Perché l'Italia ha bisogno di AI Engineers specializzati nella Generative AI

L'Intelligenza Artificiale Generativa rappresenta una delle tecnologie più dirompenti del nostro tempo, con potenziali ricadute enormi sul tessuto economico e produttivo. Secondo uno studio presentato al Forum Ambrosetti, una strategia nazionale coordinata sull'AI generativa potrebbe aggiungere 312 miliardi di euro al PIL italiano nei prossimi 15 anni (+18,2%)^[1]. Parliamo di nuove opportunità in settori chiave del Made in Italy (manifatturiero, moda, design, agroalimentare), aumenti di produttività e competitività internazionale. Per cogliere questa occasione però, serve il capitale umano adeguato: l'Italia ha un disperato bisogno di AI Engineers specializzati proprio nelle tecnologie di AI generativa. Figure in grado di progettare, addestrare e implementare modelli come i Large Language Models, le reti neurali generative e le complesse architetture necessarie per portare queste soluzioni nelle imprese. Al momento, c'è un gap di competenze notevole: il 63% degli imprenditori italiani ritiene che le conoscenze legate all'AI non siano ancora sufficientemente diffuse^[2]. Vediamo perché formare e attrarre talenti in questo campo è vitale per il futuro dell'Italia e come colmare il divario.

Chi è l'AI Engineer e cosa fa nell'AI generativa

Per AI Engineer intendiamo un professionista con un mix di competenze in computer science, matematica/statistica e conoscenza dei modelli di AI avanzati. Non è solo un data scientist teorico, ma un ingegnere che sa sviluppare soluzioni pratiche di AI all'interno di sistemi software. Nel contesto dell'AI generativa, un AI Engineer deve padroneggiare:

• Le architetture di reti neurali profonde (Deep Learning) che generano contenuti: ad esempio Transformer (usati nei modelli linguistici tipo GPT), reti GAN per generare immagini, autoencoder variationali, ecc.
• Le tecniche di addestramento di questi modelli su grandi dataset e con risorse di calcolo parallelo (GPU/TPU). Addestrare un modello generativo richiede competenze su algoritmi di ottimizzazione, gestione di big data, e anche tuning di iperparametri per ottenere risultati qualitativi.
• La capacità di integrare modelli pre-addestrati (spesso open source o forniti da big tech) in applicazioni specifiche: ad esempio specializzare un modello di linguaggio generale sullo specifico dominio di un'azienda (fine-tuning), oppure utilizzare API di servizi cloud di generative AI all'interno di processi aziendali.
• Conoscenze di software engineering classico: costruire interfacce, pipeline di dati, assicurare prestazioni e scalabilità del sistema AI prodotto, oltre che la sua sicurezza e affidabilità. L'AI Engineer è quello che fa sì che l'AI funzioni ogni giorno per gli utenti finali, non solo in laboratorio.
• Nozioni di etica e governance dell'AI: specialmente con la generative AI, questioni come bias dei modelli, uso appropriato, compliance con normative (es. copyright dei dati, privacy, AI Act europeo) sono cruciali. L'AI Engineer deve saper implementare controlli (es. filtri sui risultati) e assicurare che la soluzione sia allineata a principi etici e legali.

In pratica, l'AI Engineer specializzato in Generative AI è la figura ponte tra la ricerca avanzata (spesso condotta in ambito accademico o da colossi come Google, OpenAI) e l'applicazione industriale nelle aziende. È colui che può prendere l'ultimo modello uscito e adattarlo per risolvere un problema concreto di business (che sia generare automaticamente descrizioni di prodotti, o analizzare immagini mediche, o creare chatbot evoluti multilingue per il customer service).

