IULM AI LAB

Blog

Professioni del domani: AI e nuove frontiere del lavoro

Set 30, 2020

Professioni del domani

In molti si domandano quale sarà la nuova realtà del mondo del lavoro in futuro. Altri ancora temono che l’occupazione umana svanirà a causa dell’avvento delle AI che, come l’immaginario filmico ci ha condizionato a pensare, prenderà il sopravvento e svolgerà qualsiasi compito al posto dell’uomo.  

È necessario comprendere che il mondo del lavoro, come ogni altro ambito e settore umano, cambia velocemente e in modo continuo. La diffusione di nuove tecnologie, che esse siano la scoperta della ruota o l’AI, ha delle ripercussioni su ogni settore sociale, investendo gradualmente ogni aspetto della vita umana e permettendo così all’essere umano di progredire in termini “evolutivi”.

Le AI e la Digital Trasformation portano con se grandi rivoluzioni e cambiamenti nei vari ambiti del mercato, facendo emergere nuovi bisogni con molteplici sfumature. Il nuovo scenario delineatosi con l’incombenza dell’emergenza COVID-19 è l’esempio più attuale e significativo della necessità delle aziende di compiere quel passaggio “evolutivo”, ormai fondamentale, verso orizzonti innovativi e ancora poco esplorati.

Tutto questo grande cambiamento porta con se anche nuovi modi di intendere e svolgere il lavoro, caratterizzato da nuove modalità di interazione e collaborazione.

Professioni del domani: cosa cambia con l’AI 

Grazie al grande sviluppo delle capacità computazionali e di apprendimento automatico delle macchine, l’Intelligenza Artificiale offre sempre più strumenti per potenziare le capacità “umane” e, di conseguenza, aumentare l’efficienza del business.

Questa nuova possibilità impone alle imprese di compiere scelte in termini di business e applicabilità tecnologica, per valutare come implementare l’AI e con che tipo di investimento. Proprio per rispondere a questi quesiti è necessario chiarire in che modo è possibile reperire l’AI sul mercato, per poi individuare le figure professionali necessarie al suo inserimento in azienda.

Quali sono le diverse tipologie di soluzioni d’Intelligenza Artificiale da implementare nella propria azienda per ottimizzare il business e le attività di marketing e comunicazione?

Come raccontiamo nel nostro video Pillole informative: Ma dove si compra l’AI?, l’offerta ad oggi presente sul mercato non si discosta più di tanto da quella proposta per altre tipologie di soluzioni e tecnologie. 

L’AI, infatti, può essere “acquistata” attraverso 3 principali modalità:

– IaaS: Infrastructure-as-a-Service

– PaaS: Platform-as-a-Service 

– SaaS: Software As A Service

Quali sono le differenze?

Infrastrutture come servizio – IaaS 

Si tratta di un modello di distribuzione nel quale l’azienda non acquista fisicamente l’hardware del servizio. In questo caso, infatti, le risorse vengono virtualizzate per offrire al cliente tutte le potenzialità di calcolo necessarie alle sue esigenze direttamente in cloud. In questo modo l’azienda potrà implementare soluzioni AI senza dover effettivamente comprare la “macchina” e doverne mantenere e aggiornare la componente hardware, che sarà invece costantemente aggiornata e controllata dall’azienda erogatrice del servizio.

Piattaforme come servizio – PaaS

In questo caso il modello distributivo non solo offre le infrastrutture hardware, ma anche una serie di componenti e software, ovvero quello che viene definito middleware. Questa soluzione è una via di mezzo tra l’offerta cloud IaaS e i SaaS. In questo caso l’azienda potrà sviluppare le soluzioni AI senza limitazioni, servendosi degli sviluppatori interni all’azienda.

Software come servizio – SaaS

Si tratta del modello più semplice e alla portata di ogni azienda. Questa offerta, infatti, prevede la semplice distribuzione del software applicativo. L’azienda erogatrice del servizio offre soluzioni già pronte per l’uso, permettendo così al cliente di non doversi preoccupare né delle infrastrutture hardware né della componente software. Questa tipologia di soluzione viene spesso offerta sul mercato in modalità Freemium.

Quali sono le figure professionali che necessita un’azienda che vuole sviluppare progetti di AI?

L’AI può essere implementata in azienda in modi e con gradi di complessità differenti. É possibile costruire soluzioni proprietarie partendo da zero, o utilizzare soluzioni già pronte sul mercato, offerte dai grandi player, che richiedono competenze di differente entità. Indifferentemente da quella che sarà la scelta, l’azienda avrà bisogno di due figure fondamentali per lo sviluppo del progetto.

