Le competenze di intelligenza artificiale ti permettono di comprendere, sviluppare, applicare e interagire con gli strumenti AI per potenziare le tue capacità sul lavoro.
L'era dell'intelligenza artificiale (AI) è arrivata sul posto di lavoro. La nostra ricerca mostra che l'84% dei CIO ritiene che l'AI sarà importante per la propria azienda quanto lo è internet.
Tuttavia restano delle sfide: il 95% dei responsabili aziendali afferma che l'integrazione rappresenta un ostacolo per un'implementazione efficace dell'AI su più fronti. Sebbene infrastrutture e cybersecurity siano le prime barriere percepite, le organizzazioni indicano la difficoltà nel trovare persone con le competenze necessarie per implementare l'AI come il loro terzo più grande problema.
Il risultato è una crescente domanda di competenze di intelligenza artificiale che aiutino le aziende a sfruttare al massimo i propri investimenti tecnologici per il futuro. In questo articolo esploreremo le 10 principali competenze tecniche e non tecniche che i datori di lavoro cercano nel 2025 e come puoi svilupparle.
Le competenze di intelligenza artificiale aiutano chiunque a capire, costruire, applicare e interagire con gli strumenti di AI. Da ingegneri e sviluppatori a product manager e responsabili operativi, servono sia conoscenze teoriche che esperienza pratica per sfruttare appieno il lavoro digitale. Ad esempio, potresti aver bisogno di capire come l'AI agentica viene utilizzata per alimentare sistemi autonomi, ma dovrai anche avere un approccio pratico con gli agenti AI come Agentforce, così da conoscere i loro limiti e possibilità.
La prima generazione di competenze AI si concentrava su come costruire e iterare all'interno di framework intelligenti. Le soluzioni AI sono diventate gradualmente più accessibili per le persone, sia nella vita quotidiana che nel mondo del business, fino a diventare oggi una componente fondamentale dell'intera forza lavoro digitale. La padronanza dell'AI non è più richiesta solo nei reparti specializzati, come la data science , ma anche nelle aree aziendali generali: marketing, vendite, e-commerce, assistenza clienti e altro ancora.
Sviluppare competenze di intelligenza artificiale oggi significa approfondire il modo in cui gli strumenti AI "ragionano": ad esempio, quali dati utilizzano per trarre conclusioni e come prendono determinate decisioni. Per alcuni ruoli, questo implica sapere come migliorare le fondamenta dell'AI; per altri, si tratta di imparare a perfezionare e far evolvere gli strumenti già esistenti. Indipendentemente dal ruolo, presto ogni lavoro sarà un lavoro AI.
Per questo motivo, le competenze di intelligenza artificiale possono essere suddivise in due grandi categorie: competenze tecniche e alfabetizzazione AI non tecnica.
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Non è necessario sapere tutto sull'AI per iniziare a sviluppare competenze preziose, ma alcuni argomenti sono imprescindibili, ad esempio capire come l'intelligenza artificiale "apprende" e come utilizzarla in modo etico. La rapida crescita dell'uso dell'AI, dai chatbot AI ai lavoratori digitali in tutti i settori e le aree aziendali, significa che i ruoli legati all'intelligenza artificiale richiederanno sia competenze tecniche che non tecniche.
Ecco le 10 principali competenze di intelligenza artificiale su cui puntare nel 2025:
Molti ruoli legati all'AI richiedono competenze tecniche per portare a termine il lavoro. Eccone cinque:
Il machine learning consiste nella creazione e nel test di algoritmi che costituiscono la base degli strumenti AI. Le competenze chiave in questo ambito includono la creazione di modelli di apprendimento e la padronanza di diversi approcci di addestramento, come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.
Questo insieme di competenze riguarda le fonti utilizzate dai tuoi strumenti di AI, i modelli decisionali che applicano, i risultati che restituiscono e l'accuratezza di tali risultati. È un'area fondamentale per il futuro del business: la nostra ricerca rivela che il 92% dei responsabili di analytics e IT sente il bisogno di dati affidabili ora più che mai. Chi lavora con i dati svolge un ruolo chiave nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale accurati e affidabili, in grado di migliorare la trasparenza dell'AI.
Sviluppare strumenti di AI richiede la padronanza dei linguaggi di programmazione. Sebbene Java e Python rimangano i più diffusi, alcuni strumenti sono sviluppati in C++, Julia o Scala. Le competenze di programmazione per l'AI includono anche la capacità di utilizzare e integrare librerie open source per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i large language model (LLM), oltre alla possibilità di usare questi modelli come punto di partenza per creare strumenti proprietari.
L'acquisizione di statistiche e l'esecuzione di modelli matematici sono componenti essenziali di un'AI efficace. Se i risultati prodotti dall'AI rappresentano l'obiettivo finale, le aziende hanno bisogno di sapere con quale frequenza gli strumenti arrivano alle conclusioni corrette e quali fattori le hanno determinate.
Per definizione, non esistono due modelli di AI identici. I loro scopi, la programmazione e i percorsi operativi saranno sempre diversi. Questo crea opportunità e sfide allo stesso tempo. Grazie a un campo d'azione così ampio, le aziende possono creare strumenti di AI per quasi qualsiasi finalità, a patto che il modello sia all'altezza del compito. Le competenze di AI modeling si concentrano sulla creazione, il test e la revisione di modelli di intelligenza artificiale per soddisfare le esigenze aziendali.
