Il futuro del lavoro con l'Intelligenza Artificiale (IA): nuove opportunità e sfide da affrontare

L’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente trasformando il mondo del lavoro, portando con sé un mix di nuove opportunità e sfide significative.

Secondo Kristalina Georgieva, direttrice generale del Fondo Monetario Internazionale (Fmi) l’intelligenza artificiale avrà un impatto sul 60% dei posti di lavoro nelle economie avanzate.

Ma mentre alcune professioni potrebbero essere automatizzate, emergono anche nuovi ruoli e settori che richiedono competenze specifiche nell’uso e nello sviluppo di tecnologie basate sull’IA.

Il World Economic Forum aveva previsto, nel 2022, per il periodo 2023-2027 la creazione di 69 milioni di nuovi posti di lavoro grazie all’intelligenza artificiale e la perdita di 83 milioni di vecchi posti di lavoro. Ma in questi due anni l’intelligenza artificiale (IA) ha avuto un progresso e accelerazione incredibile ed imprevista che fanno diventare questa previsione, probabilmente, peggiorativa per quanto riguarda la perdita dei posti di lavoro. E fa nascere la necessità che milioni di persone si reinventino e/o acquisiscano nuove skill per mantenere il proprio posto di lavoro o ne trovino un altro.

Ma andiamo per gradi. Vediamo come l’intelligenza artificiale (in varie forme, non solo la generativa) influenzi il futuro del lavoro, evidenziando le opportunità emergenti (come le capacità emergenti dell’intelligenza artificiale) e le sfide da affrontare.

Nuove Opportunità nel Mondo del Lavoro

L’intelligenza artificiale (IA) è in grado di automatizzare molte attività svolte attualmente dagli esseri umani, il che significa che alcuni lavori potrebbero scomparire. I compiti ripetitivi e basati su regole sono particolarmente a rischio.

Automatizzazione delle Attività Ripetitive

L’automatizzazione delle attività ripetitive è uno degli aspetti più tangibili dell’intelligenza artificiale (IA) nel contesto lavorativo. Questa trasformazione sta avvenendo rapidamente in vari settori, portando a significativi miglioramenti in termini di efficienza e produttività. Di seguito, esploriamo in dettaglio come l’intelligenza artificiale (IA) stia automatizzando queste attività, i benefici che ne derivano e gli esempi concreti di applicazione.

Benefici dell’Automatizzazione

incremento della produttività Automatizzare le attività ripetitive consente alle aziende di aumentare notevolmente la produttività. I sistemi di intelligenza artificiale (IA) possono lavorare 24 ore su 24 senza bisogno di pause, riducendo i tempi morti e accelerando i processi aziendali.
Riduzione degli errori umani Le attività ripetitive sono spesso soggette a errori umani, che possono risultare costosi e dannosi per l’azienda. L’intelligenza artificiale (IA) esegue compiti con alta precisione, minimizzando gli errori e migliorando la qualità complessiva del lavoro.
Maggiore efficienza operativa Automatizzare i processi ripetitivi libera il personale da compiti monotoni e laboriosi, permettendo loro di concentrarsi su attività strategiche e creative che richiedono capacità decisionali e pensiero critico. Questo miglioramento dell’efficienza operativa contribuisce a una gestione più efficace delle risorse umane.

