L’intelligenza artificiale sta trasformando ogni aspetto della nostra quotidianità, generando una forte domanda di professionisti qualificati capaci di progettare, sviluppare e mettere in pratica sistemi AI. Tra queste figure chiave troviamo l’AI Engineer. Quali sono le sue peculiarità e le sue mansioni? Come sii diventa AI Engineer? E quali sono gli sbocchi lavorativi di questa professione? Scopriamolo assieme in questo articolo.

Chi è un AI Engineer?

Come precedentemente detto, l’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta un campo innovativo e in rapida evoluzione che sta trasformando in modo significativo il panorama lavorativo e tecnologico. Gli AI Engineer, o ingegneri dell’intelligenza artificiale, giocano un ruolo cruciale in questo processo, contribuendo allo sviluppo di sistemi intelligenti e applicazioni autonome.

Le loro mansioni includono la progettazione e la creazione di sistemi, la selezione di algoritmi e l’ottimizzazione dei modelli. Gli AI Engineer sono quindi professionisti specializzati e possono lavorare in vari settori, tra cui tecnologia, sanità, finanza, automazione industriale e altro ancora.

Cosa fa un AI Engineer?

La loro missione principale è sviluppare sistemi che possano apprendere dai dati e migliorare nel tempo, permettendo alle macchine di eseguire compiti tradizionalmente riservati agli esseri umani. Hanno competenze di informatica, matematica, statistica e apprendimento automatico.

Di fatto, gli ingegneri AI sono esperti nell’applicazione dei principi dell’intelligenza artificiale e del machine learning per creare sistemi, algoritmi e applicazioni capaci di apprendere dai dati, ragionare, effettuare decisioni e risolvere problemi complessi in modo autonomo. Le responsabilità degli AI Engineer possono variare ampiamente a seconda del settore in cui operano e del progetto specifico su cui lavorano.

In questo contesto, gli AI Engineer giocano un ruolo essenziale, facendo da ponte tra l’innovazione tecnologica e le sue applicazioni pratiche e assicurando che l’AI venga utilizzata in modo da valorizzare e amplificare le capacità umane, piuttosto che sostituirle.

Alcune attività fondamentali di loro competenza includono:

• progettazione di modelli di Intelligenza Artificiale (gli AI Engineer creano modelli matematici e algoritmi per l’apprendimento automatico, spesso con l’obiettivo di risolvere problemi complessi e ottimizzare le prestazioni dei sistemi. Ciò può includere la costruzione di reti neurali, la scelta di algoritmi di regressione o tecniche di clustering, la definizione dell’architettura del sistema, la scrittura del codice e la gestione dell’intero progetto);
• raccolta e preparazione dei dati (un aspetto fondamentale del lavoro di un AI Engineer è la gestione dei dati. Questo include la raccolta di set di dati rilevanti e l’analisi per identificare pattern e tendenze utili);
• addestramento e ottimizzazione dei modelli (una volta progettati, i modelli di IA devono essere addestrati utilizzando i dati disponibili. Gli AI Engineer devono regolare parametri e ottimizzare la struttura del modello per migliorare l’accuratezza e l’efficacia delle previsioni. Quindi impiegano grandi quantità di dati per insegnare ai modelli come svolgere compiti specifici, migliorandoli per ottenere performance ottimali);
• implementazione e integrazione (dopo aver sviluppato e addestrato un modello, l’ingegnere deve implementarlo all’interno di un sistema o applicazione esistente. Questo processo richiede competenze in ingegneria del software, poiché spesso è necessario integrare l’IA con altre tecnologie. Inserendo le soluzioni AI nei sistemi già esistenti, si assicura un funzionamento fluido e una connettività efficiente);
• monitoraggio e manutenzione (i sistemi di intelligenza artificiale richiedono costante monitoraggio per garantire che funzionino correttamente e per adattarsi ai cambiamenti nei dati o nelle condizioni operative. Gli AI Engineer devono essere pronti a effettuare aggiornamenti e ottimizzazioni quando necessario. In pratica, devono valutare le performance dei sistemi, controllare i risultati, individuare eventuali problemi e risolverli per garantire un miglioramento continuo);
• collaborazione e comunicazione (gli AI Engineer spesso lavorano all’interno di team multidisciplinari, collaborando con data scientist, esperti di settore e sviluppatori software. È cruciale che possiedano anche abilità comunicative per presentare i risultati e le raccomandazioni ai non esperti. In pratica, collaborare con altri professionisti coonsente loro di assicurarsi che i sistemi AI siano in linea con gli obiettivi aziendali).

