Python: Un biglietto in prima fila per il mondo dell’intelligenza artificiale

Il tema dell’intelligenza artificiale (AI) attira l’attenzione di scienziati, esperti e grande pubblico. Nonostante i dibattiti sui potenziali rischi associati allo sviluppo di queste tecnologie avanzate, la promessa di un’innovazione globale basata sull’intelligenza artificiale sembra davvero illimitata. 

Il mondo, a quanto pare, non può più allontanarsi dal percorso del rapido progresso in questo settore, che apre nuovi orizzonti e cambia la nostra comprensione di ciò che è possibile. L’implementazione diffusa di soluzioni con elementi di intelligenza artificiale sembra una tendenza inevitabile nel prossimo futuro.

PwC prevede che la sola intelligenza artificiale contribuirà con 15,7 trilioni di dollari all’economia globale entro il 2030. Considerando che progetti di alto profilo come ChatGPT costituiscono solo una parte dell’ecosistema AI, anche le opportunità di carriera in questo campo sembrano illimitate. Secondo il rapporto Future of Jobs 2023 del World Economic Forum, gli specialisti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico saranno i più richiesti nel mercato del lavoro.

La tecnologia dell’intelligenza artificiale viene utilizzata sempre più in diversi campi, non solo tra gli esperti. Secondo lo Stack Overflow Developer Survey del 2023, il 70% degli sviluppatori professionisti utilizza o prevede di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale nel proprio lavoro.

La base per creare l’intelligenza artificiale è la programmazione

Uno dei principali linguaggi di programmazione in questo ambito è Python, per la sua dinamicità e facilità d’uso. Python si distingue per la sua semplicità, leggibilità e ampia libreria, in particolare per progetti di intelligenza artificiale generativa, osserva Ratinder Paul Singh Ahuja, CTO e VP di Pure Storage.

Rakesh Anigundi, product manager per Ryzen AI presso AMD, definisce Python un linguaggio “indispensabile” per il lavoro di intelligenza artificiale. LinkedIn classifica addirittura Python come la seconda competenza ingegneristica più richiesta negli Stati Uniti, dietro solo alla stessa “ingegneria”.

Particolarmente importanti sono le competenze nei principali linguaggi di programmazione utilizzati nello sviluppo dell’intelligenza artificiale – Python, Java e SQL – che sono tra le cinque competenze tecniche più richieste, scrive Ya Xiu, responsabile dati e intelligenza artificiale di LinkedIn.

Come imparare i linguaggi di programmazione AI?

È importante capire che i linguaggi di programmazione, possono essere più diffusi o meno diffusi nella tua azienda. Tuttavia, conoscere le basi di Python può essere un vantaggio. Esistono molti modi per apprendere queste competenze, inclusi corsi Python online o programmi di formazione specializzati. Python viene insegnato anche nei corsi di informatica e scienza dei dati a livello universitario e post-laurea.

Anigundi sottolinea inoltre l’importanza di essere in grado di impostare in modo efficace ambienti di programmazione e di conoscere i pacchetti necessari per lavorare con modelli di intelligenza artificiale specifici. Sarà utile anche la conoscenza della matematica, come la statistica e l’analisi di regressione.

Specializzarsi in un sottocampo specifico, come l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale o la robotica, può essere una direzione promettente. È anche importante prestare attenzione all’etica e comprendere le implicazioni nel mondo reale dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Non solo programmazione ma anche soft skill

Con la tecnologia dell’intelligenza artificiale che avanza così rapidamente, le soft skills potrebbero essere ancora più importanti delle hard skills. Tra le competenze critiche Ahuja identifica:

• Risoluzione dei problemi e pensiero critico
• Creatività e innovazione
• Comunicazione effettiva
• Adattabilità e impegno
• Giudizio etico

Soprattutto, dimostrare la tua passione e il desiderio di imparare dalle esperienze di vita reale può aiutarti a distinguerti dalla concorrenza. “Se sei all’inizio della tua carriera, scegliere un progetto, eseguilo, dimostra valore, condividi le tue esperienze e scrivi articoli è ciò che crea impatto”, afferma Anigundi.

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Silvia Felici

Red Hot Cyber Security Advisor, Open Source e Supply Chain Network. Attualmente presso FiberCop S.p.A. in qualità di Network Operations Specialist, coniuga la gestione operativa di infrastrutture di rete critiche con l'analisi strategica della sicurezza digitale e dei flussi informativi.

Aree di competenza: Network Operations, Open Source, Supply Chain Security, Innovazione Tecnologica, Sistemi Operativi.

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