Esempi di Automazione delle Attività Ripetitive

Gestione delle Email L’intelligenza artificiale (IA) può automatizzare la gestione delle email, filtrando i messaggi in arrivo, rispondendo automaticamente a richieste comuni e segnalando le email importanti per una risposta umana. Piattaforme come Google Workspace e Outlook365 hanno iniziato ad implementare soluzioni di questo tipo (anche a pagamento).
Inserimento dati L’inserimento dati è un’attività cruciale ma ripetitiva in molti settori. L’intelligenza artificiale (IA), attraverso tecnologie di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), può automatizzare l’inserimento di dati da documenti cartacei o digitali, riducendo i tempi di elaborazione e migliorando l’accuratezza. I cellulari di ultima generazione hanno già implementato sistemi che con una fotografia producono PDF-A.
Contabilità e fatturazione I sistemi di intelligenza artificiale (IA) possono gestire attività contabili come la fatturazione, la riconciliazione bancaria e la gestione delle spese. Software avanzati possono estrarre informazioni da ricevute e fatture, generare report finanziari e monitorare le transazioni per rilevare anomalie o frodi.
Supporto clienti Molte aziende stanno adottando chatbot e assistenti virtuali per gestire le interazioni con i clienti. Questi strumenti sono in grado di rispondere a domande frequenti, risolvere problemi comuni e guidare i clienti attraverso processi complessi, migliorando l’efficienza del servizio clienti. Ma non solo, ora l’intelligenza artificiale (IA) riesce anche a rispondere al telefono e tenere conversazioni con i clienti, rispondendo a domande o prendendo appuntamenti con uno specialist, senza che il cliente si renda conto di parlare con una macchina (soluzione implementabile con Google Cloud ad esempio) in varie lingue.
Gestione delle scorte Nel settore della logistica e della gestione delle scorte, l’intelligenza artificiale (IA) può monitorare i livelli di inventario in tempo reale, prevedere la domanda futura e automatizzare gli ordini di rifornimento. Questo aiuta a prevenire sia l’eccesso di scorte che le carenze, ottimizzando la gestione della catena di fornitura.

Sono solo alcuni esempi di applicazioni reali giù in essere …ormai ogni giorno assistiamo a servizi e implementazioni nuove in vari campi e vertical.

Creazione di nuovi ruoli professionali

L’intelligenza artificiale (IA) non solo trasforma i processi aziendali esistenti, ma crea anche nuove opportunità di lavoro che richiedono competenze specifiche. Con l’evoluzione della tecnologia, emergono ruoli professionali inediti, offrendo possibilità di carriera in settori innovativi. Di seguito, analizziamo alcuni dei nuovi ruoli professionali nati grazie all’IA, le competenze richieste e l’importanza di questi ruoli nel contesto lavorativo moderno.

Alcuni esempi di nuovi Ruoli Professionali, dai più specialistici a generico

– Esperti di Machine Learning

Descrizione: Gli esperti di machine learning progettano, sviluppano e implementano algoritmi e modelli di apprendimento automatico. Questi professionisti lavorano su progetti che vanno dalla previsione delle tendenze di mercato all’automazione dei processi aziendali.
Competenze: Programmazione avanzata (Python, R), conoscenze matematiche e statistiche, familiarità con librerie e framework di machine learning (TensorFlow, PyTorch), capacità di analisi dei dati.
Importanza: Sono fondamentali per creare sistemi intelligenti che migliorano l’efficienza e l’efficacia delle operazioni aziendali.

– Data Scientist

Descrizione: I data scientist analizzano e interpretano grandi quantità di dati per estrarre insights utili. Utilizzano tecniche statistiche e di machine learning per prevedere trend, comportamenti dei clienti e prestazioni aziendali.
Competenze: Analisi dei dati, competenze statistiche, programmazione (Python, SQL), capacità di visualizzazione dei dati (Tableau, Power BI), conoscenze in machine learning.
Importanza: Forniscono informazioni strategiche che guidano le decisioni aziendali e aiutano a identificare nuove opportunità di crescita.

– Controller dei risultati

Descrizione: I controller dei risultati sono coloro che verificano la consistenza dei risultati e lavorano insieme agli esperti di etica per l’utilizzo consapevole degli stessi
Importanza: forniscono l’informazione di usabilità del risultato a chi dovrà farne uso

– Esperti in etica dell’IA

Descrizione: Gli esperti in etica dell’IA si concentrano sull’analisi e la risoluzione delle questioni etiche legate all’uso dell’intelligenza artificiale. Lavorano per garantire che i sistemi di IA siano equi, trasparenti e privi di bias.
Competenze: Conoscenze in etica e filosofia, familiarità con le tecnologie di intelligenza artificiale (IA), capacità di valutazione del rischio, comprensione delle normative e delle leggi sulla privacy.
Importanza: Assicurano che l’adozione dell’IA avvenga in modo responsabile, minimizzando i rischi di discriminazione e violazione della privacy.

