Come fare per diventare AI Engineer

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando ogni aspetto della nostra vita, creando un'enorme domanda di professionisti qualificati in grado di progettare, sviluppare e implementare sistemi AI. Tra queste figure chiave troviamo l’Ingegnere di Intelligenza Artificiale (AI Engineer): le sue responsabilità includono la progettazione e lo sviluppo di sistemi, la scelta di algoritmi e l’ottimizzazione dei modelli.

Nel dettaglio, un Ingegnere di Intelligenza Artificiale è un professionista altamente qualificato che possiede una combinazione unica di competenze in informatica, matematica, statistica e apprendimento automatico. Le sue responsabilità principali includono:

• Progettare e sviluppare sistemi AI: scelgono algoritmi adatti, definiscono l'architettura del sistema, scrivono codice e gestiscono la complessità del progetto;
• Addestrare e ottimizzare modelli AI: utilizzano grandi quantità di dati per insegnare ai modelli AI come svolgere compiti specifici, perfezionandoli per ottenere prestazioni ottimali;
• Implementare e integrare sistemi AI: integrano i sistemi AI nei sistemi esistenti, garantendo una connettività fluida e un funzionamento efficiente;
• Monitorare e valutare le prestazioni dei sistemi AI: monitorano le prestazioni dei sistemi AI, identificando e risolvendo eventuali problemi per garantirne la continua ottimizzazione;
• Collaborare con altri professionisti: collaborano con team di ingegneri software, data scientist e professionisti aziendali per garantire che i sistemi AI siano allineati con gli obiettivi aziendali.

Gli sbocchi lavorativi per un AI Engineer sono molteplici, e vanno dalla finanza fino alla sanità e alla manifattura. Nel settore finanziario, ad esempio, molte organizzazioni utilizzano l'intelligenza artificiale per apprendere le abitudini degli utenti e per identificare attività sospette o fraudolente. Per quanto riguarda le aziende manifatturiere, invece, vengono utilizzati modelli di intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza della catena di approvvigionamento, prevedere problemi di manutenzione e costruire prodotti in modo più sicuro ed economico.

Infine, nella sanità, considerando che l'industria prevede molti processi impegnativi in termini di tempo e di risorse, utilizzando l'intelligenza artificiale, è possibile ridurre i costi e i tempi associati a diverse procedure.

Ricerche nel settore hanno messo in luce un crescente interesse verso profili specializzati come gli AI specialist, i quali devono padroneggiare non solo le tecniche di machine learning, AI engineering e la gestione dei Big Data, ma anche saper applicare queste conoscenze per innovare e ottimizzare le operazioni aziendali. Ecco alcune delle competenze tecniche richieste:

• Programmazione: linguaggi di programmazione come Python, Java, C++ e R sono fondamentali per lo sviluppo di sistemi AI;
• Apprendimento automatico: conoscenza approfondita di algoritmi di apprendimento automatico come reti neurali, apprendimento per rinforzo e apprendimento supervisionato;
• Matematica e statistica: capacità di applicare concetti matematici e statistici complessi per la modellazione, l'analisi e l'interpretazione dei dati;
• Sistemi distribuiti: comprensione dei principi di progettazione e implementazione di sistemi distribuiti su larga scala;
• Cloud computing: familiarità con piattaforme cloud come AWS, Azure e GCP per l'implementazione e la gestione di sistemi AI.

Per i giovani aspiranti all’universo dell’intelligenza artificiale è cruciale sviluppare un insieme di competenze che abbracci tanto gli aspetti tecnici quanto quelli umanistici e gestionali. Ciò preparerà i futuri ingegneri dell’intelligenza artificiale a incontrare con successo le sfide e le opportunità di un ambiente lavorativo in continua evoluzione.