tecnologie e lavoro

Aumenta la richiesta di esperti in AI: le competenze che servono e come formarle

Le competenze necessarie per lavorare nel mondo dell’AI, infatti, spaziano dalla conoscenza di base della matematica e della statistica, alla conoscenza dei principi fondamentali dell’informatica e di struttura dei dati e degli algoritmi. Le collaborazioni tra università e imprese private sono cruciali

Pubblicato il 10 Mag 2023

Maurizio Galardo

Chief Technologist 3D Visualization and XR di AVEVA

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Le competenze nell’intelligenza artificiale (AI) sono sempre più importanti e richieste nel mondo del lavoro poiché questa tecnologia sta assumendo una centralità rilevante nella nostra vita quotidiana e in molti settori dell’economia. Acquisire questo tipo di competenze è quindi fondamentale per sviluppare, gestire e utilizzare prodotti e servizi che saranno abilitati dall’intelligenza artificiale in futuro.

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L’importanza di possedere competenze AI all’interno di un’impresa

Ci sono diversi elementi che confermano il trend e l’importanza di possedere competenze AI all’interno di un’impresa. Innanzitutto, sono necessarie per sviluppare nuove tecnologie e migliorare quelle esistenti, che possono portare all’innovazione e alla crescita aziendale. Inoltre, l’AI può migliorare l’efficienza in molte attività, come la gestione efficace della catena di approvvigionamento, l’analisi dei dati e il coordinamento delle risorse umane, consentendo di ottimizzare i processi, di aumentare la produttività e di sviluppare nuovi prodotti e servizi che soddisfino le esigenze in continua evoluzione dei clienti. L’AI viene usata anche in ambiti che sono più “nascosti” alla vista degli utenti, come la sicurezza dei dati aziendali e dei clienti, al fine di prevenire frodi e attacchi informatici, oppure per affrontare le sfide ambientali e sociali, sviluppando soluzioni sostenibili e a lungo termine per migliorare l’impatto ambientale delle aziende e contribuire al benessere della società.

Secondo l’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OCSE), il divario tra la domanda di competenze AI e l’offerta di queste competenze sta aumentando a livello globale e molti paesi non stanno investendo abbastanza nella formazione in tali ambiti. L’Italia conferma questo trend, avendo realizzato ancora poche iniziative centrate sul tema. A tal proposito, il Governo italiano ha recentemente presentato una strategia nazionale sull’AI che prevede investimenti per sviluppare e promuovere la ricerca e l’innovazione nel settore.

I percorsi da considerare per l’apprendimento delle competenze

Purtroppo, però, lo sviluppo di tali competenze richiede tempo e investimenti a lungo termine e in Italia si sta approcciando il problema con molta lentezza.

Potrebbe essere d’aiuto un impegno costante teso a favorire la cooperazione tra le Istituzioni pubbliche e private e contestualmente la collaborazione fra le università e le imprese per colmare i ritardi, ma tale azione coordinata e prolungata nel tempo richiede un effort continuativo non semplice da gestire a livello di governance.

Guardando alla formazione, i percorsi in questo ambito sono molteplici e variano a seconda del proprio livello di partenza e degli obiettivi professionali. Le competenze necessarie per lavorare nel mondo dell’AI, infatti, spaziano dalla conoscenza di base della matematica e della statistica, alla conoscenza dei principi fondamentali dell’informatica e di struttura dei dati e degli algoritmi. Si arriva, infine, ai linguaggi con cui si costruiscono i modelli: Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, fra gli altri.

Per apprendere tali conoscenze, ci sono tre percorsi che possono essere considerati. Il primo percorso è quello dei corsi online gratuiti, che offrono una panoramica dell’AI, una prima infarinatura circa i suoi principi fondamentali e la sua applicazione. Questo tipo di corsi sono utili per acquisire una conoscenza di base dell’AI e per decidere se si vuole approfondire ulteriormente.

Il secondo percorso è rappresentato dai corsi universitari, che possono essere verticali sull’AI o in discipline correlate come informatica, matematica, fisica. Questi corsi forniscono una solida base di conoscenza, oltre ad agevolare la formazione di una rete di contatti con altri studenti e professionisti del settore.