– Analisti di Dati

Descrizione: Gli analisti di dati interpretano i dati aziendali per fornire report dettagliati e supportare le decisioni strategiche. Utilizzano strumenti di analisi per identificare tendenze e modelli nei dati.
Competenze: Analisi dei dati, competenze in SQL e Excel, capacità di creare dashboard e report, conoscenze di strumenti di BI (Business Intelligence).
Importanza: Forniscono insights operativi che aiutano le aziende a migliorare i processi e a prendere decisioni informate.

– Sviluppatori di Soluzioni IA

Descrizione: Gli sviluppatori di soluzioni di intelligenza artificiale (IA) progettano e implementano applicazioni di intelligenza artificiale che rispondono a specifiche esigenze aziendali. Lavorano su chatbot, assistenti virtuali, sistemi di raccomandazione e molto altro.
Competenze: Programmazione (Python, Java), conoscenza delle tecnologie IA e machine learning, competenze in sviluppo software, capacità di progettazione di sistemi.
Importanza: Creano soluzioni innovative che migliorano l’efficienza operativa e l’esperienza del cliente.

Miglioramento dei Processi Decisionali

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende prendono decisioni strategiche e operative. Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati in modo rapido e accurato, l’intelligenza artificiale (IA) fornisce insights preziosi che aiutano a prendere decisioni informate e tempestive. Di seguito esploriamo in dettaglio come l’intelligenza artificiale (IA) migliora i processi decisionali, i benefici che ne derivano e gli esempi concreti di applicazione.

Benefici del Miglioramento dei Processi Decisionali

1. Analisi dei Dati in Tempo Reale L’intelligenza artificiale (IA) può elaborare e analizzare dati in tempo reale, permettendo alle aziende di reagire prontamente ai cambiamenti del mercato e alle dinamiche competitive. Questa capacità di analisi immediata è particolarmente utile in settori come la finanza, la sanità e il retail.

2. Previsioni Accurate Gli algoritmi di Machine Learning (ML) possono analizzare tendenze storiche e modelli comportamentali per fare previsioni accurate su futuri eventi di mercato, domanda dei clienti, e prestazioni aziendali. Queste previsioni aiutano le aziende a pianificare meglio e a ottimizzare le risorse.

3. Personalizzazione delle Strategie L’intelligenza artificiale (IA) consente di personalizzare le strategie aziendali in base ai dati specifici di clienti e mercati. Questo approccio data-driven permette di sviluppare offerte più mirate, migliorando la soddisfazione del cliente e aumentando le vendite.

4. Ottimizzazione delle Operazioni L’intelligenza artificiale (IA) aiuta a ottimizzare le operazioni aziendali identificando inefficienze e suggerendo miglioramenti. Ad esempio, nei processi di produzione, gli algoritmi possono prevedere guasti alle macchine e suggerire manutenzioni preventive, riducendo i tempi di inattività.

Esempi di Applicazione del Miglioramento dei Processi Decisionali

1. Finanza e Trading

Descrizione: L’intelligenza artificiale (IA) viene utilizzata per analizzare grandi volumi di dati finanziari, identificare tendenze di mercato e fare previsioni sugli andamenti futuri.
Esempio: Gli algoritmi di trading algoritmico prendono decisioni di acquisto e vendita di asset in frazioni di secondo, ottimizzando i rendimenti degli investimenti.

