Come scegliere una carriera nell’IA? | IA nel business #54

Una carriera nell’IA – quali opportunità offre?

L’intelligenza artificiale è presente in praticamente ogni aspetto del business oggi, dall’automazione dei processi di produzione alla personalizzazione delle offerte dei negozi online fino all’analisi di grandi quantità di dati. Sebbene la situazione sia molto dinamica, ci sono diversi percorsi di carriera principali nell’IA:

1. Ingegneria. Gli ingegneri di IA e machine learning hanno menti analitiche e una passione per la risoluzione di problemi complessi.
2. Dati. La scienza dei dati, l’analisi e l’interpretazione dei dati, è la base di qualsiasi progetto di IA. Senza sistemi per raccogliere e elaborare dati grezzi, sarebbe impossibile utilizzarli in modo efficace.
3. IA applicata. Secondo il rapporto “Technology Trends Outlook 2023” di McKinsey, l’IA applicata è uno dei settori tecnologici in più rapida crescita. Include implementazioni aziendali di machine learning (ML), riconoscimento delle immagini (Computer Vision) e elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Una parte importante è l’applicazione dell’IA al marketing e alle vendite.
4. Etica dell’IA. Una carriera nell’IA come responsabile etico è una delle professioni emergenti che si concentrano sulla creazione di politiche di IA per le organizzazioni e sull’assicurare la conformità con la legge.

In quali settori c’è domanda di specialisti in IA?

Secondo il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, i progressi tecnologici stanno guidando la domanda di esperti di intelligenza artificiale, che si prevede aumenterà del 23 percento dal 2022 al 2032. Questo è molto più veloce rispetto ad altri settori. Ecco i principali attori:

1. Finanze — banche e società di investimento utilizzano big data e algoritmi predittivi per massimizzare i profitti e migliorare la rilevazione delle frodi.
2. Agricoltura — sistemi intelligenti rendono possibile ottimizzare la gestione delle colture e migliorare i raccolti – qui entrano in gioco gli agrotecnologi. Grazie al loro lavoro, è possibile minimizzare l’uso di fertilizzanti e pesticidi, utilizzare robot e mirare e distruggere con precisione i parassiti.
3. Sanità — l’IA sta cambiando il volto della medicina migliorando le diagnosi e supportando la telemedicina – stanno emergendo lavori come “analista di dati sanitari”. L’IA viene anche utilizzata ampiamente nella ricerca per sviluppare nuovi farmaci e trattamenti.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania

Quali competenze sono necessarie per iniziare una carriera come ingegnere IA?

I lavori di ingegnere IA sono per persone affascinate dalla tecnologia e con competenze di programmazione. Ad esempio, gli ingegneri IA che sviluppano raccomandazioni personalizzate per piattaforme come Netflix e Spotify sono responsabili dello sviluppo di algoritmi che abbinano i contenuti alle preferenze degli utenti.

Data Science — quali competenze sono necessarie?

Per essere un analista di dati efficace, è essenziale avere competenze tecniche, come la conoscenza dei linguaggi di programmazione utilizzati nell’analisi dei dati, ad esempio, Python o R, e degli strumenti di visualizzazione dei dati (come Tableau o Power BI). È anche importante essere in grado di lavorare con grandi set di dati, il che richiede conoscenze di database e query SQL.

A parte le competenze tecniche, le competenze statistiche e matematiche sono la base dell’analisi dei dati. Consentono un’interpretazione e conclusioni corrette. Inoltre, un analista deve avere competenze comunicative per presentare efficacemente i risultati dell’analisi e le raccomandazioni. Il pensiero critico e le capacità di problem-solving sono anche utili per generare preziose intuizioni aziendali.

Una carriera nell’IA applicata

Il marketing alimentato dall’IA non è più il futuro, ma una realtà quotidiana. Utilizzando i dati dei clienti, le aziende possono adattare comunicazioni e prodotti alle esigenze dei singoli utenti. Gli specialisti dovranno essere in grado di configurare chatbot per le vendite o sistemi di raccomandazione per aiutare a personalizzare le offerte dei negozi online. Sarà anche importante essere in grado di utilizzare l’intelligenza artificiale generativa, cioè:

• chatbot come ChatGPT o Bard che possono aiutare con strategie di marketing e contenuti,
• Midjourney o DALL·E 3 per creare immagini, e
• Runway o Kaiber per contenuti video.

Fonte: Kaiber (https://kaiber.ai/dashboard)

Etica dell’IA

Gli specialisti in etica si occupano di un aspetto importante della tecnologia: le sfide alla privacy e all’imparzialità degli algoritmi. Il loro compito è garantire che i sistemi basati sull’intelligenza artificiale siano utilizzati in modo responsabile e secondo i valori dell’azienda e la legge.

Piattaforme IA per la formazione – dove acquisire conoscenze?

La moltitudine di piattaforme di apprendimento online consente una formazione flessibile nell’intelligenza artificiale e una preparazione autonoma per una carriera nell’IA. Ecco alcune opzioni consigliate:

• Certificato Professionale di Ingegneria IA IBM (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai) – un programma di 9 mesi che copre machine learning, reti neurali, elaborazione delle immagini e visione artificiale,
• Deeplearning.ai (https://www.deeplearning.ai/) – un programma di 3 mesi di uno dei principali esperti di IA, Andrej Karparthy,
• Coursera (https://coursera.org/)– un’ampia gamma di corsi, specializzazioni e certificazioni professionali in IA, machine learning, scienza dei dati e campi correlati. Sono disponibili programmi creati in collaborazione con l’Università di Stanford e IBM,
• Introduzione all’IA generativa di Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118 ) – un insieme di corsi introduttivi sull’IA generativa, sui Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMs) e sulle loro applicazioni.

Indipendentemente dalla piattaforma scelta, la chiave è combinare l’apprendimento teorico con la pratica sotto forma di progetti campione e risolvere problemi aziendali e sociali reali utilizzando IA e scienza dei dati.

Fonte: Coursera (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai)

Quali soft skills sono apprezzate nell’industria dell’IA?

Nonostante la rapida evoluzione della tecnologia, alcune qualità rimarranno le stesse. Per sviluppare una carriera nell’IA, la creatività o le capacità di problem-solving saranno utili. La capacità di lavorare in team è anche considerata un’importante risorsa quando si lavora su progetti di IA.

Riepilogo

Affrontare il labirinto delle opportunità di carriera nel campo dell’intelligenza artificiale richiede una comprensione approfondita sia delle esigenze del mercato del lavoro che delle proprie attitudini. Comprendere le specifiche dei diversi ruoli e le loro esigenze consentirà di scegliere accuratamente una carriera nell’IA, tracciare un percorso educativo e concentrarsi sullo sviluppo delle soft skills più preziose. L’intelligenza artificiale sta evolvendo a un ritmo senza precedenti. Adattare il proprio percorso professionale a essa richiederà flessibilità, coraggio e pensiero innovativo. Ma potrebbe rivelarsi la chiave per il successo professionale.

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