La prima è il Business leader che, a seconda della struttura aziendale, può essere un CTO, CIO, o CDO (Chief Data Officer o Chief Digital Officer) con competenze in termini di AI, oppure un CAIO (Chief AI Officer). Quest’ultima figura oltre alle classiche capacità manageriali, possiede una profonda conoscenze dell’AI e delle sue sfaccettature, che gli garantiscono un approccio all’implementazione rapido ed efficiente. 

La seconda è il Project leader, figura che possiede conoscenze basilari in termini di AI, utili a comprendere come essa possa portare beneficio in azienda. Il project leader deve in particolare sapere progettare workflow necessari all’implementare di soluzioni di questo tipo, stabilendo ruoli, KPI e tempistiche 

Queste due figure possono essere sufficienti quando si vogliono implementare soluzioni di AI affidandosi a “pacchetti preconfezionati”.

In caso si volessero sviluppare e implementare soluzioni AI ex-novo è invece opportuno avvalersi di un team di esperti composto da:

  • Data Analyst: raccoglie dati da diverse fonti, li organizza, li struttura e li analizza per ricavarne informazioni utili a compiere decisioni data-driven. Questa figura collabora con i manager dei diversi reparti aziendali, Project Managers e Data Scientists per identificare soluzioni a differenti tipologie di problemi che affliggono il Business. 
  • Data Engineer: ha il compito di mettere i dati al servizio dei vari utilizzatori. Questa figura deve garantire disponibilità, qualità e fruibilità dei dati. Si occuperà anche di gestire i processi per individuare opportunità e rischi. Il data Engineer conosce i metodi di rappresentazione e modellizzazione dei dati per creare informazioni a valore aggiunto.
  • Data Scientist: esperto di dati analitici. Analizza i dati per comprendere comportamenti, tendenze complesse e trarre importanti insights che sappiano sostenere l’azienda nel prendere decisioni strategiche.

A seconda delle differenti realtà aziendali, il team potrebbe essere utleriormente esteso.

A seconda del settore e delle dimensioni aziendali, delle disponibilità in termini di investimento e del grado di complessità del progetto, le figure coinvolte potrebbero includere, infine, anche

  • Mediatore culturale o Citizen Data Scientist: una figura in grado di aiutare l’azienda ad affrontare il cambiamento in modo ottimale. Possiede una conoscenza generale delle tecnologie legate all’Intelligenza Artificiale, competenze manageriali e legali ma, soprattutto, una profonda conoscenza del settore di riferimento, nonché dell’azienda e dei suoi processi.
  • Data Visualization Expert: esperto nella reportistica e nel data modeling. È in grado di rappresentare i dati in modo chiaro e immediatamente attivabile, personalizzando la visualizzazione a seconda del tipo di utilizzatore.
  • Machine Learning Engineer: programmatore in grado di progettare macchine in grado di apprendere per svolgere azioni senza essere specificamente indirizzate a farlo. 
  • Cybersecurity Expert & Data Protection Specialists: esperti della protezione di dati. Nel primo caso si occupano di prevenire attacchi informatici attraverso specifiche misure di sicurezza, nel secondo caso si assicurano che la raccolta e lo stoccaggio dei dati sia conforme alle norme previste dal GDPR. 
  • Data Labeling Speciaslist : professionista di “etichettatura dei dati” che, partendo da dati grezzi, li ripulisce e li organizza per allenare le macchine a nuovi compiti.
  • Robotics Engineer:  si occupa dell’ideazione e dell’implementazione della componente robotica. Partendo dal compito per cui il robot viene pensato, costruisce la macchina e scrive il software per programmarla.

Lo sviluppo e la diffusione dell’AI nei vari ambiti globali e le nuove professioni: un rapporto sempre più stretto

L’emergere di nuove tecnologie rappresenta un grande indotto nel mercato del lavoro. L’AI, come molti altri sistemi tecnologici prima di lei, plasma la società contemporanea proponendo nuove vie per svolgere le mansioni, oltre ad essere un grande incubatore di idee e scoperte.

Diventa così sempre più importante svolgere una costante formazione, al fine di rimanere al passo con i tempi tecnologici, che si distinguono dalla loro grande rapidità.

In una società dove il “dato” diventa una fonte di informazioni sfruttabile e rilevante oltre che un business, è necessario che la sua conoscenza entri a far parte del tessuto sociale e di ogni persona al fine di poterne sfruttare democraticamente il suo potenziale.

Professioni del domani

Desideri migliorare il tuo Business attraverso soluzioni di Intelligenza Artificiale? IULM AI Lab può fornire a te e alla tua azienda tutto il supporto necessario per comprendere e cogliere le opportunità di questa tecnologia.  Scopri le nostre aree di attività e tutti i nostri corsi.

La formazione

Creiamo cultura sull'AI per aumentare la competitività delle imprese e del sistema paese 

La formazione

Creiamo cultura sull'AI per aumentare la competitività delle imprese e del sistema paese