2. Sanità

Descrizione: L’intelligenza artificiale (IA) supporta i medici nelle decisioni cliniche, analizzando dati paziente e storie mediche per suggerire diagnosi e trattamenti.
Esempio: Sistemi di supporto decisionale clinico (CDSS) che analizzano i sintomi del paziente e raccomandano trattamenti basati su evidenze scientifiche.

3. Marketing e Vendite

Descrizione: L’intelligenza artificiale (IA) analizza i dati dei clienti per personalizzare le campagne di marketing e migliorare le strategie di vendita.
Esempio: Piattaforme di customer relationship management (CRM) che utilizzano l’intelligenza artificiale (IA) per segmentare i clienti e inviare offerte mirate, aumentando il tasso di conversione.

4. Supply Chain e Logistica

Descrizione: L’intelligenza artificiale (IA) ottimizza la gestione delle scorte, la logistica e la distribuzione, prevedendo la domanda e ottimizzando i percorsi di consegna.
Esempio: Algoritmi di previsione della domanda che aiutano i retailer a gestire meglio le scorte e ridurre gli sprechi.

5. Risorse Umane

Descrizione: L’intelligenza artificiale (IA) supporta i processi di reclutamento e gestione dei talenti, analizzando i dati dei candidati e prevedendo le prestazioni future.
Esempio: Strumenti di screening automatico che analizzano i CV e identificano i candidati più promettenti, migliorando l’efficienza del processo di selezione.

6. Data Analytics e Business Intelligence

Descrizione: L’analisi dei dati e gli strumenti di business intelligence (BI) raccolgono, elaborano e visualizzano dati aziendali per supportare le decisioni strategiche.
Esempio: Dashboard interattive che forniscono una panoramica in tempo reale delle prestazioni aziendali, aiutando i manager a identificare aree di miglioramento e opportunità di crescita.

7. Predizione dei comportamenti dei cliente

Descrizione: Gli algoritmi di intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML) apprendono dai dati storici sui comportamenti dei clienti per fare previsioni e suggerire decisioni future.
Esempio: Modelli predittivi che analizzano i comportamenti dei clienti e suggeriscono strategie di fidelizzazione, migliorando la retention dei clienti.

8. Automazione dei Processi Decisionali della logistica

Descrizione: L’automazione dei processi decisionali utilizza l’intelligenza artificiale (IA) per prendere decisioni operative senza intervento umano, aumentando l’efficienza e riducendo i tempi di risposta.
Esempio: Sistemi di gestione degli ordini che automatizzano la gestione delle scorte e le spedizioni in base alle previsioni della domanda.

9. Personalizzazione dell’Apprendimento e della Formazione

Descrizione: L’IA sta rivoluzionando il settore della formazione attraverso piattaforme di e-learning personalizzate.
Esempio: le piattaforme possono adattarsi alle esigenze individuali degli studenti e dei lavoratori, offrendo percorsi di apprendimento personalizzati e migliorando così l’efficacia dell’istruzione.

Sfide da Affrontare con l’Intelligenza Artificiale

Ci sono, come in ogni rivoluzione, delle sfide da affrontare. Dalla perdita di posti di lavoro alla generazione di maggiori disuguaglianze e disparità economiche tra le persone, alla necessità di affrontare i temi etici correlati e la privacy delle persone. Vediamo di capirne di più.

Perdita di Posti di Lavoro Tradizionali

L’automazione e l’intelligenza artificiale (IA) stanno rapidamente trasformando il panorama occupazionale globale. Sebbene queste tecnologie offrano numerosi vantaggi, tra cui maggiore efficienza e produttività, portano anche a preoccupazioni significative riguardo alla perdita di posti di lavoro tradizionali. L’impatto dell’IA sul mercato del lavoro è complesso e multifaceted, con alcune professioni particolarmente vulnerabili all’automazione. In questa sezione, esamineremo in dettaglio come l’IA influisce sulla perdita di posti di lavoro tradizionali, le categorie di lavoro maggiormente a rischio e le strategie per mitigare gli effetti negativi.

