L’intelligenza artificiale ci ruberà il lavoro? Assolutamente no! 1

L’intelligenza artificiale ci ruberà il lavoro? Assolutamente no!

Opportunità in aumento del 10% per i profili qualificati. La vera sfida sarà formare le persone e capire come sfruttare al meglio le quasi infinite potenzialità della tecnologia

L’intelligenza artificiale crea o distrugge posti di lavoro? La domanda è, ormai da qualche tempo, sempre la stessa. E lo è anche la risposta: no, l’AI non renderà tutti disoccupati, anzi.

“Questa rivoluzione, – commenta Silvia Movio, Director di Hunters, brand di Hunters Group, società di ricerca e selezione di personale altamente qualificato – come spesso è accaduto con altre novità, spaventa molti lavoratori, ma la realtà è decisamente diversa e, per certi versi, più confortante: l’AI genererà nuove opportunità di lavoro per coloro che sapranno aggiornare le proprie competenze. Io credo, infatti, che il vero problema del mercato del lavoro dei prossimi anni sarà il mismatch, ovvero la mancanza di allineamento tra persone in cerca di un’occupazione e i posti vacanti e per colmare questa distanza dovremo necessariamente riqualificare la forza lavoro e puntare moltissimo sulla formazione”.

Dall’Osservatorio di Hunters Group è emerso che le opportunità cresceranno del 10% grazie all’intelligenza artificiale. Nei prossimi mesi, infatti, le aziende cercheranno soprattutto AI engineer, AI architect, data scientist e machine learning engineer.

AI engineer: è il professionista che progetta e crea sistemi di AI. Si occupa di implementare algoritmi di machine learning e dell’integrazione dei nuovi prodotti con le applicazioni esistenti affinché sia garantita l’efficienza delle infrastrutture. La retribuzione annua lorda è di circa 40-50.000 euro per un profilo junior e di 70.000 euro per un profilo senior.

AI erchitect: come l’architetto tradizionale, si assicura che il processo di creazione dei sistemi proceda senza intoppi. È il responsabile della pianificazione e dello sviluppo di tutte le infrastrutture che permettono alle varie tecnologie di dialogare tra loro. Le posizioni “entry level” percepiscono uno stipendio di 35.000 all’anno, mentre i lavoratori con più esperienza guadagnano fino a 65.000 euro all’anno.

Data scientist: analizza serie di dati molto complessi in modo che possano essere usati per sviluppare i progetti legati all’AI. Spesso si occupa anche di creare modelli predittivi che aiutino a prendere decisioni di business corrette e consapevoli. Per questi professionisti lo stipendio medio in Italia è 35.000 euro all’anno. Le posizioni “entry level” percepiscono uno stipendio di 30.600 euro all’anno, mentre i lavoratori con più esperienza guadagnano fino a 60.000 euro all’anno.

Machine learning engineer: implementano e gestiscono modelli di ML in produzione. Un Machine learning engineer prende i modelli e li trasforma in un sistema di produzione attivo; hanno competenze molto simili agli ingegneri del software con due competenze aggiuntive: conoscenza pratica di machine learning per comprendere i modelli e competenza nell’utilizzo di specifici strumenti di ingegneria per la gestione delle pipeline di dati e l’implementazione di sistemi in modo da poterli monitorare e risolvere eventuali problemi. Le posizioni entry level percepiscono uno stipendio di 35.000 euro all’anno, mentre i lavoratori con più esperienza guadagnano fino a 60.000 euro all’anno

“Il settore – aggiunge Silvia Movio – è in rapida e costante evoluzione; quindi, avere le competenze giuste sarà fondamentale per non perdere importanti occasioni professionali. Avere conoscenze in ambito tecnologico e solide basi di programmazione è indispensabile, ma non ci si potrà fermare qui: i candidati dovranno rimanere aggiornati sugli sviluppi tecnologici e sui nuovi algoritmi che sono in costante mutamento. Aspiranti e professionisti consolidati devono essere aperti all’apprendimento continuo per restare competitivi. L’IA offre opportunità in diversi settori industriali, ma richiede impegno nel miglioramento delle competenze. Non solo competenze tecniche occorre allenare anche le soft skills: resilienza e adattabilità saranno fondamentali tanto quanto il ragionamento etico, essenziale per garantire che i sistemi IA siano progettati e utilizzati in modo responsabile, tenendo conto del loro potenziale impatto sociale”.

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