Cosa fanno gli specialisti di intelligenza artificiale? | AI nel business #64

In entrambe le grandi corporazioni e le piccole imprese, c’è una crescente domanda di esperti che progettano e implementano algoritmi avanzati e analisi dei dati per consentire alle aziende di operare in modo più efficiente. Ma com’è il lavoro di uno specialista in AI e perché vale la pena investire in tale talento?

Specialista in AI. Definizione e responsabilità

Uno specialista in intelligenza artificiale è una persona che combina conoscenze di programmazione con competenze di analisi dei dati, applicando tecnologie moderne di machine learning (ML) e deep learning (DL). Le loro responsabilità includono la creazione di algoritmi per automatizzare processi o analizzare grandi set di dati.

Sebbene l’intelligenza artificiale sia un dominio tecnico, non mancano anche persone con talenti meno esigenti tra i professionisti dell’AI. Oltre agli ingegneri, alcuni si specializzano in etica e diritto dell’AI, così come sviluppatori che utilizzano strumenti di AI per creare contenuti di marketing o chatbot. I lavori in AI includono anche la gestione di progetti e attività di educazione e formazione che consentono ad altri di utilizzare gli strumenti di AI in modo sempre più efficiente.

Tuttavia, concentriamoci sulle professioni che costituiscono il centro più vicino degli specialisti in AI.

Ingegnere AI

Un ingegnere AI è una persona che progetta, costruisce e testa sistemi basati sull’intelligenza artificiale, come chatbot, assistenti vocali o videogiochi.

Si concentra sullo sviluppo di strumenti, sistemi e processi che consentono di applicare l’AI a problemi del mondo reale. Lo stipendio medio negli Stati Uniti è di circa $113.000 all’anno (secondo Glassdoor, 2022).

Esempi di responsabilità di un ingegnere AI includono:

• creazione e gestione dell’infrastruttura di sviluppo e produzione dell’AI – ad esempio, un sistema di gestione dei dati volto a migliorare gli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzati nelle applicazioni di riconoscimento vocale,
• condurre analisi statistiche e interpretare i risultati per migliorare i processi decisionali dell’organizzazione – ad esempio, identificare i modelli di utilizzo delle app mobili per migliorare gli algoritmi di raccomandazione,
• automatizzare le infrastrutture AI per il team di data science – ad esempio, creare script e strumenti che automatizzano il processo di distribuzione dei modelli AI, consentendo un’innovazione più rapida in produzione.

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

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Ingegnere di machine learning

Qual è il lavoro di un ingegnere di machine learning (ML) nell’AI? Gli ML sono coinvolti nella progettazione di sistemi AI responsabili del machine learning e nella loro manutenzione e miglioramento. In altre parole, creano e ottimizzano algoritmi che apprendono dai dati e migliorano automaticamente le loro prestazioni. Tra le loro responsabilità ci sono:

• Implementazione di algoritmi di machine learning – ad esempio, sviluppo e implementazione di algoritmi di machine learning avanzati per un sistema di raccomandazione di prodotti e-commerce,
• Condurre esperimenti e test con sistemi AI – ad esempio, organizzare test A/B per vari modelli predittivi per valutare quale prevede meglio il comportamento dei clienti,
• Progettazione e sviluppo di sistemi di machine learning – ad esempio, creare un sistema di machine learning innovativo che regola automaticamente le strategie di marketing in tempo reale basandosi sull’analisi dei dati di mercato.

È grazie al loro lavoro che possiamo godere, ad esempio, di assistenti vocali sempre più funzionanti come Siri e Alexa. I loro stipendi medi si aggirano intorno ai $123.000 all’anno.

Ingegnere dei dati

Gli ingegneri dei dati costruiscono l’infrastruttura necessaria per raccogliere e processare enormi set di informazioni e supervisionano il loro flusso e analisi per estrarre informazioni e conoscenze preziose. Con questo ambito di lavoro in AI, i negozi online possono ottimizzare il loro inventario basato su previsioni di vendita generate da sistemi di marketing basati sui dati.

Gli ingegneri dei dati, o data engineers, costruiscono sistemi che raccolgono, gestiscono e trasformano i dati grezzi in informazioni utili per analisti aziendali e altri professionisti coinvolti nell’interpretazione dei dati per scopi aziendali.

Lo stipendio medio annuale qui è di $104.000.

Ingegnere di robotica

Gli ingegneri di robotica lavorano per creare e programmare robot che possono svolgere vari compiti in un ambiente fisico.

Il loro lavoro in AI è utilizzato in molte industrie. Uno degli esempi più famosi sono i robot utilizzati per assemblare automobili sulle linee di produzione di giganti automobilistici come Tesla e General Motors. L’efficienza degli ingegneri di robotica si traduce quindi in qualità e sicurezza dei veicoli per i conducenti e i passeggeri. Gli stipendi annuali si aggirano tipicamente intorno ai $99.000.

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

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Data scientist

È possibile essere contemporaneamente un grande programmatore, un esperto statistico e avere una profonda comprensione del settore in cui opera l’azienda? Inoltre, questa persona che lavora nell’AI può dimostrare eccellenti capacità comunicative, presentando le sue analisi e previsioni con infografiche e grafici attraenti?