Settori e Professioni a Rischio

– Manifattura e Produzione

Descrizione: I lavori nelle fabbriche e nei settori produttivi sono tra i più vulnerabili all’automazione. Le macchine e i robot possono svolgere compiti ripetitivi e manuali con maggiore precisione e velocità rispetto agli esseri umani.
Esempio: Linee di assemblaggio automatizzate che riducono la necessità di operai manuali.

-Trasporto e Logistica

Descrizione: La diffusione di veicoli autonomi e droni per le consegne minaccia i posti di lavoro di autisti di camion, taxi e corrieri.
Esempio: Camion a guida autonoma che potrebbero sostituire i conducenti umani nelle lunghe tratte.

-Amministrazione e Supporto Ufficio

Descrizione: Le attività amministrative e di supporto, come l’inserimento dati, la gestione delle email e la contabilità di base, sono facilmente automatizzabili grazie a software avanzati e chatbot.
Esempio: Sistemi di gestione delle email che rispondono automaticamente a richieste standard, riducendo la necessità di personale amministrativo.

– Retail e Servizi

Descrizione: Nel settore del retail, le casse automatiche e i sistemi di inventario intelligenti riducono la domanda di cassieri e addetti alle vendite.
Esempio: Supermercati senza casse, dove i clienti possono pagare tramite app e sensori di scansione automatica.

-Marketing

Descrizione: Le attività di marketing , come produzione di contenuti, advertising e immagini pubblicitarie, sono facilmente automatizzabili grazie a software avanzati di IA generativa.
Esempio: piattaforme che gestiscono ppc in modo automatico, riducendo la necessità di personale specializzato. Contenuti per i social fatti in modo automatico e traduttori in tempo reale che producono il contenuto in tutte le lingue del mondo.

Secondo un sondaggio condotto da PwC tra i principali CEO a livello mondiale, il settore dei media e enterteinment, le banche e le assicurazioni, e il settore della logistica sembrano essere quelli più a rischio di perdita di posti di lavoro a causa dell’intelligenza artificiale. Ma come si vede, un po’ tutti i settori saranno toccati da questa rivoluzione in atto con l’avvento dell’intelligenza artificiale.

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Disuguaglianza e Disparità Economica

L’automazione potrebbe accentuare la disuguaglianza economica se i benefici dell’intelligenza artificiale (IA) non saranno equamente distribuiti. Le aziende e i governi devono collaborare per garantire che tutti i lavoratori abbiano accesso alle risorse e alla formazione necessarie per adattarsi ai cambiamenti tecnologici. Attualmente solo l’Europa, con AI ACT, si è data un regolamento per l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel diritto della UE con 4 punti specifici

Garanzie per i sistemi di intelligenza artificiale usati per finalità generali
Limiti all’uso dei sistemi di identificazione biometrica da parte delle forze dell’ordine
No a sistemi di credito sociale, o per manipolare e sfruttare le vulnerabilità degli utenti
I consumatori avranno diritto a presentare reclami e ricevere spiegazioni rilevanti

Un primo passo almeno è stato fatto.

Etica e Bias nell’IA

Gli algoritmi di intelligenza artificiale (IA) possono riflettere bias (forma di distorsione della valutazione causata dal pregiudizio) esistenti nei dati di addestramento, portando a decisioni inique e discriminatorie. È essenziale sviluppare e implementare pratiche etiche nell’uso dell’intelligenza artificiale (IA) per prevenire questi problemi e promuovere l’equità.

Sicurezza e Privacy dei Dati

L’uso crescente di intelligenza artificiale (IA) comporta la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati personali. Proteggere questi dati e garantire la privacy degli individui è una sfida cruciale. Le aziende devono adottare misure di sicurezza rigorose e rispettare le normative sulla protezione dei dati.

L’argomento, essendo molto ampio, sarà trattato in un articolo apposito.

