L’AI generativa, ovvero quella branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di contenuti artificiali, sta letteralmente esplodendo e nel 2023 sempre più investimenti si sposteranno in questo campo. Sono proprio le Big Tech a guidare questo cambiamento. Microsoft con l’integrazione di ChatGPT nel suo motore di ricerca Bing; Google con Bard, la sua AI conversazionale basata sul Language Model LaMDA. Questi colossi si stanno rapidamente muovendo non solo su modelli di generazione di testo, ma anche su modelli generativi di immagini (Dall-e 2, Stable Diffusion), di video (Imagen Video) e di audio (VALL-E). Di fronte a cambiamenti di tale portata, non si può non interrogarsi su come l’AI generativa impatterà sul mondo del lavoro.
L’impatto dell’AI sul mondo del lavoro
Secondo un recente report del World Economic Forum, l’AI cancellerà oltre 85 milioni di posti di lavoro, ma ne creerà altri 97 milioni.
Necessariamente come in ogni rivoluzione tecnologica questa avrà un grande impatto sul mondo del lavoro, con i lavori che cambieranno di conseguenza. Conoscere e saper usare tecnologie di intelligenza artificiale diventerà necessario come agli inizi dell’Ottocento lo era saper scrivere. Il mondo si evolve e anche noi e le nostre competenze dovranno evolversi di conseguenza. Con ProfessionAI vogliamo democratizzare l’accesso all’intelligenza artificiale e alle nuove tecnologie.
Con questo non voglio dire che tutti i lavori dovranno essere per forza lavori tecnici, ma che ogni professionista dovrà conoscere e dovrà riuscire a sfruttare le nuove tecnologie. Si parla molto in questi giorni, per esempio, di prompt Engineer, ovvero una nuova professione per cui non sono richieste skill tecniche, ma il cui lavoro è quello di testare input e output dei modelli generativi fornendogli un contesto specifico.
In Italia, secondo i dati della ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, il 2022 è stato un anno da record del mercato dell’intelligenza artificiale, il quale ha raggiunto 500 milioni di euro, con una crescita del 32%. Oltre 6 grandi imprese su 10 hanno già avviato almeno un progetto di AI.
Questi dati ci fanno riflettere su quella che potrà essere la crescita di questo mercato nei prossimi anni. La forte asimmetria tra domanda e offerta di lavoro, in un mercato crescente, porterà sia ad un aumento delle opportunità lavorative ma anche delle retribuzioni per figure altamente specializzate.
Quali sono le professioni che guidano la rivoluzione tecnologica
Avendo oggi un panorama completo su quella che sarà l’evoluzione dell’intelligenza artificiale come tecnologia, ProfessionAI è riuscita a realizzare una lista delle professioni che, oggi, ma ancora di più nei prossimi anni, saranno tra le più ricercate nel mondo del lavoro.
AI engineer
In primo luogo sicuramente l’AI eEngineer, ovvero quella figura professionale che si occupa dello sviluppo di prodotti e applicazioni di AI proprietarie di un’azienda. I suoi compiti sono diversi e spaziano dal creare e gestire l’infrastruttura di sviluppo e produzione di soluzioni ai al trasformare i modelli di apprendimento automatico in API integrabili con altre applicazioni
Data scientist
Secondo, il Data scientist, definito da Harvard come la professione più “sexy” del ventunesimo secolo; si occupa di estrarre valore e informazioni utili al business dai dati attraverso tecniche di machine learning.
Machine learning engineer
Seguono poi il machine learning engineer, figura esperta nella progettazione e nello sviluppo di modelli basati su tecniche di apprendimento automatico, in grado di reperire e analizzare dati, ma anche curare la messa in produzione e i cali di performance dei modelli in ottica MLOps e il Data Engineer con il compito di verificare, controllare, sviluppare e valutare le soluzioni legate alla gestione di grandi quantità di dati.
Data analyst
Infine, troviamo il Data analyst che ha il compito di analizzare i dati, produrre report e fare visualizzazioni per fare prendere decisioni più consapevoli e data-driven all’azienda, utilizzando strumenti di BI (come Excel, Tableau, PowerBI).
Conclusioni
Le aziende dovrebbero incentivare la riqualificazione dei propri dipendenti tramite corsi di formazione sul posto di lavoro; dall’altro lato, l’upskilling deve essere d’ora in poi l’obiettivo personale di ogni professionista.
