Un recente studio che mostra che l'inserimento dei dati è una delle attività lavorative più ridondanti e odiate solleva interrogativi sul perché, nell'era dell'intelligenza artificiale, data mining e tecnologie intelligenti, questa attività viene ancora eseguita manualmente.

C'è un modo in cui potrebbe essere meno disprezzato?

Il mio lavoro sul campo in corso in una startup data-driven, denominata Sage (una vera azienda, ma non il suo vero nome per motivi di riservatezza), suggerisce che le soluzioni tecnologiche non sono così sofisticate come molti pensano e non sostituiranno l'immissione di dati umani in tempi brevi.

Da quasi due anni, Ho studiato l'evoluzione delle pratiche di assunzione e dei lavori di Sage.

Il piano iniziale di Sage era quello di sviluppare e utilizzare l'intelligenza artificiale per produrre dati da vendere ai clienti come parte dei suoi servizi più ampi. Intanto, Sage ha chiesto ai suoi analisti di raccogliere e inserire manualmente quei dati. Ma quando Sage ha condotto un progetto pilota con una società di consulenza sull'intelligenza artificiale, hanno scoperto che l'IA avrebbe prodotto, al massimo, cinque percento dei dati che stavano raccogliendo manualmente, e ad un prezzo notevolmente più alto.

Non potevano permettersi l'intelligenza artificiale. Di conseguenza, hanno spostato la loro strategia di raccolta dati dall'intelligenza artificiale all'intelligenza umana. Riconoscendo che gli analisti erano troppo costosi e sarebbero stati troppo insoddisfatti di svolgere esclusivamente questo lavoro, Sage ha assunto operatori di inserimento dati dedicati in un ufficio satellite per svolgere gran parte del lavoro.

La tecnologia non sempre funziona

Questo tipo di scenario non è raro. La tecnologia non funziona sempre come previsto, e ha effetti diversi su diversi lavori e organizzazioni. I fallimenti della tecnologia, però, offrire solo una spiegazione parziale del motivo per cui l'inserimento manuale dei dati esiste ancora come attività, e potrebbe per un bel po' di tempo. Per capire di più, dobbiamo considerare i compiti in un contesto più ampio.

I compiti raramente esistono in isolamento. Fanno parte dei lavori e quei lavori sono costituiti da altri compiti. Sono associati a persone che li eseguono, altri che li gestiscono o lavorano con loro, e con altri lavori all'interno di occupazioni e organizzazioni.

Questo contesto più ampio, e le relazioni al suo interno, rende difficile eliminare del tutto qualsiasi compito, ma significa anche che un singolo compito disprezzato non sempre significa un lavoro completamente disprezzato.

a Saggio, il compito molto meccanico di inserire i dati era quasi inseparabile dall'atto di raccogliere i dati. Mentre alcuni dei dati possono essere trovati facilmente nelle relazioni annuali, per gran parte del resto, gli analisti, e poi gli operatori di data entry, ha dovuto cercare su Internet ulteriori informazioni. Una volta trovate queste informazioni, hanno poi dovuto inserirlo in un database.

Non avrebbe senso e sarebbe praticamente impossibile automatizzare la parte di inserimento dati di questa attività.

Ciò evidenzia che non tutto il lavoro di inserimento dati è creato uguale, e non tutti i lavori di inserimento dati sono uguali. Di conseguenza, gli atteggiamenti sull'immissione dei dati sono molto più complessi di quanto suggerisca la recente indagine.

false aspettative

Gli analisti di Sage disprezzavano il lavoro di inserimento dati, ma non solo per la natura del compito stesso. Le aspettative hanno plasmato i loro atteggiamenti. Quando furono assunti, molti di loro si aspettavano di fare quello che chiamavano lavoro di analista:cose come creare report dai dati, scrivere contenuti e interagire con i clienti.

Alcuni di loro avevano inizialmente fatto domanda per incarichi di consulenza che dovevano essere costituiti dalle suddette responsabilità. Si aspettavano un lavoro più affascinante, più appagante. In tale contesto, non sorprende che considerassero l'inserimento di dati faticoso e pensassero che fosse sotto di loro.

Gli operatori di data entry, d'altra parte, sono stati assunti con l'aspettativa che avrebbero fatto ciò che il titolo del lavoro implicava:l'inserimento dei dati. A differenza degli analisti, alcuni di loro hanno riferito di essere rimasti piacevolmente sorpresi dal lavoro e dalla quantità di pensiero e giudizio che comportava.

Anche all'interno dello stesso lavoro nella stessa organizzazione, ci possono essere variazioni in ciò che fanno i dipendenti e queste variazioni possono portare a risultati diversi.

Ad esempio, uno studio ha mostrato che le donne agenti della Transportation Security Administration negli Stati Uniti hanno finito per fare molte più perquisizioni, un compito indesiderabile, rispetto agli agenti maschi. I risultati sono stati una minore qualità del lavoro e ridotte opportunità.

Promossi operatori di data entry

La storia di Sage è lungi dall'essere completa. Continuo a guardare come i compiti ei ruoli si evolvono lì. Un recente perno strategico dell'azienda ha fatto sì che la raccolta dei dati diventasse meno centrale per gli obiettivi dell'azienda.

Con questo perno, il ruolo degli analisti si è evoluto per includere molta più interazione con gli sviluppatori dell'azienda nella creazione di prodotti per i clienti e fare di più per produrre contenuti.

Il lavoro dell'operatore di inserimento dati, però, è sostanzialmente invariato. Le persone vanno e vengono da esso, ma alcune delle persone che si occupano di inserimento dati sono state promosse a posizioni di analista, suggerendo che il compito temuto potrebbe essere un percorso verso un lavoro meno temuto.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.