L’intelligenza artificiale non è più solo un gergo tecnologico. Dal guidare gli studenti con lezioni personalizzate tramite tutor virtuali al prevedere le tendenze globali prima ancora che arrivino in edicola, l’IA sta affermando la sua influenza sul tessuto stesso della nostra vita quotidiana. Non sorprende quindi che i posti di lavoro nel settore dell’IA siano diventati un argomento di discussione molto caldo nei circoli professionali di tutto il mondo. Mentre si parla di AI che sottrae posti di lavoro, a molti sfugge il lato positivo: Il potenziale dell’IA di migliorare i ruoli esistenti e persino di crearne di completamente nuovi. Ecco una panoramica dei principali lavori nel campo dell’IA che stanno facendo scalpore nel 2024.
In questa guida:
Competenze ricercate per i lavori nell’IA
L’IA non è una singola disciplina, ma un mix di informatica, matematica e ingegneria. La si consideri come uno strumento flessibile in grado di gestire e plasmare qualsiasi cosa, dalla conversazione con noi in un linguaggio simile a quello umano (grazie all’elaborazione del linguaggio naturale) al prendere decisioni rapide e logiche con gli algoritmi.
Il cuore del genio dell’IA è l’apprendimento automatico. È l’arte e la scienza di insegnare alle macchine a imparare dai dati e poi a prevedere o decidere in base a tali informazioni. Questa base consente ai modelli di IA di riconoscere schemi, prevedere risultati e arricchirsi di dati a ogni interazione.
Ora, se state puntando a una carriera nell’IA, dovete prepararvi un po’. L’apprendimento automatico richiede la conoscenza di linguaggi come Python, R e MATLAB e una solida padronanza di strutture come TensorFlow e Keras. Per chi vuole creare sistemi di intelligenza artificiale in grado di parlare del tempo o del proprio libro preferito, c’è l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Si tratta di comprendere le chiacchiere umane, analizzare il testo e creare risposte che sembrino umane.
La padronanza dell’NLP richiede una solida conoscenza di Python e Java. Inoltre, una certa esperienza con strumenti come NLTK e spaCy può essere utile. L’intelligenza artificiale si basa sui dati (tanti!) e le competenze in materia di scienza dei dati sono fondamentali. Ciò significa che dovrete estrarre, analizzare e visualizzare i dati, armati di Python, R, SQL e strumenti come Pandas e NumPy.
In linea di massima, le competenze attualmente richieste nel campo dell’intelligenza artificiale includono:
- Apprendimento automatico
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Scienza dei dati
- Apprendimento profondo
- Informatica
- Robotica
- Risoluzione di problemi
Avere queste competenze nel proprio arsenale consente di accedere ad alcuni dei ruoli più interessanti del settore tecnologico.
Quale settore dell’IA è più richiesto?
“Il futuro è nostro. Sento che siamo in una gara che dobbiamo vincere. È una gara tra la crescente potenza della tecnologia e la crescente saggezza di cui abbiamo bisogno per gestirla”.
Max Tegmark, fisico: Washington Post
Il rapporto “Future of Jobs” del World Economic Forum riporta che entro il 2025 si aggiungeranno probabilmente 97 milioni di nuovi posti di lavoro al mercato del lavoro. Una parte consistente di questo numero dovrebbe essere costituita da posti di lavoro direttamente o indirettamente associati all’IA, data la sua crescente importanza in tutti i settori.
I dati di CoinGecko rivelano alcune informazioni: Le ricerche di “AI Jobs” su Google superano quelle di “Crypto Jobs” di circa quattro volte. E questo includendo anche i lavori web3, che di questi tempi sono relativamente molto richiesti.
