Autore: Andrea Viliotti
Dietro le avanzate tecnologie AI ci sono persone con varie competenze: ricercatori, ingegneri, esperti legali, specialisti in etica e sicurezza, tutti contribuiscono al successo dell'AI. Questa sinergia interprofessionale alimenta l'innovazione, enfatizzando il valore umano dietro l'AI e l'importanza di una visione olistica che comprende aspetti etici e sociali. La collaborazione umana è cruciale per sfruttare appieno il potenziale dell'AI per il bene dell'umanità.
L'introduzione delle piattaforme come ChatGPT ha inaugurato un'era di scoperta nel campo dell'intelligenza artificiale generativa, una tecnologia che stupisce per la sua capacità di creare contenuti coesivi e rilevanti. Questo ha non solo affascinato il pubblico, ma anche alimentato un vivace dibattito sulle potenzialità e le implicazioni di tali tecnologie.
Tuttavia, spesso si trascura un elemento cruciale dietro queste sofisticate tecnologie: l'elemento umano. È essenziale chiedersi chi siano le persone che rendono possibile tutto ciò, trasformando teorie complesse in applicazioni concrete utilizzate da milioni di individui globalmente.
Non si tratta soltanto dei noti dirigenti delle grandi aziende tecnologiche come OpenAI o Google, ma anche di innumerevoli professionisti che operano nell'ombra, le cui abilità, impegno e inventiva sono indispensabili per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Questi professionisti, provenienti da diversi campi e discipline - ricercatori, ingegneri, scienziati dei dati, esperti di etica, legali, specialisti in sicurezza informatica - rivestono ruoli fondamentali, apportando ciascuno un contributo unico al successo complessivo del progetto.
Inoltre, è doveroso ricordare che il patrimonio di conoscenze e competenze a nostra disposizione oggi è frutto di innumerevoli sforzi storici. Ogni scoperta e progresso nel settore dell'intelligenza artificiale è il risultato del lavoro di generazioni di scienziati, ingegneri e pensatori che hanno dedicato la loro esistenza alla ricerca.
Riconoscere l'umanità dietro queste tecnologie ci permette di comprenderle meglio, mostrandoci che, al di là della loro apparente complessità, sono frutto dell'ingegno e del lavoro umano. Questa consapevolezza ci aiuta a cogliere meglio il significato di queste tecnologie nel presente e le loro potenziali implicazioni future.
Tenendo presente questa prospettiva, andiamo alla scoperta delle figure professionali chiave che stanno pilotando lo sviluppo delle piattaforme di intelligenza artificiale.
Ricercatori in Intelligenza Artificiale (Sviluppo AI)
Gli esperti di ricerca in Intelligenza Artificiale (AI) rappresentano una pietra miliare nel panorama dell'evoluzione dell'AI. Sono loro a guidare ogni singola innovazione e progresso, impegnandosi in ricerche fondamentali e applicate per la creazione di nuove tecniche e algoritmi di apprendimento automatico.
La ricerca fondamentale in AI è orientata all'indagine di nuovi principi e teorie. Questo genere di ricerca si svolge solitamente all'interno di università o istituti di ricerca specializzati. Per esempio, un esperto potrebbe indagare su come i neuroni nel cervello umano processano le informazioni, con l'obiettivo di emulare questi processi in un algoritmo di apprendimento automatico.
Al contrario, la ricerca applicata in AI si focalizza sull'impiego di queste teorie e algoritmi in contesti pratici. Per esempio, un esperto potrebbe ideare un algoritmo di apprendimento automatico per l'identificazione di immagini e successivamente metterlo alla prova utilizzando un set di dati composto da immagini reali.
Un caso specifico del lavoro di un esperto di ricerca in AI potrebbe essere la creazione di un nuovo algoritmo per il riconoscimento del linguaggio naturale. L'esperto potrebbe cominciare studiando come gli esseri umani comprendono e impiegano il linguaggio. Questo potrebbe richiedere l'analisi di lavori accademici in campi come la linguistica, la psicologia e la neuroscienza.
Successivamente, l'esperto potrebbe tentare di trasferire queste competenze in un algoritmo eseguibile su un computer. Questo potrebbe richiedere la scrittura di codice, la realizzazione di modelli matematici e l'esperimentazione di diversi metodi per determinare quale produce i risultati migliori.
Infine, l'esperto metterà alla prova l'algoritmo utilizzando un set di dati di prova. Ciò potrebbe comportare l'utilizzo di un database di frasi o documenti e la valutazione di quanto accuratamente l'algoritmo riesce a comprendere o generare il linguaggio.
Ingegneri del Software
Gli specialisti in ingegneria del software sono incaricati di convertire gli algoritmi e le tecniche creati dai ricercatori in codice software funzionante, efficiente e scalabile.
Per una comprensione più precisa del loro ruolo, consideriamo un esempio pratico. Immaginiamo che un gruppo di ricercatori in AI abbia ideato un nuovo algoritmo per il riconoscimento di immagini, capace di identificare determinati oggetti all'interno di una foto. Questo algoritmo, però, esiste solo come insieme di equazioni matematiche e principi teorici. Qui entra in scena lo specialista in ingegneria del software.
