Ecco cinque delle professioni più richieste per l’intelligenza artificiale, quelle che vedranno una crescita significativa con il crescere dell’uso dell’Intelligenza Artificiale.

Le parole “intelligenza artificiale” spesso evocano un senso di paura e apprensione: paura per le sconosciute possibilità dell’AI, paura per le immagini distopiche alimentate da film come Terminator e timore per la possibilità che le AI un giorno prendano il nostro posto di lavoro. Queste paure non sono né nuove né totalmente infondate. Come per ogni invenzione tecnologica dirompente, macchine veloci e più efficienti sono destinate a sostituire i lavoratori umani. Tuttavia, coloro che temono che l’AI prenderà il loro posto di lavoro possono riposare un po’ più tranquilli, sapendo che avranno almeno la possibilità di trovare un nuovo lavoro. Anzi, esistono già parecchi master e percorsi di studi che consentono di prepararsi al meglio.

Professioni e intelligenza artificiale

Una nuova relazione di Gartner afferma che, sebbene l’AI eliminerà 1,8 milioni di posti di lavoro, creerà anche 2,3 milioni di posti di lavoro nuovi. Peter Sondergaard, ricercatore capo di Gartner, ha previsto che l’AI aumenterà le capacità individuali dei lavoratori e potrebbe essere un “creatore di posti di lavoro” a partire da circa il 2020. È dunque plausibile che, come tutte le altre tecnologie innovative del passato, l’AI porterà diverse opportunità e nuovi posti di lavoro e non solo rischi connessi alle vecchie mansioni.

Le 5 professioni più richieste per l’ intelligenza artificiale

1. DATA SCIENTIST

I data scientist sono una nuova generazione di esperti di dati analitici, tra le professioni già più richieste per l’Ai. Analizzano i dati per comprendere comportamenti, tendenze e inferenze complesse, scoprire gli insight nascosti che aiutano le aziende a prendere decisioni di business più intelligenti. Gli “scienziati dei dati” sono, come li descrive SAS, “in parte matematici, in parte esperti di computer e in parte scopritori di tendenze”.

Ecco alcuni esempi di come viene utilizzata la scienza dei dati:

Netflix analizza i dati sui i modelli di visualizzazione dei film per capire cosa guida l’interesse degli utenti. L’azienda utilizza questi dati per prendere decisioni riguardanti la produzione di contenuti originali di Netflix.

Target utilizza i dati dei consumatori per identificare i principali segmenti di clienti all’interno della propria base; analizza inoltre i comportamenti d’acquisto all’interno di questi segmenti per guidare le scelte sui diversi messaggi ai diversi tipi di pubblico.

Procter&Gamble utilizza modelli di serie temporali per prevedere meglio la futura, cosa che aiuta l’azienda a pianificare i livelli di produzione ottimali.

Con l’AI che alimenta l’andamento della creazione e della raccolta di più dati, potremmo riscontrare una maggiore necessità di data scientist nel futuro. IBM prevede che la domanda di data scientist salirà del 28% entro il 2020, con il raggiungimento di 700.000 esperti richiesti per colmare la domanda annuale prevista di data scientist, sviluppatori di dati e ingegneri dei dati. I tipici specialisti di AI, compresi i dottorandi freschi di scuola e professionisti con meno istruzione e pochi anni di esperienza, possono arrivare ad essere pagati negli Stati Uniti fra i $300.000 e i $500.000 all’anno o più, oltre all’eventuali quote dell’azienda.

2. INGEGNERI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING

Nella maggior parte dei casi, un ingegnere di machine learning si accompagna a un data scientist per sincronizzare il lavoro, queste due professioni lavorano a stretto contatto e sono tra le professioni più richieste. Pertanto, la domanda di ingegneri di machine learning potrebbe vedere un aumento simile ai cosiddetti scienziati dei dati. Mentre per i data scientist ci si aspetta che abbiano competenze più forti in statistica e analisi, dagli ingegneri di ML ci si aspetta competenze nella scienza informatica e in ambito di coding.

Entrare nel campo del machine learning un decennio fa voleva dire trovare lavoro solo all’interno dell’ambito accademico, ora, con ogni settore che cerca di applicare l’AI al proprio ambito, la domanda di competenze su machine learning è ovunque. L’AI continuerà ad alimentare l’elevata domanda di ingegneri di machine learning; inoltre, le aziende che operano in settori correlati, come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale, la medicina o la sicurezza informatica, sono già in difficoltà nel reperire forza lavoro munita del giusto insieme di competenze e conoscenze. Secondo Gartner, un CIO che cerca di assumere talenti con abilità in AI a New York può effettivamente contare su un bacino di talenti di soli 32 esperti e di questi, solo 16 sono candidati potenziali e solo otto sono attivamente alla ricerca di nuove opportunità.

