AI: dieci skill per sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è un game changer all’interno del mondo del lavoro, e lo sarà sempre di più in futuro.

Al netto dei gap sull’AI adoption ancora esistenti in alcuni Paesi e in alcune tipologie di imprese, può essere utile concentrarsi su quali sono le skill che permetteranno alle persone e alle organizzazioni di sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale.

In questo senso, un’importante guida per professionisti e aziende che desiderano rimanere competitivi nell’era dell’AI può essere l’elenco pubblicato da Udemy Business, versione della nota piattaforma di apprendimento specificamente progettata per soddisfare le esigenze delle organizzazioni.

Recependo gli insight degli user della piattaforma – adottata da oltre 17 mila aziende in tutto il mondo –, Udemy Business ha stilato l’elenco delle competenze tecniche più richieste per lavorare con l’intelligenza artificiale.  

Non sono le uniche skill che servono: per integrare con efficacia l’AI nei processi lavorativi e decisionali sono e resteranno fondamentali un insieme di abilità trasversali e non tecniche – cognitive, etiche, tipicamente umane.

In questo articolo esploreremo prima le competenze tecniche legate all’AI la cui domanda è in crescita, per poi analizzare le competenze non tecniche, altrettanto essenziali, che ogni professionista dovrebbe sviluppare per cavalcare l’onda dell’innovazione tecnologica senza esserne travolto.

Le dieci competenze in più rapida crescita nel campo dell’AI

Udemy Business elenca le 10 skill in ambito AI la cui domanda sta crescendo più rapidamente. Le competenze riguardano in alcuni casi la capacità di saper utilizzare alcune tecnologie, in altri l’abilità di padroneggiare determinati strumenti AI-powered che, come nel caso di Microsoft Copilot, sono già presenti all’interno di molte aziende. Ecco l’elenco completo:

1. ChatGPT e AI Generativa
2. Prompt engineering
3. LangChain
4. Machine learning
5. Deep learning
6. OpenAI API
7. Model deployment e MLOps
8. GitHub Copilot
9. Natural language processing (NLP)
10. Microsoft Copilot

Vediamo ora nel dettaglio a cosa si riferiscono le singole skill.

ChatGPT e AI Generativa

L’AI generativa o GenAI è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare contenuti simili a quelli prodotti da esseri umani, come testi, immagini, video, audio o codice software.

Il funzionamento dell’AI generativa si basa su sofisticati modelli di machine learning (apprendimento automatico) chiamati modelli di deep learning. Si tratta di algoritmi che simulano i processi di apprendimento e processo decisionale del cervello umano.

La generazione dei contenuti avviene in risposta al prompt o alla richiesta di un utente, che può avvenire sfruttando il linguaggio naturale: scrivendo una domanda o delle istruzioni o formulando una richiesta a voce.

ChatGPT è uno dei tool di GenAI, assieme ai competitor Claude, Gemini e Copilot. Sviluppato da OpenAI, è con il suo avvento nel 2022 che la GenAI è diventata mainstream, conquistandosi l’attenzione dei media e dell’opinione pubblica e dando il via a un’onda di domanda e adoption senza precedenti.

La crescente importanza delle competenze legate a GenAI e ChatGPT è testimoniata anche da altri report. Secondo il Work Trend Index 2024 di Microsoft e LinkedIn, c’è stato un incremento di 142 volte nel numero di membri che aggiungono questo tipo di competenze nei loro profili sul social network dedicato al lavoro.  

E anche secondo i dati forniti da Coursera (piattaforma formativa MOOC, massive open online courses) inseriti nel Future of Jobs Report 2025 del World economic forum, la domanda di formazione sulla Gen AI ha registrato una crescita significativa sia tra studenti individuali che tra imprese, con una significativa differenza: mentre a livello individuale ci si concentra sulla costruzione di conoscenze fondamentali, a livello di organizzazioni la priorità è su una formazione che offra immediati incrementi di produttività sul posto di lavoro.

Prompt engineering

Come abbiamo spiegato in precedenza, il prompt è l’input che l’utente fornisce all’intelligenza artificiale, attraverso varie interfacce, e sulla cui base poi l’AI fornisce una risposta. Come molti di voi avranno certamente sperimentato, non sempre l’output fornito dall’AI è soddisfacente: questo però molto spesso è dovuto al fatto che il prompt non è stato scritto correttamente.

