Nuove professioni web (AI)

Intelligenza artificiale (AI)

Autore: Andrea Pacchiarotti
Ultimo aggiornamento: 05 Maggio 2023
Categoria: Web Marketing Nuove professioni web (AI)

Quando il mondo del lavoro e le nuove skills si adattano ai tempi nascono nuove professionalità legate al mondo dell'intelligenza artificiale (AI) e alle nuove tecnologie. Dall’avvento del digitale il mondo del lavoro è in continua evoluzione e si sta sempre più trasformando, creando nuove figure professionali e competenze anche per chi ha una laurea in discipline umanistiche. Negli ultimi anni è emerso che i percorsi formativi incentrati sulla comunicazione e sulla formazione umanistica hanno conferito ai laureati un’adattabilità e un’apertura mentale ideale per approcciare al mondo web e alle nuove figure professionali emergenti.
I nuovi professionisti del web sono molteplici e “multiskillati”, si adattano alle tecnologie emergenti e non solo. Alcuni sono strettamente legati ai Social e all’advertising con la creazione di campagne marketing e pubblicità online, altri collegati all’ottimizzazione dei siti per incrementarne la visibilità, o nella moderazione di chat e forum o nell’ideazione e realizzazione di contenuti per siti, ma...
con l'avvento prepotente dell'intelligenza artificiale (AI) sono in arrivo 5 nuove professioni web!
Secondo Goldman Sachs l’IA aumenterà il PIL globale annuo del 7%: la banca d’affari ha pubblicato una ricerca secondo cui l'intelligenza artificiale generativa potrebbe “esporre all'automazione” circa 300 milioni di posti di lavoro a tempo pieno.

Sommario Nuove professioni web (AI)

• Conversation Designer
• Prompt Designer
• Eticista dell'Intelligenza Artificiale
• Data Labeling Specialist
• Giardinieri del futuro
• E quali lavori scompariranno?

Conversation Designer

Conversation Designer: il Designer della Conversazione è responsabile della progettazione dell'esperienza utente nelle interazioni con i chatbot. Questo professionista innovativo possiede competenze in copywriting e UX Design e si occupa di creare il flusso e i contenuti della conversazione per rispondere alle domande e alle curiosità degli utenti.

Le competenze tecniche importanti per diventare un Conversation Designer efficace includono:

1. Conoscenza dei principi di progettazione conversazionale e delle best practice per la creazione di chatbot, assistenti vocali e altre esperienze di conversazione
2. Esperienza nell'utilizzo di piattaforme di messaggistica istantanea come Facebook Messenger, Slack, WhatsApp, e simili
3. Comprensione di concetti chiave come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale
4. Conoscenza di strumenti di sviluppo software come Git, GitHub, e JIRA
5. Abilità di costruire e integrare API
6. Conoscenza di strumenti di progettazione e sviluppo come Figma, Sketch, e Adobe Creative Suite
7. Capacità di scrivere script di conversazione e di gestire il flusso della conversazione
8. Abilità di testare e debuggare il codice
9. Conoscenza di metodi di valutazione e miglioramento delle esperienze utente

Prompt Designer

Prompt Designer: lo specialista dei prompt si occupa di elaborare i "brief" o istruzioni fornite ai modelli di AI generativa per ottenere il risultato desiderato, che sia un testo, un'immagine o una conversazione. Questa figura professionale conosce le tecnologie e comprende il linguaggio umano e le sue dinamiche. Vi ricordate il SEO copywriter? Con l'avvento dell'intelligenza artificale questa figura professionale è sempre meno importante grazie anche al proliferare di Prompt generator: ad esempio il GPT Prompt Generator è un potente strumento di intelligenza artificiale che genera prompt personalizzati per ispirare la creatività e aumentare la produttività degli utenti nella scrittura creativa attraverso l'eso dell'AI.

Le competenze tecniche importanti per diventare un Prompt Designer efficace ne includono molte appartenenti al Conversation Designer:

1. Conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, JavaScript e Ruby
2. Esperienza nell'utilizzo di piattaforme di messaggistica istantanea come Facebook Messenger, Slack, WhatsApp, e simili
3. Conoscenza di strumenti di sviluppo software come Git, GitHub, e JIRA
4. Abilità di costruire e integrare API
5. Comprensione di concetti chiave come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale
6. Conoscenza di strumenti di progettazione e sviluppo come Figma, Sketch, e Adobe Creative Suite
7. Capacità di scrivere codice pulito, ben documentato e manutenibile
8. Abilità di testare e debuggare il codice
9. Conoscenza di metodi di valutazione e miglioramento delle esperienze utente

Eticista dell'Intelligenza Artificiale

Eticista dell'Intelligenza Artificiale: uno studioso di AI Ethics, ovvero del sistema di principi e tecniche morali per uno sviluppo responsabile delle tecnologie di AI. L'Artificial Intelligence Ethicist, spesso con background accademico, supporta le aziende nell'eliminare i bias dell'Intelligenza Artificiale e nel riflettere sull'impatto delle tecnologie.