Il terzo percorso è quello dell’esperienza lavorativa, che è fondamentale per acquisire competenze pratiche, concrete “on the job” e per applicare le conoscenze teoriche acquisite nei corsi a progetti e soluzioni che generino valore per un cliente.

La formazione per colmare il digital mismatch

La formazione è un tassello fondamentale nel percorso per colmare il Digital Mismatch attualmente presente sul mercato del lavoro. A livello di numeriche non esiste un dato preciso sul quantitativo di professionisti specializzati in AI richiesti dal mercato, poiché questo dato dipende da variabili come il settore di applicazione, la tipologia di progetti e le tecnologie impiegate, oltre che dallo stato di preparazione e di competenze disponibili sul territorio. È però vero che, secondo un rapporto dell’OCSE, al 2022 si contavano già circa 2,3 milioni di posti di lavoro relativi all’AI in tutto il mondo. Un numero destinato inevitabilmente a crescere se si considera l’impiego così ad ampio spettro di tale tecnologia in molteplici settori.

A tal proposito, la domanda di professionisti specializzati in AI sta aumentando rapidamente in comparti come tecnologia, finanza, sanità, produzione e sicurezza informatica. Ciò significa che la formazione di nuovi professionisti è e sarà sempre più prioritaria per molte organizzazioni e paesi a livello globale.

Un approccio ibrido

La nostra stessa organizzazione, AVEVA -multinazionale inglese leader globale nel settore dei software industriali- è attualmente alla ricerca di esperti in AI, analisti e figure professionali specializzate in ambito digitale. Tuttavia, trovare tali competenze non è facile poiché le università formano poche persone rispetto alla domanda del mercato e molte di queste risorse vengono assunte già durante gli ultimi anni di studi. Inoltre, le grandi corporations, che possono offrire stipendi molto elevati, limitano l’accesso a queste risorse per molte aziende che devono sviluppare internamente i propri talenti. Tali fattori contribuiscono a rallentare la corsa verso l’eccellenza nel settore dell’AI. In AVEVA abbiamo un approccio ibrido: i nostri programmi di continuing learning stanno contribuendo ad elevare le skills interne mentre le partnership con le università ci aiutano a sviluppare competenze in specifici verticals.

Il ruolo dell’Università

Il ruolo delle università è infatti fondamentale per lo sviluppo delle competenze AI, sia a livello teorico che pratico. Gli atenei possono fornire ai loro studenti una formazione di base solida in matematica, informatica, statistica, nonché una formazione pratica attraverso progetti di ricerca e percorsi di stage presso aziende.

Le collaborazioni tra università e imprese private

Le collaborazioni tra università e imprese private possono fornire ai ricercatori e agli studenti l’accesso a dati industriali e risorse in materie specifiche, nonché opportunità di lavorare su progetti e casi d’uso reali. Le aziende, dall’altro lato, possono beneficiare delle competenze e della conoscenza delle università per sviluppare nuove tecnologie e migliorare l’efficienza dei loro processi aziendali, delegando la funzione di pura ricerca agli istituti universitari, sponsorizzando ricerche specifiche e sostenendo i costi del patenting.

Ci sono molte università in tutto il mondo che offrono programmi di formazione avanzati in AI e che sono conosciute per la qualità dei loro programmi di formazione e per la ricerca/brevetti, fra cui vale la pena menzionare:

  • Carnegie Mellon University (USA)
  • Massachusetts Institute of Technology (USA)
  • Stanford University (USA)
  • Università di Oxford (Regno Unito)
  • Università di Cambridge (Regno Unito)
  • National University of Singapore (Singapore)
  • Tsinghua University (Cina)
  • University of Toronto (Canada)
  • ETH Zurich (Svizzera)
  • Technical University of Munich (Germania)

In Italia, le università che offrono programmi di formazione avanzati in AI includono l’Università degli Studi di Milano, l’Università di Pisa, l’Università degli Studi di Trento, l’Università di Bologna ma sempre più atenei si stanno lentamente aprendo alla creazione di corsi che abilitano una formazione specifica e tecnica sulla materia.

In Aveva abbiamo all’attivo diversi progetti in collaborazione con le università in Italia e a livello internazionale, come ad esempio con l’Università di Cambridge, e siamo sempre aperti ad avviarne di nuovi perché siamo consapevoli che la cooperazione fra impresa e ateneo sia fondamentale per contribuire al futuro dei professionisti digitali.

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