Ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale
Istantanea
Gli ingegneri dell’intelligenza artificiale applicano metodi di intelligenza artificiale nell’ingegneria, nella robotica e nell’informatica per progettare programmi che simulano l’intelligenza, compresi i modelli di pensiero, i sistemi cognitivi e i sistemi basati sulla conoscenza, la risoluzione dei problemi e il processo decisionale. Integrano inoltre conoscenze strutturate nei sistemi informatici (ontologie, basi di conoscenze) al fine di risolvere problemi complessi che normalmente richiedono un alto livello di competenze umane o metodi di intelligenza artificiale.
In qualità di ingegnere/ingegnera dell'intelligenza artificiale di livello 5 (Leadership & Strategy), sarai responsabile della progettazione, dello sviluppo e dell'integrazione di sistemi di intelligenza artificiale all'interno di progetti complessi. Il tuo lavoro coinvolgerà l'applicazione di tecniche avanzate di machine learning, deep learning e sistemi basati sulla conoscenza per creare soluzioni che automatizzano processi, migliorano il processo decisionale e risolvono sfide aziendali significative. Sarai anche coinvolto nella ricerca e nello sviluppo di nuove metodologie e algoritmi di intelligenza artificiale, valutando la loro applicabilità e implementazione.
- • Progettare e sviluppare modelli di intelligenza artificiale per applicazioni specifiche, integrando conoscenze strutturate attraverso ontologie e basi di conoscenza.
- • Guidare e coordinare team di ingegneri e sviluppatori nell'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale, assicurando la conformità agli standard di qualità e sicurezza.
- • Valutare e selezionare le tecnologie e gli strumenti di intelligenza artificiale più appropriati per risolvere problemi complessi.
Dove questa professione è richiesta
Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.
I dati riguardano Specialisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione — 75 professioni, compresa questa.
In carenza: Austria, Belgio, Bulgaria, Cechia e altri 6.
Carenza più duratura: Austria, 3 anni.
Seleziona un territorio sulla mappa per vederne i dati.
Informazioni sulla fonte›
Fonte: ELA/EURES, carenze ed eccedenze di manodopera. I dati sono pubblicati a livello di gruppo professionale e riguardano l’Europa. Le edizioni differiscono per struttura dell’allegato e per i paesi coperti, quindi una variazione tra un anno e l’altro non significa sempre che il mercato del lavoro sia cambiato. I paesi in grigio non sono stati segnalati, il che non equivale a un mercato in equilibrio.
Che cosa significano queste parole
I quattro aspetti riportati in questa sezione
- Domanda segnalata
- La voce Domanda segnalata indica se i datori di lavoro segnalano di aver bisogno di persone per questo lavoro — una valutazione pubblicata da un organismo nazionale o dell’UE, non un conteggio.
- In che direzione va
- La voce In che direzione va indica in quale direzione dovrebbe evolvere l’occupazione in questo lavoro nei prossimi anni, secondo una proiezione ufficiale.
- Posti disponibili
- La voce Posti disponibili indica approssimativamente quanti posti si rendono disponibili, sia per la crescita sia perché alcune persone lasciano questo lavoro.
- Retribuzione tipica
- La voce Retribuzione tipica indica quanto guadagnano di solito le persone che svolgono questo lavoro, nei luoghi per i quali la fonte pubblica il dato. Se è vuota, non significa che il lavoro non sia retribuito: significa che nessuno pubblica questo dato per quella località.
Una misura viene omessa quando nessuno pubblica il dato per quella località, invece di essere mostrata come zero.
Come si orienta il mercato per te
- A tuo favore
- Più posti che candidati: i datori di lavoro se li contendono.
- In equilibrio
- Posti e candidati si equivalgono all’incirca.
- Competitivo
- Più candidati che posti: aspettati concorrenza.
- Dati contrastanti
- Le fonti non concordano, oppure lo stesso gruppo professionale è carente in una zona e in eccesso in un’altra.
Ogni fonte riconduce i risultati a una di queste quattro categorie, così c’è un unico vocabolario da imparare. Ciò che cambia sono le prove alla base, riportate sotto ogni giudizio: un rapporto misurato tra posti disponibili e persone in cerca di lavoro, oppure una valutazione pubblicata da un organismo nazionale.
Come si confronta questo lavoro con gli altri lavori nello stesso paese
- Forte
- Tra le più forti in that country
- Buona
- Più forte della maggior parte delle professioni in that country
- Contrastata
- Nella media per that country
- Debole
- Più debole della maggior parte delle professioni in that country
Questa è una posizione all’interno di un solo paese, non un punteggio da confrontare oltre i confini: i registri alla base dei dati di due paesi contano persone diverse, quindi lo stesso numero ha significati diversi in ciascuno di essi. È anche per questo che un lavoro può essere tra i più forti in un paese e risultare comunque Competitivo: è in testa in un mercato che nel complesso è affollato.