Lo specialista in ingegneria del software comincerà analizzando l'algoritmo, cercando di capire il suo funzionamento e come può essere convertito in codice. Questo può richiedere un'ottima padronanza della matematica e della teoria dell'informazione, così come competenze specifiche nei linguaggi di programmazione.
Una volta compreso l'algoritmo, lo specialista in ingegneria del software inizierà a scrivere il codice che lo implementa. Questo codice deve essere non solo funzionale, ma anche efficiente, in modo da poter processare grandi volumi di dati in tempi accettabili. Inoltre, il codice deve essere scalabile, in modo da poter gestire un volume di dati sempre maggiore man mano che la piattaforma AI viene utilizzata da più utenti o per compiti sempre più complessi.
Nel nostro esempio, lo specialista in ingegneria del software potrebbe creare un programma che riceve un'immagine come input, la elabora utilizzando l'algoritmo di riconoscimento delle immagini e restituisce un elenco degli oggetti rilevati nell'immagine. Questo programma potrebbe poi essere integrato in un'applicazione più complessa, come un'app di fotografia che suggerisce automaticamente tag per le foto in base agli oggetti che rileva in esse.
Ingegneri dei Dati
Gli specialisti in ingegneria dei dati hanno il compito di gestire i dati, una responsabilità che può sembrare elementare ma che in realtà è complessa e vitale per il successo di qualsiasi progetto di AI.
Per comprendere meglio il loro ruolo, prendiamo in considerazione un esempio. Supponiamo che un'azienda tecnologica desideri creare un algoritmo di intelligenza artificiale per riconoscere e categorizzare le immagini di animali. Per far ciò, l'algoritmo deve essere "allenato" utilizzando un vasto set di immagini di animali. Ecco dove entra in gioco lo specialista in ingegneria dei dati.
La prima responsabilità dello specialista in ingegneria dei dati sarebbe la raccolta dei dati. Potrebbe essere necessario cercare su Internet per trovare un ampio set di immagini di animali, o potrebbe essere necessario collaborare con organizzazioni o ricercatori che hanno già raccolto queste immagini.
Una volta raccolti i dati, lo specialista in ingegneria dei dati deve "pulirli". Questo potrebbe comportare l'eliminazione di immagini di bassa qualità, la correzione di errori nei dati (come etichette errate), o la conversione dei dati in un formato che può essere facilmente utilizzato dall'algoritmo di AI.
In seguito, lo specialista in ingegneria dei dati deve occuparsi della gestione dei dati. Questo potrebbe includere l'archiviazione dei dati in un database, l'organizzazione dei dati in modo che siano facilmente accessibili, e l'assicurazione che i dati siano conservati in modo sicuro e in conformità con tutte le leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati.
Infine, lo specialista in ingegneria dei dati potrebbe essere coinvolto nell'analisi dei dati. Potrebbe essere necessario esaminare i dati per identificare schemi o tendenze, o potrebbe essere necessario monitorare l'efficacia dell'algoritmo di AI nel riconoscere le immagini di animali.
Ingegneri di Machine Learning (ML)
Gli specialisti in ingegneria del Machine Learning (ML) operano come collegamento tra la teoria e la pratica. Combinano le competenze di ingegneria del software e di data science per costruire e mantenere in produzione i sistemi di apprendimento automatico.
Per comprendere meglio il loro ruolo, prendiamo in considerazione un esempio. Supponiamo che una società di commercio elettronico desideri sviluppare un sistema di raccomandazione per proporre prodotti ai clienti basati sui loro acquisti e comportamenti precedenti. Questo è un compito perfetto per il machine learning, ed è qui che interviene lo specialista in ingegneria del ML.
All'inizio, lo specialista in ingegneria del ML lavorerebbe in stretta collaborazione con i data scientist per comprendere i dati disponibili - quali informazioni sugli acquisti passati sono disponibili, quali dati demografici o comportamentali possono essere utilizzati, ecc. Questo richiede una solida comprensione della data science e delle tecniche di analisi dei dati.
In seguito, lo specialista in ingegneria del ML sarebbe responsabile della progettazione e dell'implementazione dell'algoritmo di apprendimento automatico. Questo potrebbe implicare la scelta di un modello di apprendimento adatto, la scrittura del codice per implementare tale modello, e la configurazione del modello per massimizzare le sue prestazioni. Questo richiede una solida comprensione dell'ingegneria del software e delle tecniche di machine learning.
Una volta che il sistema è operativo, lo specialista in ingegneria del ML avrebbe il compito di monitorare e manutenere il sistema. Questo potrebbe comportare l'aggiornamento del modello con nuovi dati, la risoluzione di problemi tecnici e l'ottimizzazione del sistema per migliorarne le prestazioni. Questo richiede una combinazione di competenze in data science e ingegneria del software.
Esperti di Etica AI
Gli specialisti in Etica dell'Intelligenza Artificiale garantiscono l'impiego di tecnologie di AI in maniera eticamente corretta e responsabile.
