Team AI vs divisione dei ruoli | L'intelligenza artificiale nell'azienda n. 53

Sai quali competenze e personalità sono necessarie in un team di intelligenza artificiale? Nell'articolo di oggi daremo uno sguardo a come si presenta il team AI, discutendo competenze, personalità, struttura di suddivisione del lavoro e responsabilità. Continuare a leggere.

Cosa fa il team AI?

Il team AI è un gruppo di specialisti nel campo dell’intelligenza artificiale. Le loro responsabilità all'interno dell'azienda includono:

• rafforzare prodotti e servizi utilizzando l’intelligenza artificiale : il team AI può sviluppare e implementare sistemi basati sull’intelligenza artificiale che aumentano il valore dei prodotti e dei servizi offerti. Ad esempio, un'azienda di e-commerce può implementare un sistema di consigli basato sull'intelligenza artificiale che suggerisce prodotti su misura per le preferenze dei clienti sulla base di un'analisi del comportamento di acquisto,
• automatizzare le attività di routine : il team AI può creare soluzioni che automatizzano le attività ripetitive, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su quelle più complesse. Ad esempio, un'azienda può creare un chatbot basato sull'intelligenza artificiale per fornire assistenza ai clienti e rispondere alle domande più frequenti.
• analisi dei dati e generazione di report : il team AI può analizzare grandi quantità di dati, trarre conclusioni e generare report per supportare le decisioni aziendali. Ad esempio, un’azienda può utilizzare un sistema di analisi del sentiment basato sull’intelligenza artificiale per monitorare il feedback dei clienti sui suoi prodotti e servizi.

Tuttavia, le responsabilità del team AI di un'azienda dipendono principalmente dalle ambizioni dell'organizzazione per quanto riguarda la portata dell'implementazione dell'intelligenza artificiale. Secondo Gartner, l’ambito di utilizzo dell’intelligenza artificiale in azienda può essere ampiamente classificato in tre aree:

1. Aziende che cercano di migliorare l'efficienza, dove il team AI lavora principalmente per preparare sia strumenti interni per l'organizzazione sia strumenti per il servizio al cliente.
2. Aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale per ottimizzare le proprie operazioni, ma evitano di utilizzarla nei prodotti e nel servizio clienti. Il team AI si occupa solo di migliorare i processi interni di un'organizzazione.
3. Aziende che stanno implementando l'intelligenza artificiale su larga scala, dove il team AI implementa soluzioni nei prodotti, nel servizio clienti e internamente.

Fonte: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Competenze e responsabilità dei membri del team AI

Secondo il rapporto Gartner “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024”, la domanda di specialisti di intelligenza artificiale crescerà nei prossimi anni, soprattutto in settori quali:

• implementare l’intelligenza artificiale generativa nelle aziende,
• Fiducia nell'intelligenza artificiale, gestione del rischio e della sicurezza, AI TRISM,
• creazione e sviluppo di applicazioni abilitate all'intelligenza artificiale (sviluppo aumentato dall'intelligenza artificiale),
• utilizzare l’intelligenza artificiale per ottimizzare il modo in cui vengono prese le decisioni.

Ma come si presenta internamente un team di intelligenza artificiale? Naturalmente varierà leggermente a seconda del progetto. Ma ecco alcuni ruoli chiave nel team AI:

• Data scientist : i data scientist si occupano di analisi e interpretazione dei dati, modellazione predittiva e apprendimento automatico. Il loro obiettivo principale è estrarre informazioni preziose dai dati e utilizzarle per prendere decisioni aziendali.
• Ingegnere del software AI : gli ingegneri del software AI creano e sviluppano applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Il loro compito è implementare e ottimizzare gli algoritmi di apprendimento automatico e integrarli nei sistemi esistenti.
• Ricercatore ML/ingegnere ML : i ricercatori ML sviluppano nuovi modelli e algoritmi di machine learning e li implementano. Il loro obiettivo principale è il miglioramento continuo e l’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale.
• Esperto di etica dell’IA : gli esperti di etica dell’IA sono professionisti che comprendono i rischi associati all’uso dell’intelligenza artificiale e sono responsabili dell’applicazione etica di questa tecnologia. Garantiscono che le iniziative di intelligenza artificiale e la loro attuazione rispettino i principi etici e la legge.