Il prompt engineering riguarda, per dirla in estrema sintesi, l’abilità di formulare domande o istruzioni in modo che un’AI possa fornire risposte precise e utili. Si tratta di una capacità sempre più importante in un mondo in cui l’AI sarà sempre più pervasiva.

I prompt engineer sono un ponte essenziale tra le intenzioni umane e le capacità dell’intelligenza artificiale e la loro disciplina si situa all’intersezione tra linguistica computazionale e ingegneria dell’AI.  

Il prompt engineering è un processo sistematico di progettazione, ottimizzazione e iterazione di istruzioni per i modelli AI al fine di ottenere risultati precisi, coerenti e allineati con le intenzioni dell’utente. Per farlo, i prompt engineer possono ricorrere a tecniche avanzate come la chain-of-thought prompting, cioè guidare il modello di AI attraverso passaggi di ragionamento sequenziali per problemi complessi, o il role prompting, cioè assegnare un “ruolo” specifico al modello per ottenere risposte nel formato e stile desiderati.

Per padroneggiare il prompt engineering occorre sviluppare abilità linguistiche, allenare il pensiero logico e conoscere a fondo potenzialità e limiti dei principali modelli di AI.

LangChain

LangChain è una tecnologia che permette di collegare diversi modelli di intelligenza artificiale per lavorare insieme e migliorare la capacità di risolvere problemi complessi.

Ad esempio, un sistema di assistenza sanitaria potrebbe utilizzare LangChain per combinare modelli di diagnosi medica, analisi delle immagini e gestione dei dati dei pazienti, fornendo così un supporto più completo ai medici.

Le competenze legate a LangChain sono sempre più richieste soprattutto in settori come lo sviluppo di applicazioni AI e la gestione di flussi di lavoro agentici, cioè processi automatizzati gestiti da agenti di intelligenza artificiale.

Machine learning e deep learning

Il machine learning o apprendimento automatico permette ai computer di imparare dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati per ogni singola attività.

Si tratta di una delle competenze più richieste nel panorama dell’intelligenza artificiale, con applicazioni che spaziano dai sistemi di raccomandazione utilizzati da Netflix, Amazon e Spotify per analizzare le preferenze degli utenti e suggerire contenuti personalizzati, alla manutenzione predittiva, fino al contrasto delle frodi finanziarie in tempo reale.

Il deep learning è un’evoluzione del machine learning che utilizza reti neurali profonde, ispirate al funzionamento del cervello umano, per analizzare grandi quantità di dati.

Un esempio pratico è il riconoscimento facciale, dove il deep learning viene utilizzato per identificare volti in foto o video con alta precisione, come nei sistemi di sicurezza o nelle app di social media. Altre applicazioni riguardano la computer vision, utilizzata nei sistemi di guida autonoma di autoveicoli, o la diagnostica medica, per l’analisi di immagini radiologiche con un’accuratezza a volte superiore rispetto a quella dei radiologi umani nell’identificazione precoce di tumori.

OpenAI API

Le API (Application programming interfaces) sono un insieme di regole o protocolli che consentono alle applicazioni software di comunicare tra loro. L’OpenAI API è, nello specifico, un’interfaccia che permette agli sviluppatori di integrare i modelli avanzati di AI sviluppati da OpenAI nelle loro applicazioni, prodotti e servizi, senza doverli sviluppare da zero.

Le applicazioni dell’OpenAI Api sono molteplici e fanno capire perché questa competenza sia strategica: dalla creazione di assistenti virtuali avanzati alla generazione di contenuti originali in pochi secondi.

Padroneggiare le OpenAI API richiede inoltre conoscenze di programmazione di base e può dunque essere una competenza da sviluppare in maniera più semplice rispetto ad altre competenze tecniche.

Model deployment e MLOps

Il model deployment rappresenta la fase cruciale che trasforma i modelli di intelligenza artificiale da esperimenti di laboratorio a strumenti operativi in ambienti di produzione. Il MLOps (Machine Learning Operations) si occupa di mantenere e aggiornare questi modelli per garantire che rimangano accurati ed efficienti.

Queste skill, che riguardano dunque la messa in funzione dei modelli di intelligenza artificiale e anche la loro gestione nel tempo, sono cruciali: secondo un’analisi della società di consulenza McKinsey, solo il 22% delle aziende riesce a implementare con successo i propri modelli AI in produzione.

Tra le applicazioni pratiche del Model deployment e MLOps figurano l’analisi predittiva in tempo reale e la manutenzione continua dei modelli, fondamentale ad esempio per le piattaforme di e-commerce che aggiornano quotidianamente i propri modelli di raccomandazione in base ai comportamenti degli utenti.