Per meglio comprendere il loro ruolo, prendiamo in esame un esempio. Immaginiamo che un'azienda tecnologica stia progettando un algoritmo di riconoscimento facciale. Pur avendo un potenziale straordinario, questa tecnologia solleva anche questioni etiche rilevanti, come quelle relative alla privacy, al consenso, e al pericolo di usi impropri.
Il compito dello specialista in Etica dell'AI sarebbe quello di affrontare queste problematiche. Potrebbe iniziare esplorando le leggi e i regolamenti attuali relativi alla privacy e al riconoscimento facciale, come pure le linee guida etiche stabilite da organizzazioni professionali e istituti accademici.
Successivamente, lo specialista in Etica dell'AI collaborerebbe strettamente con il team di sviluppo per assicurarsi che queste considerazioni etiche siano integrate nel progetto e nell'implementazione dell'algoritmo. Questo potrebbe implicare la creazione di meccanismi per raccogliere il consenso degli utenti, limitare l'utilizzo dei dati raccolti, o mettere in atto misure di sicurezza per prevenire abusi.
Inoltre, lo specialista in Etica dell'AI avrebbe l'incarico di monitorare l'uso dell'algoritmo una volta messo in funzione, per garantire che continui a rispettare gli standard etici e legali. Questo potrebbe comportare la gestione di problemi etici emergenti, la revisione delle politiche interne dell'azienda, o la formazione del personale su tematiche etiche.
Manager di Prodotto
I Manager di Prodotto fungono da ponte tra le diverse funzioni all'interno di un'organizzazione, assicurando che il prodotto finale risponda alle necessità degli utenti e agli obiettivi dell'azienda.
Per capire meglio il loro ruolo, prendiamo come esempio un'azienda di tecnologia che intende sviluppare un assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale. Il Manager di Prodotto avrebbe un ruolo fondamentale in questo progetto.
Inizialmente, il Manager di Prodotto collaborerebbe strettamente con i clienti, i team di vendita e di marketing, e altri stakeholder per comprendere le necessità del mercato e definire la visione del prodotto. Questo potrebbe comportare la conduzione di ricerche di mercato, l'organizzazione di focus group o la raccolta di feedback dai clienti attuali.
Una volta definita la visione del prodotto, il Manager di Prodotto lavorerebbe con il team di sviluppo per tradurre questa visione in un piano di sviluppo del prodotto. Questo potrebbe comportare la definizione delle specifiche tecniche, la pianificazione della roadmap di sviluppo e la gestione delle priorità di sviluppo.
Durante lo sviluppo del prodotto, il Manager di Prodotto avrebbe il compito di monitorare i progressi e di risolvere eventuali problemi che emergono. Questo potrebbe comportare la collaborazione con gli ingegneri per affrontare problemi tecnici, la negoziazione di compromessi tra diverse funzioni o la gestione delle aspettative degli stakeholder.
Infine, una volta che il prodotto è pronto per essere lanciato, il Manager di Prodotto lavorerebbe con i team di vendita e marketing per pianificare il lancio del prodotto e assicurare che raggiunga il suo pubblico di destinazione.
Specialisti UX/UI
I professionisti UX/UI (User Experience/User Interface) si assicurano che l'interfaccia utente sia facilmente comprensibile e che l'esperienza dell'utente sia gratificante.
Per capire meglio il loro ruolo, immaginiamo una società di tecnologia che sta sviluppando un'app di apprendimento linguistico basata sull'intelligenza artificiale. In questo contesto, i professionisti UX/UI avrebbero un ruolo fondamentale.
All'inizio, i professionisti UX/UI collaborerebbero strettamente con il Manager di Prodotto e il team di sviluppo per capire la visione del prodotto e le necessità degli utenti. Questo potrebbe comportare la conduzione di ricerche sugli utenti, la creazione di profili tipo degli utenti o la mappatura dei loro percorsi ideali nell'app.
Una volta comprese le necessità degli utenti, i professionisti UX/UI avrebbero il compito di progettare l'interfaccia utente. Questo potrebbe comportare la creazione di schizzi o prototipi, la scelta dei colori e dei caratteri, o la progettazione di icone e altri elementi grafici.
Oltre a ciò, i professionisti UX/UI avrebbero il compito di progettare l'esperienza dell'utente. Questo potrebbe comportare la definizione di come l'utente interagisce con l'app, la progettazione di flussi di lavoro intuitivi o la creazione di feedback visivi o sonori per guidare l'utente.
Durante lo sviluppo del prodotto, i professionisti UX/UI collaborerebbero a stretto contatto con il team di sviluppo per implementare il design dell'interfaccia utente e dell'esperienza utente. Questo potrebbe comportare la risoluzione di problemi di design, la conduzione di test di usabilità, o la raccolta e l'analisi del feedback degli utenti.
Ingegneri di Sistemi
Gli ingegneri di sistemi si occupano della progettazione, dell'implementazione e della manutenzione dell'infrastruttura di sistema che supporta l'applicazione.