Il team AI ha bisogno anche di qualcuno responsabile degli aspetti strategici e commerciali del progetto. Potrebbe trattarsi di un manager AI, che gestisce lo sviluppo e l'implementazione di processi e prodotti basati sull'intelligenza artificiale, o di un chief AI Officer (CAIO), responsabile della strategia AI in tutta l'organizzazione. Il loro ruolo è quello di:

• gestire le tecnologie di intelligenza artificiale utilizzate: il CAIO deve avere familiarità con vari algoritmi e tecniche di intelligenza artificiale ed essere in grado di applicarli per risolvere problemi in un'organizzazione,
• supervisionare la progettazione, lo sviluppo, il test e l'implementazione delle soluzioni AI in collaborazione con il team AI,
• misurare l’impatto economico e finanziario dell’IA per valutare i benefici e i costi dell’implementazione dell’intelligenza artificiale,
• formare e sviluppare i dipendenti nell’intelligenza artificiale.

Personalità nel team AI

Come in ogni team affiatato, ogni membro del team AI deve avere le giuste competenze, abilità regolarmente aggiornate ed esperienza. Non meno importante, tuttavia, è la necessità di diversità, nel senso che il team non dovrebbe essere composto tanto da persone simili quanto da persone che si ispirano a vicenda con i loro diversi punti di vista.

Le personalità svolgono un ruolo chiave nella costruzione di un team di intelligenza artificiale efficace. Sebbene tutti i membri del team condividano la passione per la tecnologia e le capacità analitiche, differiscono per approccio, temperamento e preferenze.

Il team manager dell'intelligenza artificiale deve riconoscere queste differenze e apprezzare l'importanza della diversità. Ad esempio, un data scientist meticoloso e attento ai dettagli potrebbe annoiarsi delle discussioni astratte sulle direzioni future della tecnologia AI e preferire concentrarsi sul miglioramento dell’attuale modello ML. D’altra parte, l’etico dell’IA con un temperamento visionario e una ricca immaginazione potrebbe non avere la pazienza per programmazioni e test noiosi.

Secondo il rapporto “Technology Trends Outlook 2023” di McKinsey, i seguenti aspetti sono sempre più importanti nel mondo degli affari di oggi:

• Flessibilità : la velocità con cui la tecnologia si evolve significa che non vale la pena restare vincolati a un insieme di strumenti o a un solo modo di fare le cose,
• Capacità di adattarsi a condizioni mutevoli : i cambiamenti nella composizione del team, il passaggio al lavoro a distanza o persino l’outsourcing a un’altra azienda non dovrebbero essere un problema per il membro “ideale” del team AI,
• Apertura a nuove sfide : implementare l’intelligenza artificiale in più aree aziendali significa che ogni persona del team AI dovrà acquisire nuove competenze.

Altrettanto importanti sono la capacità di cooperare e comunicare, la volontà di assumersi la responsabilità dei compiti assegnati e la capacità di gestire lo stress.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Struttura di ripartizione del lavoro

Per garantire un flusso di lavoro efficace nel team AI, vale la pena utilizzare la tecnica della struttura di scomposizione del lavoro. Si tratta di dividere il progetto in compiti più dettagliati, che vengono poi assegnati ai singoli membri del team in base alle loro competenze.

Al livello più alto, ci sono obiettivi aziendali generali, suddivisi in iniziative di prodotto specifiche. Questi, a loro volta, si dividono in compiti di ricerca, programmazione, test, ecc. Grazie alla WBS tutti sanno esattamente cosa fare per contribuire al successo dell'insieme.

Nel team AI, la struttura di suddivisione del lavoro potrebbe assomigliare a questa:

• Analisi dei dati. Il team di intelligenza artificiale spesso inizia analizzando i dati per identificare modelli e relazioni che possono essere utilizzati per costruire modelli predittivi.
• Costruire modelli predittivi. Sulla base dei dati raccolti, il team AI costruisce modelli predittivi che possono essere utilizzati per prevedere eventi futuri.
• Testare e ottimizzare i modelli. Una volta creati i modelli, il team di intelligenza artificiale li testa e li ottimizza per assicurarsi che funzionino correttamente e producano risultati accurati.
• Modelli implementativi. Dopo i test, i modelli vengono implementati, il che significa che vengono utilizzati per prevedere eventi futuri sulla base di nuovi dati.
• Monitoraggio e mantenimento dei modelli. Una volta implementati i modelli, il team ne monitora le prestazioni e li mantiene in buone condizioni per garantire risultati accurati per tutta la loro durata.

Riepilogo

La scelta del team di progetto può determinare il successo o il fallimento dell’intero progetto. Ecco perché è così importante che il team AI sia composto da persone con competenze e personalità diverse, esperienze diverse e stili di lavoro diversi. Se il project manager o il CAIO scelgono le persone giuste, queste assumeranno naturalmente ruoli informali molto importanti per costruire un team coeso, aumentando le possibilità di successo e di ulteriore proficua collaborazione.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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