AI Solutions Architect: di cosa si occupa principalmente

23.11.2021
AI Solutions Architect: di cosa si occupa principalmente

AI Solutions Architect: ruolo e principali responsabilità

L’AI Solutions Architect è una figura professionale trasversale nella quale si possono ritrovare competenze multidisciplinari. Tali competenze e conoscenze sono utili all’AI Solutions Architect al fine di sviluppare soluzioni, basate sull’Intelligenza Artificiale, che possono migliorare i processi di business, i sistemi aziendali e, in generale, il workflow1.

In particolare, l'AI Solutions Architect è responsabile a livello organizzativo della definizione, della progettazione e in parte anche della realizzazione di soluzioni tecnologiche che sfruttano l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) e che favoriscono la produttività.

Tra le responsabilità dell’AI Solutions Architect ricordiamo:

  • L’analisi dei requisiti e delle specifiche funzionali delle soluzioni da implementare e la loro traduzione in requisiti di sistema completi e fattibili;
  • La valutazione delle esigenze aziendali e lo sviluppo di una strategia coerente con gli obiettivi aziendali;
  • Lo studio di fattibilità e l’analisi dei rischi;
  • L’integrazione e la programmazione di sistemi di AI che risolvano specifici problemi aziendali;
  • Il continuo controllo di questi sistemi, al fine di identificare criticità e margini di miglioramento;
  • L’aggiornamento costante degli stakeholder in merito ai progressi del proprio lavoro.

Per svolgere al meglio le proprie mansioni, l’AI Solutions Architect può porsi le seguenti domande:

  • Come posso utilizzare l’Intelligenza Artificiale al fine di risolvere un preciso problema aziendale?
  • Quale framework o piattaforma risulta più adatta a risolvere tale problema?
  • Come apparirà l’applicazione finale? Da quali moduli sarà composta? Come interagiranno tra loro questi moduli?
  • Quali potranno essere le evoluzioni future?

 

Formazione, competenze e conoscenze di un AI Solutions Architect

Solitamente, un AI Solutions Architect possiede una laurea in discipline STEM (Informatica o Ingegneria informatica ne sono un classico esempio).
A completamento del percorso accademico, è possibile frequentare un master in AI. Può altresì essere utile ottenere certificazioni che attestino competenze in ambiti specifici (Data Science, per esempio).

L'AI Solutions Architect possiede numerose competenze, tra le quali si possono trovare le seguenti:

  • Machine Learning (ML). Il Machine Learning riguarda la creazione di algoritmi in grado di “apprendere” attraverso l’esperienza, per migliorare le prestazioni future;
  • Programmazione di applicazioni che sfruttano l’AI. Gli AI Solutions Architect sono chiamati principalmente a creare nuove applicazioni che utilizzano gli algoritmi di Intelligenza Artificiale. Sono necessarie dunque conoscenze avanzate di programmazione (tra i linguaggi più utilizzati vi è Phyton) e conoscenze di base delle Application Programming Interfaces (API) pertinenti;
  • Programmazione neurolinguistica (PNL). Un metodo di comunicazione che ha come obiettivo il dialogo tra esseri umani e macchine, attraverso la trasformazione di dati non strutturati (come testo e parlato) in dati strutturati (come database relazionali);
  • AI Integration. In ambito aziendale, l’AI Solutions Architect si occupa anche dell'integrazione tra AI e infrastruttura informatica complessiva. Esempi di integrazione sono le applicazioni chatbot.

Può essere utile avere delle conoscenze relative alle funzionalità di:

  • Applicazioni su Cloud Azure (tra cui Azure App Services, Azure Functions e Azure Blob Storage);
  • Soluzioni chatbot con Microsoft Cognitive Services e/o Bot Framework, per esempio;
  • Database NoSQL (Mongo, Dymano, Cassandra....).

L'AI Solutions Architect spesso può lavorare all’interno di un team, pertanto può risultare utile possedere le seguenti soft skill2:

  • Buone doti comunicative;
  • Capacità di ascolto;
  • Curiosità;
  • Flessibilità;
  • Adattabilità;
  • Ottime capacità organizzative;
  • Spirito collaborativo;
  • Pensiero analitico
 

Fonti

1. Così si formano 12 solution architect, avvenire.it
2. Perché il solution architect non è (solo) un presale, aruba.it

Benvenuto.