GitHub Copilot

GitHub Copilot è uno strumento che aiuta i programmatori a scrivere codice suggerendo automaticamente frammenti di codice mentre lavorano. Ad esempio, se un programmatore sta scrivendo una funzione per calcolare la somma di una lista di numeri, GitHub Copilot potrebbe suggerire il codice corretto per completare questa funzione, risparmiando tempo e riducendo gli errori.

Sviluppato dalla piattaforma di sviluppo collaborativo di progetti software GitHub in collaborazione con OpenAI, sta rivoluzionando il modo in cui gli sviluppatori scrivono codice, aumentando la produttività fino al 55% secondo studi interni di GitHub.

Natural language processing (NLP)

L’NLP permette ai computer di comprendere e rispondere al linguaggio umano. Un esempio comune è l’uso di assistenti virtuali come Siri o Alexa, che utilizzano l’NLP per interpretare le richieste degli utenti e fornire risposte appropriate, come impostare un promemoria o riprodurre una canzone.

Il Natural Language Processing è una delle aree più dinamiche e in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, con un mercato globale che secondo Fortune Business Insights raggiungerà i 127 miliardi di dollari entro il 2028.

Solide competenze in questo campo possono servire per l’analisi dei sentiment sui social media, per sviluppare sistemi di chatbot avanzati che gestiscono richieste complesse con alti tassi di risoluzione, o per tool che consentono una traduzione automatica contestuale.

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot, come accennato in precedenza, è un assistente intelligente integrato nella suite M365 e già presente dunque all’interno di molte imprese. Integra al suo interno modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l’intelligenza artificiale generativa, ed è stato progettato per aiutare gli utenti in un’ampia varietà di compiti.

Vi sono diversi esempi di come Copilot si integra con le app e i tool che vengono comunemente utilizzati in azienda.

In ambiente Word, Copilot può ad esempio suggerire miglioramenti alla scrittura, correggere errori grammaticali o stilistici, generare bozze di documenti o sbobinare registrazioni. In Excel, può aiutare a creare formule complesse, analizzare dati e visualizzare informazioni in modo più efficace.

Secondo il già citato Work Trend Index 2024 di Microsoft e LinkedIn, su quest’ultimo social network è aumentato esponenzialmente il numero di persone che, sui propri profili, evidenziano la capacità di saper utilizzare Copilot assieme ad altre skill più tradizionali.

Per approfondire le caratteristiche e funzionalità di Copilot e scoprire come adottarlo con efficacia all’interno della propria azienda o organizzazione, potete leggere questo articolo sul magazine di Logotel, azienda certificata Microsoft Solutions Partner.

Skill tecnologiche, ma non solo: l’importanza delle competenze cognitive

Anche il Future of jobs report del WEF evidenzia come, da qui al 2030, le competenze legate alla tecnologia saranno quelle la cui importanza aumenterà più rapidamente.

Intelligenza artificiale e AI generative, big data, reti, cybersecurity e alfabetizzazione tecnologica sono skill che saranno sempre più fondamentali nell’ottica dell’espansione dell’accesso digitale e dell’integrazione sempre maggiore delle tecnologie di intelligenza artificiale e di elaborazione delle informazioni.

Non cesseranno però di essere importanti anche skill cognitive tipicamente umane come il pensiero analitico e creativo, la resilienza, la flessibilità, la curiosità e l’apprendimento continuo.

Da un lato, queste skill sono fondamentali per predisporsi ai cambiamenti continui con un atteggiamento positivo e non di chiusura. Dall’altro, anche in un mondo sempre più complesso e pieno di dati servirà una guida umana per valutare criticamente gli output delle AI e soprattutto prendere decisioni etiche.

Riflessioni conclusive

L’intelligenza artificiale sta trasformando radicalmente il panorama professionale globale, creando opportunità senza precedenti per chi possiede le competenze giuste.

Le skill tecniche che abbiamo esplorato in questo articolo – dal machine learning al NLP, dalle OpenAI API al MLOps – rappresentano non solo strumenti per migliorare l’efficienza lavorativa, ma sono diventate le fondamenta di nuove e promettenti carriere professionali.

Le persone che investiranno in queste competenze e parallelamente coltiveranno skill cognitive e relazionali diventeranno figure chiave per guidare l’adozione dell’AI in aziende e organizzazioni, massimizzando i benefici che questa tecnologia può offrire.