AI Researcher: chi è e cosa fa
Ti appassiona il mondo dell’Intelligenza Artificiale? Ti piacerebbe lavorare nel settore come ricercatore e contribuire alla creazione di sistemi basati sull’IA? Scopri come intraprendere questo percorso di carriera.
Accolta con tanto entusiasmo quanto timore, l’ascesa dell’Intelligenza Artificiale sta indiscutibilmente rivoluzionando la nostra vita personale e professionale, influenzando comportamenti quotidiani (come le scelte di acquisto online) e processi lavorativi. La sua rapida diffusione nei più disparati campi professionali ha comportato la nascita di una serie di nuove figure incaricate di ricercare e implementare nuovi algoritmi, modelli e sistemi AI sempre più avanzati: tra queste spicca l’AI Researcher, professionista che conduce importanti ricerche nel campo, sviluppando soluzioni innovative per rendere i sistemi dotati di Intelligenza Artificiali più efficaci, potenti e in grado di risolvere problemi complessi.
Un ruolo di rilievo, che richiede solide basi informatiche e matematiche, fondamenti teorici e pratici del funzionamento dell’AI, metodologie di ricerca rigorose e la capacità di scrivere algoritmi avanzati che consentano alle macchine di apprendere, ragionare e adattarsi in modo sempre più sofisticato.
A partire dalla teoria, quindi, gli AI Researcher sviluppano sistemi di Intelligenza Artificiale in grado di ottimizzare qualsiasi tipo di processo in ogni ambito immaginabile – dalla sanità alla finanza, passando per l’intrattenimento e l’istruzione.
Spesso specializzato in aree specifiche come machine learning, natural language processing o computer vision, l’AI Researcher ha responsabilità ben definite:
- Sperimentare con l’AI per identificare limiti e potenzialità inesplorate;
- Sviluppare algoritmi che ottimizzino e potenzino le capacità dei sistemi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, creando prototipi e dimostrazioni pratiche;
- Documentare accuratamente i risultati delle sue ricerche per diffonderli attraverso riviste di settore, collaborazioni con altri esperti e conferenze accademiche;
- Revisionare e verificare le ricerche condotte da altri esperti per contribuire alla convalida e alla progressione degli studi sull’AI;
- Collaborare con team interdisciplinari e concludere accordi commerciali con i partner industriali per tradurre le ricerche condotte in applicazioni commerciali tangibili;
- Richiedere borse di studio e finanziamenti per sostenere i suoi progetti di ricerca.
Per entrare nel mondo dell’AI Research, è importante intraprendere un percorso formativo mirato, tramite corsi Universitari e Master Accademici ad hoc che approfondiscano argomenti quali l’intelligenza artificiale, il machine learning, la data science e i metodi computazionali avanzati. Il passo successivo è quello di identificare tirocini o ruoli di Junior AI Researcher presso aziende e startup dedicate al mondo tech, istituti di ricerca o laboratori accademici, per partecipare a progetti collaborativi che consentono di acquisire esperienza pratica e contatti di altri ricercatori del settore utili alla creazione di una solida base professionale.
La formazione continua attraverso programmi di specializzazione, corsi semestrali, corsi Master o corsi brevi dedicati alle nuove tendenze, che rilascino competenze addizionali specifiche e certificazioni volte ad arricchire il proprio bagaglio culturale e il proprio curriculum vitae, è imprescindibile: un settore in costante evoluzione come quello dell’AI ha necessità di figure professionali sempre aggiornate.
Per diventare un AI Researcher sono necessarie competenze e conoscenze specifiche, tra le quali:
- Avanzate nozioni matematiche e statistiche, che consentono di sviluppare nuovi algoritmi e interpretare dati complessi;
- Solide basi di programmazione, machine learning, data engineering e analisi dei Big Data, utili a implementare e sperimentare modelli AI avanzati, condurre simulazioni ed elaborare grandi insiemi di insight;
- Capacità di applicare rigorose metodologie di ricerca e di verifica dei risultati ottenuti;
- Propensione al problem solving e al pensiero critico, essenziali per affrontare in modo creativo i tanti problemi che possono presentarsi in fase di ricerca;
- Capacità di comunicare correttamente e lavorare in team estesi, poiché l’AI Researcher dovrà sempre collaborare e interfacciarsi con altri ricercatori, ingegneri e stakeholder;
- Spiccato giudizio etico e consapevolezza sociale, che permettono di considerare le implicazioni etiche legate all’impatto sociale dell’IA;
- Abilità nel proporre le proprie innovazioni al mondo business.
I software e i tool utilizzati dagli AI Researcher variano in base ai progetti specifici e ai settori di applicazione. Tuttavia, esistono alcuni strumenti e software fondamentali che sono ampiamente utilizzati nel campo della ricerca sull’ AI.
Tra i software e i tool più usati dagli AI Researcher per sviluppare, testare e implementare modelli avanzati di AI, non possono mancare le librerie open source, come PyTorch e TensorFlow, che permettono la costruzione di reti neurali profonde, e gli ambienti interattivi che consentono di scrivere e condividere codice, come Jupyter Notebook.
sono gli strumenti per la gestione dei dati accumulati in fase di ricerca, come NumPy, e quelli di machine learning che offrono algoritmi pronti all’uso utili a ottimizzare l’apprendimento automatico dei sistemi in corso di sviluppo, come Scikit-learn. Per lavorare a modelli di AI su larga scala, gestendone l’implementazione, gli AI Researcher utilizzano inoltre ambienti isolati come Docker. Per la condivisione del lavoro svolto tra ricercatori vengono invece sfruttate piattaforme come GIt, che traccia ogni modifica apportata, e GitHub, che semplifica la collaborazione tra più utenti.
Figura poliedrica e sempre più richiesta, l’AI Researcher può lavorare in diversi contesti come, ad esempio:
- Grandi e piccole aziende dove sviluppa e implementa soluzioni AI per migliorare i processi produttivi, i prodotti e i servizi proposti. Spesso viene incluso nei team di Ricerca e Sviluppo, ma può essere accorpato anche all’IT;
- Aziende e startup tech, nelle quali sviluppa app AI e tool di machine learning da proporre a un pubblico del settore;
- Centri di ricerca e università, dove conduce ricerche avanzate sull’AI che condivide con altri esperti;
- Istituzioni pubbliche e organizzazioni no profit, all’interno delle quali sfrutta l’AI per contribuire a progetti di ricerca con impatto sociale e automatizza i processi ricorrenti.
Domus Academy propone Master annuali e Corsi Semestrali, come il Corso Advanced in Designing AI Connected Ecosystems, che approfondiscono diverse discipline utili ai futuri AI Researcher. Il Corso Advanced in Designing AI Connected Ecosystems è infatti pensato per i professionisti che desiderano esplorare le infinite possibilità degli ecosistemi di prodotti/servizi connessi, arricchiti dall’intelligenza artificiale. Grazie a un mix di lezioni frontali e workshop in partnership con aziende e alla guida di professionisti del settore, gli studenti avranno modo di confrontarsi con i propri pari durante intensi progetti di gruppo e ricevere sessioni individuali di coaching e mentoring.
Oltre alle lezioni teoriche e alle esperienze pratiche, parte integrante dei percorso sono gli stage in aziende del settore, che permettono agli studenti di stabilire importanti relazioni professionali e acquisire esperienza sul campo.