La frenesia di ricerca dell’IA è iniziata intorno al novembre 2022, probabilmente grazie all’abbandono di ChatGPT da parte di OpenAI. Ad aprile, il punteggio dell’interesse di ricerca per le offerte di lavoro nel campo dell’IA ha raggiunto l’incredibile cifra di 124, prima di scendere a 100 nel giugno 2023. Ora torniamo indietro fino al picco di valutazione del bitcoin nel novembre 2021. Anche con tutto quel clamore, il suo punteggio di interesse per la ricerca di lavoro ha toccato a malapena 30. Ecco le nostre scelte per i migliori lavori nel campo dell’IA in 2024.
I migliori lavori nel campo dell’IA in 2024
1. Ingegnere dell’apprendimento automatico
Gli ingegneri dell’apprendimento automatico sono la spina dorsale dell’industria dell’IA. Si destreggiano tra competenze software e scienza dei dati e decodificano linguaggi che non sono nemmeno umani. Se sei una persona che ama i dati, conosce un po’ di ricerca e sa scrivere in Java, Python o Scala, questa potrebbe essere la tua vocazione.
Inoltre, se avete giocato con strumenti come Eclipse o IntelliJ, siete già in vantaggio.
Paga: Non troppo misera: 151.000 dollari, secondo Glassdoor. Se riuscite a ottenere un ingaggio presso un gigante della tecnologia come Google o Meta, potreste arrivare a guadagnare da 200 a 244 mila dollari.
Il candidato ideale: Le aziende vogliono la crème de la crème: persone con una laurea avanzata in informatica o matematica, insieme a un’attitudine alla programmazione in Python, Java e Scala. Avete una certificazione nell’apprendimento automatico? È una pubblicità in più! Ecco un elenco di alcune delle competenze ricercate:
- Laurea in informatica, scienza dei dati o similmente.
- Esperienza in Python, R o Java.
- Conoscenza degli algoritmi di apprendimento automatico.
- Esperienza sufficiente a giocare con TensorFlow, PyTorch o Keras.
- Una solida conoscenza della pulizia e della preelaborazione dei dati.
- Alcune conoscenze di statistica, algebra e calcolo costituiscono un’ottima base.
2. Scienziato dei dati
Gli scienziati dei dati guidano le organizzazioni individuando le domande giuste e immergendosi in vasti insiemi di dati per trovare le risposte. Creano modelli che prevedono tendenze e risultati futuri. Sono anche responsabili dell’utilizzo dell’apprendimento automatico per migliorare la qualità dei dati o perfezionare le offerte di prodotti.
Giorno di paga: In media, la paga base è di 152.000 dollari all’anno, secondo Glassdoor.
Il candidato ideale: La maggior parte dei data scientist vanta titoli di studio avanzati e, anche se una formazione informatica è ideale, non è un requisito indispensabile. I candidati più ricercati hanno una solida padronanza di strumenti come SAS, R e la piattaforma Hadoop.
Le qualifiche principali includono:
- Un titolo di studio superiore in campi come l’informatica, la matematica o la statistica.
- Abilità nel trattare dati non strutturati e nel condurre valutazioni statistiche.
- Esperienza pratica con le piattaforme cloud, in particolare Amazon S3, e familiarità con l’ecosistema Hadoop.
- Capacità di codifica in linguaggi come Python, SQL, Scala e Perl.
- Conoscenza di strumenti e piattaforme come Hive, Spark, MapReduce, Pig e, naturalmente, Hadoop.
Ma non è sempre una questione di competenze tecnologiche: una mente curiosa, capacità di comunicazione di alto livello e un pizzico di competenze commerciali fanno sì che i candidati si distinguano tra la folla dell’IA.
3. Ingegnere dell’elaborazione del linguaggio naturale
Gli ingegneri di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si occupano di consentire ai computer di comprendere e interpretare il linguaggio umano, sia parlato che scritto. Questi specialisti utilizzano strumenti per il riconoscimento vocale, l’estrazione semantica, l’analisi del sentiment e altro ancora per trasformare i dati linguistici non strutturati in formati strutturati che possono essere elaborati dalle macchine.
Quindi, mentre la maggior parte di noi lotta con la correzione automatica, questi esperti insegnano alle macchine le sottili sfumature del nostro linguaggio. Spesso collaborano con altri esperti di tecnologia per sviluppare sistemi come gli assistenti vocali e gli elaboratori di documenti.
