La diversità e la complessità dei progetti dell’Intelligenza Artificiale, insieme ai tempi rapidi di produzione, creano la necessità di trovare ruoli chiave nell’AI affinchè si generino progetti di successo. Scopriamo insieme quali sono le figure necessarie per la creazione di un team di Intelligenza Artificiale che aumenti il valore aziendale.
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Letto da: Linda Grasso
L’AI continua il suo sviluppo
Più avanza il tempo, più andiamo incontro all’innovazione. Nel corso degli anni le tecnologie hanno progredito sempre di più, entrando a far parte della nostra vita quotidiana. Difatti, l’Intelligenza Artificiale, con le sue tecnologie, ha dimostrato di essere una risorsa fondamentale per le aziende.
Si prevede che l’ampia gamma di innovazioni dell’AI avrà un impatto sulle persone e sui processi all’interno e all’esterno di un contesto aziendale, rendendole importanti da comprendere per molti stakeholder, ma soprattutto da parte di leader aziendali e team di ingegneri aziendali, i quali hanno il compito di implementare e rendere operativi i sistemi di AI.
La costruzione di un team di AI
Quando si parla di team di Intelligenza Artificiale, si intende la richiesta di una serie di competenze più specifica, con una particolare esigenza di figure con esperienza nelle operazioni e nella traduzione dei concetti di Intelligenza Artificiale in termini di business e viceversa.
Per costruire un team AI di successo, è necessaria una pianificazione ben curata. Bisogna analizzare attentamente la situazione in cui vive l’azienda e determinare i costi. L’intero piano di adozione dell’AI può essere stroncato sul nascere se non ci si concentra sui valori aziendali. Bisogna evitare di sprecare energie e tempo per implementare progetti di AI che non producono alcun ritorno sull’investimento (ROI) tangibile.
Nell’ambito della Trasformazione Digitale in atto, che vede numerose aziende optare per l’adozione delle nuove tecnologie dell’AI, si deve prevedere la difficoltà nello scovare e assumere nuovi talenti. Assemblare il proprio team per l’AI non è affatto semplice, poichè grandi sviluppatori di AI sono rari e bisogna anche remunerarli con stipendi decisamente elevati. Motivo per cui la scelta deve essere se puntare sulla costruzione di un team AI basandosi sulle risorse già a disposizione, oppure se creare un team con nuove risorse.
Scegliere tra queste due opzioni diventa molto soggettivo a seconda dell’azienda. Con le crescenti preoccupazioni in materia di sicurezza, la creazione di un team interno sembrerebbe essere la soluzione migliore. Al tempo stesso, i talenti più specializzati nel campo dell’AI è più probabile trovarli altrove, ma come detto pocanzi, bisogna in quel caso fare un’attenta analisi sui costi da sostenere. Che siano talenti esterni, o un team creato dall’interno, è importante selezionare le giuste figure che ricoprano i ruoli necessari.
Team AI, quali sono le figure da implementare?
Un team AI di successo richiederà competenze versatili e ruoli multipli. L’intero team, dovrà lavorare in stretta collaborazione con gli altri dipartimenti dell’organizzazione, abbattendo ogni tipologia di silos. Solo così, sarà possibile creare un team che soddisfi tutte le esigenze aziendali.
Ingegnere dei dati
L’ingegnere dei dati è colui che sviluppa l’infrastruttura dei dati, rendendoli disponibili per le operazioni di analisi aziendale. In sintesi, l’ingegnere dei dati crea il framework in cui trasforma i dati grezzi in strutture su cui lavorano i data scientist.
Le competenze necessarie per un ingegnere dei dati sono:
- Capacità di raccogliere i dati
- Elaborazione dei dati
- Archiviazione dei dati
- Mettere a disposizione i dati agli utenti in maniera sicura
- Data warehousing: ovvero l’archiviazione di grandi quantità di dati
- Conoscenza di linguaggi di programmazione
Data Scientist
Un data scientist studia i dati e fornisce approfondimenti aziendali significativi che sono cruciali per il processo decisionale in azienda. Lavorano anche alla creazione e all’implementazione di algoritmi basati sull’Intelligenza Artificiale in vari aspetti dell’azienda per risolvere i problemi aziendali. Diventa di fondamentale importanza per un data scientist comprendere le esigenze dell’azienda, in quanto devono soddisfare i problemi aziendali che l’azienda deve affrontare e trovare soluzioni per migliorarli.
Un professionista può diventare un buon data scientist solo se possiede le seguenti competenze:
- Forte conoscenza statistica e matematica
- Conoscenze di programmazione
Architetto AI
Gli architetti AI sono quelle figure che lavorano a stretto contatto con architetti aziendali e di soluzioni, ma che a differenza del team di architettura aziendale, che è responsabile di un’ampia serie di funzioni, sono focalizzati sulla costruzione di una solida architettura aziendale per l’IA.
La sempre più crescente diversità e sviluppo dei modelli di implementazione dell’Intelligenza Artificiale ha creato la necessità di questo ruolo, che necessita di competenze come:
- Capacità di pianificazione delle pipeline di dati
- Conoscenza di software e strumenti DevOps, ovvero una combinazione di sviluppo (Dev) e operazioni (Ops), per offrire continuamente valore ai clienti.
- Comprensione di analisi dei dati avanzata
Ingegnere Machine Learning
Gli ingegneri del Machine Learning hanno il compito di comprendere la ricerca, la costruzione e la progettazione dell’Intelligenza Artificiale responsabile dell’apprendimento automatico, oltre la manutenzione e il miglioramento dei sistemi di AI esistenti.
Le responsabilità lavorative degli ingegneri del Machine Learning sono diverse, ma spesso includono:
- Implementazione di algoritmi di apprendimento automatico
- Esecuzione di esperimenti e test sui sistemi di Intelligenza Artificiale
- Progettazione e sviluppo di sistemi di apprendimento automatico
- Esecuzione di analisi statistiche
Affinchè le iniziative di AI siano operative, è fondamentale che le aziende creino ruoli e competenze definite in materia di Intelligenza Artificiale Condividi il Tweet
É quindi utile costruire un team specifico per l’AI?
Le aziende che intraprendono un viaggio nell’AI hanno maggiori opportunità di successo quando hanno il supporto della leadership esecutiva e il talento giusto in ruoli chiave nell’AI.
Senza dubbio, l’AI può risolvere molti problemi che le aziende devono affrontare. Tuttavia, allo stesso tempo, crea anche nuovi ostacoli e sfide, che se correttamente superati aprono la via a nuovi traguardi verso il futuro.
Mettere insieme un team di Intelligenza Artificiale può risultare difficile nelle fasi iniziali. Motivo per cui, la scelta ideale è costruire il proprio team gradualmente. Si può iniziare con una sola figura, che può essere l’ingegnere dei dati, così come il data scientist, per costruire successivamente un team completo man mano che le tecnologie implementate in azienda lo richiederanno.
