Team di IA vs. divisione dei ruoli | IA nel business #53

Cosa fa il team di intelligenza artificiale?

Il team di intelligenza artificiale è un gruppo di specialisti nel campo dell’intelligenza artificiale. Le loro responsabilità all’interno dell’azienda includono:

• rafforzare prodotti e servizi utilizzando l’IA — il team di IA può sviluppare e implementare sistemi basati sull’IA che aumentano il valore dei prodotti e dei servizi offerti. Ad esempio, un’azienda di e-commerce può implementare un sistema di raccomandazione basato sull’IA che suggerisce prodotti su misura per le preferenze dei clienti in base a un’analisi del comportamento di acquisto,
• automatizzare compiti di routine — il team di IA può creare soluzioni che automatizzano compiti ripetitivi, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su quelli più complessi. Ad esempio, un’azienda può creare un chatbot basato sull’IA per fornire assistenza clienti e rispondere a domande frequenti,
• analizzare dati e generare report — il team di IA può analizzare grandi quantità di dati, trarre conclusioni e generare report per supportare le decisioni aziendali. Ad esempio, un’azienda può utilizzare un sistema di analisi del sentiment basato sull’IA per monitorare il feedback dei clienti sui propri prodotti e servizi.

Tuttavia, le responsabilità del team di IA di un’azienda dipendono principalmente dalle ambizioni dell’organizzazione riguardo all’ambito di implementazione dell’intelligenza artificiale. Secondo Gartner, l’ambito di utilizzo dell’IA nell’impresa può essere ampiamente categorizzato in tre aree:

1. Aziende che cercano di migliorare l’efficienza, dove il team di IA lavora principalmente per preparare sia strumenti interni per l’organizzazione che strumenti per il servizio clienti.
2. Aziende che utilizzano l’IA per ottimizzare le proprie operazioni, ma evitano di usarla in prodotti e servizio clienti. Il team di IA si occupa solo di migliorare i processi interni dell’organizzazione.
3. Aziende che stanno implementando l’intelligenza artificiale su larga scala, dove il team di IA implementa soluzioni in prodotti, servizio clienti e internamente.

Fonte: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Competenze e responsabilità dei membri del team di IA

Secondo il rapporto “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024” di Gartner, la domanda di specialisti in intelligenza artificiale crescerà nei prossimi anni, specialmente in aree come:

• implementazione dell’intelligenza artificiale generativa nelle aziende,
• fiducia nell’IA, gestione dei rischi e della sicurezza, IA TRISM,
• creazione e sviluppo di applicazioni abilitati all’IA (sviluppo potenziato dall’IA),
• utilizzo dell’intelligenza artificiale per ottimizzare il modo in cui vengono prese le decisioni.

Ma come appare internamente un team di IA? Naturalmente, varierà leggermente a seconda del progetto. Ma ecco alcuni ruoli chiave nel team di IA:

• Data scientist — i data scientist si occupano di analisi e interpretazione dei dati, modellazione predittiva e apprendimento automatico. Il loro obiettivo principale è estrarre informazioni preziose dai dati e utilizzarle per prendere decisioni aziendali.
• Ingegnere software IA — gli ingegneri software IA creano e sviluppano applicazioni basate sull’intelligenza artificiale. Il loro lavoro consiste nell’implementare e ottimizzare algoritmi di apprendimento automatico e integrarli nei sistemi esistenti.
• Ricercatore ML/Ingegnere ML — i ricercatori ML sviluppano nuovi modelli e algoritmi di apprendimento automatico e li implementano. Il loro obiettivo principale è il miglioramento continuo e l’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale.
• Eticista IA — gli eticisti IA sono professionisti che comprendono i rischi associati all’uso dell’intelligenza artificiale e sono responsabili dell’applicazione etica di questa tecnologia. Si assicurano che le iniziative di IA e la loro implementazione siano conformi ai principi etici e alla legge.

Il team di IA ha anche bisogno di qualcuno responsabile degli aspetti strategici e aziendali del progetto. Questo potrebbe essere un manager IA, che gestisce lo sviluppo e l’implementazione di processi e prodotti basati sull’IA, o un chief AI officer (CAIO), che è responsabile della strategia IA in tutta l’organizzazione. Il loro ruolo è:

• gestire le tecnologie IA utilizzate – il CAIO deve essere familiare con vari algoritmi e tecniche di IA e saperli applicare per risolvere problemi in un’organizzazione,
• supervisionare la progettazione, lo sviluppo, il collaudo e l’implementazione delle soluzioni IA in collaborazione con il team di IA,
• misurare l’impatto aziendale e finanziario dell’IA per valutare i benefici e i costi dell’implementazione dell’intelligenza artificiale,
• formare e sviluppare i dipendenti nell’IA.