Come prepararsi per il futuro del lavoro con l’Intelligenza Artificiale (IA)

L’intelligenza artificiale (IA) avrà un impatto profondo sul futuro del lavoro di ognuno. È importante essere consapevoli sia delle sfide che delle opportunità che questa tecnologia presenta, e prepararsi di conseguenza. Con un approccio proattivo e lungimirante, possiamo pensare ad un futuro migliore per tutti. E’ importante quindi

Sviluppare competenze adatte: Le competenze più richieste in futuro saranno quelle creative, di problem solving, di comunicazione e di interazione umana.
Essere pronti a imparare continuamente: Il mondo del lavoro sta cambiando rapidamente, quindi è importante essere pronti ad adattarsi e ad apprendere nuove competenze.
Essere aperti a nuove opportunità: L’intelligenza artificiale (IA) creerà nuovi lavori che non possiamo ancora immaginare, quindi è importante essere aperti a nuove esperienze e possibilità.

Il ruolo della Consulenza sulla intelligenza artificiale (IA) per rimanere competitivi

L’intelligenza artificiale sta plasmando il futuro del lavoro in modi complessi e multifaceted. Sebbene ci siano sfide significative da affrontare, le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale (IA) sono altrettanto promettenti. Adattarsi a questo nuovo panorama richiede un impegno continuo nella formazione e nello sviluppo delle competenze, nonché una riflessione attenta sulle implicazioni etiche e sociali dell’IA.

L’automazione delle attività ripetitive ha un impatto significativo sull’occupazione. Mentre alcune posizioni possono essere eliminate, emergono nuove opportunità lavorative che richiedono competenze tecniche avanzate. La formazione e il reskilling dei lavoratori diventano quindi essenziali per adattarsi a questo nuovo contesto.

Nuove Competenze Richieste Con l’automatizzazione, cresce la domanda di professionisti con competenze in analisi dei dati, gestione dei sistemi di intelligenza artificiale (IA) e sviluppo di algoritmi. I lavoratori devono acquisire competenze tecniche per gestire e collaborare con le nuove tecnologie.

Cambiamenti nei Ruoli Professionali I ruoli professionali stanno evolvendo per integrare le capacità dell’intelligenza artificiale (IA). Ad esempio, i responsabili del servizio clienti ora collaborano con chatbot, mentre i contabili utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per migliorare l’accuratezza e la velocità delle operazioni finanziarie.

Focus su Attività a Valore Aggiunto Liberati dalle attività ripetitive, i lavoratori possono dedicarsi a compiti strategici e a valore aggiunto, come l’innovazione, la pianificazione e l’interazione con i clienti. Questo spostamento di focus può portare a una maggiore soddisfazione lavorativa e a una migliore qualità del lavoro.

Secondo un altro sondaggio PWC condotto con i CEO italiani (e mondiali)

La metà dei CEO (53% Italia vs. 45% mondiali) pensa che la propria azienda non sarà competitiva entro dieci anni senza un processo di trasformazione del business (+8% CEO Italiani e +6% CEO Global vs. 2023).
Il 70% dei CEO mondiali (59% in Italia) prevede che l’intellligenza artificiale nei prossimi tre anni cambierà significativamente il modo in cui la propria impresa genera valore

