Il reskilling non è l’unico ingrediente necessario per acquisire competenze AI Oriented. All’interno di un mercato che ha bisogno di sviluppare le novità introdotte dagli strumenti AI, quello che conta è avere nel team persone che abbiano voglia di imparare e che allo stesso tempo si possano spendere in progetti al di là della loro portata

Il lavoro indispensabile affinchè sia possibile l’apprendimento di competenze AI Oriented è dapprima definito dai Manager che indirizzano i progetti verso opportunità di integrazione con strumenti AI. Una volta stabiliti gli obiettivi di formazione, che possono comprendere la padronanza di tecnologie come l’apprendimento automatico e l’interpretazione del linguaggio naturale, sarebbe ideale impostare tempistiche ben definite per l’assorbimento da parte delle risorse coinvolte di tali discipline.

I Progetti che richiedono l’applicazione di strumenti AI: il ruolo della formazione

La programmazione di un tempo ben definito, cadenzato e in autonomia rispetto alle altre mansioni della risorsa, è il primo passo per riuscire a realizzare un progetto di formazione di successo. In caso di skills AI Oriented questo vale ancora di più, perchè la loro applicazione, sia nella dimensione di esercitazione che in quella adoperata nel lavoro vero e proprio, ha bisogno di ulteriori upgrade per entrare a pieno ritmo. Lo stesso discorso vale per i percorsi di formazione portati avanti attraverso strutture esterne all’azienda.

Una conoscenza condivisa permette di strutturare una memoria istituzionale che possa permeare non solo nell’azienda, ma anche in una cultura omnicomprensiva in grado di trasmettere le pratiche, i rischi e i benefici dell’applicazione della AI

I progetti che valorizzano soft skills AI Oriented: quelli che risolvono un problema reale

Un passaggio importante è poi l’applicazione dei progetti AI in contesti adeguati. Per favorire il processo di apprendimento di determinate competenze, sarà utile la loro applicazione per progetti che apportano un vantaggio consistente, cioè quelli che possono risolvere un problema già esistente e creati apposta per produrre un risultato tangibile. In questo modo è più semplice, da parte della risorsa, comprendere determinate dinamiche, ma anche esercitare e valorizzare skills collaterali che accompagnano queste tecnologie, come il pensiero critico necessario per sviluppare opinioni attraverso la costruzione e demolizione costante di certezze per mezzo di valutazioni. Anche permettere alle risorse di consolidare soft skills AI Oriented è importante per definire delle certezze importanti, ovvero che l’intelligenza artificiale non sostituirà i talenti umani ma che provvederà ad aumentarne le performances.

I benefici di una conoscenza condivisa in azienda

La diffusione dei nuovi paradigmi dell’Intelligenza Artificiale attraverso il passaggio di testimone tra professionisti Senior e figure tecniche incentrate sull’Intelligenza Artificiale può risolvere problematiche interne come la difficoltà di integrazione di nuove modalità di lavoro dettate dagli strumenti AI. Una conoscenza condivisa permette altresì di strutturare una memoria istituzionale che possa permeare non solo nell’azienda, ma anche in una cultura omnicomprensiva in grado di trasmettere le pratiche, i rischi e i benefici dell’applicazione della AI.

Figure AI Oriented: non solo ingegneri e sviluppatori

Chi sono i migliori profili per lo sviluppo di abilità AI Oriented?

Programmatori, Data Scientist e Data Analist hanno un buon profilo per poter acquisire competenze di questo tipo. L’uso di linguaggi software, così come il sapersi interfacciare con una grande mole di dati è un’ ottima base di partenza. Ad ogni profilo andrà poi affiancata l’adeguata dose di formazione tecnica. Anche ingegneri e statistici, dunque, corrispondono alle figure adatte per lavorare con l’intelligenza artificiale. Tuttavia, al di là delle skills tecniche esistono abilità che sono molto importanti per chi ha a che fare con l’AI. Si tratta della padronanza di sfide spesso complesse, che richiedono un forte spirito di adattamento al fallimento e alla sperimentazione di nuove soluzioni.

Author: Claudia Sistelli

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