Man mano che le organizzazioni adottano l’intelligenza artificiale per prendere decisioni basate sui dati, migliorare l’automazione, aumentare l’efficienza e stimolare l’innovazione, molte si rendono conto che non ci sono abbastanza professionisti qualificati per costruire l’infrastruttura necessaria e sfruttarla al massimo. La crescita esplosiva dell’AI ha fatto sì che la domanda di competenze in data science, progettazione e gestione delle reti superi di gran lunga l’offerta, senza alcun segno di rallentamento.
Poiché la carenza di competenze in ambito AI ha diverse cause, la soluzione deve essere affrontata da più punti di vista.
Cosa C’è Dietro la Carenza di Competenze in AI?
L’AI è ormai così presente nelle nostre vite che ci si dimentica facilmente di quanto sia una tecnologia relativamente nuova. I programmi educativi non riescono a tenere il passo con un settore in così rapida evoluzione, e quindi non riescono a formare laureati con le competenze necessarie per affrontare sfide sempre più complesse. Il risultato? Un bacino di talenti limitato, con poche persone che possiedono competenze multidisciplinari in machine learning, ingegneria dell’AI e aspetti specifici come etica, sicurezza e governance dei dati.
Ma non è solo l’esperienza in AI a mancare alle aziende. Per scalare efficacemente l’AI serve una rete adeguata. Tuttavia, molte imprese non hanno abbastanza esperti nella gestione delle reti, nell’ingegneria dei dati e nella progettazione delle pipeline. Senza queste figure, è impossibile sviluppare reti neurali in grado di apprendere in profondità e quindi sfruttare davvero tutte le potenzialità dell’intelligenza artificiale.
Come Le Aziende Stanno Colmando il Divario
Affrontare la carenza di competenze in AI richiede un approccio su più fronti. Le ricerche mostrano che la maggior parte delle aziende punta a costruire i propri team AI riqualificando e formando il personale già presente.
- Investire nella formazione: oltre a puntare sull’educazione dei dipendenti, le aziende devono rafforzare le collaborazioni con scuole e istituti di formazione, per preparare adeguatamente la prossima generazione di professionisti IT, con competenze in data science e ingegneria dell’AI.
- Dare potere ai team attuali: è fondamentale che le persone siano in grado di usare gli strumenti e le intuizioni dell’AI in modo efficace. Quando i dipendenti riescono a gestire meglio i flussi di lavoro basati sull’AI, le aziende ottengono un ritorno maggiore sull’investimento e raggiungono più facilmente i propri obiettivi.
- Coltivare l’apprendimento continuo: creare un ambiente in cui si impara costantemente e si gestisce il cambiamento è essenziale per integrare davvero l’AI nelle attività quotidiane.
- Affidarsi a soluzioni esterne: per colmare il divario di competenze sarà necessario anche contare su fornitori specializzati. Questi partner hanno le conoscenze e le capacità per implementare e gestire gli strumenti AI, aiutando le aziende a costruire un successo duraturo.
Usare l’AI per Colmare il Divario di Competenze
Le aziende più lungimiranti stanno iniziando a sfruttare proprio il machine learning per affrontare la carenza di competenze in AI.
- Trovare talenti con l’AI: gli strumenti basati sull’AI per identificare e gestire i talenti rendono più facile trovare e assumere persone qualificate, costruendo un team partendo da zero.
- Ottimizzare le reti con l’AI: allo stesso tempo, strumenti di ottimizzazione delle reti supportati dall’AI possono aiutare a garantire che i sistemi siano in grado di gestire una complessità e una domanda sempre crescenti.
Le aziende che si trovano ad affrontare questa carenza devono imparare ad anticipare meglio i bisogni futuri e sostenere lo sviluppo continuo delle competenze. Solo così potranno raggiungere gli obiettivi ambiziosi che si sono prefissate e godere davvero di tutti i vantaggi che questa tecnologia può offrire.
Ricordati... “Anche se l’informatica non è il tuo lavoro, non puoi lavorare senza l’informatica!”
