Chi è uno sviluppatore di AI?

Ad esempio, uno sviluppatore di AI che lavora su un chatbot di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per un'azienda di servizi finanziari potrebbe iniziare la giornata esaminando i log che tracciano come il chatbot ha gestito le richieste dei clienti. Cerca schemi nel comportamento degli utenti e modifica la logica o i componenti di AI del chatbot per migliorarne la precisione. Supponiamo che il chatbot abbia difficoltà a gestire query vaghe relative all'account. In tal caso, lo sviluppatore di AI potrebbe modificare l'integrazione del modello con un sistema di retrieval-augmented generation (RAG) per estrarre informazioni più pertinenti dal database aziendale.

Durante la giornata, lo sviluppatore di AI migliora le risposte del chatbot regolando la logica dei prompt, perfezionando le chiamate alle application programming interface (API)o integrando un modulo di analisi del sentiment per valutare meglio la soddisfazione del cliente. Potrebbe anche ottimizzare le prestazioni del chatbot perfezionando la sua interazione con i servizi AI basati sul cloud o migliorando la sua capacità di inoltrare i problemi irrisolti a un rappresentante umano. A differenza di un ingegnere di machine learning, che si concentrerebbe sulla riqualificazione del modello o sulla modifica della sua struttura di rete neurale, lo sviluppatore di AI assicura che il modello interagisca senza problemi con altri componenti e si allinei agli obiettivi aziendali.

Gli sviluppatori di AI collaborano frequentemente con gli sviluppatori di software, i product manager e i data scientist per migliorare le funzioni basate sull'AI. Conducono test, monitorano le prestazioni dell'AI in ambienti di produzione e perfezionano i modelli per migliorare l'accuratezza e l'efficienza.

Uno sviluppatore di AI di successo ha bisogno di una combinazione di competenze tecniche e di soft skills. Gli sviluppatori di AI collaborano anche a stretto contatto con gli ingegneri di AI e machine language, ed è importante che conoscano le nozioni di base di questi ambiti.

Gli sviluppatori di intelligenza artificiale devono essere esperti in linguaggi di programmazione come Python, Java e C++. Python è ampiamente utilizzato grazie alle sue vaste librerie di machine learning e deep learning come TensorFlow, PyTorch e sci-kit-learn. Java è comunemente utilizzato per l'elaborazione di big data e i software di AI aziendali, mentre C++ è preferito per le attività di calcolo ad alte prestazioni.

Gli sviluppatori di AI devono avere familiarità con l'architettura del software, gli strumenti di controllo delle versioni, come Git e GitHub, e le best practice per la gestione dei progetti nello sviluppo AI . Anche l'esperienza con i framework di sviluppo web e l'integrazione di API è preziosa, soprattutto per l'implementazione di modelli AI in applicazioni reali.

Gli sviluppatori di AI devono conoscere i modelli di machine learning e le architetture di di deep learning, comprese le reti neurali, gli alberi decisionali e le macchine a vettori di supporto. Una buona conoscenza della modellazione predittiva è necessaria per lo sviluppo di sistemi di AI in grado di riconoscere schemi, classificare dati e generare risposte intelligenti. Sebbene tali sistemi siano tradizionalmente di competenza degli ingegneri di machine learning, uno sviluppatore di AI dovrebbe conoscerne i fondamenti. Gli sviluppatori dovrebbero anche esplorare l'AI generativa, che alimenta ChatGPT e altri strumenti di AI basati su testo.

Gli sviluppatori devono essere esperti nell'analisi dei dati, nella pulizia dei dati e nelle tecniche di pre-elaborazione, inclusa la gestione di set di dati strutturati e non strutturati, l'esecuzione di azioni di visualizzazione dei dati e l'utilizzo di database SQL e NoSQL. Sebbene alcune di queste attività possano essere più di competenza di un data scientist, gli sviluppatori di AI dovrebbero conoscerne le basi.

