Supervisione della AI generativa Emergono nuovi ruoli di leadership nel software
La supervisione dell'Intelligenza Artificiale generativa nuove opportunità di leadership nel campo del software
La maggior parte dei leader del software sta già incorporando o lo farà presto l’intelligenza artificiale generativa nelle loro attività quotidiane. Entro il 2025, più della metà di tutte le descrizioni di ruoli di leadership nell’ingegneria del software richiederanno esplicitamente la supervisione dell’intelligenza artificiale generativa, secondo un’analisi di Gartner.
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L’incrocio tra Intelligenza Artificiale Generativa e Ingegneria
La crescita dell’intelligenza artificiale generativa può sfruttare un enorme potenziale per il settore dell’ingegneria. Tuttavia, può presentare sfide, poiché le aziende e gli ingegneri devono capire l’impatto dell’IA sui loro ruoli, le strategie aziendali, i dati, le soluzioni e lo sviluppo dei prodotti. Qual è la roadmap futura per introdurre l’IA generativa nel software? ENBLE esplora tutti gli aspetti.
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Questo cambiamento delle responsabilità porta un’urgenza a estendere l’ambito della leadership nel software oltre i limiti dello sviluppo e della manutenzione delle applicazioni. Secondo l’analista di Gartner Haritha Khandabattu, la gestione del team, la gestione del talento, lo sviluppo aziendale e l’applicazione dell’etica faranno parte della supervisione dell’IA generativa.
Sebbene l’IA generativa non sostituirà gli sviluppatori, “ha la capacità di automatizzare alcuni aspetti dell’ingegneria del software”, aggiunge. E sebbene “non possa replicare la creatività, il pensiero critico e le capacità di risoluzione dei problemi che gli esseri umani possiedono”, l’IA funziona come un moltiplicatore di forza che può migliorare l’efficienza.
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Anche altri esperti riconoscono l’importanza delle posizioni di leadership nell’ingegneria del software. “Il ruolo dei manager nella crescente trasformazione sociale che coinvolge l’IA non può essere sottovalutato”, affermano Nicholas Berente dell’Università di Notre Dame e Bin Gu della Boston University, scrivendo in MIS Quarterly.
“Sono i manager che prendono tutte le decisioni chiave sull’IA. Sovrintendono allo sviluppo e all’implementazione di sistemi basati sull’IA, li utilizzano nelle loro decisioni, li sfruttano per raggiungere i clienti e monitorano e adattano le decisioni, i processi e le routine che coinvolgono l’IA appropriata. I manager allocano risorse, supervisionano progetti di IA e governano le organizzazioni che stanno plasmando il futuro.”
Le sfide per i manager includono l’allineamento dell’IA con le strategie aziendali, la promozione delle interfacce uomo-IA e l’attenzione a “dati, privacy, sicurezza, etica, lavoro, diritti umani e sicurezza nazionale”, sottolineano Berente e i suoi coautori.
L’allineamento aziendale sarà un’altra importante capacità di leadership. I leader del settore suggeriscono che l’IA nelle sue forme principali, generativa e operativa, non è solo uno strumento di produttività per gli sviluppatori, ma che questa tecnologia emergente presenta anche opportunità commerciali che i leader del software devono comprendere e promuovere. “I progetti di IA non sono solo progetti tecnologici”, afferma John Roese, CTO globale di Dell Technologies.
“Quelli validi sono allineati agli obiettivi aziendali. I progetti di IA inevitabilmente interrompono le strutture organizzative e queste non sono decisioni tecniche. Ogni investimento e passaggio all’automazione fa scomparire lavori del passato e crea nuovi lavori incaricati di far funzionare quell’automazione.”
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La domanda di nuove competenze di leadership significa che i professionisti IT devono aspettarsi un’espansione dei team in cui i leader del software partecipano o guidano. “Le scoperte nell’IA hanno dato vita a un nuovo livello di competenze tecniche come specialisti di IA e ingegneri di apprendimento automatico che sviluppano e implementano algoritmi di IA e reti neurali”, afferma Bryan Madden, responsabile marketing globale dell’IA presso AMD.
“L’IA e la sua implementazione stanno evolvendo a un ritmo frenetico. I progetti di IA hanno bisogno di un approccio completo per assicurarsi che siano considerati non solo fattori pratici e tecnologici, ma anche la governance, la politica e l’etica che seguono lo stesso percorso.”
È importante anche ricordare che la leadership dell’IA probabilmente sarà un gioco di squadra. Sebbene la maggior parte degli sforzi di IA sia generalmente guidata dal CEO, dal CIO o dal responsabile dell’ingegneria, “i dipendenti di diversi dipartimenti dovrebbero collaborare insieme, creando casi d’uso interni per accelerare le capacità del prodotto per i clienti”, afferma Naveen Zutshi, CIO di Databricks.
“I team provenienti dall’area aziendale possono lavorare con gli ingegneri, quelli sotto il CIO e l’IT, per costruire grandi modelli di linguaggio interni che migliorano i processi aziendali in tutti i dipartimenti.”
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Questa richiesta di collaborazione significa che il successo dell’IA “dipenderà da partnership aperte e collaborazione tra tecnologia, affari e società”, afferma Madden di AMD.
“Poiché l’IA diventa sempre più diffusa in settori come la sanità, la finanza e l’istruzione, ci sarà la necessità di esperti di dominio che forniscano contesto e conoscenze specialistiche per gli sviluppatori di applicazioni di IA. Queste conoscenze aiuteranno la comunità tecnologica a migliorare l’applicazione dell’IA nel modo migliore per ottenere il massimo ritorno per la propria base di clienti. Emmergeranno ruoli che coinvolgeranno esperti di politiche nell’ambito dello sviluppo delle applicazioni.”
Oltre alle competenze all’interno del settore, l’ascesa dell’IA comporterà anche una crescente attenzione per l’ingegneria rapida e le capacità di apprendimento contestuale. Zutshi di Databricks afferma: “Questa è una nuova abilità per gli sviluppatori per ottimizzare gli stimoli per i grandi modelli di linguaggio e sviluppare nuove capacità per i clienti, espandendo ulteriormente l’accessibilità e le funzionalità degli strumenti di IA.”
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Un altro ambito in cui i leader del software dovranno prendere l’iniziativa è l’etica dell’IA. I leader dell’ingegneria del software “devono lavorare con, o istituire, un comitato per l’etica dell’IA al fine di creare linee guida politiche che aiutino le squadre a utilizzare in modo responsabile gli strumenti di generazione di IA per il design e lo sviluppo”, riferisce Khandabattu di Gartner nella sua analisi. I leader del software dovranno identificare e contribuire “a mitigare i rischi etici di eventuali prodotti di IA generativa sviluppati internamente o acquistati da fornitori esterni.”
Infine, il reclutamento, lo sviluppo e la gestione del talento beneficeranno anche dell’IA generativa, aggiunge Khandabattu. Le applicazioni di IA generativa possono velocizzare le attività di selezione, come l’analisi del lavoro e la trascrizione dei riepiloghi dei colloqui. Ad esempio, afferma la Khandabattu, i leader del software “possono inserire uno stimolo richiedendo parole chiave o frasi chiave relative alle competenze o all’esperienza per l’ingegneria della piattaforma”. L’IA generativa supporterà anche la gestione e lo sviluppo delle competenze. Khandabattu afferma: “Questo aiuterà i leader dell’ingegneria del software a ripensare i ruoli identificando competenze che possono essere combinate per creare nuove posizioni ed eliminare ridondanze.”
