Intelligenza artificiale come lavoro: scopri le figure lavorative nel mondo dell’AI

Francesco Conti : 4 Agosto 2023 08:20

L’Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando in modo profondo il nostro modo di interagire con il mondo, apportando significative trasformazioni in diversi settori. Dalla medicina alla finanza, dall’automazione industriale alla sicurezza informatica, l’IA promette di plasmare il nostro futuro.

Dietro questa rivoluzione ci sono diverse figure professionali che lavorano per sviluppare sistemi di IA e rendere possibile la loro integrazione in prodotti d’uso quotidiano.

Dai ricercatori, che danno vita a nuovi algoritmi e modelli all’avanguardia, agli ingegneri, che sviluppano sistemi di apprendimento automatico scalabili e affidabili, fino agli esperti etici, che si occupano delle implicazioni sociali e morali dell’IA, ognuno di questi professionisti svolge un ruolo unico e indispensabile nel plasmare l’evoluzione dell’IA.

In questo articolo approfondiremo le fondamentali differenze di ruoli e competenze tra i professionisti del settore, con particolare attenzione per le figure del Machine Learning Engineer, Data Scientist e Data Engineer.

Data Scientist

I Data Scientist combinano i campi della statistica, del Machine Learning (ML) e della programmazione, con una certa conoscenza di dominio nel settore operativo di riferimento. I Data Scientist utilizzano queste competenze per costruire modelli che aiutano aziende e organizzazioni a estrapolare informazioni e fare previsioni. Le competenze chiave:

• Analisi Statistica: Competenza nelle metodologie statistiche e nei test di ipotesi per comprendere i modelli dei dati e fare previsioni accurate.
• Apprendimento Automatico: Conoscenza di vari algoritmi e tecniche di ML per costruire modelli predittivi e effettuare previsioni basate sui dati.
• Programmazione: Solide competenze di programmazione in linguaggi come Python, R o Julia per la manipolazione e l’analisi dei dati.
• Visualizzazione dei Dati: Capacità di comunicare i risultati in modo efficace attraverso strumenti e tecniche di visualizzazione dei dati.
• Conoscenza del Dominio: Comprensione del dominio specifico in cui operano (ad esempio, finanza, assistenza sanitaria, marketing) per contestualizzare i risultati.
• Risoluzione dei Problemi: Capacità di identificare sfide e ideare soluzioni basate sui dati per affrontarle.

Machine Learning Engineer

I Machine Learning Engineer implementano e gestiscono modelli di ML in produzione. Un ML Engineer prende i modelli (statistici o di machine learning) sviluppati dai data scientist e li trasforma in un sistema di produzione attivo. Gli ML engineer hanno compentenze molto simili agli ingegneri del software con due competenze aggiuntive:

1. Una conoscenza pratica di ML per comprendere i modelli.
2. Competenza nell’utilizzo di specifici strumenti di ingegneria per la gestione delle pipeline di dati e l’implementazione di sistemi di MLOps (Machine Learning Operations), in modo da poterli monitorare e risolvere eventuali problemi.

. Le competenze chiave per questo ruolo sono:

• Algoritmi di ML: Conoscenza approfondita di vari algoritmi, come le reti neurali.
• Sviluppo Software: Competenza in linguaggi di programmazione come Python, Rust o C++ per costruire soluzioni scalabili ed efficienti.
• Addestramento e Valutazione dei Modelli: Esperienza nell’addestramento di modelli di apprendimento automatico su grandi set di dati e nella valutazione e monitoraggio delle loro prestazioni.
• Deploy di soluzioni scalabili: Esperienza nel deploy dei modelli di apprendimento automatico in ambienti di produzione. Dal design dell’architettura software a supporto della soluzione di ML alla sua implementazione.
• Principi di DevOps: Il Machine Learning Engineer deve saper gestire il versionamento di codice, dati, modelli ed esperimenti. Inoltre, deve avere competenze di DevOps Engineering, su tutte la gestione di pipeline di CI/CD e l’esperienza nella Containerizzazione e Orchestrazione.

Data Engineer

I Data Engineer configurano l’infrastruttura su cui i Data Scientist e i ML Engineer svolgono il loro lavoro. Sono responsabili della gestione dello storage dei dati e del loro trasporto per l’utilizzo richiesto. Gli ingegneri dei dati sono principalmente ingegneri del software specializzati nelle pipeline di dati e si assicurano che i dati fluiscano dove, quando e come sia necessario affinché questi modelli funzionino correttamente. Non è necessario che comprendano i modelli di ML nel modo in cui lo fanno i data scientist. Le competenze chiave:

• Gestione dei Database: Competenza nel lavorare con database relazionali e non relazionali (ad esempio, SQL, NoSQL) per gestire e memorizzare grandi quantità di dati.
• Tecnologie Big Data: Conoscenza delle tecnologie big data come Hadoop, Spark e Kafka per la gestione e l’elaborazione di dati su larga scala.
• Integrazione dei Dati: Capacità di integrare dati da diverse fonti e garantire coerenza e qualità dei dati.
• ETL (Extract, Transform, Load): Conoscenza dei processi ETL per estrarre dati da diverse fonti, trasformarli e caricarli nei data warehouse.
• Servizi Cloud: Esperienza con piattaforme cloud come AWS, Azure o GCP per l’archiviazione e l’elaborazione scalabile dei dati.
• Sicurezza dei Dati: Comprensione delle migliori pratiche di sicurezza e conformità dei dati per proteggere informazioni sensibili.