Gli sviluppatori di AI devono avere forti capacità di risoluzione dei problemi per gestire sfide complesse nella progettazione e ottimizzazione dei sistemi di AI. Devono essere in grado di analizzare gli output generati dall'AI, risolvere gli errori e perfezionare i modelli di machine learning. La capacità di pensare in modo critico aiuta gli sviluppatori a prendere decisioni informate nella selezione delle architetture di AI e degli algoritmi di machine learning.

Lo sviluppo dell'AI non riguarda solo la scrittura di codice: richiede anche creatività. Gli sviluppatori di AI devono progettare soluzioni AI che migliorino l'automazione, l'analytics predittiva e il processo decisionale nei settori della sanità, della finanza e della robotica. L'innovazione di nuove applicazioni di computer vision e l'ottimizzazione dei software di AI richiedono una combinazione di competenze tecniche e una capacità di risoluzione creativa dei problemi.

L'AI è un campo in rapida evoluzione, che vede un continuo susseguirsi di nuove scoperte e tecnologie. Gli sviluppatori devono rimanere aggiornati sui progressi del machine learning, del deep learning e dell'AI generativa per rimanere competitivi. L'apprendimento continuo implica la lettura di articoli di ricerca, la partecipazione a community di AI, la partecipazione a corsi online e la sperimentazione di software di AI. L'esplorazione di piattaforme come OpenAI, Hugging Face e Kaggle aiuta gli sviluppatori a perfezionare le proprie competenze tecniche e a rimanere all'avanguardia nell'innovazione dell'AI.

Diventare uno sviluppatore di AI richiede un percorso di carriera strutturato che combini formazione, esperienza e sviluppo continuo delle competenze.

Formazione e background accademico

Una laurea in informatica, intelligenza artificiale, data science, statistica o un ambito correlato fornisce le conoscenze fondamentali necessarie per lo sviluppo dell'AI. Molte università offrono attualmente programmi specializzati in machine learning, deep learning e NLP. Corsi di studio avanzati, come un master in AI o data science, possono approfondire le competenze nell'AI generativa, nei big data e nell'apprendimento per rinforzo. Tuttavia, l'esperienza pratica e un solido portfolio di progetti possono essere altrettanto preziosi quanto una formazione accademica tradizionale.

Sviluppo di competenze di programmazione e machine learning

Gli sviluppatori di AI devono essere esperti nei linguaggi di programmazione per creare e distribuire modelli machine learning . Conoscere le tecniche di machine learning e deep learning è fondamentale per lo sviluppo dell'AI. Gli sviluppatori principianti possono iniziare apprendendo le basi dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato e dell'apprendimento per rinforzo, prima di passare ad argomenti più avanzati come le reti neurali profonde e le architetture trasformative.

Acquisizione di esperienza pratica conducendo progetti

L'esperienza pratica è importante per sviluppare competenze nello sviluppo AI . Lavorare su progetti di AI concreti aiuta a sviluppare capacità di risoluzione dei problemi e consente agli sviluppatori di applicare le conoscenze teoriche per scopi utili. Esempi di progetti AI includono:

• Sviluppo di un modello predittivo per la previsione dei prezzi delle azioni utilizzando i dati storici di mercato
• Creazione di un'applicazione di assistenza sanitaria basata sull'AI per la classificazione delle immagini mediche
• Creazione di un chatbot NLP utilizzando i modelli GPT di OpenAI o ChatGPT per il servizio clienti
• Progettazione di una pipeline di big data per il rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie

Esplorazione di framework AI e strumenti di sviluppo

È inoltre necessario acquisire familiarità con gli strumenti e i framework di sviluppo AI. Gli sviluppatori di AI lavorano spesso con:

