Profilo professionale

ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale

Istantanea

L'ingegnere dell’intelligenza artificiale/l'ingegnera dell'intelligenza artificiale è una figura chiave nella progettazione e implementazione di soluzioni innovative che simulano l'intelligenza umana. Questo ruolo strategico richiede una profonda comprensione dell'informatica e dell'ingegneria per risolvere problemi complessi e guidare il futuro dell'automazione e dell'analisi dei dati.

Riepilogo

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.

Responsabilità chiave:
  • • 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.
37%
Resilienza Punteggio · 2026 (Più alto è, meglio è)
Laurea triennale 54% Esposizione all'IA
Inizia valutazione DNA carriera
Labour market

Dove questa professione è richiesta

Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.

Carenza segnalataEccedenza segnalataEntrambe segnalateSegnalato in un altro annoNon coperto da questa fonte

Colore più intenso: segnalato allo stesso modo per più anni consecutivi.

I dati riguardano Specialisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione — 75 professioni, compresa questa.

10 su 14 in carenza2025Tutti e 30 in crescita3.7Mposti entro il 2035

In carenza: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus 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.

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ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificialepotrebbe andarti bene?

Rispondi a tre domande veloci. Questa non è una valutazione completa: è un teaser per aiutarti a decidere se confrontare il tuo profilo.

Progresso0/3

Ti piacciono le attività che richiedonoPensiero analitico?

Ti piacciono le attività che richiedonoCooperazione?

Ti piacciono le attività che richiedonoRisultato?

NexFuture™

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.

Gioca al futuro

Come potrebbe cambiareingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificialecon 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.

Si stima una trasformazione significativa a livello di attività in 12 anni (circa il 2038) nello scenario „Previsto“ selezionato.
~35%
Resilienza
Rischio dell'automazione
EXP~60%
Bordo umano
MOAT~35%

Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.

2026
2033
2043
Velocità di adozione dell'IA:

Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo

Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.

Di proprietà umana 37% Di proprietà umana
Ciò che dipende ancora dalle persone
  • definire i requisiti tecnici
Il vantaggio umano Per stare al passo in questo ruolo, concentrati su architettura dell’informazione e classificazione delle informazioni. Queste abilità incentrate sull'uomo sono le più difficili da replicare per l'IA nei prossimi 20 anni.
Assistere 29% Assistere
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
  • analizzare i megadati
  • analizzare i requisiti aziendali
  • usare le tecnologie digitali in modo creativo
Automatizzare 54% Automatizzare
Attività più esposte all'automazione
  • utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati
  • creare gli insiemi di dati
Analisi dettagliata

Segni vitali e vettori di IA

Vettori di esposizione AI

0-100%
IA/Apprendimento automatico 29%

Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva

IA generativa 5%

Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Software cognitivo 4%

Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi

Automazione robotica e fisica 0%

Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori

Dettagli tecnici
Metodologia: NexFuture v3.0 Fonti: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aggiornato: ago 2026

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.

Un giorno nella vita

Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo

Tecnologia digitale

Giorno nella vita

Una giornata tipo daingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale

09
09:00 · Mattina
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.
10
10:30 · Metà mattina
analizzare i megadati
Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.
12
12:00 · Mezzogiorno
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.
14
14:00 · Pomeriggio
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.
15
15:30 · Nel tardo pomeriggio
creare rappresentazioni visive di dati
Creare rappresentazioni visive di dati quali grafici o diagrammi per una comprensione più agevole.
17
17:00 · Conclusione
definire i requisiti tecnici
Specificare le caratteristiche tecniche dei beni, dei materiali, dei metodi, dei processi, dei servizi, dei sistemi, dei software e delle funzionalità, individuando le necessità specifiche da soddisfare in base alle esigenze del cliente e rispondendovi.

L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.

Software e tecnologie & Aree di conoscenza
Software e tecnologie
3D graphics softwareAdaAdvanced numerical softwareAlgorithmic softwareAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareApache AirflowApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache PigApache Solr
Aree di conoscenza
  • 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.

Competenze essenziali
utilizzare strumenti digitali per la collaborazione e la produttività
  • 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.

gestire, raccogliere e archiviare dati digitali
  • 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.

progettare sistemi e prodotti
  • 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 e valutare informazioni e dati
  • analizzare i megadati

    Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.

creare modelli e rappresentazioni artistiche
  • sviluppare le idee creative

    Sviluppare nuovi concetti artistici e idee creative.

gestire informazioni
  • 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.

analizzare operazioni commerciali
  • 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.

programmare sistemi per computer
  • 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.

DNA delle competenze

DNA delle competenze

Tratti di personalità lavorativa e valori che definiscono questo ruolo

Caratteristiche chiave di cui hai bisogno
Pensiero analitico Cooperazione Riconoscimento Indipendenza Risultato/Sforzo Raggiungimento Innovazione Integrità Adattabilità/Flessibilità Affidabilità Varietà Tolleranza allo stress Leadership Preoccupazione per gli altri Orientamento sociale Autocontrollo
Ricompense chiave che puoi aspettarti
RisultatoCondizioni di …RiconoscimentoRelazioniSupportoIndipendenza
Progressione di carriera

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.

Panorama della carriera

Dove si adattaingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale?

Questo ruolo
ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale Questo ruolo
Percorsi di crescita

Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.

Domande comuni

Domande frequenti

Quali competenze specifiche sono richieste per un ruolo di leadership nell'intelligenza artificiale?
Oltre a una solida base in informatica, ingegneria e matematica, sono richieste competenze avanzate in machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale e sistemi basati sulla conoscenza. La capacità di guidare team, comunicare efficacemente e risolvere problemi complessi è fondamentale.
Come si applicano le ontologie e le basi di conoscenza nei sistemi di intelligenza artificiale?
Le ontologie e le basi di conoscenza forniscono una rappresentazione strutturata della conoscenza, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di ragionare, apprendere e prendere decisioni in modo più efficace. Vengono utilizzate per integrare informazioni provenienti da diverse fonti e per migliorare la comprensione del contesto.
Qual è l'importanza della ricerca e sviluppo in questo ruolo?
L'intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione. La ricerca e lo sviluppo continuo sono essenziali per rimanere all'avanguardia, esplorare nuove applicazioni e migliorare le prestazioni dei sistemi esistenti. Questo ruolo richiede un impegno costante nell'apprendimento e nell'innovazione.
Ingegnere Dell’intelligenza Artificiale/Ingegnera Dell'intelligenza Artificiale — c’è carenza in Europa?
Sì. Nell’edizione ELA/EURES 2025 è stata segnalata carenza in 10 dei 14 paesi europei che hanno valutato questo gruppo professionale: Austria, Belgio, Bulgaria, Cipro e altri 6. Austria la segnala da 3 anni consecutivi. Queste valutazioni sono pubblicate per gruppo professionale e non per singola qualifica.
Ingegnere Dell’intelligenza Artificiale/Ingegnera Dell'intelligenza Artificiale — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
140.910 dollari l’anno come mediana, al 2025-05. Le mediane dei singoli Stati vanno da 82.590 a 206.220 dollari. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. Il dato riguarda gli Stati Uniti e non è una proiezione per l’Europa.