IA e ML: ora è il momento di
investire nella formazione della forza lavoro
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Poiché i clienti adottano sempre più tecnologie di intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML) per ottenere un vantaggio competitivo nell'economia digitale, la necessità di competenze nel cloud è in aumento. La capacità di sfruttare efficacemente queste tecnologie per guidare il processo decisionale e ottenere informazioni dettagliate sta diventando fondamentale per il successo. Secondo Accenture, "ciò significa sia sviluppare talenti in competenze tecniche come l'ingegneria dell'intelligenza artificiale e l'architettura aziendale, sia formare le persone all'interno dell'organizzazione per lavorare in modo efficace con processi basati sull'intelligenza artificiale". Tuttavia, l'offerta di lavoratori qualificati nel settore del cloud computing rimane limitata e questo aspetto rappresenta una sfida significativa per le organizzazioni che desiderano implementare progetti cloud. Questa carenza di lavoratori qualificati può comportare un aumento dei costi, ritardi nell'attuazione dei progetti e una riduzione della competitività. Per affrontare questa sfida, i clienti stanno investendo in programmi di formazione e sviluppo per i dipendenti esistenti.
Intelligenza artificiale e machine learning in AWS
Per decenni, l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) sono stati fondamentali per semplificare i processi, migliorare l'efficienza e fornire informazioni preziose per le organizzazioni. Amazon è leader in questo campo da oltre 20 anni, sfruttando i servizi di ML di Amazon Web Services (AWS) per potenziare tutto, da Alexa ai centri logistici di Amazon.
I clienti AWS stanno trasformando i loro settori con il machine learning. AstraZeneca ha collaborato con AWS per utilizzare Amazon SageMaker, semplificando il processo di analisi dei dati e l'implementazione del modello ML. Questa collaborazione consente ad AstraZeneca di analizzare in modo efficiente i dati commerciali, automatizzare i processi manuali e risparmiare tempo prezioso per i suoi data scientist. T-Mobile utilizza il machine learning di AWS per migliorare il servizio clienti estraendo il senso dai ticket di assistenza clienti e dalle trascrizioni delle chat. Questo aiuta gli agenti del servizio clienti a risolvere i problemi in modo più rapido e accurato. La NFL utilizza il machine learning di AWS per migliorare il modo in cui raccoglie, analizza e utilizza i dati. Questo li aiuta a comprendere meglio il gioco, a prendere decisioni migliori e a creare esperienze più coinvolgenti per i fan.
I lavori del futuro con IA e ML
L'intelligenza artificiale e il machine learning hanno il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i clienti operano automatizzando molte attività attualmente svolte dagli esseri umani. Tuttavia, l'integrazione di IA e ML nella propria azienda richiede un team di professionisti qualificati e diversificati, il che sottolinea la necessità di investire nelle competenze della forza lavoro. L'impatto sulla forza lavoro è già evidente.
Ogni lavoro sarà influenzato dall'IA. Per lo più si avrà un aumento e non una sostituzione dei lavoratori".
- Pieter den Hamer, vicepresidente della ricerca, Gartner
Il report Future of Jobs 2023 del World Economic Forum riporta che gli specialisti di IA e ML, gli analisti di dati e i data scientist e gli specialisti della trasformazione digitale sono i ruoli emergenti più importanti. Si prevede un aumento del 40% nel numero di specialisti di intelligenza artificiale e machine learning entro il 2027, un aumento del 30-35% della domanda per ruoli come analisti di dati e data scientist o specialisti di big data e un aumento del 31% della domanda di analisti della sicurezza delle informazioni. Ciò aggiungerebbe un totale di 2,6 milioni di posti di lavoro.
L'introduzione dei carichi di lavoro di IA e ML richiede un team qualificato di professionisti con competenze diversificate. I data scientist sono necessari per identificare i dati rilevanti da inserire nei modelli di IA e ML e per sviluppare algoritmi che fanno previsioni o raccomandazioni sulla base di tali dati. Gli ingegneri di machine learning progettano e implementano l'infrastruttura di machine learning che supporta i modelli di intelligenza artificiale, mentre gli ingegneri del software creano e gestiscono i sistemi software che eseguono i modelli di IA e ML. Gli specialisti del cloud computing e gli ingegneri della sicurezza del cloud sono necessari per configurare e gestire in sicurezza l'infrastruttura cloud necessaria per elaborare e archiviare le grandi quantità di dati necessari per IA e ML. Infine, i project manager supervisionano l'implementazione dei progetti di IA e ML, assicurandosi che soddisfino gli obiettivi aziendali, vengano consegnati nei tempi e nel rispetto del budget e rispettino le normative e le considerazioni etiche pertinenti. Aiutare i clienti a introdurre l'IA e il ML richiede un team multidisciplinare di professionisti con esperienza in analisi dei dati, machine learning, ingegneria del software, cloud computing, sicurezza, privacy e gestione dei progetti.
