Intelligenza artificiale, le 8 professioni del futuro

Ecco come l’IA cambierà il mondo del lavoro e quali saranno i principali sbocchi professionali

L’avvento delle tecnologie di Intelligenza Artificiale ha inaugurato un’era di cambiamenti senza precedenti, delineando scenari professionali mutevoli e dando vita a lavori emergenti difficilmente immaginabili fino a pochi anni fa. Mentre il dibattito globale si concentra sulle applicazioni dell’IA e sulle professioni potenzialmente a rischio, si moltiplicano gli studi e le ricerche per identificare i lavori più prestigiosi e le opportunità di carriera del futuro.

Come l’Intelligenza Artificiale cambierà il mondo del lavoro

L’impatto dell’IA sul mercato del lavoro è evidente: i lavoratori del futuro devono adattarsi a un contesto in cui le macchine sono sempre più intelligenti e parte integrante delle attività tradizionalmente umane. Nel marketing e nell’economia aziendale, ad esempio, l’IA automatizza attività come l’advertising e il targeting, ottimizzando efficienza e costi, e supporta i processi decisionali interni.

Lavorare con l’IA consente ai professionisti di concentrarsi su attività ad alto impatto, migliorando la qualità e la velocità delle decisioni. Questa rivoluzione promette un vantaggio competitivo per chi integra virtuosamente l’IA nelle proprie mansioni. Come afferma Michael Schwarz, Microsoft Corporate VP e Chief Economist: “L’Intelligenza Artificiale ci rende più produttivi e noi come umanità dovremmo sentirci meglio, perché siamo in grado di produrre più cose facendo meno: meno lavoro, meno fatica e meno uso di risorse.”

Intelligenza Artificiale: 8 lavori del futuro

Secondo il rapporto “The Future of Jobs Report 2020” del World Economic Forum, entro il 2025 l’IA sostituirà 85 milioni di posti di lavoro, ma ne creerà 97 milioni. Ecco le professioni emergenti più richieste:

• Ingegnere dell’Intelligenza Artificiale (AI Engineer)
  L’AI Engineer progetta, sviluppa e implementa soluzioni di machine learning e deep learning per ottimizzare processi aziendali e supportare decisioni strategiche. Questa figura garantisce il vantaggio competitivo dell’azienda collaborando con team multidisciplinari.
• Business Intelligence Analyst (BI Analyst)
  Specializzato nell’analisi dei dati aziendali, il BI Analyst supporta le decisioni strategiche identificando modelli predittivi e tendenze di mercato. Le sue competenze analitiche sono fondamentali per interpretare i dati statistici.
• Machine Learning Specialist
  Questo esperto crea modelli predittivi e algoritmi intelligenti, valutandone le prestazioni e ottimizzandoli per garantire risultati accurati. La sua expertise è sempre più richiesta dalle aziende.
• Fintech Business Analyst
  Nel settore finanziario, il Fintech Analyst utilizza strumenti digitali per migliorare i processi aziendali, guidando l’innovazione e l’adozione di nuove tecnologie nel settore finanziario.
• Cyber Security Analyst
  Responsabile della sicurezza digitale, protegge le organizzazioni da attacchi informatici, gestendo incidenti e sviluppando sistemi di protezione. Questo ruolo è essenziale per prevenire data breach e garantire la privacy.
• Artificial Intelligence Ethicist
  L’AI Ethicist sviluppa linee guida etiche per l’uso responsabile dell’IA, affrontando temi come privacy, bias algoritmico e impatti sociali. Garantisce che l’IA sia utilizzata in modo etico.
• Data Scientist
  Analizza e interpreta i big data per generare insight utili alle aziende. Questa figura integra competenze matematiche, statistiche e informatiche per supportare decisioni basate su dati concreti.
• Specialista della trasformazione digitale
  Questo leader guida i processi di transizione digitale nelle organizzazioni, adottando tecnologie innovative per creare modelli di business disruptivi.

Come lavorare con l’Intelligenza Artificiale

Per prepararsi a una carriera nell’IA, è essenziale acquisire competenze in ambito tecnologico, informatico e di business. Percorsi di laurea come Ingegneria Gestionale, Digital Management e Ingegneria Informatica sono fondamentali per sviluppare competenze in machine learning, cybersecurity e Internet of Things.

Oltre alla formazione tecnica, è importante sviluppare soft skill come la flessibilità e la capacità di adattarsi ai cambiamenti. Un mix di conoscenze matematiche, competenze di programmazione e sensibilità etica sarà decisivo per affrontare le sfide del futuro.