- Le aziende italiane si dimostrano timidamente interessate alle tecnologie di Intelligenza Artificiale Generativa: per ora, tuttavia, è pura sperimentazione.
- Nonostante ciò, la domanda di professionisti esperti in questa nuova tecnologia è cresciuta del 246% nei primi sei mesi del 2024.
- Sono diverse le nuove professioni specifiche per la gestione e il monitoraggio dei sistemi di Intelligenza Artificiale Generativa: dai Database Architect, che forniscono ai modelli i dati pertinenti, ai Prompt Engineer, che si occupano di formulare i migliori input per ottenere output efficaci.
Da qualche anno ormai, l’Intelligenza Artificiale Generativa si è insinuata nelle nostre vite. Con il lancio di ChatGPT, primo tra molti e con l’arrivo di strumenti sempre più avanzati capaci di generare testi, immagini e video, la percezione stessa della tecnologia ha subito uno scarto: non è più un mezzo, ma un interlocutore in grado di riscrivere la differenza tra umano e artificiale.
Conseguenza naturale di questo impatto è stato uno stravolgimento nel mercato del lavoro. I dati non mentono: rispetto al 2023, la richiesta di professionisti capaci di governare quest’onda si è impennata in maniera vertiginosa, con un aumento impressionante del 246% solo nei primi sei mesi del 2024.
A fornire uno spaccato chiaro di questo panorama in evoluzione è uno studio realizzato in collaborazione con Microsoft Italia e spiegato dal Sole 24 Ore.
Indice
Cos’è l’Intelligenza Artificiale Generativa
Prima di addentrarci nel nuovo universo di professioni riguardanti l’IA Generativa, è bene fare un passo indietro per capire cos’è. In molti tendono infatti a confonderla con la canonica Intelligenza Artificiale, che però ci accompagna sin dal lancio delle prime tecnologie mainstream dagli anni 80′ in poi.
Qui ci troviamo invece dinanzi a un cambio di paradigma: l’IA generativa non si limita a rispondere, ma crea. A partire da un’enorme mole di dati, e qui andrebbe aperta una parentesi di etica, poiché questi dati provengono da esseri umani, molti dei quali non hanno dato il proprio consenso all’utilizzo, elabora testi, immagini, video e suoni che sono in tutto e per tutto opere nuove, originali.
È questa l’essenza di algoritmi potenti come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, i Large Language Models, tra cui GPT e DALL-E: autentici creatori digitali capaci di scrivere saggi, comporre musica, persino generare volti realistici mai visti prima.
Come ci riescono? Attraverso una complessa architettura che simula, a livello elementare, i processi del pensiero umano. La macchina apprende dagli esempi forniti (miliardi di parole, immagini, suoni) e, tramite pattern statistici, comprende come generare qualcosa di inedito.
Ma attenzione, l’intelligenza di queste macchine non è quella umana. L’IA generativa segue logiche basate sulle probabilità, senza esperienza o intuizione. Imita, riformula, associa, ma non comprende davvero. A quello ci penserà, per adesso, ancora l’essere umano.
Le aziende guardano all’IA Generativa con cautela
Seppure gli strumenti intelligenti forniti dalla tecnologia, come PC, smartphone e altri device, sono ormai compagni inseparabili della quotidianità aziendale da oltre 40 anni, anche se l’intelligenza generativa rimane ancora, in parte, un’incognita.
A fare i primi passi su questo terreno nuovo e in continua evoluzione sono, come prevedibile, i Chief Technology Officer e i Chief Information Officer delle grandi aziende tecnologiche. La maggior parte dei quali, tuttavia, più che all’adozione massiva, puntano per ora solo a decifrare le potenzialità autentiche di questa tecnologia e le possibili applicazioni (il 43%).
Siamo infatti ancora lontani da impegni finanziari sostanziali, perché i budget sono modesti: il 51% delle aziende non vuole ancora spingersi oltre la soglia dei 50mila euro di investimento in attesa che questa tecnologia, ancora parzialmente velata, riveli quanto di concreto può restituire.
Intelligenza Artificiale Generativa: le professioni dedicate
Lo studio ha esaminato nel dettaglio la domanda di competenze in ambito AI, tramite l’analisi degli annunci pubblicati su LinkedIn negli ultimi 18 mesi e con l’ascolto diretto delle aziende attraverso sondaggi e interviste.
Tra gennaio 2023 e giugno 2024, sono state registrate 10.795 offerte di lavoro su LinkedIn che menzionano l’IA tra i requisiti richiesti e 1.223 posizioni hanno esplicitato competenze IA già nei titoli degli annunci, con un segmento più ridotto, 132 posizioni legate a 66 titoli, focalizzato sull’IA Generativa.