Come preparare la tua organizzazione per avere successo nell'IA e nel machine learning
AWS ti aiuta in ogni fase del tuo percorso di adozione del ML con il set più completo di servizi, infrastrutture e risorse di implementazione di intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML). AWS ha recentemente annunciato Amazon Bedrock, un nuovo servizio che consente ai clienti di creare e scalare applicazioni basate sull'IA generativa utilizzando FM, democratizzando l'accesso per tutti i builder. Inoltre, forniamo gratuitamente applicazioni come Amazon CodeWhisperer, che rivoluziona la produttività degli sviluppatori grazie alla , generando suggerimenti di codice in tempo reale. Poiché i clienti cercano di sfruttare queste tecnologie per automatizzare le attività, migliorare il processo decisionale e ottenere approfondimenti dai dati, richiedono lavoratori con esperienza nell'analisi dei dati basata sul cloud, nei modelli di machine learning e nelle piattaforme di IA basate sul cloud. AWS Training and Certification si impegna ad aiutare le organizzazioni di tutte le dimensioni a migliorare le competenze della propria forza lavoro per sfruttare appieno il valore dell'IA e del machine learning.
Per acquisire questo valore, i leader stanno adattando le proprie strategie aziendali per investire nelle competenze della forza lavoro. Uno dei nostri clienti, ENGIE, una società multinazionale di servizi e riferimento globale nei servizi e nell'energia a basse emissioni di carbonio, ha collaborato con AWS Training and Certification per sviluppare un programma di formazione sulle competenze cloud per fornire al suo team decentralizzato di 4.000 professionisti IT le competenze adeguate per agire sui dati in modo tempestivo. Grazie alla formazione, gli ingegneri di ENGIE hanno adottato funzionalità più avanzate come il machine learning per i modelli di manutenzione predittiva utilizzati nelle sue centrali elettriche. "Ogni volta che qualcuno viene formato, quella persona può iniziare a innovare", ha affermato Frédéric Poncin, responsabile del Centro di eccellenza per il cloud di ENGIE. "Possono contribuire a trasformare il vecchio sistema in una nuovissima applicazione nativa del cloud".
Ogni volta che qualcuno viene formato, quella persona può iniziare a innovare. Possono contribuire a trasformare il vecchio sistema in una nuovissima applicazione nativa del cloud.
- Frédéric Poncin, responsabile del Centro di eccellenza per il cloud, ENGIE
Le organizzazioni stanno anche riconoscendo l'importanza della tecnologia cloud anche al di là del reparto IT e si stanno ora concentrando sullo sviluppo delle competenze cloud in diversi reparti, tra cui finanza, vendite, risorse umane, marketing e amministrazione. Volkswagen, ad esempio, ha investito nel rafforzamento delle conoscenze e delle competenze cloud dei suoi dipendenti utilizzando un framework incentrato sul cloud. Ciò ha comportato una riduzione del time-to-market e una migliore collaborazione tra i team.
Ora è il momento di investire nella riqualificazione e nell’aggiornamento della forza lavoro per massimizzare le opportunità di crescita del business con IA e ML. Il nostro centro di apprendimento online, AWS Skill Builder, offre una formazione digitale creata da esperti di AWS unica nel suo genere che include più di 80 corsi e risorse di apprendimento su IA e ML. Con l'avvento dell'IA generativa, AWS consente a studenti e responsabili decisionali di sviluppare le proprie conoscenze e competenze nell'IA generativa con molti nuovi corsi di formazione. Le organizzazioni possono approfondire e accelerare la trasformazione dei talenti con un abbonamento Team che offre accesso illimitato all'apprendimento pratico e basato sul gioco, come AWS Cloud Quest: Machine Learning Specialist. I leader possono collaborare con AWS Training and Certification per utilizzare queste risorse e altro ancora e consentire lo sviluppo continuo di nuove competenze all'interno della propria organizzazione, promuovendo l'innovazione e la crescita della propria azienda.
Per i leader e i responsabili decisionali che desiderano saperne di più sull'IA generativa, la serie di video Generative AI for Executives offre un quadro completo di cos'è l'IA generativa e di come può affrontare le sfide aziendali, promuovere la crescita e perché ha il potenziale per rivoluzionare i settori.
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