Per comprendere meglio il loro ruolo, immaginiamo un esempio. Supponiamo che una società di tecnologia stia sviluppando un servizio di traduzione automatica basato sull'intelligenza artificiale. In questo contesto, gli ingegneri di sistemi avrebbero un ruolo fondamentale.
Inizialmente, gli ingegneri di sistemi collaborerebbero strettamente con il team di sviluppo per comprendere le necessità del prodotto e per progettare un'infrastruttura di sistema in grado di supportare in modo efficace l'applicazione. Questo potrebbe comportare la scelta di un ambiente di hosting appropriato (come un server locale o un servizio di cloud computing), la creazione di un'architettura di sistema scalabile o la configurazione di reti e database.
Una volta progettata l'infrastruttura, gli ingegneri di sistemi sarebbero responsabili dell'implementazione. Questo potrebbe comportare l'installazione e la configurazione di server, la messa in rete di dispositivi, o l'installazione e la configurazione di software di sistema come sistemi operativi o database.
Dopo l'implementazione, gli ingegneri di sistemi si occuperebbero della manutenzione dell'infrastruttura di sistema. Questo potrebbe comportare il monitoraggio delle prestazioni del sistema, l'individuazione e la risoluzione di problemi, o l'aggiornamento del software di sistema per garantire sicurezza ed efficienza.
Ingegneri di Performance
Gli ingegneri delle prestazioni si focalizzano sull'ottimizzazione del codice e dell'infrastruttura per garantire massime performance.
Per meglio comprendere il loro ruolo, prendiamo un esempio. Immaginiamo che una società di tecnologia stia sviluppando un sistema di raccomandazione basato sull'intelligenza artificiale. In questo contesto, gli ingegneri delle prestazioni avrebbero un ruolo fondamentale.
Inizialmente, gli ingegneri delle prestazioni collaborerebbero strettamente con il team di sviluppo per capire le necessità del prodotto e identificare le aree dove le prestazioni potrebbero essere un problema. Questo potrebbe comportare l'analisi del codice per individuare eventuali colli di bottiglia, misurare le prestazioni del sistema sotto carico, o simulare scenari di utilizzo ad alto volume.
Una volta identificate le aree da migliorare, gli ingegneri delle prestazioni avrebbero il compito di ottimizzare il codice e l'infrastruttura. Questo potrebbe comportare il refactoring del codice per renderlo più efficiente, l'ottimizzazione delle query al database, o la configurazione dell'infrastruttura di sistema per massimizzare le prestazioni.
Gli ingegneri delle prestazioni avrebbero anche la responsabilità di monitorare costantemente le prestazioni del sistema una volta che è operativo. Questo potrebbe implicare l'uso di strumenti di monitoraggio delle prestazioni, l'analisi dei log del sistema, o la risoluzione di problemi di prestazioni che emergono.
Data Scientist
Gli scienziati dei dati mettono in pratica le loro competenze in statistica, matematica e programmazione per selezionare e preparare i dati adatti per l'allenamento dei modelli di intelligenza artificiale.
Per capire meglio il loro ruolo, consideriamo un esempio. Supponiamo che una società di tecnologia stia sviluppando un sistema di riconoscimento vocale basato sull'intelligenza artificiale. In questo contesto, gli scienziati dei dati avrebbero un ruolo fondamentale.
Inizialmente, gli scienziati dei dati collaborerebbero strettamente con il team di sviluppo per capire le necessità del prodotto e individuare i tipi di dati necessari per allenare il modello di riconoscimento vocale. Questo potrebbe comportare la ricerca di set di dati vocali, l'analisi delle caratteristiche dei dati vocali, o la definizione di metriche per valutare la qualità dei dati.
Una volta individuati i dati adeguati, gli scienziati dei dati avrebbero la responsabilità di preparare i dati per l'allenamento del modello. Questo potrebbe comportare la pulizia dei dati per eliminare il rumore o gli errori, la trasformazione dei dati in un formato adatto per l'allenamento del modello, o la divisione dei dati in set di addestramento e di test.
Inoltre, gli scienziati dei dati sarebbero coinvolti nell'allenamento del modello di intelligenza artificiale, utilizzando le loro competenze in statistica e matematica per selezionare l'algoritmo di apprendimento automatico adatto, ottimizzare i parametri del modello, e valutare le prestazioni del modello.
Architetti di Soluzioni AI
I progettisti di soluzioni AI creano soluzioni personalizzate per rispondere alle esigenze specifiche di un'organizzazione o di un progetto.
Per capire meglio il loro ruolo, consideriamo un esempio. Supponiamo che una società di logistica stia cercando di potenziare la sua efficienza operativa attraverso l'intelligenza artificiale. In questo contesto, i progettisti di soluzioni AI avrebbero un ruolo centrale.
Inizialmente, i progettisti di soluzioni AI collaborerebbero strettamente con i leader dell'organizzazione per capire le esigenze specifiche dell'azienda. Questo potrebbe comportare l'analisi dei processi operativi esistenti, l'individuazione delle aree in cui l'intelligenza artificiale potrebbe portare benefici, o la definizione di obiettivi e metriche per il progetto.