Alcuni ruoli nel campo dell'AI richiedono competenze tecniche legate alla tecnologia stessa, ma esistono molte altre skill di intelligenza artificiale che anche chi lavora in ambiti non tecnici dovrebbe conoscere per sfruttare al meglio i propri strumenti. Eccone cinque:
Chiunque può usare gli strumenti AI, ma ci vogliono tempo e pratica per imparare a massimizzare e perfezionare i risultati. Familiarizzare con più strumenti ti rende una risorsa versatile, dal momento che le organizzazioni integrano sempre più l'AI nelle proprie attività. Ormai pressoché ogni strumento utilizzato in ambito aziendale ha una componente AI, dalla ricerca all'analisi dei dati, dal servizio clienti alla scrittura, fino al design e molto altro.
L'AI eccelle con i contenuti, ma spesso ha difficoltà con il contesto. Prompt chiari, concisi e non ambigui aiutano a ottenere dall'AI le risposte migliori e più accurate. Il prompt engineering è la pratica di perfezionare le query rivolte all'intelligenza artificiale per ottenere risposte migliori in tempi più brevi.
Con l'evoluzione degli standard e delle normative sull'AI, l'etica dell'AI e l'uso responsabile sono una priorità. Le aziende hanno bisogno di esperti che le aiutino a limitare il rischio di distorsioni, garantire l'accuratezza delle fonti e tutelare la privacy dei dati.
L'AI rimane un'esperienza fondamentalmente umana. Gli strumenti sono modellati sul processo decisionale umano, il che significa che l'intuizione umana è essenziale per comprendere il comportamento dell'AI. Questo richiede competenze di pensiero critico: personale in grado di esaminare le azioni dell'AI e capire perché compie determinate scelte.
Gli strumenti di AI possono contribuire ad abbattere i silos di dati e automatizzare le attività chiave. Ad esempio, gli agenti AI traggono vantaggio dalla robotic process automation (RPA), che consente la raccolta e l'analisi di dati provenienti sia da fonti cloud che da sistemi legacy. Il personale con le competenze necessarie per collegare le funzioni dell'AI è oggi molto richiesto.
Salesforce AI offre un'intelligenza artificiale affidabile ed estensibile, integrata nel tessuto della nostra Salesforce Platform. Utilizza la nostra intelligenza artificiale nei dati dei tuoi clienti per creare esperienze con un'AI personalizzabile, predittiva e generativa in grado di adattarsi in modo sicuro a tutte le tue esigenze aziendali. Integra l'AI conversazionale in qualsiasi workflow, utente, reparto e settore con Einstein.
Le competenze che aiutano le aziende a creare strategie AI sono molto richieste. Ma da dove si comincia? A seconda del tuo stile di apprendimento e delle tue preferenze, hai a disposizione diversi approcci.
La crescente adozione dell'AI continuerà ad alimentare la domanda di competenze tecniche e pratiche in tutti i settori. Dalla creazione di modelli più efficaci alla scrittura di prompt più incisivi, fino a garantire un uso etico dell'AI, le opportunità per influenzare lo sviluppo e l'applicazione dell'AI nel tuo settore sono moltissime. Inoltre, l'apprendimento in ambito AI è più accessibile che mai, grazie alla proliferazione di risorse online gratuite o a basso costo e di strumenti pratici che chiunque può provare.
È il momento giusto per imparare e migliorare le tue competenze di intelligenza artificiale. Iniziare è semplice e gratuito con Trailhead . Dopotutto, chi ha le conoscenze tecniche e pratiche per sviluppare, gestire e potenziare gli strumenti di AI sarà nella posizione migliore per guidare la prossima ondata di innovazione.
Le competenze AI aiutano chiunque a comprendere, sviluppare, applicare e interagire con gli strumenti di intelligenza artificiale. Includono una combinazione di conoscenze tecniche, come la programmazione e l'analisi dei dati, e capacità trasversali, come il pensiero critico e la comunicazione.
Inizia dalle basi. Se hai un profilo tecnico e una solida preparazione in matematica e programmazione, questo è un ottimo punto di partenza. Ma non tutte le professioni legate all'AI richiedono di saper programmare. Gli strumenti di AI di oggi sono estremamente intuitivi, e spesso il modo migliore per imparare è la pratica diretta. Sperimenta diversi strumenti per capire come funzionano. Esistono numerosi corsi gratuiti e a pagamento, ma anche forum tra colleghi, community educative e blog autorevoli che ti aiutano a restare al passo in un settore che evolve rapidamente.
Oggi, quasi ogni tipo di ruolo lavorativo richiede qualche competenza in ambito AI. Le principali competenze tecniche includono il machine learning e il deep learning, che insegnano all'AI a imparare dai dati. La capacità di applicare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è molto ricercata, perché consente alle macchine di comprendere e generare testi in linguaggio naturale. Altre competenze AI necessarie anche per i ruoli non tecnici includono il prompt engineering, la capacità di ragionare in modo critico sui contenuti e gli strumenti di AI, oltre all'etica e alla governance dell'intelligenza artificiale.
Con l'evoluzione dell'AI, le persone avranno bisogno di competenze tecniche sempre più avanzate e di una forte attenzione alla progettazione incentrata sull'essere umano. Sarà fondamentale continuare a sviluppare modelli di AI in grado di lavorare con più tipi di dati, nel rispetto dell'etica e della trasparenza. Saranno importanti anche le competenze nell'edge computing, le conoscenze interdisciplinari e la capacità di spiegare l'AI in modo chiaro.
