I rapidi progressi dell’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando interi settori, offrendo alle aziende opportunità straordinarie per innovare e risolvere problemi complessi. Tuttavia, solo chi sarà in grado di sfruttarne appieno il potenziale potrà davvero fare la differenza.

In questo scenario, emerge una figura professionale sempre più centrale e richiesta: l’AI Developer.

Ma cosa fa esattamente un AI Developer? Quali competenze servono per intraprendere questa carriera in forte crescita?

Esploriamo insieme il ruolo, le sfide e le opportunità di questa professione per capire se potrebbe essere quella giusta per te!

Chi è l’AI Developer?

Partiamo dalla teoria

Un AI Developer è un professionista specializzato nello sviluppo di applicazioni e sistemi che incorporano tecnologie di intelligenza artificiale per risolvere problemi reali. Mentre l’AI Engineer si occupa della creazione concreta dei sistemi e modelli di intelligenza artificiale,  l’AI Developer concentra si concentra sull’integrazione di funzionalità AI nei prodotti software sfruttando tali sistemi, sviluppando caratteristiche intelligenti per migliorare l’efficienza dei processi aziendali o la qualità dell’esperienza utente.

In breve, l’AI Developer rappresenta il ponte tra la teoria dell’intelligenza artificiale e le sue applicazioni pratiche, trasformando idee innovative in strumenti reali che apportano valore tangibile alle aziende e agli utenti finali.

Competenze Chiave di un* AI Developer

Diventare un* AI Developer richiede un mix di conoscenze tecniche e soft skills per affrontare sfide complesse e sempre nuove. Ecco le competenze principali necessarie per intraprendere questa carriera:

• Programmazione informatica: La programmazione è alla base del lavoro di un AI Developer. Python è oggi il linguaggio di programmazione più adottato al mondo e di gran lunga quello più utilizzato nel campo dell’intelligenza artificiale. Un AI Developer non deve solo conoscere il linguaggio, ma anche i principali pattern di programmazione, procedurale, object oriented e funzionale, e tecniche di coding avanzate per risolvere problemi complessi e scrivere codice efficiente, come multithreading, multiprocessing, coroutines, event loops e unit testing.

• Machine Learning e Deep Learning: Comprendere le basi degli algoritmi di machine learning e deep learning è fondamentale per svolgere questo ruolo, non è necessario conoscere nel dettaglio le tecniche più avanzate ma è invece indispensabile avere delle intuizioni di come queste tecniche funzionino dietro le quinte per poterle usare al meglio

• Large Language Model: un AI Developer deve sapere come sviluppare sistemi di AI partendo da modelli di fondazione (foundation  models) come GPT, Llama, Claude e Minstral. Questo non vuol dire limitarsi ad usare le API dei provider ma creare degli applicativi complessi pronti per la produzione sfruttando framework avanzati come LangChain, LlamaIndex, Haystack. 

• Sviluppo web: Per creare soluzioni intelligenti e interattive bisogna padroneggiare le competenze di sviluppo web per integrare i modelli di intelligenza artificiale con interfacce utente e sistemi back-end scalabili, utilizzando linguaggi come Javascript/Typescript, librerie UI come React e framework come NodeJS Express.

• DevOps: Un AI Developer deve conoscere i principi e le pratiche del DevOps per gestire l’intero ciclo di vita dei modelli di AI, dalla loro creazione al deployment e alla manutenzione. Questo include strumenti per il versionamento del codice (come Git), l’automazione dei processi di CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) e la gestione delle infrastrutture cloud per scalare le applicazioni AI in modo efficiente.

Competenze di Problem Solving e Pensiero Critico: Il problem solving è una competenza cruciale, poiché il lavoro di un AI Developer richiede di scomporre problemi complessi in parti più gestibili e risolvibili tramite l’intelligenza artificiale.

Si ok, ma cosa fa nella pratica?

Gli/le AI Developer, come le altre figure in ambito Dati e AI, possono lavorare in diversi ambiti. 