Le competenze tecniche importanti per diventare un Eticista dell'Intelligenza Artificiale efficace includono:

1. Conoscenza delle tecnologie di intelligenza artificiale e delle loro applicazioni
2. Comprensione dei principi etici dell'IA e delle implicazioni sociali, legali e politiche dell'uso dell'IA
3. Conoscenza delle normative e dei regolamenti relativi all'IA, come il GDPR
4. Capacità di analisi critica e di valutazione delle implicazioni etiche dell'IA
5. Abilità di sviluppare e implementare politiche etiche e di responsabilità sociale per l'IA
6. Conoscenza di strumenti di sviluppo software e di valutazione dell'IA, come TensorFlow, PyTorch, e IBM Watson
7. Abilità di gestire i dati e di garantire la sicurezza e la privacy dei dati nell'ambito dell'IA
8. Conoscenza dei problemi di bias e di discriminazione nell'IA e delle tecniche per mitigarli
9. Capacità di monitorare e valutare continuamente l'impatto dell'IA sull'etica e sulla società

Data Labeling Specialist

Data Labeling Specialist: specialista nell'etichettatura dei dati, un settore in rapida crescita. Si stima che il mercato dell'organizzazione dei dati raggiungerà i 3,5 miliardi di dollari entro la fine del 2024. I Data Labelers lavorano sull'etichettatura dei dati per il riconoscimento di immagini, sistemi vocali o elaborazione di contenuti testuali, aiutando i modelli ad analizzare input specifici.

Le competenze tecniche importanti per diventare un Data Labeling Specialist efficace includono:

1. Comprensione dei principi di apprendimento automatico e di come i dati sono utilizzati per addestrare i modelli di apprendimento automatico
2. Conoscenza della terminologia e delle metriche utilizzate nell'etichettatura dei dati, come la precisione, il richiamo e la F1-score
3. Abilità di utilizzare strumenti di etichettatura dei dati come Labelbox, Amazon SageMaker Ground Truth, e simili
4. Conoscenza di tecniche di estrazione di dati e di come identificare e correggere errori nell'etichettatura dei dati
5. Capacità di lavorare con grandi quantità di dati e di organizzare i dati in modo efficiente
6. Abilità di valutare la qualità dei dati etichettati e di implementare tecniche per migliorare la qualità dei dati
7. Conoscenza di tecniche di privacy e sicurezza dei dati e di come garantire la sicurezza dei dati sensibili durante il processo di etichettatura
8. Comprensione dei problemi di bias e di come mitigarli nell'etichettatura dei dati.
9. Capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti nei requisiti di etichettatura dei dati e di lavorare con dati di diversi domini e settori

Giardinieri del futuro

Giardinieri del Futuro: giardinieri in grado di "conversare" con le piante. Come illustrato da Sofia Erica Rossi nel podcast di indigo.ai Talk Magic, in un futuro prossimo le conversazioni potrebbero includere interazioni con altre specie viventi, come animali e piante. I giardinieri del futuro potranno comunicare con le piante grazie a innovativi sistemi di traduzione simultanea tra linguaggio umano e linguaggio vegetale.

Il ruolo del Giardiniere del Futuro richiede una combinazione di competenze tecniche e non tecniche. Alcune delle competenze tecniche importanti includono:

1. Conoscenza di tecnologie innovative come l'agricoltura di precisione, l'agricoltura verticale, la coltivazione idroponica, l'agricoltura robotica, e simili
2. Esperienza nell'utilizzo di strumenti tecnologici come sensori, droni, robot, software di monitoraggio, e simili
3. Conoscenza di tecniche di coltivazione e di gestione dell'acqua, del suolo e delle piante
4. Capacità di analizzare i dati e di utilizzare l'analisi dei dati per migliorare la produttività e la sostenibilità
5. Comprensione dei principi di sostenibilità ambientale e di come applicarli alla produzione alimentare
6. Conoscenza delle normative e dei regolamenti relativi alla produzione alimentare e alla sicurezza alimentare
7. Abilità di lavorare con strumenti di progettazione e di modellazione per pianificare e progettare sistemi di produzione alimentare sostenibili
8. Capacità di gestire la logistica e la catena di approvvigionamento nella produzione alimentare
9. Conoscenza di tecniche di marketing e vendita per promuovere prodotti alimentari sostenibili

Completano tutti i profili la capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comunicare efficacemente con altri membri della squadra.

E quali lavori scompariranno?

L'avvento dell'intelligenza artificiale (AI) sta, dunque, rivoluzionando il mondo del lavoro e avrà un impatto significativo su molte professioni legate all'IT. Ecco alcuni esempi di lavori che potrebbero essere sempre meno richiesti a causa dell'AI:

1. Programmatori di basso livello: Con l'avvento di strumenti di sviluppo di software basati sull'AI, come i generatori di codice, i programmatori di basso livello potrebbero essere sempre meno richiesti.

2. Analisti di dati: l'AI può analizzare grandi quantità di dati in modo molto più rapido ed efficiente rispetto agli analisti di dati umani, rendendo la loro richiesta meno prioritaria.

3. Tecnici di supporto: grazie all'AI, molti problemi tecnici possono essere risolti in modo automatico, riducendo la necessità di tecnici di supporto per le attività di routine.

4. Operatori di data entry: l'AI può automatizzare molte attività di data entry, riducendo la richiesta di operatori umani.

5. Testers di software: l'AI può automatizzare molte attività di testing di software, riducendo la richiesta di tester umani.

6. SEO copywriter: l'AI possa essere utilizzata per ottimizzare i contenuti per i motori di ricerca, sostituirà in larga misura il ruolo del SEO copywriter.

7. Giornalista: secondo Milano Finanza l'AI può distruggere milioni di posti di lavoro di professionisti ben pagati: alcuni dicono anche il 100% dei giornalisti.

Tuttavia, è importante notare che l'AI non sostituirà necessariamente e completamente questi lavori, ma li renderà più efficienti e automatizzati. Inoltre, l'AI creerà nuove opportunità di lavoro in settori come lo sviluppo di software basato sull'AI, l'ingegneria dei dati e la gestione dell'AI stessa. Pertanto, mentre alcuni lavori potrebbero essere sempre meno richiesti, l'AI porterà anche a nuove opportunità di lavoro e a una maggiore efficienza in molti settori dell'IT.

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