• TensorFlow e PyTorch per la creazione e l'addestramento di reti neurali
• Hugging Face per lavorare con i modelli NLP e l'AI generativa
• scikit-learn per l'implementazione di algoritmi di machine learning tradizionali
• Docker e Kubernetes per l'implementazione di applicazioni di AI in ambienti scalabili
• GitHub per il controllo delle versioni e la collaborazione in progetti di software AI open source

Creazione di un portfolio e contributo a progetti open source

Un solido portfolio dimostra competenza ed esperienza pratica. Gli sviluppatori AI utilizzano comunemente GitHub per presentare progetti e implementazioni di AI. Anche contribuire a progetti di AI open source è vantaggioso, perché offre l'opportunità di collaborare con settori esperti e acquisire esperienza nelle best practice nella gestione dei progetti e nell'ingegneria del software.

Acquisizione di certificazioni in materia di AI e sviluppo professionale

Le certificazioni convalidano le conoscenze e aiutano gli sviluppatori di AI a distinguersi nel mercato del lavoro. Le certificazioni riconosciute nel settore riguardano concetti essenziali di AI e machine learning, tra cui AI generativa, reti neurali e applicazioni di AI in contesti aziendali. Gli esempi includono:

• Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS)
• Artificial Intelligence Engineer (AIE)
• TensorFlow Developer Certification
• Microsoft Azure AI Engineer Associate
• IBM AI Engineering Professional Certificate

Rimani al passo con la ricerca sull'AI e sulle tendenze del settore

L'AI è un campo in rapida evoluzione, con uno sviluppo continuo di nuove tecnologie. Gli sviluppatori devono restare al passo con i progressi nel machine learning, nel deep learning e nell'AI generativa. Leggere articoli di ricerca sull'AI, partecipare a conferenze di settore ed esplorare i nuovi sviluppi nei software di AI aiutano i professionisti a rimanere competitivi. Le piattaforme online, come Kaggle, Stack Overflow e LinkedIn, offrono anche opportunità di networking e discussioni sulle best practice nello sviluppo dell'AI.

Strumenti come ChatGPT, GPT-4 e Stable Diffusion hanno ampliato le capacità delle applicazioni di AI, automatizzando la creazione di contenuti, accelerando lo sviluppo di software e trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con l'AI. Per gli sviluppatori di AI, i modelli generativi presentano nuove opportunità per la messa a punto, la personalizzazione e l'integrazione nei sistemi aziendali. È dimostrato che gli assistenti alla programmazione basati su AI stanno anche aiutando gli sviluppatori a godersi di più il loro lavoro.

Allo stesso tempo, le piattaforme di sviluppo AI low-code e no-code stanno rendendo l'AI più accessibile per coloro che non hanno una vasta esperienza di programmazione. Servizi come Google AutoML, Microsoft Azure AI e IBM® watsonx aiutano gli utenti a creare, addestrare e implementare modelli di machine learning utilizzando interfacce intuitive e modelli predefiniti. Queste piattaforme riducono la complessità nello sviluppo dei modelli, consentendo una prototipazione e un'integrazione più rapide nei workflow esistenti.

Sebbene gli strumenti low-code possano semplificare lo sviluppo, non hanno la flessibilità necessaria per creare applicazioni AI complesse che richiedono architetture specializzate, ottimizzazione delle prestazioni e adattamenti per ambiti specifici.

Man mano che sempre più aziende implementano modelli di machine learning e utilizzano i big data, la domanda di sviluppatori di AI continuerà a crescere. Nel settore sanitario, l'AI aiuta nella diagnosi medica, nella scoperta di farmaci e nel monitoraggio dei pazienti. Nel retail, l'AI personalizza le esperienze di acquisto e ottimizza le supply chain. L'analytics predittiva basata sull'AI aiuta le aziende ad anticipare le tendenze del mercato e a prendere decisioni proattive. Anche gli strumenti di gestione dei progetti stanno integrando l'AI per ottimizzare i workflow e migliorare la produttività.

