AI e le nuove figure professionali

Il campo della data science e dell’ingegneria dei dati sta vivendo una rapida espansione, guidata dal crescente volume di dati generato dalle attività quotidiane e dall’importanza sempre maggiore dell’analisi dei dati per prendere decisioni informate. In tale contesto si sono create tre figure professionali chiave, ciascuna con un ruolo distinto ma interconnesso: data engineer, AI engineer e data scientist.

Il data engineer è un esperto nella progettazione, nello sviluppo e nella gestione delle infrastrutture e delle pipeline di dati. La sua responsabilità principale è garantire che i dati vengano raccolti, trasformati e resi disponibili in modo efficiente e affidabile. Questa figura svolge un ruolo essenziale come “enabler” per altre professioni, poiché fornisce l’infrastruttura necessaria per consentire ai data scientist, agli ingegneri dell’AI e ad altri professionisti di lavorare con i dati.

Gli AI engineer sono specializzati nella creazione e nell’implementazione di modelli di intelligenza artificiale. Lavorano a stretto contatto con le aziende per sviluppare soluzioni basate sull’AI che migliorano l’efficienza, la produttività e la redditività. Questi professionisti devono possedere competenze approfondite in ingegneria del software, matematica, algoritmi e linguaggi di programmazione. Devono anche essere esperti in deep learning, machine learning, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e reti neurali.

I data scientist, d’altro canto, sono altamente qualificati nell’arte dell’analisi dei dati. Utilizzano competenze avanzate in matematica, statistica e programmazione (spesso con linguaggi come R e Python) per estrarre conoscenze significative da grandi quantità di dati. Inoltre, utilizzano strumenti per il big data come Spark, Hadoop e Hive e strumenti di visualizzazione come Tableau e PowerBI per comunicare in modo efficace le informazioni. Questi professionisti svolgono un ruolo fondamentale nell’identificare modelli nei dati, prevedere tendenze, analizzare metriche e aiutare le organizzazioni a prendere decisioni più informate.

Con l’avvento delle Intelligenze Artificiali Generative (LLMs), il ruolo dei data scientist sta subendo un’evoluzione. Mentre questi modelli possono aumentare l’efficienza nel codice e nell’analisi dei dati, c’è un dibattito in corso sulla loro capacità di generare vera innovazione. Alcuni data scientist potrebbero dover adattare il proprio ruolo concentrandosi sull’analisi e sulla selezione di modelli generati da LLMs per applicazioni specifiche, in un campo in continua evoluzione. Inoltre, il mercato globale dell’AI sta crescendo rapidamente, creando una crescente domanda di professionisti nell’ambito dell’AI.

Spesso, i professionisti coinvolti nello sviluppo, come i data specialist (data scientist, data engineer, data owner, ecc.), si trovano nella tentazione di cercare la perfezione e continuano a lavorare sui modelli anche quando questi sono già altamente accurati. Questo atteggiamento può rendere difficile la decisione di quando mettere in produzione un prodotto.

Bisogna quindi trovare un equilibrio tra la ricerca della perfezione e l’azione tempestiva nel processo decisionale. Il Minimum Viable Product  (“MVP”), rappresenta una versione essenziale di un prodotto pronta per il rilascio sul mercato, consentendo di valutare l’idea di base e raccogliere feedback dai clienti in modo rapido. Mock-up e prototipi sono presentati come strumenti chiave per comunicare idee, raffinare il design e ottenere feedback dagli stakeholder senza doversi impegnare completamente nella fase di implementazione. Questi strumenti facilitano la valutazione del valore dell’idea e promuovono una cultura dell’innovazione, aiutando a evitare l’impasse dell’indecisione tra perfezione ed azione tempestiva. L’apprendimento continuo e la capacità di adattarsi alle esigenze del mercato sono fondamentali per il successo … come disse l’ex COO di Facebook Sheryl Sandberg: “Fatto è meglio che perfetto”.

Nell’era dell’AI, la sfida per i team HR è attrarre talenti e mantenerli attraverso il “re-shaping professionale“, ovvero un adattamento costante alle sfide e opportunità create dalla tecnologia in evoluzione. Questo processo implica:

In quest’epoca caratterizzata da continui aggiornamenti tecnologici, si pone una nuova sfida per aziende e lavoratori: investire nella formazione e nello sviluppo di competenze per rimanere competitivi in un mondo del lavoro dinamico e imprevedibile.

Leggi di più sull’Intelligenza Artificiale.