La situazione italiana: carenza di competenze e fuga di talenti

Purtroppo, l'Italia soffre di un ritardo notevole nella diffusione di competenze AI, e in particolare di AI Engineers:

• A livello di formazione universitaria, siamo indietro: il Paese è solo 7° in Europa per programmi di studio dedicati all'AI e addirittura 16° nell'OCSE per diffusione di competenze nel settore^[3]. Questo significa pochi laureati specializzati escono ogni anno rispetto alla domanda potenziale.
• I migliori talenti spesso emigrano: è notizia frequente di giovani ricercatori o ingegneri italiani che vanno a lavorare in Silicon Valley, a Londra, in centri d'eccellenza esteri, perché attirati da stipendi più alti e migliori prospettive di carriera. La cosiddetta fuga di cervelli. L'Italia forma (nel suo piccolo) bravi dottorandi in AI, ma poi non riesce a trattenerli.
• Le aziende italiane, specie le PMI, faticano ad assumere figure AI: non trovano abbastanza candidati con skill adeguate, e spesso non hanno la capacità di offrire pacchetti remunerativi competitivi. Il risultato è che solo le grandi multinazionali o le tech company riescono ad avere team AI strutturati, mentre tante medie imprese che potrebbero giovarne restano scoperte.
• Manca spesso la consapevolezza: molte imprese vorrebbero fare progetti di AI, ma non sanno come reperire i professionisti o valutare le competenze. Non c'è ancora un albo professionale né percorsi standardizzati. La figura dell'AI Engineer è "nuova" e i datori di lavoro tradizionali possono avere difficoltà a inquadrarla (è un informatico? un ricercatore? un ingegnere gestionale? un po' di tutto).

Questa carenza rischia di creare un collo di bottiglia: anche disponendo di capitali per investire in AI, se non trovi chi progetta e implementa le soluzioni, l'Italia resterà dipendente dall'estero per l'innovazione. Dovremo magari comprare software AI sviluppato altrove, senza sviluppare know-how interno. Ciò comporta minore flessibilità e anche rischi strategici (dipendenza tecnologica).

Perché sono fondamentali per il sistema-Italia

Colmare il gap di AI Engineers avrebbe impatti positivi:

• Adozione più rapida dell'AI: se le aziende trovano persone competenti, possono lanciare più progetti di AI generativa con successo, integrandoli nei loro processi. Questo significa aumenti di produttività e nuovi prodotti/servizi innovativi made in Italy. Ad esempio, un'azienda manifatturiera con un AI Engineer può implementare visione artificiale per il controllo qualità, migliorando standard e riducendo scarti; senza, difficilmente si avventura in quell'ambito.
• Nuove imprese e startup: la disponibilità di talenti favorisce la nascita di startup AI in Italia. Una generazione di ingegneri con queste competenze potrebbe scegliere di avviare proprie iniziative imprenditoriali, creando prodotti AI specifici per i mercati locali o settoriali. Ciò attrae anche investimenti. Oggi molte startup AI italiane nascono all'estero dove i fondatori si sono trasferiti; averli qui significherebbe ecosistema tech più vibrante.
• Attrazione di investimenti esteri: se l'Italia costruisce una reputazione di hub di competenze AI generative (un po' come avviene per esempio in Canada con Montreal, o in alcuni paesi asiatici), multinazionali potrebbero aprire centri R&D qui, portando capitali e lavoro qualificato. Nessuno investe dove non c'è il talento. Viceversa, Silicon Valley ha tanto successo anche perché lì c'è la più alta concentrazione di esperti AI. Possiamo creare poli formativi e industriali (penso alle città con buone università tecniche come Milano, Torino, Pisa, Napoli) che diventino catalizzatori.
• Modernizzazione della PA e dei servizi: non dimentichiamo che anche il settore pubblico avrebbe bisogno di AI Engineers, per automatizzare e innovare i servizi ai cittadini (pensiamo alla sanità digitale con AI diagnostica, o alla giustizia con analisi di documenti legali). Se l'Italia forma questi professionisti, li può impiegare anche per potenziare gli enti pubblici e recuperare efficienza. Questo ha un impatto sociale positivo oltre che economico.
• Sovranità tecnologica e sicurezza: avere esperti nazionali permette di controllare meglio la tecnologia. Ad esempio, per questioni di difesa o infrastrutture critiche, è preferibile avere team locali che sviluppano e gestiscono l'AI, piuttosto che delegare a entità estere. Ciò garantisce maggiore sovranità. Inoltre gli AI Engineer saranno cruciali per implementare in modo corretto normative come l'AI Act, garantendo che i sistemi siano trasparenti e affidabili secondo standard europei.