3. PROFESSIONISTI DI DATA LABELING

Con l’aumento dell’importanza della raccolta dei dati in quasi tutti gli ambiti, la domanda di professionisti di “etichettatura dei dati” potrebbe aumentare nel futuro, infatti, il data labeling potrebbe diventare un lavoro da blue-collar nell’epoca dell’Intelligenza Artificiale e quindi una delle professioni più richieste.

Secondo Guru Banavar, a capo della squadra di IBM responsabile di Watson, “l’etichettatura dei dati sarà la gestione dei dati in cui si prendono i dati grezzi, si puliscono e li si organizzano per renderli ‘ingeribili’ dalle macchine “. Il labeling consente agli scienziati di AI di allenare le macchine per nuovi compiti.

Banavar ha affermato: “diciamo che volete allenare una macchina per riconoscere gli aerei e avete milioni di immagini, alcune delle quali dispongono di aerei, alcuni dei quali non dispongono di aerei: avete bisogno di qualcuno per insegnare prima al computer quali immagini dispongano di aerei e quali immagini no “. Ecco dove entreranno in gioco i data labeler.

4. SPECIALISTI DI HARDWARE PER INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Un altro lavoro che crescerà nel mondo dell’AI, diventando una delle professioni più richieste, è il lavoro industriale responsabile della creazione di hardware per AI, come i chip GPU. Le grandi aziende tecnologiche stanno già intraprendendo misure per costruire i propri chip specializzati a tal fine.

Intel sta costruendo un chip disegnato specificamente per il machine learning. Nel frattempo, IBM e Qualcomm stanno creando un’architettura hardware che rispecchia il design delle reti neurali e può anche funzionare come le reti neurali. Facebook sta aiutando Qualcomm a sviluppare tecnologie legate al machine learning, secondo Yann LeCun, direttore della ricerca AI di Facebook. Con la crescente necessità di chip e hardware AI, ci sarà una crescita nei lavori di produzione industriale dedicati alla creazione di questi prodotti specializzati.

5. SPECIALISTI DI PROTEZIONE DEI DATI

L’aumento di dati preziosi, di modelli di apprendimento delle macchine e del codice di programmazione porterà la necessità di una futura protezione di tali dati in maniera specifica e quindi di specialisti IT per la protezione dei database legati all’Intelligenza Artificiale saranno tra le professioni più richieste.

Molti livelli e tipi di controllo sulla sicurezza delle informazioni sono appropriati per i database, tra cui:

– Controllo di accesso
– Revisione
– Autenticazione
– Crittografia
– Controlli di integrità
– Backup
– Sicurezza delle applicazioni
– Sicurezza dei database che applicano metodi statistici.

I database sono in gran parte protetti contro gli hacker attraverso misure di sicurezza di rete come firewall e sistemi di rilevamento delle intrusioni basati sulla rete. La protezione dei sistemi di database e dei programmi, delle funzioni e dei dati all’interno di essi diventerà più critica, poiché le reti sono sempre più aperte ad un accesso più ampio, in particolare tramite internet.

LE ORGANIZZAZIONI AVRANNO SEMPRE BISOGNO DEL GIUDIZIO UMANO

Anche se l’AI può essere utilizzata per accelerare i processi di routine e probabilmente renderà alcuni lavoratori non più necessari in futuro, creerà più posti di lavoro di quanti ne distruggerà. Gli esseri umani sono ancora necessari per il processo di analisi, organizzazione e intuizioni e conclusioni in relazione all’utilizzo dei dati ed ecco perché il ruolo dell’uomo nella creazione, nell’attuazione e nella protezione dell’AI diventerà molto più importante.

Come Andrew Milroy, Senior VP di Frost & Sullivan, ha affernato: “la mancanza di manodopera necessaria per consentire le trasformazioni rallenterà l’adozione e l’automazione della tecnologia. L’AI creerà posti di lavoro e nuovi posti di lavoro più qualificati emergono insieme all’uso di nuove tecnologie innovative. L’implementazione di questa tecnologia è impossibile senza di loro “.

Le professioni più richieste non saranno a rischio

La tecnologia legata all’Intelligenza Artificiale sta costruendo gli strumenti per rendere la vita più facile e ridurre la necessità per gli esseri umani di svolgere compiti subordinati. La velocità dell’affermarsi dell’AI e la futura prevalenza della sua diffusione d significano che la responsabilità di addestrare la forza lavoro alla transizione verso questi nuovi posti di lavoro è un compito che dobbiamo prendere sul serio e anche un’opportunità per incrementare i posti di lavoro, invece che ridurli.

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Le 5 professioni più richieste per l’Intelligenza Artificiale ultima modifica: 2017-11-15T09:30:34+00:00 da Web Digitalic
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