Professionisti dell’Intelligenza Artificiale che crescono e si specializzano su competenze sempre più diversificate tra cui machine learning, programmazione NLP, deep learning e via dicendo. Il settore è affascinante ma anche molto sfidante. Non servono solo competenze tecnologiche e operative. Sono fondamentali anche tutte quelle soft skill necessarie a un lavoro che spesso presuppone approcci di gruppo all’insegna della condivisione e della collaborazione continua.
La forte espansione del mercato dell’AI
I progetti legati all’AI falliscono sia per la mancanza di competenze cruciali interne sia per la carenza di data scientist. Ciononostante, le aziende continuano a integrare l’AI e il machine learning nei loro prodotti e servizi.
La necessità di skill e talenti sta spingendo le organizzazioni ad assumere nuovi professionisti dell’Intelligenza Artificiale. Di conseguenza, le persone in cerca di lavoro stanno trovando un mercato in forte espansione per tutti i set di abilità legate alla data science. Le aziende stanno cercando di assumere esperti di intelligenza artificiale, ma la carenza di competenze è molto forte. La domanda di professionisti dell’Intelligenza Artificiale, infatti, supera di gran lunga l’offerta.
Secondo un rapporto di Gartner, si stima che i campi relativi all’AI creeranno circa 2,3 milioni di posti di lavoro entro la fine di quest’anno, con una serie di ruoli più cruciali di altri. I professionisti interessati a lavorare in questo ambito applicativo dovrebbero prendere nota di come si diversifichino campi della scienza dei dati, dell’analisi aziendale e della matematica. I tech trend evidenziano quattro percorsi di carriera diversi.
Data scientist
Uno scienziato dei dati è responsabile della loro raccolta e analisi. I data scientist hanno un background costituito da conoscenze avanzate:
- matematiche
- statistiche
- analitiche
- di machine learning
- di AI
In un ambiente aziendale, i data scientist estraggono informazioni utili da una marea di dati. Nell’analizzare queste informazioni operano inferenze e raccolgono spunti che poi utilizzano per aiutare l’organizzazione.
Tutti i report confermano che, negli ultimi cinque anni, la necessità di data scientist è aumentata del 35%. Questo improvviso aumento della domanda di data scientist ha portato a un gap di talenti. Anche se i requisiti per questi professionisti sono chiari (una laurea in informatica e competenza nel programmare il codice), il ruolo di uno scienziato di dati non è chiaramente definito sul mercato del lavoro per cui i profili richiesti possono variare ampiamente. A livello base di qualifica, chi è interessato a diventare un data scientist presso qualsiasi organizzazione avrà bisogno di esperienza e background in statistica, probabilistica, matematica e sviluppo di algoritmi.
Ingegnere dell’apprendimento automatico
Un ingegnere del machine learning è un ingegnere del software specializzato. Questi professionisti dell’Intelligenza Artificiale aiutano a stabilire i processi di apprendimento automatico, implementando il ML nella produzione per ottimizzare i prodotti in termini di prestazioni e di scalabilità. Il ruolo principale dell’ML engineer è quello di gestire i vari strumenti necessari ad addestrare, generare, valutare e costruire le alberature, gestendo i modelli di apprendimento automatico sia nella fase di addestramento che nella fase di inferenza.
Mentre i data scientist si concentrano principalmente sui dati e sugli ambienti per la gestione di modelli applicabili a una vasta gamma di finalità (non necessariamente valide solo per l’AI), gli ingegneri del machine learning sono focalizzati specificamente e unicamente su questo esclusivo ambito operativo. Mentre i data scientist possono assumere il ruolo di ingegnere di machine learning, senza avere una conoscenza più generale della scienza dei dati è molto più difficile per un ingegnere di machine learning focalizzato sullo scopo diventare un data scientist.
