Le professioni emergenti apriranno le porte a nuove ed entusiasmanti opportunità di impiego, superando le perdite di posti di lavoro. Sbirciamo per comprendere l’attività che ferve dietro le quinte della AI
L’intelligenza artificiale generativa e conversazionale ha appena fatto capolino sul mercato, ed è già acceso il dibattito sui rischi ad essa associati.
Qualcuno ipotizza che, l’automazione di determinate attività, possa portare alla perdita di posti di lavoro, in realtà, le opportunità cresceranno esponenzialmente. È evidente che la domanda si concentrerà principalmente su figure specializzate, ma tale tendenza è già presente da diverso tempo.
Le figure professionali in campo
I modelli linguistici AI, tra cui ChatGPT, rappresentano una delle tecnologie più avanzate attualmente in corso di sviluppo. Questi modelli sono in grado di generare testo simile a quello prodotto da esseri umani, generando una rivoluzione in settori come la creazione di contenuti e i servizi ai clienti, solo per citarne un paio di esempi.
Tuttavia, la creazione di tali modelli è un processo complicato che richiede il lavoro di diversi professionisti fortemente specializzati.
Per capire come la tecnologia possa trainare e sviluppare l’offerta di impiego, e scrutare nel complesso retroscena delle IA, esploriamo i vari ruoli tecnologici coinvolti nella creazione di modelli linguistici di intelligenza artificiale, inclusa la creazione di ChatGPT e simili.
Ricercatori
I ricercatori giocano un ruolo fondamentale nello sviluppo dei modelli linguistici di IA, conducendo studi all’avanguardia nel campo. Essi si occupano della progettazione e della conduzione di esperimenti, dell’analisi dei dati e della pubblicazione di documenti.
Per svolgere queste attività, i ricercatori devono possedere una solida comprensione del Machine Learning, del Natural Language Processing (NLP) e dell’informatica, nonché competenze di programmazione in linguaggi come Python e R.
Natural Language Processing Engineers
Il ruolo dei Natural Language Processing Engineers (NLP), è cruciale nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale basati sul linguaggio. La loro responsabilità principale è quella di progettare e implementare gli algoritmi NLP utilizzati per comprendere e generare il linguaggio umano. Tra le attività svolte figurano l’applicazione di tag a parti del discorso, il riconoscimento di named entities e la sentiment analysis. Gli ingegneri NLP devono possedere una forte comprensione dei concetti di Natural Language Processing e competenze di programmazione in linguaggi come Python e Java.
Data scientist
Il ruolo dei data scientist è essenziale nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale basati sul linguaggio. La loro responsabilità principale è quella di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati, che vengono poi utilizzati per addestrare i modelli. Queste attività includono la preelaborazione dei dati, l’estrazione delle caratteristiche e la selezione del modello appropriato. Inoltre, i data scientist devono possedere una solida conoscenza di statistica e apprendimento automatico, insieme a competenze di programmazione in linguaggi come Python e R.
Machine Learning Engineers
Gli ingegneri di machine learning sono incaricati di progettare, implementare e mantenere i sistemi di apprendimento utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale basati sul linguaggio. Le loro responsabilità includono la selezione e l’implementazione degli algoritmi più appropriati, lo sviluppo di moduli personalizzati e l’ottimizzazione delle prestazioni del modello. Gli ingegneri ML devono possedere una solida comprensione dei concetti di machine learning e competenze di programmazione in linguaggi come Python, C++ e Java.
Software Engineers
Gli ingegneri del software sono responsabili di creare e mantenere l’infrastruttura software utilizzata per eseguire i modelli linguistici AI, tra cui lo sviluppo di API, la progettazione e l’implementazione di sistemi di database e la creazione di interfacce Web. Ci sono due tipi di software engineers che si occupano di queste attività: i Full-Stack Developers e i Frontend Developers.
Per svolgere queste attività, essi devono avere una forte comprensione dei concetti di informatica e competenze di programmazione in linguaggi come Python, Java e C++.
Project managers
I project manager svolgono un ruolo fondamentale nel coordinamento del lavoro dei vari tecnici coinvolti nello sviluppo di modelli linguistici AI. Essi sono responsabili della gestione delle tempistiche, dei budget e delle risorse, oltre che della comunicazione con le parti interessate. Per questo motivo, devono possedere solide capacità di leadership e comunicazione, oltre a un’esperienza consolidata nella gestione dei progetti.
Una forte ed essenziale presenza umana
E’ facile notare che lo sviluppo di modelli linguistici di AI è un processo complesso che coinvolge il lavoro di molti professionisti in ambiti assai diversi. Ognuno di essi gioca un ruolo cruciale nello sviluppo dei modelli e richiede un imponente bagaglio di competenze e conoscenze. Tuttavia, il filo conduttore è rappresentato dalla necessità di una solida coesione tra gruppi di progetto e, soprattutto, da un grande impegno umano profuso da persone fortemente qualificate e talentuose.
Autore: Marco Marra