Uno sguardo a medio-lungo termine: possibili scenari e professioni emergenti

Nei prossimi 10-20 anni, l’intelligenza artificiale (IA) e le tecnologie digitali potrebbero trasformare il panorama professionale in modi oggi difficili da immaginare. È plausibile che mansioni ripetitive o routinarie vengano sempre più automatizzate, spingendo i lavoratori verso ruoli che richiedono capacità analitiche, creative o relazionali più complesse. Professioni come il Data Scientist, il Machine Learning Engineer, o il Prompt Engineer (figura che progetta e ottimizza le istruzioni per gli algoritmi di IA) diventeranno sempre più diffuse. Allo stesso tempo, emergeranno nuove specializzazioni legate alla cybersecurity, alla protezione dei dati e alla progettazione di ambienti virtuali o “metaversi”.
Oltre ai profili strettamente tecnici, continueranno a guadagnare importanza anche competenze “soft” come la capacità di risolvere problemi complessi, l’intelligenza emotiva, il pensiero critico e la leadership: qualità che consentono di adattarsi rapidamente ai cambiamenti, coordinare team ibridi uomo-macchina e comunicare efficacemente sia all’interno che all’esterno delle organizzazioni. In questo scenario, la formazione continua e la disponibilità a sperimentare ruoli nuovi saranno fondamentali per costruire percorsi di carriera flessibili e di successo. Risulterà dunque cruciale che aziende, scuole e università collaborino per fornire a chi entra o è già presente sul mercato del lavoro gli strumenti necessari per affrontare con fiducia e competenza le sfide e le opportunità dei prossimi decenni.

Considerazioni sul Prompt Engineer

È vero che molte piattaforme di intelligenza artificiale (IA) stanno puntando verso interfacce sempre più intuitive (ad esempio, assistenti vocali evoluti, chatbot conversazionali naturali e strumenti “drag-and-drop” per la creazione di modelli). In questo contesto, la figura del Prompt Engineer, nata inizialmente per massimizzare la qualità delle risposte dei modelli di linguaggio tramite la stesura di prompt altamente specializzati, si è già evoluta o fusa con altri ruoli più ampi.

Perché il Prompt Engineer si sta trasformando (ma non scomparirà)

Integrazione con competenze di progettazione: Chi si occupa di prompt engineering spesso ricopre anche funzioni di “conversation designer” o di “AI product manager”, definendo la logica dietro all’interazione uomo-macchina. Questa parte di progettazione (user experience e interazione linguistica) resterà cruciale.
Personalizzazione e contesto: Anche con interfacce semplici, ci sarà comunque bisogno di chi sappia interpretare le esigenze di specifici settori e “addestrare” o configurare i modelli in modo da fornire risultati pertinenti e sicuri.
Crescente complessità dei modelli: Man mano che gli algoritmi diventeranno più potenti, restano aspetti delicati come bias, allineamento etico e ottimizzazione delle risposte: attività che richiedono un approccio ingegneristico e competenze tecniche approfondite.

Uno sguardo al futuro delle professioni correlate all’IA

AI Conversation Designer: Si concentrerà sulla progettazione complessiva delle interfacce conversazionali, guardando alla user experience, alla coerenza dei contenuti e all’approccio etico.
AI Product Manager: Superviserà tutto il ciclo di vita di prodotti che utilizzano l’IA, coordinando team tecnici e non, per garantire che i modelli rispondano alle esigenze di mercato e rispettino normative e valori aziendali.
AI Ethicist / Responsabile dell’Etica: Con l’evolversi dei sistemi di IA e l’aumentare della loro influenza sociale, serviranno figure professionali in grado di definire linee guida e verificare che l’impiego dell’IA sia conforme a standard etici e legali.
Specialista di training e data curation: Anche se la creazione di prompt diventa più semplice, la preparazione e la pulizia dei dati di addestramento (nonché la gestione continua dei modelli) rimarranno attività complesse e cruciali, per cui serviranno esperti in grado di operare sulle basi di conoscenza e sulle pipeline di dati.

In sintesi, il Prompt Engineer “puro” potrà risultare meno essenziale man mano che le interfacce si semplificano e già ora sta scomparendo, tuttavia, molte delle competenze che oggi associamo a questa figura troveranno spazio in ruoli più complessi e trasversali legati alla progettazione delle interazioni, all’ottimizzazione dei modelli e all’etica dell’IA. Piuttosto che scomparire, la “prompt engineering” potrebbe diventare una parte integrante di un ventaglio di mansioni più ampio, in cui l’attenzione si sposterà dalla semplice stesura del prompt a una visione strategica di come l’IA debba interagire con gli esseri umani e con il contesto di business.

