Il team di ricerca suggerisce che quando i lavoratori hanno una maggiore mobilità, le aziende corrono rischi maggiori di perdere dipendenti qualificati che possiedono le competenze necessarie per implementare nuove tecnologie, compreso l'apprendimento automatico.

Chris Forman, professore di Peter e Stephanie Nolan alla Dyson School of Applied Economics and Management, presso il Cornell SC Johnson College of Business, è coautore di "How Does Worker Mobility Affect Business Adoption of a New Technology? The Case of Machine" Learning", pubblicato il 10 marzo sullo Strategic Management Journal .

I coautori sono Ruyu Chen, Ph.D. '21, ricercatore post-dottorato presso la Stanford University, e Natarajan Balasubramanian, professore presso la Whitman School of Management della Syracuse University.

L'apprendimento automatico è sempre più vitale per le aziende che cercano di innovare e migliorare i processi, ma l'adozione di queste tecnologie avanzate dipende in larga misura da lavoratori qualificati che possano implementarle e utilizzarle in modo efficace.

Per questa ricerca, il team ha utilizzato una condizione sperimentale naturale – i cambiamenti nell’applicabilità degli accordi di non concorrenza a livello statale – come modo per comprendere in che modo la mobilità dei lavoratori influisce sull’adozione della tecnologia. Gli accordi di non concorrenza impediscono ai dipendenti di unirsi o avviare attività concorrenti dopo aver lasciato il loro attuale datore di lavoro. Esaminando più di 153.000 organizzazioni tra il 2010 e il 2018, i ricercatori hanno scoperto informazioni significative.

I risultati hanno indicato che i cambiamenti che facilitano la mobilità dei lavoratori sono associati a un notevole calo della probabilità che le aziende adottino il machine learning. Questo calo varia in base a fattori quali le dimensioni dell'azienda, l'adozione dell'analisi predittiva in tutto il settore e la presenza di grandi concorrenti nello stesso settore e nella stessa località.

"I risultati più consistenti in presenza di grandi concorrenti nella stessa sede industriale suggeriscono che i rischi della mobilità per i potenziali adottanti saranno maggiori quando i lavoratori avranno molte opzioni esterne", ha affermato Forman.

Nelle prime fasi dell’adozione della tecnologia, i dipendenti spesso acquisiscono queste competenze attraverso l’apprendimento sul posto di lavoro finanziato dall’azienda adottante. Di conseguenza, il rischio che i lavoratori qualificati se ne vadano può diminuire gli incentivi per le imprese a investire e ad adottare nuove tecnologie.

Il quadro dello studio e l'analisi dei dati fanno luce sul ruolo fondamentale della mobilità dei lavoratori nel plasmare le decisioni di adozione della tecnologia e l'innovazione aziendale. Aggiunge approfondimento alla ricerca precedente che ha esplorato la connessione tra capitale umano e adozione dell'intelligenza artificiale e delle tecnologie di apprendimento automatico.

Sebbene lo studio si concentri sull’adozione dell’apprendimento automatico, indica anche strade per studi futuri. Forman ha affermato:"Risultati simili potrebbero emergere nei primi anni della diffusione di altre tecnologie in cui le aziende dovranno effettuare nuovi investimenti specifici per la tecnologia in grado di aumentare il capitale umano dei lavoratori."