Chi è il Conversational AI Developer e qual è il suo ruolo in azienda

Chi è il Conversational AI Developer e di cosa si occupa

In azienda, il Conversational AI Developer si occupa di implementare sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) che facilitino la comunicazione tra le macchine e gli utenti, mediante l’utilizzo di interfacce conversazionali - inclusi chatbot, assistenti virtuali, strumenti basati sull'elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e sul Machine Learning (ML)¹.

Negli ultimi anni, il ruolo si è evoluto con l’introduzione dell’AI generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models), che permettono interazioni sempre più naturali, contestuali e personalizzate.

Tra i principali compiti del Conversational AI Developer si possono identificare i seguenti:

• Progettare e sviluppare chatbot e assistenti virtuali che siano in grado di comprendere le domande degli user e rispondere a esse in modo efficace;
• Integrare le soluzioni conversazionali con le altre piattaforme aziendali esistenti, assicurando una fluida interoperabilità;
• Monitorare e ottimizzare costantemente le prestazioni dei sistemi conversazionali, implementando - se necessario - miglioramenti basati sui feedback degli user e su dati analitici;
• Addestrare, configurare e ottimizzare modelli di Machine Learning e modelli linguistici, migliorando la comprensione del linguaggio e la qualità delle risposte fornite agli utenti;
• Manutenere e aggiornare le soluzioni conversazionali, applicando aggiornamenti e patch per garantire la sicurezza e l'efficacia continua.

Formazione e competenze del Conversational AI Developer

Generalmente, il Conversational AI Developer possiede una laurea in Informatica o Ingegneria Informatica. È poi particolarmente utile frequentare corsi di specializzazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e NLP.

Tra le hard skill maggiormente richieste al Conversational AI Developer vi sono:

• Conoscenza di linguaggi quali Python, Java o JavaScript;
• Conoscenza di framework di sviluppo AI, come TensorFlow o PyTorch, per esempio;
• Conoscenza approfondita degli algoritmi di Machine Learning;
• Competenze nell’implementazione di tecniche NLP e nell’integrazione di modelli linguistici avanzati per la gestione delle interazioni conversazionali;
• Abilità nell'utilizzo e nell'integrazione di API.

Le soft skill più comuni per il Conversational AI Developer, invece, sono: 

• Doti di problem solving, utili per risolvere eventuali problemi legati all'interazione uomo-macchina;
• Abilità comunicative, al fine di comprendere le esigenze degli stakeholder e collaborare con i membri del team;
• Adattabilità e flessibilità nel gestire rapidi cambiamenti tecnologici e requisiti aziendali.

Infine, il Conversational AI Developer può avvalersi dell’utilizzo di alcuni tool tra i quali:

• Framework di sviluppo AI e piattaforme per soluzioni conversazionali (TensorFlow, PyTorch, Dialogflow e servizi cloud dedicati);
• Piattaforme di Cloud Computing (come AWS, Azure o Google Cloud);
• Strumenti di analisi e monitoraggio (Google Analytics e Kibana, per esempio).

Fonti