Da dove provengono questi dati
Ogni dato è pubblicato da un istituto nazionale di statistica, da un servizio pubblico per l’impiego o da un organismo dell’UE, e ogni scheda indica la fonte e il periodo a cui si riferisce. In alcuni luoghi i dati vengono rilevati ogni mese, in altri vengono valutati una o due volte l’anno, quindi due luoghi sulla stessa mappa possono descrivere momenti diversi: la data è sempre indicata.
Niente di tutto questo prevede le possibilità di una singola persona. Descrive un mercato.
Domanda segnalata · Retribuzione tipica · In che direzione va (Italia, Svizzera, Germania, Francia, Austria, Spagna)
| Domanda segnalata | Retribuzione tipica | In che direzione va | |
|---|---|---|---|
| Italia | Non segnalato | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Svizzera | Carenza segnalata ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Germania | Carenza segnalata ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | Non segnalato | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austria | Carenza segnalata ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Spagna | Non segnalato | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.
Fornisce orientamento professionale a studenti, clienti o dipendenti? Utilizzi questi dati sull'occupazione nella Sua organizzazione.
Prospettive future per ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale
The outlook for ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Come vengono calcolati questi punteggi?
L'Indice di Resilienza (0–100) stima quanto sia strutturalmente protetta questa occupazione dall'automazione e dalle disruption dell'IA, basandosi sull'analisi a livello di compiti. Punteggi più alti significano più attività che richiedono giudizio umano. L'Esposizione all'IA mostra la percentuale stimata di ore di lavoro che le capacità IA attuali potrebbero influenzare. Questi sono indicatori strutturali derivati dal modello, non previsioni sulla sicurezza lavorativa individuale.
Come potrebbe cambiare ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale con la crescita dell'adozione dell'IA?
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Stima basata su modelli. Usatelo come segnale di pianificazione, non come garanzia.
Confronta questo con il tuo profilo
Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo
Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.
Ciò che dipende ancora dalle persone
- definire i requisiti tecnici
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
- analizzare i megadati
- analizzare i requisiti aziendali
- usare le tecnologie digitali in modo creativo
Attività più esposte all'automazione
- utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati
- creare gli insiemi di dati
Segni vitali e vettori di IA
Vettori di esposizione AI
0-100%Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva
Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni
Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi
Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori
Dettagli tecnici
NexFuture v3.0 stima l'esposizione all'automazione direttamente dai gruppi di competenze essenziali ESCO, ponderata per massa di competenze e calibrata su ancore di esperti. I punteggi sono stime probabilistiche, non garanzie. Consulta il White Paper sulla metodologia NexFuture per tutti i dettagli.
Misura l'esposizione all'automazione. Non misura la retribuzione, la domanda né quanti posti di lavoro esistono vicino a te.
Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo
Tecnologia digitale
Una giornata tipo da ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale
09 09:00 · Mattina applicare la teoria dei sistemi TIC
10 10:30 · Metà mattina analizzare i megadati
12 12:00 · Mezzogiorno analizzare i requisiti aziendali
14 14:00 · Pomeriggio creare gli insiemi di dati
15 15:30 · Nel tardo pomeriggio creare rappresentazioni visive di dati
17 17:00 · Conclusione definire i requisiti tecnici
L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.
Cosa ti serve per svolgere questo lavoro
Le competenze, le conoscenze e gli strumenti richiesti da questo ruolo — e i tratti e i vantaggi che ne derivano.
-
usare le tecnologie digitali in modo creativo
Utilizzare strumenti e tecnologie digitali per creare conoscenze e innovare processi e prodotti. Impegnarsi individualmente e collettivamente nell’elaborazione cognitiva per comprendere e risolvere i problemi concettuali e le situazioni problematiche negli ambienti digitali.
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utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati
Raccogliere, elaborare e analizzare dati e informazioni pertinenti, conservare e aggiornare correttamente i dati e rappresentare le cifre e i dati utilizzando grafici e diagrammi statistici.
-
pianificare processi
Individuare i requisiti in materia di flusso di lavoro e di risorse per un determinato processo, utilizzando una serie di strumenti quali software di simulazione di processo, diagrammi di flusso e modelli di scala.
-
analizzare i megadati
Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.
-
sviluppare le idee creative
Sviluppare nuovi concetti artistici e idee creative.
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creare gli insiemi di dati
Generare una raccolta di insiemi di dati nuovi o esistenti costituiti da elementi separati, ma che possono essere manipolati come un’unica unità.
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analizzare i requisiti aziendali
Studiare le esigenze e le aspettative dei clienti per un prodotto o un servizio al fine di individuare e risolvere le incoerenze e i possibili disaccordi tra le parti interessate.
-
sviluppare software statistici
Partecipare alle varie fasi di sviluppo dei programmi informatici di analisi econometrica e statistica, quali la ricerca, lo sviluppo di nuovi prodotti, la creazione di prototipi e la manutenzione.