Il giorno di paga: Per quanto riguarda lo stipendio, gli ingegneri NLP guadagnano in media circa 95 mila dollari all’anno, mentre gli esperti più esperti arrivano a guadagnare oltre 120 mila dollari all’anno, per un totale di 142 mila dollari, secondo Glassdoor.
Il candidato ideale: per questo ruolo è preferibile una formazione in linguistica computazionale, informatica, matematica o statistica. La familiarità con Python, ElasticSearch e lo sviluppo web possono essere vantaggiosi.
Le principali qualifiche di un ingegnere NLP consistono in:
- Costruire e mettere a punto sistemi NLP in base a esigenze specifiche.
- Convertire i dati in linguaggio naturale in informazioni utili utilizzando rappresentazioni testuali ottimali.
- Assicurare che i sistemi NLP siano in linea con i requisiti stabiliti.
- Condurre sessioni di addestramento per il modello e valutarne il rendimento.
- Identificare e utilizzare gli algoritmi e gli strumenti più appropriati per le sfide di NLP.
- Analizzare i risultati a livello statistico e apportare i necessari perfezionamenti al modello.
- Rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sui progressi dell’apprendimento automatico.
- Supervisionare la manutenzione delle librerie e delle strutture NLP pertinenti.
4. Ingegnere robotico
Gli ingegneri robotici sono stati in prima linea nel mondo dell’IA fin dagli anni ’50, quando i robot industriali hanno fatto il loro ingresso sulla scena. Oggi i robot non si limitano ad assemblare oggetti, ma insegnano l’inglese e assistono negli interventi chirurgici. Alcuni sognano addirittura di diventare i vostri assistenti personali! La missione di un ingegnere robotico è trasformare questi sogni fantascientifici in realtà. Per ricoprire questo ruolo, è necessario un solido background in ingegneria o informatica, un po’ di conoscenza dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico e un po’ di esperienza pratica in ambiti quali CAD/CAM, visione 3D e IoT.
Retribuzione: La retribuzione media di base si aggira intorno ai 95 mila dollari l’anno, secondo Glassdoor. Come per qualsiasi altro mestiere di cui stiamo parlando, lo stipendio può essere significativamente più alto a seconda dell’esperienza e dell’organizzazione per cui si lavora.
Le qualifiche principali per un lavoro nell’IA e nella robotica includono:
- Un background in robotica, ingegneria meccanica, elettrica o informatica.
- Conoscenza di linguaggi come C++, Python o MATLAB.
- Esperienza pratica con strumenti CAD per la progettazione di sistemi robotici.
- Conoscenza approfondita dei sistemi di controllo e dei vari sensori.
- Esperienza con microcontrollori e PLC.
- Conoscenza dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.
- Esposizione al mondo reale dei sistemi robotici e delle loro applicazioni.
- Conoscenza della cinematica, della dinamica e della teoria del controllo.
- familiarità con i protocolli e gli standard di sicurezza nella robotica.
5. Responsabile di prodotto AI
Mentre i product manager tradizionali possono essere responsabili dell’UX o del marketing, un product manager dell’intelligenza artificiale di solito traccia i percorsi attraverso l’elaborazione dei dati e le statistiche. La loro missione è quella di supervisionare la creazione e il lancio di prodotti di intelligenza artificiale.
In parole povere, sono il collante che tiene insieme team diversi, da ingegneri e scienziati dei dati a esperti di marketing e di business. Il loro obiettivo è garantire che un prodotto di IA non solo soddisfi le esigenze dei clienti, ma incarni anche l’etica dell’azienda.
Sono loro a definire la visione del prodotto, a condurre le ricerche di mercato, a stabilire le priorità delle funzionalità e a supervisionare l’intero percorso del prodotto, dalla scintilla iniziale dell’idea al suo lancio. Inoltre, sono anche quelli che stabiliscono i KPI, misurano il successo del prodotto e si assicurano di essere sempre aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie dell’intelligenza artificiale. Inoltre, devono assicurarsi che il loro prodotto sia in regola con la legge.