Competenze richieste

Per intraprendere una carriera come AI Engineer, è necessario possedere un insieme diversificato di competenze tecniche e soft skills. Di seguito sono elencate alcune delle più importanti:

• programmazione (conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, R, Java e C++. Python, in particolare, è ampiamente utilizzato per l’apprendimento automatico grazie alla sua semplicità e alla vasta gamma di librerie disponibili, come TensorFlow, Keras e PyTorch);
• matematica e statistica (fondamentale per comprendere gli algoritmi di apprendimento automatico e per assicurarsi che i modelli siano costruiti sulla base di solide basi matematiche e statistiche);
• machine learning e deep learning (familiarità con le tecniche di machine learning, inclusi algoritmi di classificazione, regressione, clustering e reti neurali complesse);
• elaborazione dei dati (competenza nell’utilizzo di strumenti per la manipolazione dei dati, come SQL per database relazionali e biblioteche come Pandas e NumPy in Python);
• cloud computing (conoscenza di piattaforme cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, che offrono risorse computazionali scalabili necessarie per addestrare modelli complessi).

Tra le soft skills rientrano:

• problem solving (capacità di affrontare e risolvere problemi complessi in modo creativo e analitico);
• capacità di lavorare in team (attitudine alla collaborazione con diverse figure professionali, mantenendo una comunicazione chiara e produttrice);
• apprendimento continuo (l’ambito dell’IA è in costante evoluzione; pertanto, è essenziale essere pronti ad apprendere e adattarsi a nuove tecnologie e approcci).

Percorso formativo

Generalmente, gli AI Engineer possiedono una laurea in discipline come ingegneria informatica, informatica, matematica o statistica. Tuttavia, sempre più spesso, le aziende valutano anche percorsi formativi alternativi come boot camp intensivi in data science e intelligenza artificiale, corsi online e certificazioni specifiche nel campo dell’IA.

Sbocchi professionali

I sbocchi lavorativi per un AI Engineer sono molteplici, spaziando dalla finanza alla sanità, fino alla produzione industriale. Può altresì lavorare in aziende che offrono servizi online e/o in imprese legate al settore aerospaziale e della difesa. Ad esempio, nel settore finanziario, molte aziende utilizzano l’intelligenza artificiale per analizzare le abitudini degli utenti e identificare attività fraudolente o sospette.

Nella manifattura, si usano modelli di AI per migliorare l’efficienza della catena di approvvigionamento, prevedere problemi di manutenzione e realizzare prodotti più sicuri ed economici. Infine, nel settore sanitario, dove molte procedure sono complesse e richiedono molte risorse, l’uso dell’intelligenza artificiale permette di ridurre tempi e costi, semplificando molte operazioni.

Da non escludere neanche il settore della ricerca e della progettazione avanzata, oltre che quello delle amministrazioni pubbliche.

Considerazioni finali

In conclusione, possiamo asserire con certezza che il ruolo di AI Engineer nel panorama attuale è di fondamentale importanza. Infatti, nell’era della digitalizzazione e dell’intelligenza artificiale, gli AI Engineer svolgono un compito essenziale nel trasformare i dati in conoscenza e nel creare sistemi autonomi che possano migliorare efficienza e produttività. In un’epoca di rapidi mutamenti e innovazioni tecnologiche, i professionisti dell’intelligenza artificiale sono più che mai chiamati a guidare il cambiamento, armati di competenze, etica e visione per plasmare il futuro dell’industria e della società. Le competenze richieste sono ampie e sfaccettate e richiedono non solo abilità tecniche avanzate, ma anche capacità di collaborazione e problem solving. Pertanto, con la crescente domanda di tecnologia basata sull’intelligenza artificiale, il futuro professionale degli AI Engineer appare promettente e ricco di opportunità. È indiscusso che la carriera degli AI Engineer è in crescita costante, perché rappresentano un elemento cruciale nella trasformazione digitale e nell’innovazione tecnologica globale. Questo settore non solo offre un ottimo stipendio e opportunità professionali diversificate e stimolanti, ma consente anche di avere un impatto importante e significativo sul progresso tecnologico e socio-economico internazionale.

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