Un trend che nel nostro paese si concentra però in due poli principali: Milano e Roma, sedi di aziende di medio-grandi dimensioni che operano prevalentemente nel settore tech e della consulenza e che credono fermamente nel vantaggio competitivo di padroneggiare per primi queste tecnologie emergenti.
Vantaggi e svantaggi dell’Intelligenza Artificiale Generativa in azienda
Del resto, le potenzialità sono molte, specialmente per liberarsi dal peso di vecchie inefficienze. Tra i vantaggi individuati nell’uso dell’IA Generativa, le imprese parlano principalmente di:
- risparmio di tempo (41%);
- minore dispersione di risorse (41%);
- agilità produttiva(30%).
Ma questo viaggio non è senza ombre. Le organizzazioni riconoscono anche l’inevitabile complessità: il 44% teme per la sicurezza delle infrastrutture e dei dati.
E a seguire, l’altra nota dolente: una mancanza di competenze, tanto tecniche quanto trasversali, necessarie per formare i lavoratori: una lacuna che il 32% dei rispondenti considera un grande ostacolo.
Ancora una volta, la centralità delle competenze è dunque la chiave per spingere sull’innovazione. Nelle analisi delle best practice, le imprese che hanno già intrapreso questo cammino raccontano di corsi di formazione cuciti su misura, adattati al ruolo e alle esigenze specifiche del personale: un quarto di loro (26%) vede nella formazione mirata il perno su cui far leva per affrontare il cambiamento.
Eppure, la lungimiranza non è ancora universale. Solo una minoranza, appena il 18%, si spinge fino a considerare una talent strategy integrata, capace di abbracciare ogni fase del ciclo di vita di un talento: dal recruitment all’on-boarding, fino all’integrazione piena di specialisti nell’IA Generativa.
La maggior parte preferisce avanzare in ordine sparso, puntando su iniziative mirate più che su un ecosistema che accolga, coltivi e perfezioni quei talenti che potrebbero fare la differenza.
L’Intelligenza Artificiale Generativa ci ruberà il lavoro? A quanto pare no, anzi, sembra addirittura capace di crearne di nuovo. Del resto, specialmente alle fasi embrionali di questa nuova tecnologia, il contributo umano è ancora irrinunciabile. Vediamo quali sono i ruoli più ricercati.
1. Curatore di contenuti e dati per l’IA Generativa
Il curatore si occupa di selezionare, gestire e perfezionare i dati utilizzati per addestrare modelli di Intelligenza Artificiale Generativa. Filtra le informazioni per garantire che siano rilevanti, accurate e prive di bias, per migliorare così la qualità delle risposte prodotte dal modello.
2. IA Input e Output Specialist
Il compito dell’IA Input e Output Specialist è di ottimizzare l’interazione tra gli utenti e i modelli generativi. In particolare, si occupa di formattare e migliorare l’input (cioè le domande o i prompt) in modo che l’IA produca risposte più precise e di alta qualità.
3. Database Architect
Qui parliamo invece del responsabile della progettazione e gestione dei sistemi di database su cui l’IA generativa si basa. Il Database Architect definisce dunque la struttura e l’organizzazione dei dati per garantire efficienza e scalabilità.
In contesti di IA generativa, questa figura già esistente supporta nello specifico l’archiviazione di enormi volumi di dati utilizzati per il training e l’aggiornamento dei modelli.
4. LLM Developer
L’LLM Developer (Large Language Model Developer) è uno sviluppatore specializzato nella progettazione e addestramento di modelli di linguaggio di grandi dimensioni, come GPT o BERT. Si occupa dunque della gestione di architetture complesse e dell’ottimizzazione dei modelli per applicazioni specifiche.
5. GenIA Engineer
Il GenIA Engineer, o Generative AI Engineer, sviluppa invece applicazioni pratiche di Intelligenza Artificiale Generativa, come chatbot, sistemi di sintesi vocale e strumenti creativi di content generation. Lavora sia sulla parte di programmazione del modello sia sull’ottimizzazione dell’output.
6. Prompt Engineer
Il Prompt Engineer è infine specializzato nell’arte di formulare le istruzioni e domande che vengono date ai modelli generativi per ottenere output specifici e di alta qualità, i cosiddetti prompt.
Il ruolo prevede dunque una consolidata conoscenza dei modelli di linguaggio e della loro architettura, così come una capacità analitica per comprendere il tipo di input che può portare all’output desiderato.
Francesca Di Feo
Redattrice Partitaiva.it