Dopo aver compreso le esigenze dell'organizzazione, i progettisti di soluzioni AI sarebbero incaricati di progettare la soluzione di intelligenza artificiale. Questo potrebbe comportare la scelta degli algoritmi di intelligenza artificiale più appropriati, la progettazione dell'architettura del sistema, o la definizione del flusso di dati tra i vari componenti del sistema.
Inoltre, i progettisti di soluzioni AI sarebbero coinvolti nell'implementazione della soluzione, lavorando strettamente con il team di sviluppo per assicurarsi che la soluzione sia implementata secondo la progettazione. Questo potrebbe comportare la supervisione dello sviluppo del codice, la risoluzione dei problemi tecnici, o la conduzione di test per verificare l'efficacia della soluzione.
Consulenti Legali
Gli esperti legali offrono consulenza su questioni legate alla privacy dei dati, alla proprietà intellettuale e alla conformità alle normative.
Per capire meglio il loro ruolo, consideriamo un esempio. Supponiamo che una startup stia creando un'app di intelligenza artificiale che utilizza i dati personali degli utenti per offrire suggerimenti personalizzati. In questo contesto, gli esperti legali avrebbero un ruolo fondamentale.
Inizialmente, gli esperti legali collaborerebbero strettamente con il team di sviluppo per comprendere le funzionalità dell'app e i tipi di dati che essa utilizza. Questo potrebbe implicare la revisione delle specifiche del prodotto, l'analisi dei flussi di dati, o la valutazione dei rischi legali associati all'uso dei dati personali.
Dopo aver compreso le esigenze del progetto, gli esperti legali sarebbero incaricati di fornire consulenza su una serie di questioni legali. Questo potrebbe includere la consulenza sulla conformità alle leggi sulla privacy dei dati, come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell'Unione Europea, consulenza sulla protezione della proprietà intellettuale, come i brevetti o i diritti d'autore, o consulenza sulla conformità ad altre normative pertinenti, come le leggi sulla non discriminazione.
Inoltre, gli esperti legali sarebbero coinvolti nella stesura e nella revisione dei contratti legali associati al progetto, come i contratti con i fornitori di dati, i termini di servizio per gli utenti, o gli accordi di non divulgazione.
Specialisti in Sicurezza Informatica
Gli specialisti in sicurezza informatica si impegnano nella protezione delle piattaforme AI dalle possibili minacce alla sicurezza.
Per illustrare meglio il loro ruolo, facciamo un esempio. Immaginiamo che una società tecnologica stia creando un assistente virtuale basato su intelligenza artificiale. In questo contesto, gli specialisti in sicurezza informatica ricoprirebbero un ruolo di primo piano.
Inizialmente, gli specialisti in sicurezza informatica collaborerebbero strettamente con il team di sviluppo per comprendere le funzionalità dell'assistente virtuale e i rischi di sicurezza correlati. Ciò potrebbe includere l'analisi delle specifiche del prodotto, l'individuazione delle possibili minacce, come attacchi hacker o tentativi di furto di dati, o la valutazione delle misure di sicurezza già presenti.
Una volta rilevati i potenziali rischi di sicurezza, gli specialisti in sicurezza informatica si occuperebbero della progettazione e dell'implementazione delle misure di protezione. Questo potrebbe implicare la configurazione di firewall o di sistemi di rilevamento delle intrusioni, l'adozione di protocolli di crittografia per proteggere i dati, o l'elaborazione di procedure di backup e di recupero in caso di perdita di dati.
Inoltre, gli specialisti in sicurezza informatica avrebbero il compito di monitorare costantemente la sicurezza del sistema, identificando e affrontando qualsiasi minaccia, e aggiornando le misure di sicurezza in base all'evoluzione del panorama delle minacce.
Test Engineer o QA Engineer
I Test Engineer o QA Engineer assicurano la qualità del software, progettando e realizzando test per scoprire e risolvere possibili malfunzionamenti presenti nel software.
Per illustrare meglio il loro ruolo, consideriamo un esempio. Supponiamo che una società tecnologica stia lavorando allo sviluppo di un sistema di riconoscimento vocale basato sull'intelligenza artificiale. I Test Engineer o QA Engineer rivestirebbero un ruolo fondamentale in questo progetto.
In un primo momento, i Test Engineer o QA Engineer collaborerebbero strettamente con il team di sviluppo per comprendere le funzionalità del sistema di riconoscimento vocale e stabilire i criteri di qualità. Ciò potrebbe comportare la determinazione di specifiche di performance, come l'accuratezza del riconoscimento vocale, o la definizione di specifiche funzionali, come la capacità del sistema di riconoscere diversi accenti o dialetti.
Una volta stabiliti i criteri di qualità, i Test Engineer o QA Engineer avrebbero il compito di progettare ed eseguire una serie di test per verificare che il sistema di riconoscimento vocale li rispetti. Ciò potrebbe implicare la creazione di test automatizzati per verificare l'accuratezza del riconoscimento vocale, l'esecuzione di test manuali per verificare la funzionalità del sistema in diverse condizioni, o l'analisi dei dati di test per identificare possibili malfunzionamenti o problemi di prestazioni.
