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Se la trasformazione digitale ha introdotto una profonda ondata di cambiamenti tecnologici a livello globale, allora l’intelligenza artificiale (AI), nello specifico, è diventata il tema dello tsunami del nostro tempo.

La grande attenzione sugli strumenti di AI, come ChatGPT, promette un ruolo futuro per l’AI nel mondo. Ma l’intelligenza artificiale per il business è intorno a noi in questo momento, e aiuta le aziende a diventare più agili. In questo momento, l’AI aiuta a potenziare i processi aziendali grazie alle soluzioni Â鶹ԭ´´ a partire dall’ERP cloud, per la gestione delle spese, la gestione delle relazioni con i clienti e del capitale umano. Oltre 24.000 clienti cloud di Â鶹ԭ´´ possono già utilizzare centinaia di funzionalità AI integrate.

La crescita significativa dell’AI in quasi ogni settore implica una richiesta di persone con competenze AI con livelli diversi. Come ci si potrebbe aspettare, gli ingegneri AI, la programmazione e su tecnologia Â鶹ԭ´´ sono molto richiesti. Ma ci possono essere altre opportunità per entrare in questo campo, a seconda degli interessi del singolo. Ecco cinque idee per trovare il percorso verso una prima, seconda o anche terza carriera nell’AI.

Piccolo spoiler: curiosità e voglia di imparare sono fondamentali!

1. In primo luogo, trovate il vostro blocco di partenza

Non è un problema essere alle prime armi!

Ogni percorso in ambito AI inizia con una dei concetti, della terminologia e delle applicazioni dell’AI. È importante acquisire familiarità con termini chiave come machine learning, deep learning, reti neurali, elaborazione del linguaggio naturale e analisi dei dati. Così come comprendere in che modo l’AI può influire sui processi aziendali e migliorare l’esperienza di clienti, dipendenti, partner e fornitori. Diventa quindi fondamentale saper trovare risorse online, demo,  e corsi introduttivi per comprendere i principi di base dell’AI. Le sono il luogo ideale per iniziare ad apprendere in un ambiente peer-to-peer o dare un’occhiata a per iniziare un percorso di apprendimento dell’AI.

2. Pensare all’etica dell’AI

Le persone danno ai sistemi AI i dati di cui hanno bisogno per funzionare. Ma se gli esseri umani forniscono dati sbagliati a un sistema AI, allora il sistema AI risultante funzionerà in modo distorto. Ad esempio, se implementiamo sistemi AI per esaminare i candidati durante il processo di assunzione e il sistema AI ha ricevuto dati incompleti su determinati gruppi, allora il sistema AI potrebbe formulare raccomandazioni discriminatorie per i colloqui.

Affinché l’AI possa lavorare in modi che rendano il nostro mondo migliore, l’ deve essere intrecciata. Gli esperti di etica dell’AI promuovono i benefici positivi dell’AI, mitigando al contempo i rischi potenziali e garantendo equità, trasparenza e rispetto della privacy e dei nei processi collaborativi relativi allo sviluppo di soluzioni di AI. offre la possibilità gratuita di apprendere le nozioni di base in questo ambito.

3. Sviluppare competenze per gestire i progetti

Lo sviluppo e l’implementazione di progetti IA di successo richiedono qualificati.

I project manager sono pensatori critici. Coordinano i team interfunzionali, stabiliscono le tempistiche del progetto, vigilano sui budget e sulle pianificazioni e garantiscono una comunicazione efficace tra gli stakeholder del progetto. Un responsabile di progetto comprende i concetti fondamentali dell’AI e spesso li traduce per utenti aziendali e team tecnici. Inoltre, pratica la suddivisione dei problemi in componenti più piccoli, identificando le variabili rilevanti e progettando soluzioni efficaci.

4. Analisi delle competenze in materia di scienza dei dati, analisi e visualizzazione dei dati

Il successo dell’AI è direttamente proporzionale all’affidabilità dei dati su cui si basa. Senza dati, i sistemi AI non possono fornire valore. I nostri clienti lo riconoscono mentre investono nelle loro infrastrutture di dati e sviluppano applicazioni AI. Quando i dati sono validi, accurati, completi, coerenti e in tutta l’organizzazione e contestualizzati, l’AI può fornire risultati rilevanti.

Le comunità e i mentor possono fornire nuove e aiutare a imparare i diversi tipi di dati, i metodi di raccolta e le tecniche di elaborazione, così come comprendere le tendenze e le relazioni all’interno dei dati. Una delle cose più entusiasmanti dell’AI per il business è che ci sono opportunità di trovare modelli e insight nei dati che in precedenza erano inesplorabili. Strumenti come le librerie Python o le piattaforme di analisi dei dati come Tableau possono risultare fondamentali in questo esercizio.

5. Sfruttare governance, responsabilità e responsabilità

I sistemi collaborativi di AI dovrebbero muoversi in un framework chiaro in quanto a sicurezza, governance, e responsabilità. Queste strutture dovrebbero comprendere processi e pratiche normative e di gestione del rischio in linea con le leggi, i regolamenti, le politiche, i principi etici e l’ecosistema più ampio. Man mano che l’AI si sviluppa in tutti i settori ed entra nelle aziende, sarà necessario che le persone comprendano i principi di governance, tra cui come stabilire metriche, standard e pratiche di responsabilità per il comportamento di un sistema AI.

Iniziare il percorso

L’ascesa dell’AI ha trasformato il panorama delle opportunità di carriera per le persone – il potenziale per nuovi e migliori posti di lavoro che richiederanno una miscela di e umane. La domanda è lì — ed è in crescita — per grandi talenti che stiano dietro la tecnologia. Una mente aperta, con una curiosità genuina e una disponibilità all’apprendimento faranno imboccare la strada giusta e aiuteranno la crescita di una carriera dalle più rosee prospettive.

Sabine Bendiek è chief people e Operating Officer e membro del Comitato esecutivo di Â鶹ԭ´´ SE.