Vediamo alcuni esempi concreti:

Sanità

1. Sistemi di diagnosi assistita: Sviluppo di applicazioni AI per analizzare immagini mediche (es. radiografie, TAC) e identificare anomalie come tumori o fratture.
2. Chatbot per la salute: Creazione di assistenti virtuali che rispondono a domande mediche, forniscono consigli di base e programmano appuntamenti.
3. Monitoraggio pazienti: Sistemi basati su AI che analizzano dati biometrici in tempo reale per avvisare medici o familiari in caso di emergenza.

Retail ed e-commerce

1. Sistemi di raccomandazione: Sviluppo di algoritmi per suggerire prodotti agli utenti in base ai loro acquisti precedenti o preferenze (es. come fanno Amazon e Netflix).
2. Gestione dell’inventario: Applicazioni per prevedere la domanda e ottimizzare i livelli di magazzino, riducendo sprechi e carenze.
3. Chatbot per il servizio clienti: Assistenti virtuali che rispondono alle domande dei clienti, elaborano ordini e risolvono problemi in modo automatizzato.

Finanza

1. Rilevamento delle frodi: Sistemi basati su AI che analizzano le transazioni in tempo reale per identificare comportamenti sospetti.
2. Robo-advisor: Applicazioni per la gestione degli investimenti che forniscono consigli personalizzati basati su analisi dei dati finanziari.
3. Analisi del rischio creditizio: Modelli di machine learning per valutare l’affidabilità creditizia di un cliente in modo rapido e preciso.

Trasporti e Logistica

1. Ottimizzazione dei percorsi: Applicazioni per pianificare rotte di consegna più efficienti, riducendo i costi e i tempi di percorrenza.
2. Veicoli autonomi: Algoritmi per il controllo di auto o droni che si muovono in autonomia, analizzando in tempo reale l’ambiente circostante.
3. Manutenzione predittiva: Sistemi che analizzano i dati dei veicoli per prevedere quando sarà necessaria la manutenzione, evitando guasti imprevisti.

Educazione

1. Tutor virtuali: Applicazioni che personalizzano l’apprendimento degli studenti in base ai loro progressi e difficoltà.
2. Analisi delle prestazioni: Sistemi che monitorano le performance degli studenti e forniscono feedback a insegnanti e genitori.
3. Creazione automatica di contenuti: Algoritmi per generare quiz, materiali di studio e riassunti su misura.

Media e Intrattenimento

1. Generazione di contenuti: Applicazioni per creare testi, immagini, video o musica in modo automatico.
2. Sistemi di personalizzazione: Algoritmi per suggerire playlist musicali, video o articoli basati sui gusti dell’utente.
3. Analisi del sentiment: Monitoraggio delle opinioni del pubblico su film, programmi TV o campagne pubblicitarie tramite l’analisi dei social media.

Manifattura

1. Controllo qualità automatizzato: Sistemi AI che analizzano immagini o video per rilevare difetti nei prodotti durante la produzione.
2. Robot collaborativi (cobot): Algoritmi per robot che lavorano fianco a fianco con gli operatori umani in fabbrica.
3. Pianificazione della produzione: Modelli predittivi per ottimizzare la gestione delle linee di produzione e ridurre gli sprechi.

Ambiente e Sostenibilità

1. Monitoraggio ambientale: Applicazioni AI che analizzano i dati dei sensori per rilevare cambiamenti climatici, inquinamento o disastri naturali.
2. Ottimizzazione energetica: Sistemi per prevedere i consumi energetici e suggerire modi per ridurre sprechi.
3. Agricoltura di precisione: Algoritmi che analizzano immagini satellitari e dati sul terreno per migliorare la resa agricola e ridurre l’uso di risorse.