Gli specialisti con competenze verticali

NLP Specialist: Data Scientist e ML Engineer che hanno sviluppato una verticalizzazione su task di elaborazione del testo sono spesso denominati NLP (Natural Languagge Processing) Specialist o Engineer. Addestrano modelli NLP per compiti come analisi del sentiment, traduzione automatica e riconoscimento di entità e integrano tali modelli in applicazioni e sistemi.

Computer Vision Engineer: i professionisti in campo AI che lavorano quotidianamente con immagini e video, per task come la classificazione o il riconoscimento di immagini oppure il tracking di oggetti in video. Le competenza per queste professioni sono simili al ML Engineer, ma con particolare interesse per le librerie di elaborazione delle immagini, come OpenCV.

Ricercatori IA: si concentrano sull’ideazione, lo sviluppo e l’implementazione di nuovi algoritmi, modelli e tecniche di machine learning per affrontare problemi complessi. Il loro obiettivo è quello di avanzare nella conoscenza e nel campo dell’IA, contribuendo a migliorare le prestazioni dei sistemi esistenti e a sviluppare nuove applicazioni e innovazioni tecnologiche.

Prompt Engineer: è un esperto che si dedica a progettare e ottimizzare prompt per LLM. Un prompt è una frase o un pezzo di testo fornito al modello di linguaggio per guidarne l’output in modo specifico. Il compito del prompt enginner è creare prompt chiari e appropriati per guidare il modello verso risposte accurate e coerenti. In sintesi, il suo ruolo è ottimizzare l’efficacia del modello attraverso il design dei prompt.

Aspetti Legali ed Etici

Oltre i professionisti tecnici, anche altri esperti contribuiscono allo sviluppo di servizi basati su IA: gli esperti di etica e gli esperti legali.

• Esperti Legali: si concentrano sulle questioni giuridiche e regolatorie correlate all’implementazione dell’IA. La loro responsabilità è garantire la conformità alle normative vigenti e ridurre il rischio di controversie legali. Alcuni aspetti che gli esperti legali considerano includono:
  • Privacy e Conformità alle Normative: Assicurarsi che l’uso dell’IA sia conforme alle leggi sulla privacy, come il GDPR nell’UE, e ad altre normative della giurisdizione in cui opera l’azienda.
  • Proprietà Intellettuale: Gestire i diritti di proprietà intellettuale relativi ai modelli di IA sviluppati dall’azienda e definire contratti e accordi per proteggere tali diritti.
  • Regolamentazione: Monitorare i cambiamenti nelle normative e nei regolamenti sull’IA e garantire la conformità alle nuove disposizioni.
  • Contratti e Accordi: Redigere contratti e accordi che disciplinano l’uso dell’IA, sia all’interno dell’azienda che nelle relazioni con terze parti.
• Esperti di Etica: si concentrano sulle questioni morali e sociali legate all’uso dell’IA all’interno delle aziende. Essi si occupano di definire le linee guida e i principi etici che guidano l’adozione e l’implementazione dell’IA, garantendo suo utilizzo responsabile. Alcuni aspetti che gli esperti etici considerano includono:
  • Equità e Bias: Identificare e mitigare il bias nei dati di addestramento e negli algoritmi dell’IA per evitare risultati discriminatori e ingiusti.
  • Trasparenza e Interpretabilità: Assicurarsi che le decisioni prese dall’IA siano comprensibili e spiegabili agli esseri umani, in modo che gli utenti possano comprendere il processo decisionale.
  • Privacy e Protezione dei Dati: Garantire che la raccolta e l’uso dei dati nell’IA rispettino le normative sulla privacy e che le informazioni sensibili degli utenti siano adeguatamente protette.
  • Sicurezza e Responsabilità: Valutare i rischi di sicurezza associati all’IA e definire le responsabilità in caso di incidenti o danni causati dal suo utilizzo.

Mentre gli esperti etici si concentrano sull’adozione responsabile dell’IA e sulla considerazione degli impatti sociali, gli esperti legali si occupano di garantire la conformità legale e la gestione dei rischi associati all’implementazione dell’IA. Lavorando insieme, entrambi i gruppi contribuiscono a un’adozione più responsabile e sostenibile dell’IA nelle aziende.

Conclusioni

Questo articolo offre una panoramica riguardo le figure lavorative nel mondo dell’Intelligenza Artificiale. Da un lato, abbiamo esplorato le principali figure tecniche, come data scientist e sviluppatori di algoritmi, fondamentali nell’implementazione e ottimizzazione dei sistemi IA. Dall’altro, ci siamo soffermati sugli esperti di etica e legali, cruciali per garantire un utilizzo responsabile e conforme alle normative vigenti.

È importante sottolineare che il mercato del lavoro nell’IA è in continua evoluzione. Le competenze richieste sono in costante mutamento, rispondendo all’innovazione tecnologica e alle esigenze del mercato. Quindi, aspiranti e professionisti consolidati devono essere aperti all’apprendimento continuo per restare competitivi. L’IA offre opportunità in diversi settori industriali, ma richiede impegno nel miglioramento delle competenze. Mantenere una mentalità aperta all’apprendimento è la chiave per prosperare in questo campo in continua evoluzione.