Inoltre, i Test Engineer o QA Engineer sarebbero coinvolti nel risolvere i problemi individuati durante i test, lavorando a stretto contatto con il team di sviluppo per risolvere i malfunzionamenti e migliorare la qualità del software.
DevOps Engineer
Gli Ingegneri DevOps agevolano la comunicazione e la cooperazione tra il team di sviluppo software (Dev) e le operazioni IT (Ops).
Per una migliore comprensione del loro ruolo, consideriamo un esempio. Immaginiamo che una società tecnologica stia progettando un sistema di chatbot basato sull'intelligenza artificiale. In questo progetto, gli Ingegneri DevOps giocherebbero un ruolo fondamentale.
Inizialmente, gli Ingegneri DevOps collaborerebbero a stretto contatto con il team di sviluppo per capire le funzionalità del chatbot e le necessità operative. Questo potrebbe implicare la comprensione delle specifiche del prodotto, l'analisi delle esigenze infrastrutturali o la valutazione delle necessità di monitoraggio e manutenzione.
Dopo aver compreso le esigenze del progetto, gli Ingegneri DevOps sarebbero responsabili della creazione di un ambiente di lavoro che favorisca la collaborazione tra il team di sviluppo software e le operazioni IT. Ciò potrebbe coinvolgere la configurazione di strumenti per l'integrazione continua e la consegna continua (CI/CD), l'elaborazione di procedure per i test e il rilascio automatico, o l'implementazione di strumenti per il monitoraggio e l'allerta.
Inoltre, gli Ingegneri DevOps sarebbero coinvolti nel monitoraggio costante dell'ambiente operativo, rispondendo a eventuali problemi e collaborando con il team di sviluppo e le operazioni IT per implementare soluzioni.
Project Manager
I Project Manager supervisionano l'intera iniziativa coordinando i vari team e risorse.
Per delineare meglio il loro ruolo, prendiamo un esempio. Immaginiamo che un'impresa tecnologica stia sviluppando un sistema di raccomandazioni basato sull'intelligenza artificiale. In questo contesto, il Project Manager avrebbe un ruolo fondamentale.
Inizialmente, il Project Manager lavorerebbe a stretto contatto con i diversi stakeholder del progetto, come il team di sviluppo, il team delle operazioni IT, il team di vendite e marketing, e la leadership aziendale, per stabilire gli obiettivi del progetto, le deadline, il budget e le risorse necessarie.
Dopo aver definito gli obiettivi del progetto, il Project Manager avrebbe il compito di creare un piano di progetto dettagliato. Questo potrebbe implicare la definizione delle diverse fasi del progetto, l'assegnazione dei compiti ai vari gruppi, la programmazione delle risorse e la definizione dei criteri di successo.
Durante l'attuazione del progetto, il Project Manager sarebbe incaricato di monitorare l'avanzamento del progetto, risolvere eventuali problemi che potrebbero insorgere e comunicare lo stato del progetto alle varie parti interessate. Questo potrebbe includere l'organizzazione di meeting di aggiornamento, la gestione delle modifiche al piano del progetto o la negoziazione di risorse supplementari, se necessario
Business Analyst
I Business Analyst svolgono un ruolo cruciale nell'individuazione delle necessità del business e nella conversione di queste in requisiti tecnici.
Per meglio comprendere il loro compito, prendiamo un esempio. Immaginiamo che un'azienda di tecnologia stia creando un sistema di assistente virtuale basato su intelligenza artificiale. Il Business Analyst avrebbe un ruolo centrale in questo progetto.
Inizialmente, il Business Analyst collaborerebbe a stretto contatto con i vari stakeholder del progetto, come il team di vendite e marketing, il team di sviluppo, il team delle operazioni IT e la leadership aziendale, per capire le esigenze del business. Questo potrebbe comportare la conduzione di interviste, l'organizzazione di workshop o l'analisi dei dati di mercato.
Una volta compresi i bisogni del business, il Business Analyst avrebbe il compito di tradurre queste esigenze in requisiti tecnici. Questo potrebbe implicare la definizione dei requisiti funzionali e non funzionali del sistema di assistente virtuale, la creazione di diagrammi di flusso per illustrare i processi aziendali o la definizione dei criteri di successo del progetto.
Durante l'attuazione del progetto, il Business Analyst parteciperebbe nel monitoraggio dell'avanzamento del progetto e nel garantire che il prodotto finale risponda alle esigenze del business. Questo potrebbe implicare la collaborazione con il team di sviluppo per risolvere eventuali problemi, la validazione delle funzionalità del prodotto o la comunicazione dello stato del progetto ai vari stakeholder.
Esperti di formazione e supporto
Gli Esperti in Formazione e Assistenza hanno il compito di istruire gli utenti sulle nuove tecnologie e di offrire aiuto in caso di problemi o incertezze.