Il ruolo di governi, scuole, università e aziende nella trasformazione digitale

La transizione verso un’economia sempre più digitale e automatizzata richiede un impegno corale di tutti gli attori sociali. I governi possono accelerare questo processo tramite politiche di incentivi alla ricerca e all’innovazione, finanziamenti per programmi di formazione professionale e l’aggiornamento dei percorsi didattici. Le scuole e le università hanno il compito di integrare nel proprio curriculum l’educazione all’IA e alle competenze trasversali, garantendo l’accesso a laboratori e piattaforme digitali. Le aziende, dal canto loro, sono chiamate a investire nell’upskilling e nel reskilling del personale, collaborando con istituzioni accademiche per sviluppare percorsi formativi in linea con le esigenze del mercato e con l’evoluzione tecnologica. Solo un approccio sinergico tra queste realtà potrà assicurare che la forza lavoro sia pronta a cogliere le opportunità della trasformazione digitale, riducendo al minimo le disparità e i potenziali rischi sociali.

Esempi reali di aziende che integrano con successo l’IA

Un esempio semplice di come l’IA stia rivoluzionando il lavoro si osserva nel settore dell’e-commerce. Amazon, per prendere il più grande impiega algoritmi di machine learning per prevedere la domanda, ottimizzare gli inventari e gestire la logistica, riducendo i tempi di consegna e migliorando l’efficienza. Questo ha comportato una ridefinizione dei ruoli interni: da un lato, molte attività di selezione e smistamento prodotti sono state automatizzate, dall’altro, si è creata la necessità di figure specializzate, come analisti di dati e tecnici per la manutenzione dei sistemi robotici.

Un esempio più “a misura di PMI” è quello di alcune officine meccaniche o aziende specializzate nella produzione di componenti meccanici di precisione, che hanno iniziato a integrare sistemi di visione artificiale per il controllo qualità e sensori smart per la manutenzione predittiva. Invece di controllare manualmente ogni pezzo in uscita, sono state installate telecamere ad alta risoluzione e software di riconoscimento delle anomalie basati sul machine learning. In questo modo si riesce a ridurre gli scarti, risparmiare tempo e migliorare la soddisfazione del cliente finale.

Un caso concreto si trova in un nostro cliente del centro Italia che produce componenti per l’automotive: attraverso l’adozione di bracci robotici dotati di telecamere e algoritmi di analisi, hanno automatizzato il controllo qualità e la fase di assemblaggio. Questo ha portato a una riconversione delle figure professionali interne: gli operai specializzati sono stati affiancati da tecnici addetti alla programmazione dei robot e da analisti dei dati incaricati di monitorare e ottimizzare la produzione. Anche la manutenzione degli impianti è cambiata, con l’introduzione di strumenti in grado di raccogliere dati in tempo reale e segnalare in anticipo possibili guasti. Tutto ciò ha comportato una maggiore efficienza, minori costi di fermo impianto e la creazione di nuove opportunità di lavoro legate all’analisi, alla gestione dei dati e al supporto tecnologico.

Per concludere…

Con le giuste strategie, è possibile sfruttare i benefici dell’intelligenza artificiale (IA) per creare un futuro del lavoro più efficiente, innovativo e inclusivo. HT&T è impegnata in questo forte cambiamento di paradigma e si impegna ad accompagnare le aziende in questa nuova sfida, sia per l’introduzione in azienda dell’intelligenza artificiale sia per l’upskilling che il reskilling del personale. Come fatto con la digitalizzazione delle aziende, il nostro spirito consulenziale ci spinge ad essere al fianco delle aziende nella sfida dell’adozione della intelligenza artificiale (IA) in modo consapevole, costruttivo e performante. Che poi è quello che serve a tutte le aziende non solo a rimanere nel mercato, ma a migliorare le proprie performance di produttività e competitività.

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