L’Intelligenza Artificiale ha inaugurato una vera e propria trasformazione nel mercato del lavoro.
Questa rivoluzione, pur aprendo le porte a nuovi ruoli e opportunità professionali, ha dato vita a uno scenario complesso, evidenziando le difficoltà di riconversione di quella parte di forza lavoro meno incline ad accettare il cambiamento.
Tuttavia, sebbene all’avanzata dell’AI venga spesso associata una riduzione del lavoro umano, la realtà evidenzia che, come accaduto con le rivoluzioni del passato, le sfide iniziali sono destinate e lasciare il posto a un nuovo scenario: uno scenario più efficiente, produttivo e ricco di opportunità, per chi sarà in grado di coglierle efficacemente.
Il World Economic Forum stima che, entro il 2028, grazie all’AI, si creeranno in tutto il mondo 69 milioni di nuovi posti di lavoro: ruoli che richiederanno una riqualificazione delle competenze, che potranno essere acquisite solo tramite una formazione specializzata.
Intelligenza artificiale e mercato del lavoro: come cogliere le nuove opportunità occupazionali
L’incremento nella domanda di professionisti in grado di comprendere, progettare e sviluppare modelli di intelligenza artificiale oggi trova risposta solo in una piccola frazione della forza lavoro.
In questo scenario, la leva strategica per sfruttare appieno i benefici dell’AI è rappresentata dalla formazione: investire in percorsi specializzati permette di affrontare in modo più efficace un mercato del lavoro in continua evoluzione.
Un punto di riferimento in quest’ambito è senza dubbio Data Masters, l’AI Academy italiana che offre percorsi di formazione nei campi della Data Science, del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale.
L’Academy offre una preparazione altamente professionalizzante, strategica per cogliere appieno le opportunità di lavoro attuali e future. Difatti, oggi le aziende che in Italia hanno avviato un progetto basato sull’AI sono il 59%, contro il 69% in media di Francia, Germania, Irlanda, Olanda, Spagna e Regno Unito (dati: Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano).
Questo gap, nei prossimi anni, si stima possa determinare un importante incremento di sistemi di intelligenza artificiale e, con la diffusione dell’AI anche nei settori fino ad oggi meno coinvolti, finirà per alimentare la domanda di profili specializzati.
AI: quali sono i profili più richiesti
Le competenze nel campo dell’intelligenza artificiale sono tra le più richieste nel mercato del lavoro: le offerte occupazionali nel settore sono in crescita, così come le retribuzioni.
Tra le abilità considerate di rilevanza strategica c’è il Machine Learning (ML), ovvero la capacità dei sistemi di elaborare un set di dati per formulare previsioni o decisioni consapevoli. Gli esperti di ML sono in grado di affrontare ogni problema selezionando l’algoritmo più adatto e impiegare correttamente tecniche di cross-validation, per valutare l’affidabilità dei modelli e migliorare la selezione dei parametri di performance.
Un sottoinsieme di queste funzionalità è il Deep Learning, una disciplina basata su reti neurali profonde, utilizzate per analizzare e elaborare sequenze di dati complessi. Per applicare l’intelligenza artificiale in ambito aziendale, è inoltre fondamentale acquisire competenze nell’MLOps, così da integrare, monitorare e gestire il modello matematico nella complessità dei contesti reali.
Opportunità interessanti arrivano poi dalla conoscenza della Generative AI applicata ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che sfruttano modelli AI capaci di elaborare e generare il linguaggio umano per automatizzare intere sequenze di lavoro. C’è poi il Data Engineering, essenziale per progettare e mantenere infrastrutture di enormi quantità di dati, utili da utilizzare per ricavare insight per migliorare i processi decisionali.
A completare questo quadro si aggiungono infine le competenze di Prompt Engineering e di AI Literacy. Le prime sono indispensabili per gestire AI progettate su prompt multi-turn, cioè in grado di sostenere una conversazione complessa e contestualizzata come quella umana. Le seconde invece essenziali per comprendere concretamente il funzionamento delle AI, compresi i rischi, i limiti applicativi e le implicazioni etiche e sociali legate all’adozione di queste tecnologie.