Curiosità: Come l’AI Development Sta Trasformando le Professioni

L’AI Development non si limita a creare nuove applicazioni per settori come la finanza o la sanità: sta trasformando anche l’intero panorama lavorativo. Ad esempio, grazie ai modelli di AI, è possibile automatizzare processi ripetitivi e ridurre gli errori umani, migliorando l’efficienza aziendale. Gli AI Developer sono responsabili di gran parte di questa innovazione, rendendo i modelli di AI accessibili a tutti i settori industriali. È un ambito in cui la creatività incontra la tecnologia, dove le idee possono concretizzarsi rapidamente in soluzioni pratiche.

Quindi un AI Developer può lavorare su soluzioni che migliorano la vita quotidiana, ottimizzano i processi aziendali e affrontano sfide globali, adattandosi a ogni settore.

Come Diventare un* AI Developer: Guida Pratica

Diventare un AI Developer è un percorso che richiede dedizione, impegno e un mix di teoria e pratica. Se vuoi avvicinarti a questa carriera, ecco una lista di suggerimenti per iniziare:

• Studia le Basi della Programmazione e dell’AI
  Inizia con Python, il linguaggio più utilizzato nell’Intelligenza Artificiale. Familiarizza con i concetti di machine learning e deep learning, fondamentali per lavorare in questo campo.

• Sperimenta con Progetti Pratici
  La pratica è essenziale. Lavorare su progetti concreti, come la creazione di modelli di classificazione delle immagini o la costruzione di un chatbot, ti aiuterà a mettere in pratica ciò che hai imparato e a costruire un portfolio da presentare a potenziali datori di lavoro.

• Rimani Sempre Aggiornato
  L’AI è un campo in costante evoluzione. Per restare al passo con le nuove tecnologie, segui blog, ascolta podcast, partecipa a webinar e corsi di aggiornamento che ti permetteranno di apprendere le ultime scoperte e tendenze del settore.

Tutto questo racchiuso nel nostro Master in AI Development: 

Il nostro Master in AI Development è il percorso che integra tutte queste fasi e ti guida passo dopo passo. Partendo dalle basi della programmazione con Python, il programma ti porterà ad affrontare progetti pratici reali, proprio come quelli descritti, aiutandoti a costruire un portfolio solido.

Inoltre, avrai il supporto dei nostri coach, disponibili 7 giorni su 7, per risolvere ogni dubbio e affrontare ogni difficoltà durante il percorso. Non dovrai farlo da solo: ti guideremo attraverso ogni fase dell’apprendimento, fino a diventare un esperto AI Developer pronto a lavorare nei settori più innovativi.

Scopri di più sul Master in AI Development e inizia oggi stesso a costruire il tuo futuro nel mondo dell’Intelligenza Artificiale!

Vuoi intraprendere una carriera come AI Developer?

Scopri l’intero programma, scarica la brochure!

Vuoi intraprendere una carriera come AI Developer? Il nostro Master in AI Development ti fornisce tutti gli strumenti per costruire le competenze necessarie e ottenere esperienza pratica. Con il supporto dei nostri coach e un approccio orientato alla pratica, sarai pronto a trasformare le tue idee in soluzioni concrete di intelligenza artificiale.

Vuoi saperne di più? Scarica la brochure o prenota una consulenza per scoprire se questo percorso è quello giusto per te!

Ottieni una certificazione riconosciuta su tutto il Territorio Europeo

Cos’è incluso nell’iscrizione?

Massima qualità con massima trasparenza 😉

✅ Accesso lifetime, esclusivamente in occasione del lancio

✅ Career service con advisor individuale a fine percorso

✅ Certificazione professionale riconosciuta in Europa

✅ 400 ore di formazione tra teoria e pratica

✅ 11 Progetti pratici con aziende reali per creare il tuo portfolio

✅ Docenti professionisti (con PhD) in aziende leader del settore

✅ Supporto dei coach in chat 7 giorni su 7

✅ AI Learning suite: ecosistema di servizi AI per supporto allo studio

Hai domande o vuoi entrare in contatto con noi?

Prenota una call gratuita con un* nostro advisor e risponderemo ai tuoi dubbi!

Ti aspettiamo!