-
creare rappresentazioni visive di dati
Creare rappresentazioni visive di dati quali grafici o diagrammi per una comprensione più agevole.
-
applicare la teoria dei sistemi TIC
Applicare i principi della teoria dei sistemi TIC al fine di spiegare e documentare le caratteristiche del sistema che possono essere applicate universalmente ad altri sistemi.
architettura dell’informazione
I metodi con cui le informazioni vengono generate, strutturate, conservate, gestite, collegate, scambiate e utilizzate.
classificazione delle informazioni
Il processo di classificazione delle informazioni in categorie indicando le relazioni tra i dati per determinati scopi chiaramente definiti.
dati non strutturati
Le informazioni che non sono organizzate in modo predefinito o che non hanno un modello di dati predefinito, che sono difficili da comprendere e per cui è difficile trovare modelli senza utilizzare tecniche come l’estrazione di dati.
elaborazione di modelli di processi aziendali
Gli strumenti, i metodi e le notazioni, quali Business Process Model and Notation (BPMN) e Business Process Execution Language (BPEL), utilizzati per descrivere e analizzare le caratteristiche di un processo aziendale e modellare il suo ulteriore sviluppo.
estrazione di dati
I metodi di intelligenza artificiale, di apprendimento automatico, le statistiche e le banche dati utilizzati per estrarre contenuti da un insieme di dati.
estrazione di informazioni
Le tecniche e i metodi utilizzati per ottenere ed estrarre informazioni da documenti e fonti digitali non strutturati o semistrutturati.
linguaggio di interrogazione resource description framework
I linguaggi di interrogazione, come SPARQL, usati per recuperare e manipolare dati memorizzati in formato Resource Description Framework (RDF).
modelli di dati
Le tecniche e i sistemi esistenti utilizzati per strutturare gli elementi di dati e mostrare le relazioni tra loro, e i metodi per interpretare le strutture e le relazioni dei dati.
principi di intelligenza artificiale
Le teorie dell’intelligenza artificiale, i principi applicati, le architetture e i sistemi, quali gli agenti intelligenti, i sistemi multi-agente, i sistemi esperti, i sistemi basati su regole, le reti neurali, le ontologie e le teorie cognitive.
Python (programmazione informatica)
Le tecniche e i principi dello sviluppo di software, quali analisi, algoritmi, codifica, collaudo e compilazione dei paradigmi di programmazione con Python.
struttura dell’informazione
Il tipo di infrastruttura che definisce il formato dei dati (semistrutturati, non strutturati e strutturati).
tecniche di rappresentazione visiva
Le tecniche di rappresentazione visiva e di interazione, quali istogrammi, diagrammi a dispersione, diagrammi di superficie, mappe ad albero e diagrammi a coordinate parallele, che possono essere utilizzate per presentare dati astratti numerici e non numerici, al fine di rafforzare la comprensione umana di tali informazioni.
Ingegnere dell’intelligenza artificiale: come qualificarsi e dove studiare
Cosa serve in genere per qualificarsi: livello di istruzione, dove è una professione regolamentata e dove studiare.
Laurea triennale
3474 percorsi di studio in 31 paesi insegnano le competenze fondamentali di questo lavoro. Inoltre 856 brevi corsi, ciascuno dei quali sviluppa una singola competenza.
Alcuni esempi, con insegnamento nella lingua di questa pagina:
Scienze matematiche per l’intelligenza artificiale
Università degli studi di Roma La Sapienza · Italia
Intelligenza Artificiale, Data Science e Big Data
Università degli studi di Ferrara · Italia
Intelligenza Artificiale, impresa e società
Libera Università di Lingue e Comunicazione (IULM) · Italia
Questi sono 3 su 4330.
Fonti
- 1. Source: Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR), Ufficio di Statistica, Offerta formativa (degree courses), Italian Open Data License v2.0 (IODL 2.0). Academic year 2025/26. Data as at 01/09/2026. Re-presented by NexPath; not an official MUR publication.
Percorsi de crescita e ruoli simili
Esplora i tipici percorsi di carriera, le competenze adiacenti e i ruoli simili per pianificare la tua prossima transizione.
Dove si adatta ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale?
Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.
Per le organizzazioni
I dati di questa pagina, al servizio dei Suoi studenti, clienti e dipendenti.
Domande frequenti
Quali competenze specifiche sono richieste per un ruolo di leadership nell'intelligenza artificiale?
Come si applicano le ontologie e le basi di conoscenza nei sistemi di intelligenza artificiale?
Qual è l'importanza della ricerca e sviluppo in questo ruolo?
Ingegnere Dell’intelligenza Artificiale/Ingegnera Dell'intelligenza Artificiale — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
Fonti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati aggiornati il 19 ottobre 2026 Informazioni sui nostri dati