. All anyone cares about
213
651330
2488
o del loro aspetto.
La sola cosa che importa a tutti
La sola cosa che importa a tutti
11:09
is the quality of the work, the quality of the ideas.
214
653818
2821
è la qualità del loro lavoro,
delle loro idee.
delle loro idee.
11:12
And over and over again, we see this happening
215
656639
2166
E questo lo riscontriamo sempre di più
11:14
in the technology-facilitated world.
216
658805
2346
nel mondo, grazie alla tecnologia.
11:17
The work of innovation is becoming more open,
217
661151
2456
Il processo di innovazione
diventa sempre più aperto,
diventa sempre più aperto,
11:19
more inclusive, more transparent, and more merit-based,
218
663607
3778
inclusivo, trasparente
e meritocratico,
e meritocratico,
11:23
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard
219
667385
2969
Un trend che continuerà, con buona pace di M.I.T. e Harvard,
11:26
think of it, and I couldn't be happier about that development.
220
670354
3680
e io non potrei esserne
più felice.
più felice.
11:29
I hear once in a while, "Okay, I'll grant you that,
221
674034
2450
Ogni tanto sento dire:
"Va bene, vi concedo quanto dite,
"Va bene, vi concedo quanto dite,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
222
676484
3387
ma la tecnologia è ancora uno
strumento per i ricchi,
strumento per i ricchi,
11:35
and what's not happening, these digital tools are not
223
679871
2714
e questi strumenti digitali non stanno
11:38
improving the lives of people at the bottom of the pyramid."
224
682585
3355
migliorando la vita di chi sta
alla base della piramide."
alla base della piramide."
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
225
685940
2664
Voglio rispondere in modo molto
chiaro: sciocchezze!
chiaro: sciocchezze!
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
226
688604
3438
La base della piramide si avvantaggia
enormemente della tecnologia.
enormemente della tecnologia.
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study
227
692042
2640
Qualche tempo fa, l'economista Robert Jensen
ha fatto questo meraviglioso studio
ha fatto questo meraviglioso studio
11:50
a while back where he watched, in great detail,
228
694682
3168
nel quale ha analizzato
in grande dettaglio
in grande dettaglio
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
229
697850
3381
cosa era successo ai villaggi di
pescatori del Kerala, in India,
pescatori del Kerala, in India,
11:57
when they got mobile phones for the very first time,
230
701231
3013
quando arrivarono i telefoni cellulari.
12:00
and when you write for the Quarterly Journal of Economics,
231
704244
2731
Certo, quando si scrive per
il Quarterly Journal of Economics,
il Quarterly Journal of Economics,
12:02
you have to use very dry and very circumspect language,
232
706975
2897
il registro dev'essere
molto arido e prudente;
molto arido e prudente;
12:05
but when I read his paper, I kind of feel Jensen is trying
233
709872
2472
ma leggendo il suo articolo,
sento che è come se Jensen cercasse
sento che è come se Jensen cercasse
12:08
to scream at us, and say, look, this was a big deal.
234
712344
3021
di gridarci: guardate, questa è stata una gran cosa!
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
235
715365
4053
Prezzi stabilizzati, così la gente ha potuto
pianificare la propria vita economica.
pianificare la propria vita economica.
12:15
Waste was not reduced; it was eliminated.
236
719418
4123
Lo spreco non è stato ridotto;
è stato eliminato.
è stato eliminato.
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
237
723541
2471
E la vita di tutti, acquirenti e venditori,
12:21
in these villages measurably improved.
238
726012
2498
in questi villaggi, è sensibilmente migliorata.
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
239
728510
3716
E non credo
che Jensen sia stato tanto fortunato
che Jensen sia stato tanto fortunato
12:28
and happened to land in the one set of villages
240
732226
2354
da capitare proprio nei soli villaggi
12:30
where technology made things better.
241
734580
2512
in cui la tecnologia ha migliorato
la situazione.
la situazione.
12:32
What happened instead is he very carefully documented
242
737092
2603
Penso, invece, che abbia documentato in modo molto accurato
12:35
what happens over and over again when technology
243
739695
2692
cosa avviene ogni volta che la tecnologia
12:38
comes for the first time to an environment and a community.
