Quarto appuntamento dedicato allo studio “Artificial Intelligence Index Report 2021” della Stanford University (vedi articoli precedenti). La possibilità di analizzare il fenomeno dell’Intelligenza Artificiale da una prospettiva temporale ampia (lo studio annuale è giunto alla sua quarta edizione) consente una contestualizzazione del fenomeno al di là delle mode, rilevando le principali tendenze nel corso degli anni.
In questo articolo approfondiamo il tema dell’Education, un capitolo del lavoro di ricerca dedicato all’analisi degli skill e dei percorsi di formazione di competenze e talenti nel settore dell’AI da parte di differenti enti ed istituzioni (scuole e università). Focus soprattutto sul livello di formazione erogato da università, college, istituti di tecnologia, accademie, scuole professionali specializzate, con approfondimenti sul bacino di laureandi, laureati e dottorati di ricerca in discipline correlate all’Intelligenza Artificiale.
Offerte formative e sbocchi sul mondo del lavoro
Alcune tendenze si sono evidenziate in modo chiaro negli ultimi anni: ad esempio l’aumento della domanda di competenze di AI nel settore industriale ha rappresentato un forte elemento attrattivo per professori e laureati con specializzazioni tecnologiche, che hanno scelto di abbandonare il proprio percorso accademico. Negli Stati Uniti, un numero sempre maggiore di laureati con dottorato di ricerca in Intelligenza Artificiale ha scelto di lavorare nell’industria (numero aumentato del 48% negli ultimi 10 anni, dal 44,4% del 2010 al 65,7% del 2019 – Figure 1 e 2) e per contro si è contratto il numero di laureati che ha deciso di proseguire il proprio percorso nel mondo accademico, con una percentuale passata dal 42,1% del 2010 al 23,7% del 2019.
Negli ultimi quattro anni, a livello mondiale, le principali università hanno poi aumentato la propria offerta formativa di corsi in ambito AI: +102,9% per laureandi/laureati di primo livello e +41,7% per laureati. Su un lasso temporale di 10 anni (2010-2019), negli Stati Uniti i dottorati di ricerca specializzati in AI sono passati dal 14,2% sul totale dei dottorati, a circa il 23% nel 2019, secondo i dati della Computing Research Association (CRA). L’emergere di competenze in AI ha di fatto rallentato/distolto la formazione in ambiti più tradizionali delle tecnologie ICT quali il networking, il software engineering e i linguaggi di programmazione.
Le diverse specializzazioni
Tra tutti i laureati con dottorato in computer science, quelli specializzati in Intelligenza Artificiale/Machine Learning sono di gran lunga al primo posto con il 22,8% (Figura 3), una specializzazione che ha incontrato molto interesse negli ultimi 10 anni, superiore alle successive cinque specializzazioni tra loro combinate. Va sottolineato, tuttavia, che la specializzazione Robotic/Vision ha avuto grande impulso dalla diffusione di tecnologie di AI passando dall’ottavo posto del 2018 alla terza posizione nel 2019. Le specializzazioni in AI/ML e Robotic/Vision sono di fatto quelle che più hanno interessato negli ultimi 10 anni i laureati con dottorati di ricerca rispetto alle 20 specializzazioni identificate (Figura 4).
Si tratta di fatto di specializzazioni che risentono dell’accelerazione, in corso nell’industria e in genere nella società, delle tecnologie di AI, che vanno diffondendosi tra comparti quali l’Intelligent automation, smart cities, IoT, analisi dei dati ecc. Guardando ad un maggiore dettaglio nel numero dei laureati con dottorati di ricerca specializzati in AI/ML e Robotics/Vision negli USA, si rileva tra il 2010 e il 2019 una crescita del 77% dei dottorati con specializzazione AI/ML mentre rispetto al totale di tutti i dottorati la crescita è stata del 61% (Figura 5 e figura 6).
Provenienze internazionali e ruolo europeo
In continuo aumento, almeno fino all’ultima rilevazione pre-Covid del 2019, il numero di studenti internazionali nei dottorati di ricerca con specializzazione in AI sono il 64,3%, in crescita del 4,3% dal 2018 (Figura 7). Tra gli studenti stranieri laureati nel 2019 negli Stati Uniti, l’81,8% risiedeva negli USA per lavoro mentre l’8,6% aveva trovato occupazione al di fuori degli Stati Uniti (vedi Figura 8). Considerando tutti gli studenti internazionali laureati nelle discipline tecniche (computer science, computer engineering, gestione dell’informazione in generale), il 77,9% risiedeva negli Stati Uniti mentre il 10,4% aveva trovato impiego altrove.
Lo studio Stanford University ha rilevato ben 1032 programmi di AI all’interno del panorama di programmi formativi dei 27 paesi dell’Unione europea. La maggior parte dell’offerta formativa universitaria in tema di AI avviene a livello di master, fornendo quindi grandi competenze per una conseguente attività lavorativa. La Germania guida la classifica dei paesi con la più ricca ed ampia offerta formativa specializzata in programmi di AI (master, bachelor, corsi brevi), mentre la Francia guida il livello master (Figura 9). Interessante notare anche la suddivisione dei corsi di specializzazione nei differenti programmi formativi (Figura 10). Importante menzionare, sottolinea lo studio, il ruolo giocato da elementi di etica e focalizzazioni in specifici ambiti applicativi presenti in questi corsi (orientati, ad esempio, su security, privacy, conoscenza delle implicazioni sociali delle tecnologie di AI) e che spaziano su segmenti quali big data, IoT, realtà virtuale.
Infine, a livello internazionale, uno studio JRC Report della Commissione europea, integrato nel lavoro della Stanford University, mette a comparazione i corsi formativi in AI tra i 27 membri dell’Unione europea unitamente ad altri stati del vecchio continente (Norvegia, Svizzera, Regno Unito) nonché Canada, Stati Uniti ed Australia. Sul totale dei 1680 programmi specializzati in AI individuati in tutte le nazioni, considerando l’anno accademico 2019-2020, la classifica vede gli Stati Uniti prevalere per offerta formativa (figura 11), mentre l’Europa dei 27, nell’insieme, si piazza ad un dignitoso secondo posto nei corsi master, quelli più prestigiosi ed efficaci per una consequenzialità lavorativa.