Personalità nel team di IA

Come in qualsiasi team affiatato, ogni membro del team di IA deve avere le giuste competenze, abilità regolarmente aggiornate ed esperienza. Non meno importante, tuttavia, è la necessità di diversità, il che significa che il team dovrebbe consistere non tanto di persone simili quanto di persone che si ispirano a vicenda con i loro diversi punti di vista.

Le personalità giocano un ruolo chiave nella costruzione di un team di IA efficace. Mentre tutti i membri del team condividono una passione per la tecnologia e abilità analitiche, differiscono nel loro approccio, temperamento e preferenze.

Il manager del team di IA deve riconoscere queste differenze e apprezzare l’importanza della diversità. Ad esempio, un data scientist orientato ai dettagli e meticoloso potrebbe annoiarsi in discussioni astratte sulle future direzioni della tecnologia IA e preferire concentrarsi sul miglioramento del modello ML attuale. D’altra parte, l’etico IA con un temperamento visionario e una ricca immaginazione potrebbe non avere la pazienza per la programmazione e il collaudo noiosi.

Secondo il rapporto “Technology Trends Outlook 2023” di McKinsey, i seguenti aspetti stanno diventando sempre più importanti nel mondo degli affari di oggi:

• Flessibilità – la velocità con cui la tecnologia si evolve significa che non vale la pena rimanere bloccati in un insieme di strumenti o in un modo di fare le cose,
• Capacità di adattarsi a condizioni mutevoli – cambiamenti nella composizione del team, un passaggio al lavoro remoto o persino l’esternalizzazione a un’altra azienda non dovrebbero essere un problema per il membro “ideale” del team di IA,
• Disponibilità a nuove sfide – implementare l’intelligenza artificiale in più aree dell’azienda significa che ogni persona nel team di IA dovrà acquisire nuove competenze.

Ugualmente importanti sono la capacità di cooperare e comunicare, la disponibilità a prendersi responsabilità per i compiti assegnati e la capacità di gestire lo stress.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Struttura di suddivisione del lavoro

Per garantire un flusso di lavoro efficace nel team di IA, è utile utilizzare la tecnica della struttura di suddivisione del lavoro. Essa comporta la suddivisione del progetto in compiti più dettagliati, che vengono poi assegnati ai singoli membri del team in base alle loro competenze.

Al livello più alto, ci sono obiettivi aziendali generali, che vengono suddivisi in iniziative di prodotto specifiche. Queste, a loro volta, sono suddivise in compiti di ricerca, programmazione, collaudo, ecc. Grazie alla WBS, tutti sanno esattamente cosa fare per contribuire al successo dell’intero progetto.

Nel team di IA, la struttura di suddivisione del lavoro potrebbe apparire così:

• Analisi dei dati. Il team di IA inizia spesso analizzando i dati per identificare modelli e relazioni che possono essere utilizzati per costruire modelli predittivi.
• Costruzione di modelli predittivi. Sulla base dei dati raccolti, il team di IA costruisce modelli predittivi che possono essere utilizzati per prevedere eventi futuri.
• Collaudo e ottimizzazione dei modelli. Una volta costruiti i modelli, il team di IA li testa e li ottimizza per assicurarsi che funzionino correttamente e producano risultati accurati.
• Implementazione dei modelli. Dopo il collaudo, i modelli vengono implementati, il che significa che vengono utilizzati per prevedere eventi futuri sulla base di nuovi dati.
• Monitoraggio e manutenzione dei modelli. Una volta implementati, il team monitora le loro prestazioni e li mantiene in buone condizioni per garantire risultati accurati durante tutto il loro ciclo di vita.

Riepilogo

La scelta del team di progetto può determinare il successo o il fallimento dell’intero progetto. Ecco perché è così importante che il team di IA sia composto da persone con varie competenze e personalità, esperienze diverse e stili di lavoro differenti. Se il project manager o il CAIO sceglie le persone giuste, esse assumeranno naturalmente ruoli informali che sono più importanti per costruire un team coeso, aumentando le possibilità di successo e di ulteriori collaborazioni fruttuose.

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