Un ingegnere dell’apprendimento automatico deve possedere conoscenze di:
- informatica
- statistica
- apprendimento automatico
- matematica applicata
- altre abilità associate all’ingegneria e all’AI
In generale, un ingegnere dell’apprendimento automatico dovrà avere una comprensione generale altre parti dell’AI ma anche una solida conoscenza dei diversi strumenti disponibili per il ciclo di vita del modello di apprendimento automatico. Questo implica la capacità di tenersi aggiornati con i cambiamenti apportati da tutti i vari fornitori dell’AI.
Sviluppatore di business intelligence
Un ruolo più oscuro ma che sta guadagnando sempre più visibilità è quello dello sviluppatore di business intelligence. Con una preparazione che affonda nella programmazione di software associati alla business intelligence (BI), uno sviluppatore di BI si concentra sulla visualizzazione dei dati che i responsabili delle decisioni aziendali possono utilizzare per acquisire una migliore comprensione delle principali aree di interesse. Gli sviluppatori di BI utilizzano principalmente strumenti software incentrati su:
- suite software di BI
- portali
- dashboard
- analisi dei dati
Questi strumenti sono utilizzati per generare riepiloghi, dashboard, report, grafici, mappe, grafici e altre rappresentazioni dei dati.
Uno sviluppatore di BI utilizza strumenti software per trasformare i dati in informazioni utili che aiutano i decisori aziendali. Questo ruolo, infatti, è un connubio tra esperti di business e professionisti dell’Intelligenza Artificiale:
- devono prendere i dati e analizzarli per ottenere informazioni di business
- devono avere conoscenza degli strumenti di BI per aiutare le line of business ad accedere e analizzare set di dati e quindi presentare risultati analitici per fornire report dettagliati.
Gli sviluppatori di business intelligence hanno bisogno di esperienza per capire le esigenze aziendali e hanno anche bisogno di una ottima comprensione dei database SQL e relazionali, delle competenze di BI e di alcune esperienze di codifica. Il termine sviluppatore di business intelligence ad oggi sembra quello che va per la maggiore ma nel lungo termine potrebbe evolvere in ingegnere della visualizzazione dei dati o supervisore dell’esperienza degli utenti dei dati.
Architetto AI
Il ruolo di un architetto dell’IAI è molto diverso da quello dell’ingegnere dell’apprendimento automatico e dello scienziato dei dati ma è altrettanto richiesto. Gli architetti specializzati nell’Intelligenza Artificiale sono responsabili della creazione e del mantenimento di questo tipo di architettura e per gestirla utilizzano i principali framework tecnologici AI.
L’architetto AI sta a un progetto AI come un architetto aziendale sta ai progetti IT. Utilizzando determinate metodologie de best practice questo professionista dell’Intelligenza Artificiale si focalizza sulla strategia generale ma anche sulla pianificazione e sul coordinamento.
Gli architetti AI devono guardare al quadro generale di un progetto di implementazione dell’Intelligenza Artificiale per:
- comprendere gli obiettivi generali della missione
- conoscere i diversi approcci in modo da applicare l’AI a questi obiettivi
- coordinare i team per il raggiungimento di tutti gli obiettivi prefissati
Devono anche riconoscere il modo in cui l’IA viene utilizzata in un’organizzazione, il che richiede una profonda comprensione dei vari modelli di Intelligenza Artificiale ma anche delle capacità delle piattaforme tecnologiche e delle condizioni dei dati nell’organizzazione. In funzione di questi requisiti, un architetto AI non è una posizione entry-level, richiedendo anni di esperienza nel settore.
Professionisti dell’Intelligenza Artificiale sempre più richiesti
La crescente domanda di professionisti dell’Intelligenza Artificiale non mostra alcun segno di rallentamento. Quando si guarda a questo tipo di lavori così richiesti è importante considerare sia le competenze che i requisiti fondamentali espressi nella domanda. Alcuni di questi ruoli richiedono una profonda competenza su determinate tecnologie, competenze matematiche e ingegneristiche e probabilmente anni di esperienza aziendale. Non è facile imparare queste abilità durante un fine settimana o procedere attraverso un’educazione casuale. Conoscere le posizioni più necessarie può aiutare chi cerca lavoro a prepararsi ad entrare in questo settore o a pianificare meglio lo sviluppo della propria carriera.