Per avere un'idea più chiara del loro ruolo, facciamo un esempio. Supponiamo che un'azienda tecnologica stia implementando un nuovo sistema di riconoscimento vocale basato sull'intelligenza artificiale. Gli Esperti in Formazione e Assistenza avrebbero un ruolo fondamentale in questo progetto.
Inizialmente, gli Esperti in Formazione e Assistenza collaborerebbero a stretto contatto con il team di sviluppo per capire le funzionalità e le potenzialità del nuovo sistema. Questo potrebbe includere la partecipazione a sessioni di formazione tecniche, l'analisi della documentazione del prodotto, o l'esecuzione di test sul sistema.
Dopo aver acquisito una solida conoscenza del sistema, gli Esperti in Formazione e Assistenza sarebbero incaricati di creare e implementare un programma di formazione per gli utenti. Questo potrebbe implicare la realizzazione di guide per gli utenti, l'organizzazione di webinar o sessioni di formazione in diretta, o la produzione di video tutorial.
Oltre alla formazione, gli Esperti in Formazione e Assistenza sarebbero inoltre responsabili di fornire assistenza agli utenti in caso di problemi o dubbi. Questo potrebbe comportare la risposta a domande tramite email o chat, la risoluzione di problemi tecnici, o la collaborazione con il team di sviluppo per risolvere eventuali bug o problemi del sistema.
Specialisti in Vendite e Marketing
Gli Specialisti in Vendite e Marketing svolgono un ruolo chiave nella promozione e vendita del prodotto.
Per meglio comprendere la loro funzione, prendiamo in considerazione un esempio. Immaginiamo che un'azienda tecnologica stia lanciando un nuovo prodotto basato sull'intelligenza artificiale, come un sistema assistente virtuale. In questo scenario, gli Specialisti in Vendite e Marketing avrebbero un ruolo cruciale.
Inizialmente, gli Specialisti in Vendite e Marketing collaborerebbero strettamente con il team di sviluppo del prodotto e il team di gestione del prodotto per capire le caratteristiche e i vantaggi del nuovo sistema assistente virtuale. Questo potrebbe implicare la partecipazione a meeting di prodotto, l'analisi della documentazione del prodotto, o la conduzione di ricerche di mercato.
Dopo aver acquisito una solida comprensione del prodotto, gli Specialisti in Vendite e Marketing sarebbero responsabili della creazione e dell'implementazione di una strategia di marketing e vendita. Questo potrebbe includere la definizione del target di riferimento, la creazione di messaggi di marketing efficaci, l'organizzazione di campagne pubblicitarie, o la pianificazione di eventi di lancio del prodotto.
Durante la fase di vendita, gli Specialisti in Vendite e Marketing sarebbero coinvolti nella presentazione del prodotto ai potenziali clienti, nella negoziazione dei contratti, o nel fornire assistenza post-vendita ai clienti.
Ingegnere Hardware
Gli Ingegneri Hardware si occupano di progettare, realizzare e mantenere l'hardware che supporta e ospita l'AI.
Per chiarire meglio il loro ruolo, prendiamo un esempio. Immaginiamo che una società tecnologica stia creando un nuovo sistema di intelligenza artificiale per l'analisi di Big Data. In questo contesto, gli Ingegneri Hardware svolgerebbero un ruolo centrale.
Inizialmente, gli Ingegneri Hardware collaborerebbero a stretto contatto con il team di sviluppo del prodotto per comprendere le necessità di elaborazione e di archiviazione del nuovo sistema. Questo potrebbe richiedere la partecipazione a incontri di progetto, l'analisi delle specifiche tecniche del sistema, o la conduzione di ricerche sulle più recenti tecnologie hardware disponibili.
Una volta comprese a fondo le esigenze del sistema, gli Ingegneri Hardware si incaricherebbero della progettazione dell'infrastruttura hardware che ospiterà il sistema. Ciò potrebbe implicare la scelta dei componenti hardware adatti, come i processori, le schede di memoria, i dispositivi di archiviazione, o le reti di comunicazione.
Dopo la progettazione, gli Ingegneri Hardware sarebbero coinvolti nella realizzazione dell'infrastruttura hardware, che potrebbe includere l'assemblaggio dei componenti hardware, l'installazione del sistema operativo e del software di sistema, o la configurazione della rete.
Infine, una volta che il sistema è operativo, gli Ingegneri Hardware si occuperebbero della manutenzione dell'infrastruttura hardware, che potrebbe comportare la risoluzione di problemi hardware, l'aggiornamento dei componenti hardware e il monitoraggio delle prestazioni del sistema.
Abbiamo esaminato diverse figure professionali che svolgono ruoli fondamentali nello sviluppo di applicazioni AI. Ora, per dare concretezza a questi ruoli e comprendere come interagiscono, consideriamo un esempio pratico in cui un'azienda si propone di sviluppare una piattaforma di AI dedicata al riconoscimento di immagini.
Poniamo il caso che un'azienda decida di creare una soluzione di intelligenza artificiale per il riconoscimento di immagini. Il punto di partenza di tale progetto è la sua definizione. Durante questa fase, il Project Manager, lavorando a stretto contatto con i vertici aziendali, determina il budget, le tempistiche e le risorse necessarie per il progetto.