Come formare e attrarre più AI Engineers

Affrontare questo bisogno richiede uno sforzo congiunto di istituzioni, università e imprese:

• Rafforzare i percorsi formativi: aumentare i corsi di laurea e master specifici su AI e Data Science, ma con taglio pratico di ingegneria. Introdurre insegnamenti di AI generativa nei piani di studio di informatica, ingegneria elettronica, automatica, ecc. Anche ITS (istituti tecnici superiori) potrebbero creare percorsi brevi focalizzati su sviluppo AI, per formare tecnici specializzati in 2-3 anni. Servono borse di studio, dottorati industriali, ecc. per far crescere numeri e qualità.
• Collaborazione università-impresa: le aziende dovrebbero supportare (anche finanziariamente) cattedre e laboratori su AI generativa, e offrire stage e progetti agli studenti. Così i futuri AI Engineer maturano esperienza concreta e conoscenza dei problemi industriali, non solo teoria. Ad esempio, un'azienda moda potrebbe sponsorizzare progetti su AI generativa per design tessuti con un politecnico.
• Incentivi per trattenere talenti: occorre rendere attrattivo per i giovani restare o tornare in Italia. Ciò può significare incentivi fiscali per chi rientra dall'estero (già esistono per i "cervelli in fuga"), salari competitivi almeno in parte (le aziende devono capire che su queste figure vale la pena investire), e ambiente di lavoro stimolante. Creare centri di ricerca nazionali di prestigio può aiutare. Ad esempio, l'idea di un "Istituto Italiano per la AI Generativa" che faccia ricerca applicata e catalizzi talenti.
• Formazione continua per professionisti: non dimentichiamo chi è già nel mondo del lavoro. Potrebbe essere utile riqualificare sviluppatori software, analisti o ingegneri di altro tipo fornendo loro corsi intensivi su AI. In questo modo si amplia il bacino di AI Engineer sfruttando risorse umane già formate in discipline contigue. Ci sono online bootcamp e certificazioni AI di big tech (Google, Microsoft) che si potrebbero diffondere con partnership locali.
• Community e divulgazione: supportare community di sviluppatori e data scientist (meetup, hackathon, concorsi). Più persone "smanettano" con AI generativa per passione, più possibilità emergono che diventino poi professionisti nel campo. Anche a livello di scuole superiori: introduzione di elementi di coding e AI per incuriosire i ragazzi e portarli poi a scegliere carriere in quell'ambito.

L'Italia ha già eccellenze su cui costruire: centri di ricerca come il CNR, alcune università (il Politecnico di Milano ad esempio è molto attivo in AI), e aziende innovative. Ma serve massa critica. In conclusione, per non perdere il treno della prossima rivoluzione industriale guidata dall'AI generativa, l'Italia deve investire sulle competenze interne. Gli AI Engineers sono i nuovi ingegneri elettrici o meccanici del XXI secolo: quelli che progetteranno le "macchine intelligenti" che affiancheranno ogni attività umana. Il Paese che avrà più di questi "artigiani dell'AI" potrà plasmare il proprio destino tecnologico, anziché subirlo. È una sfida di lungimiranza: formare oggi migliaia di giovani e professionisti in AI generativa per raccogliere domani i frutti di un'Italia più innovativa, efficiente e competitiva a livello globale.