Queste sono le richieste che molte aziende pongono ai data scientist.

Con i dati, un esperto di dati può aiutare le aziende finanziarie a scoprire modelli nascosti di frode creditizia o investire capitali dove i dati storici mostrano la massima probabilità di ritorno sugli investimenti. Un esperto del genere ha uno stipendio medio di $113.000 all’anno.

Specialista in etica dell’AI

Uno specialista in etica dell’AI si occupa di questioni di moralità e regolamentazione legate all’intelligenza artificiale. Le principali aree di interesse per una persona che svolge tale lavoro nell’AI sono:

• Studiare e valutare l’impatto dell’intelligenza artificiale su persone, società, ambiente,
• Sviluppare principi e standard etici per il settore,
• Creazione delle politiche e regolamenti dell’AI dell’azienda per l’uso degli strumenti forniti dall’azienda agli utenti finali,
• Garantire la legalità delle soluzioni sviluppate dall’organizzazione.

Il supporto di un tale specialista può essere inestimabile quando si integrano nuove tecnologie, consentendo alle organizzazioni di evitare rischi di PR e spesso problemi legali che potrebbero sorgere quando le soluzioni basate sull’AI vengono implementate in modo improprio. In media, un esperto del genere guadagna circa $100.000 all’anno.

Ingegnere di prompt

Un ingegnere di prompt è una persona che crea e personalizza testi o domande utilizzati per comunicare con sistemi basati sull’intelligenza artificiale o per stimolare la loro creatività.

Questa posizione relativamente nuova coinvolge sviluppi recenti nell’AI generativa, come i modelli di linguaggio (ad esempio, GPT-4). L’ingegnere di prompt è responsabile di “parlare” con questi modelli per generare risposte desiderabili, significative ed etiche.

Come possono contribuire gli specialisti del lavoro in AI alla crescita della tua azienda?

Creare le proprie soluzioni o implementare soluzioni pronte all’uso basate sull’intelligenza artificiale può rapidamente trasformare la tua azienda in un’organizzazione molto moderna. Lavorare nell’AI è un campo difficile, quindi gli stipendi degli specialisti in intelligenza artificiale sono sostanziali.

Tuttavia, grazie a loro puoi:

• automatizzare processi aziendali, innovativi e creativi risparmiando tempo e denaro, e aumentando l’efficienza delle operazioni,
• raccogliere, organizzare e analizzare i dati per comprendere meglio i propri clienti, così come i dettagli dei loro processi di produzione o logistica,
• concludere i dati, e così prendere decisioni aziendali più accurate, risparmiando denaro.

Ecco alcuni esempi:

1. Previsione della domanda e ottimizzazione della catena di approvvigionamento – consente una gestione dell’inventario più efficiente e riduce i costi,
2. Automazione del marketing e delle vendite, come il targeting degli annunci – aumenta l’efficacia delle campagne e migliora il ROI,
3. Analisi delle esigenze e della soddisfazione dei clienti – aiuta a personalizzare le offerte in base alle aspettative del mercato,
4. Rilevamento delle frodi e analisi dei rischi – protegge da perdite finanziarie e frodi,
5. Automazione del servizio clienti (chatbot) – migliora il servizio clienti a un costo inferiore,
6. Personalizzazione dei contenuti e delle raccomandazioni – aumenta il coinvolgimento e le vendite attraverso offerte personalizzate,
7. Creazione di una libreria unica di prompt per generare rapidamente contenuti PR per l’organizzazione – rendendo più facili e veloci le comunicazioni esterne.

Vale la pena considerare dove la tua azienda potrebbe implementare il lavoro in AI per ottimizzare i suoi processi o servizi per i clienti.

Assunzione o esternalizzazione – come gestire più efficacemente il talento in AI?

L’analisi costi-benefici mostra che per molte piccole aziende potrebbe essere più redditizio lavorare con un freelance o un’azienda esterna piuttosto che assumere e creare un dipartimento IT interno a tempo pieno per supportare i sistemi basati sull’AI.

La collaborazione con specialisti indipendenti sembra particolarmente attraente nella fase iniziale del lavoro in AI. Questo perché evitano grandi investimenti iniziali in tecnologia e risorse umane. Allo stesso tempo, offrono accesso a specialisti di alto livello e soluzioni pronte che possono facilmente scalare man mano che l’azienda cresce.

Tuttavia, è opportuno avere in mente una strategia a lungo termine. Se un’azienda espande l’uso dell’intelligenza artificiale in molte aree del business, a un certo punto potrebbe essere più conveniente costruire un team interno per avere il pieno controllo sui processi aziendali chiave.

Lavoro in AI – sintesi

L’intelligenza artificiale apre promettenti nuove opportunità di carriera per professionisti le cui competenze combinano avanzate conoscenze tecniche con una comprensione delle esigenze aziendali e dei clienti.

La domanda per tale talento crescerà man mano che le applicazioni di AI diventeranno più diffuse in vari settori. L’unica combinazione di competenze ingegneristiche e aziendali rende il lavoro in AI uno dei più interessanti nel campo delle nuove tecnologie.

Se sei interessato a lavorare nell’AI, ora è il momento perfetto per iniziare a imparare e costruire il tuo portfolio di progetti.

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