Una volta che il progetto è stato definito, il Business Analyst inizia a lavorare con i vari stakeholder dell'azienda per comprendere le esigenze specifiche del business. Questo lavoro consiste nel tradurre queste esigenze in requisiti tecnici per la piattaforma AI.
A questo punto, entra in gioco il team di Ingegneri di Sistemi e Hardware. Loro progettano l'infrastruttura necessaria per supportare la piattaforma AI, che può includere la scelta dell'ambiente di hosting, la creazione di un'architettura di sistema scalabile e la progettazione dell'hardware necessario.
Mentre gli ingegneri stanno lavorando sull'infrastruttura, gli scienziati dei dati si concentrano sulla raccolta e la preparazione dei dati. Questo può includere la pulizia dei dati, la loro trasformazione in un formato adatto per l'allenamento del modello e la divisione dei dati in set di addestramento e di test.
Quando i dati sono pronti, gli Architetti di Soluzioni AI e gli Scienziati dei Dati lavorano insieme per sviluppare il modello di AI. Questo può includere la scelta dell'algoritmo di apprendimento automatico più adatto, l'ottimizzazione dei parametri del modello e la valutazione delle prestazioni del modello.
Successivamente, gli Ingegneri di Performance lavorano per ottimizzare le prestazioni del sistema. Questo può comportare la modifica del codice o dell'infrastruttura per garantire le massime prestazioni possibili.
Una volta che il sistema è stato ottimizzato, i Test Engineer o QA Engineer lavorano per assicurare la qualità del software. Questo comporta la progettazione e l'esecuzione di test per scoprire e risolvere eventuali problemi presenti nel software.
Dopo la fase di testing, gli Ingegneri DevOps facilitano la comunicazione e la cooperazione tra il team di sviluppo software e le operazioni IT. Questo è fondamentale per una transizione senza intoppi verso la fase di implementazione. In seguito, gli Ingegneri di Sistemi e gli Ingegneri Hardware si occupano della manutenzione dell'infrastruttura di sistema e hardware.
Una volta che la piattaforma AI è stata implementata, gli Esperti in Formazione e Assistenza lavorano per formare gli utenti sul nuovo sistema e offrire supporto in caso di problemi. Questo può includere la creazione di guide utente, la risposta a domande e la risoluzione di problemi tecnici.
Durante tutto il processo di sviluppo, gli Specialisti in Vendite e Marketing lavorano per promuovere e vendere la piattaforma AI. Questo può includere la pianificazione di campagne pubblicitarie, l'organizzazione di eventi di lancio del prodotto e la gestione delle relazioni con i clienti.
Infine, gli Esperti Legali e gli Specialisti in Sicurezza Informatica lavorano per assicurare la conformità legale del progetto e per proteggere il sistema da possibili minacce alla sicurezza. Questo può comportare l'assicurazione che la piattaforma rispetti tutte le leggi sulla privacy dei dati e la messa in atto di misure di sicurezza per proteggere il sistema da attacchi informatici.
Il caso ipotetico precedentemente descritto è ovviamente una semplificazione. In realtà, la creazione di una piattaforma di intelligenza artificiale è un processo molto più complesso, che richiede una continua condivisione di conoscenze, una costante comunicazione e una visione comune che trascende i confini tra i vari ruoli e competenze.
Ogni figura professionale mantiene la sua unicità e specializzazione, ma allo stesso tempo si inserisce in un quadro più ampio, dove la collaborazione è l'elemento che unisce tutti i pezzi. È questa sinergia tra le diverse figure professionali che alimenta l'innovazione nel campo dell'intelligenza artificiale.
Questa sinergia non riguarda solo la collaborazione tecnica, ma include anche la condivisione di valori etici e la consapevolezza delle implicazioni sociali e legali dell'AI. L'importanza di avere una visione olistica e integrata nello sviluppo delle piattaforme di AI è fondamentale e non può essere sottolineata abbastanza.
Questa visione olistica abbraccia l'intero processo di sviluppo, dall'ideazione alla realizzazione, passando per la progettazione, l'implementazione, la verifica, la formazione degli utenti e la commercializzazione del prodotto. Ogni fase è strettamente interconnessa e il successo di una dipende in gran parte dal successo delle altre.
Infine, è importante ricordare che, nonostante l'AI sia una tecnologia potente e promettente, è solo uno strumento nelle mani degli umani. La qualità, l'efficacia e l'eticità delle piattaforme di AI dipendono dalla competenza, dall'integrità e dalla collaborazione delle persone che le sviluppano.
In un mondo in cui l'AI sta diventando sempre più pervasiva, comprendere e apprezzare l'importanza di questi ruoli interdipendenti e la loro collaborazione è fondamentale. La sfida e l'opportunità per tutti noi è quella di coltivare e sostenere questo spirito di collaborazione, per sfruttare al meglio il potenziale dell'AI a beneficio dell'umanità.
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