L’82% dei professionisti high-tech è convinto che le proprie competenze saranno ancora rilevanti nel 2030. La percentuale sale all’83% fra chi opera nella ricerca e sviluppo e nell’ingegneria. È quanto emerge da un’indagine della società di consulenza tecnologica Tmc, condotta su 345 rispondenti, che fotografa un atteggiamento prevalentemente positivo verso l’intelligenza artificiale: il 79% ne riconosce gli effetti favorevoli sul proprio lavoro, mentre il 20% la considera una minaccia.
Alla fiducia si accompagna il desiderio di acquisire nuove capacità per utilizzare la tecnologia con maggiore efficacia. L’attenzione riguarda sia le conoscenze tecniche sia la capacità di valutare l’accuratezza dei risultati e l’utilità delle applicazioni.
«Man mano che l’AI diventa sempre più potente e costosa, l’attenzione si sposta dalla sperimentazione di ciò che è possibile alla domanda su dove la tecnologia possa effettivamente aggiungere valore. Questo richiede non solo conoscenze di AI, ma anche competenze umane, pensiero critico e decisioni strategiche su dove e come viene organizzato il lavoro», afferma Yves de Beauregard, Vice President Core Markets di Tmc.
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Agenti AI e pensiero critico fra le competenze da sviluppare
Alla domanda su quali capacità desiderino sviluppare per mantenere la propria rilevanza professionale, il 40% degli intervistati indica competenze legate all’AI. Gli agenti sono l’ambito specifico più citato, seguito dal prompt engineering e dalle conoscenze generali sull’intelligenza artificiale.
Fra le competenze trasversali emerge soprattutto il pensiero critico, seguito dal coaching e dalla comunicazione. Si tratta di capacità che contribuiscono a determinare come viene utilizzata la tecnologia: comprendere le funzionalità di uno strumento, verificare la correttezza di un risultato e valutare se una determinata applicazione produca benefici.
Dall’indagine emerge quindi un approccio pragmatico, orientato a imparare a usare l’intelligenza artificiale nel modo più efficace.
Dalla sperimentazione alla valutazione del valore
Secondo De Beauregard, anche nelle aziende cresce l’attenzione verso un impiego mirato della tecnologia, con una valutazione più puntuale dei requisiti e dei costi.
«Negli ultimi anni, l’AI è passata rapidamente dalla sperimentazione all’uso quotidiano – afferma – Cresce la consapevolezza che utilizzare più AI non crea automaticamente più valore. Quel valore può essere ottenuto solo quando si può contare su dati di alta qualità e competenze di settore. Le applicazioni di AI richiedono inoltre potenza di calcolo, capacità dei data center ed energia. Allo stesso tempo, l’accesso a determinati modelli e applicazioni comporta sempre più spesso un costo, con canoni di abbonamento che continuano ad aumentare. La scarsità di potenza di calcolo e capacità rende quindi sempre più importante valutare criticamente dove l’AI venga effettivamente utilizzata».
Qualità dei dati, conoscenza del settore e disponibilità di risorse informatiche sono gli elementi richiamati dal manager per valutare l’impiego delle applicazioni.
Tmc segue questi sviluppi anche attraverso il proprio AI Hub internazionale, operativo da un anno. La struttura riunisce esperti di diversi Paesi e discipline e sostiene attività di formazione, consulenza e sviluppo di nuove applicazioni.
Sostenibilità, dagli obiettivi alle scelte quotidiane
L’AI Hub studia anche modalità di utilizzo più efficienti e con un minore impatto ambientale. Il gruppo di lavoro esamina tecnologie e applicazioni alternative, comprese soluzioni che consentano di contenere i consumi energetici, alla luce dell’energia e dell’acqua richieste dall’intelligenza artificiale e delle emissioni di CO₂ associate.
L’indagine rileva che il 76% degli intervistati considera importante contribuire con il proprio lavoro a un mondo più sostenibile. L’influenza delle norme in materia sulle decisioni quotidiane varia però secondo l’ambito professionale: viene riconosciuta dal 40% degli addetti a ricerca e sviluppo e ingegneria, contro il 68% di chi opera nelle attività operative e di assistenza.
«I dati mostrano che la sostenibilità gode di un ampio sostegno, ma che tradurla in scelte concrete sul posto di lavoro non è ancora scontato – conclude De Beauregard – La ricerca di modalità più sostenibili di utilizzo dell’AI è quindi essenziale: per esempio, utilizzare un’applicazione di AI solo quando aggiunge effettivamente valore, facendo risparmiare tempo o migliorando la sicurezza»,
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