Questa adozione diffusa indica che le aziende hanno bisogno di sviluppatori di AI qualificati per creare e gestire sistemi di AI all'avanguardia. Gli sviluppatori con esperienza negli algoritmi di machine learning, nell'AI generativa e nei big data sono particolarmente richiesti, perché le aziende cercano di utilizzare l'AI per ottenere un vantaggio competitivo.

Nel 2024, il mercato globale dell'AI è stato valutato a circa 233,46 miliardi di USD. Le previsioni per il 2025 e oltre stimano che le dimensioni del mercato raggiungeranno tra i 243,70 miliardi e i 294,16 miliardi di USD¹, mentre le previsioni per il 2030 prevedono un'espansione del mercato tra gli 826,70 miliardi e i 1.811,75 miliardi di USD. Alcune stime che suggeriscono che potrebbe avvicinarsi a 1.000 miliardi di USD entro il 2027².  

Di conseguenza, si prevede che la domanda di specialisti di AI crescerà in modo significativo. Molte aziende hanno difficoltà a trovare professionisti con le competenze di programmazione e l'esperienza necessarie per guidare le iniziative di AI. A dispetto dei timori che l'AI possa sostituire i lavoratori, il World Economic Forum³ prevede che l'AI creerà 97 milioni di nuovi posti di lavoro a livello globale e gli sviluppatori di AI svolgeranno un ruolo chiave in questo cambiamento.

Gli sviluppatori di AI lavorano all'implementazione di funzionalità basate sull'AI nelle applicazioni, all'integrazione di modelli di machine learning e alla scrittura del codice necessario per implementare la funzionalità di AI nel software. Il loro ruolo spesso prevede la creazione di applicazioni basate sull'AI per esigenze specifiche aziendali o dei consumatori.

Al contrario, gli ingegneri di AI si concentrano sugli aspetti più ampi della progettazione e dell'implementazione di sistemi AI. Questi includono la progettazione di architetture scalabili, la gestione dell'infrastruttura cloud, l'ottimizzazione dei modelli per le prestazioni e la garanzia di un'integrazione fluida dei sistemi di AI negli ambienti aziendali. Gli ingegneri di AI lavorano spesso alle pipeline MLOps(Machine Learning Operations) implementando, monitorando e gestendo i modelli in modo efficace.

Principali distinzioni:

• Sviluppatore di AI: il principale responsabile della programmazione, dei test e dell'integrazione dei modelli AI nelle applicazioni. Richiede competenze nei linguaggi di programmazione come Python e Java, oltre alla conoscenza dei framework di machine learning
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• Ingegnere AI: si concentra sulla progettazione, l'ottimizzazione e l'implementazione di sistemi AI. Richiede esperienza nel cloud computing, nella gestione dell'infrastruttura e nella scalabilità.

Gli sviluppatori di software creano applicazioni generiche, lavorando con linguaggi e framework di programmazione per sviluppare prodotti software che potrebbero includere o meno funzionalità di AI.

Gli sviluppatori di AI sono specializzati nella creazione e implementazione di soluzioni basate sull'AI. Il loro lavoro prevede l'integrazione di machine learning, lo sviluppo di funzionalità basate sull'AI e la messa a punto degli algoritmi di AI per le applicazioni. Sebbene gli sviluppatori di software possano incorporare tecnologie di AI nei loro progetti, gli sviluppatori di AI si concentrano specificamente sulla progettazione, ottimizzazione e implementazione di modelli AI.

Principali distinzioni:

• Sviluppatore di software: lavora su un'ampia gamma di applicazioni,tra cui sviluppo web, app per dispositivi mobili e software aziendali. Potrebbe utilizzare strumenti di AI ma non è specializzato nello sviluppo di modelli AI.
• Sviluppatore AI: specializzato in applicazioni di AI, si concentra sull'integrazione e l'implementazione di modelli e algoritmi di AI per migliorare le funzionalità del software.