244
742387
3264
entra in contatto per la prima volta
con un ambiente e una comunità.
con un ambiente e una comunità.
12:41
The lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
245
745651
3964
La vita della gente, il loro welfare
migliorano esponenzialmente.
migliorano esponenzialmente.
12:45
So as I look around at all the evidence, and I think about
246
749615
2356
Quindi, se mi guardo intorno e
considero tutti gli indizi, e penso
considero tutti gli indizi, e penso
12:47
the room that we have ahead of us, I become a huge
247
751971
2476
allo spazio che abbiamo davanti
a noi, divento un grande
a noi, divento un grande
12:50
digital optimist, and I start to think that this wonderful
248
754447
2824
ottimista digitale, e comincio a
pensare che questa splendida
pensare che questa splendida
12:53
statement from the physicist Freeman Dyson
249
757271
3055
dichiarazione del fisico Freeman Dyson
12:56
is actually not hyperbole. This is an accurate assessment of what's going on.
250
760326
4578
non sia in realtà un'iperbole, ma una
valutazione accurata di cosa sta succedendo.
valutazione accurata di cosa sta succedendo.
13:00
Our digital -- our technologies are great gifts,
251
764904
2446
Il nostro digitale – le nostre
tecnologie sono grandi doni,
tecnologie sono grandi doni,
13:03
and we, right now, have the great good fortune
252
767350
3161
e noi, in questo momento,
abbiamo la grande fortuna
abbiamo la grande fortuna
13:06
to be living at a time when digital technology is flourishing,
253
770511
3525
di vivere in un tempo nel quale
la tecnologia digitale sta fiorendo,
la tecnologia digitale sta fiorendo,
13:09
when it is broadening and deepening and
254
774036
1658
dilagando, penetrando
13:11
becoming more profound all around the world.
255
775694
3341
e radicandosi sempre più in tutto il mondo.
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
256
779035
3218
Per cui sì, i droidi ci stanno rubando
i posti di lavoro;
i posti di lavoro;
13:18
but focusing on that fact misses the point entirely.
257
782253
3813
ma insistendo su questo, il punto della questione sfugge completamente.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
258
786066
3253
Il punto è che quando
diverremo liberi di fare altre cose,
diverremo liberi di fare altre cose,
13:25
and what we are going to do, I am very confident,
259
789319
2658
sono convinto che
13:27
what we're going to do is reduce poverty and drudgery
260
791977
3063
ridurremo povertà e fatica
13:30
and misery around the world. I'm very confident
261
795040
2664
e miseria in tutto il mondo.
Sono molto fiducioso
Sono molto fiducioso
13:33
we're going to learn to live more lightly on the planet,
262
797704
3032
che impareremo a vivere
con più leggerezza sul pianeta,
con più leggerezza sul pianeta,
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
263
800736
3481
e che quello che stiamo per fare
13:40
with our new digital tools is going to be so profound
264
804217
2921
con i nostri nuovi strumenti
digitali sarà così trasformativo
digitali sarà così trasformativo
13:43
and so beneficial that it's going to make a mockery
265
807138
2891
e benefico da
far sembrare ridicolo
far sembrare ridicolo
13:45
out of everything that came before.
266
810029
1733
tutto ciò che è venuto prima.
13:47
I'm going to leave the last word to a guy who had
267
811762
2738
Lascio l'ultima parola a
uno dei protagonisti
uno dei protagonisti
13:50
a front row seat for digital progress,
268
814500
1778
del progresso digitale,
13:52
our old friend Ken Jennings. I'm with him.
269
816278
2565
il nostro vecchio amico Ken Jennings.
Io concordo con lui,
Io concordo con lui,
13:54
I'm going to echo his words:
270
818843
1361
e ripeterò le sue parole:
13:56
"I, for one, welcome our new computer overlords." (Laughter)
271
820204
3971
"Per quanto mi riguarda, do il benvenuto
ai nostri nuovi padroni, i computers"
(Risate)
ai nostri nuovi padroni, i computers"
(Risate)
14:00
Thanks very much. (Applause)
272
824175
2929
Grazie mille. (Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theoristAndrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.
Why you should listen
Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.
He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.
Andrew McAfee | Speaker | TED.com