Giorno di paga: In media, la retribuzione di base è di circa 133.000 dollari all’anno, ma può arrivare fino a 183.000 dollari all’anno.
Se state puntando a un lavoro nell’IA come product manager, ecco una lista di controllo per capire se avete le carte in regola:
- Una profonda conoscenza dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico.
- Ottime capacità di comunicazione per ricongiungere il divario tra tecnici e non tecnici.
- Qualità di dirigenza per guidare team interfunzionali.
- Una solida padronanza dell’analisi dei dati per prendere decisioni informate sui prodotti.
- Pensiero strategico per individuare e dare priorità alle opportunità di prodotti AI.
- Capacità di problem solving per affrontare le sfide tecniche.
- Conoscenza del design UX per garantire la facilità d’uso del prodotto.
Ingegneri della visione artificiale
Gli ingegneri della visione artificiale ricongiungono il mondo visivo digitale e quello reale. Non si limitano a far “vedere” i computer, ma li mettono in grado di interpretare e agire in base a ciò che vedono.
Ricordate i lettori UPC dei supermercati che suonavano ogni volta che un articolo veniva scansionato? Questo è un primo esempio di computer vision. Oggi abbiamo auto a guida autonoma, sistemi di riconoscimento facciale e diagnosi mediche guidate dall’intelligenza artificiale, tutto grazie ai progressi della computer vision.
Gli ingegneri che si occupano di computer vision hanno a che fare con una grande quantità di dati visivi, siano essi provenienti da feed video, segnali digitali o persino immagini analogiche. Il loro lavoro consiste nel trasformare questi dati in informazioni utili. Sono le menti dietro la tecnologia in grado di zoomare su immagini sfocate e renderle più nitide, di cercare immagini su Internet e persino di moderare i contenuti sulle piattaforme di social media.
Retribuzione: La retribuzione media di base è di circa 155.000 dollari all’anno, secondo gli ultimi dati di Glassdoor.
Per trovare lavoro nell’IA come ingegnere di computer vision, è necessario soddisfare i seguenti criteri:
- Conoscenza dei concetti di informatica e degli strumenti di apprendimento automatico come TensorFlow e PyTorch.
- Pensiero analitico e capacità di risolvere i problemi.
- Conoscenza delle tecnologie di riconoscimento delle immagini, dell’apprendimento automatico e della matematica applicata.
- familiarità con le librerie di computer vision e la programmazione dataflow.
- Laurea in informatica, apprendimento automatico o in un campo correlato.
- Esperienza nello sviluppo, nel test e nell’implementazione di algoritmi di computer vision.
Una carriera di successo nell’IA
In ultima analisi, per trovare lavoro nel settore dell’IA è fondamentale la passione e la preparazione. La vostra traiettoria in questo settore sarà influenzata dagli specifici posti di lavoro nell’IA a cui mirate, dalla loro anzianità e dal contesto più ampio del settore. Anche se ci sono sempre eccezioni alla regola, una laurea (o un titolo superiore) è spesso lo standard d’oro per la maggior parte dei lavori nel campo dell’IA. Campi come l’informatica e la matematica sono particolarmente ricercati.
Se siete già in possesso di una laurea, è il momento di seguire corsi di specializzazione per affinare le vostre competenze in materia di IA. E per chi non ha una laurea formale, c’è una via d’uscita anche per questo! Ad esempio, si possono ottenere certificazioni in varie discipline dell’IA. Questo dimostrerà il vostro impegno e la vostra competenza ai potenziali datori di lavoro. Una volta pronti, esplorate il mercato del lavoro e cercate i ruoli “entry-level” o “junior”. Questo sarà il vostro trampolino di lancio nel mare dell’IA.
Domande frequenti
Come inizio la mia carriera nel campo dell’intelligenza artificiale?
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