Chi è un AI consultant e perché è sempre più richiesto

L’AI consultant, o consulente di intelligenza artificiale, è un professionista che aiuta le aziende a identificare le opportunità legate all’IA e a implementare soluzioni tecnologiche capaci di generare valore. Non è solo un tecnico, ma un ponte tra esigenze di business e possibilità offerte dall’intelligenza artificiale.

Negli ultimi anni, l’esplosione di dati, la diffusione di algoritmi avanzati e il progresso della potenza computazionale hanno reso l’intelligenza artificiale un’opzione accessibile e strategica per moltissime imprese. Tuttavia, mancano spesso competenze interne per valutarne concretamente i benefici o per evitare errori costosi. È qui che entra in gioco l’AI consultant.^[1][2][3]

Competenze chiave di un AI consultant

Per svolgere con efficacia questo ruolo, servono competenze tecniche solide e soft skill ben sviluppate.

Competenze tecniche fondamentali

• Machine Learning e Deep Learning: conoscenza dei principali algoritmi e tecniche. Di seguito, alcuni esempi.
  • Regressione: una tecnica statistica e di machine learning utilizzata per modellare e analizzare la relazione tra una variabile dipendente, o target, e una o più variabili indipendenti, o predittori. L’obiettivo principale è prevedere un valore numerico continuo sulla base di altre variabili note.
  • Classificazione: una tecnica di machine learning utilizzata per assegnare una classe o categoria a un dato in base alle sue caratteristiche. In altre parole, si tratta di un tipo di problema dove l’obiettivo è prevedere l’etichetta (per esempio, “spam” o “non spam”) per un elemento, in base a un insieme di dati precedenti già etichettati.
  • Reti neurali: modelli di machine learning ispirati al funzionamento del cervello umano. Sono composte da neuroni artificiali (unità di calcolo) organizzati in livelli: un livello di input (dove i dati vengono immessi), uno o più livelli nascosti (dove avviene l’elaborazione) e un livello di output (dove si ottengono i risultati). Ogni neurone è connesso agli altri tramite pesi che determinano l’importanza dei segnali in ingresso.
  • Clustering: una tecnica di machine learning non supervisionato che consiste nel raggruppare un insieme di dati in cluster o gruppi omogenei, dove gli elementi all’interno di ogni gruppo sono simili tra loro e diversi da quelli degli altri gruppi. L’obiettivo è trovare strutture o pattern nei dati senza avere etichette predefinite.
    
    
• Natural Language Processing (NLP): capacità di lavorare su diversi contesti come gli esempi che seguono.
  • Chatbot: programmi informatici progettati per simulare conversazioni umane, sono utilizzati in vari settori, come assistenza clienti, e-commerce e supporto tecnico per automatizzare risposte e migliorare l’esperienza dell’utente.
  • Analisi del sentiment: utilizzata per determinare l’emozione o l’opinione espressa in un testo, con l’obiettivo di identificare se il sentiment è positivo, negativo o neutro, analizzando parole, frasi e contesti.
  • Sintesi automatica: consente di creare un riassunto breve e significativo di un testo lungo, mantenendo i concetti principali, con l’obiettivo di ridurre la lunghezza del contenuto preservando le informazioni essenziali.
    
    
• Data Engineering: abilità nella gestione dei dati. Vediamo alcuni esempi.
  • ETL (Extract, Transform, Load): processo utilizzato per gestire e integrare i dati da diverse fonti in un sistema centrale.
    Extract (Estrazione): consiste nel prelevare i dati da fonti diverse.
    Transform (Trasformazione): i dati estratti vengono puliti, normalizzati e trasformati in un formato adatto all’analisi o alla memorizzazione, applicando regole o logiche specifiche.
    Load (Caricamento): i dati trasformati vengono caricati in un sistema di destinazione, come un database o un data warehouse (un sistema di archiviazione centralizzato), pronti per essere analizzati.
  • Data pipeline: un insieme di processi automatizzati che permettono di raccogliere, elaborare e trasferire i dati da una o più fonti a un sistema di destinazione, come un data warehouse o un database.
  • Database relazionali: sistemi di gestione dei dati che organizzano le informazioni in tabelle strutturate, collegate tra loro tramite relazioni. Ogni tabella è composta da righe (record) e colonne (attributi), e le relazioni tra le tabelle vengono stabilite utilizzando chiavi primarie e chiavi esterne.
  • Database non relazionali: sistemi di gestione dei dati che non utilizzano tabelle strutturate come i database relazionali, ma memorizzano i dati in vari formati, come documenti, chiave-valore, colonne o grafi, e sono progettati per gestire grandi volumi di dati non strutturati o semi-strutturati.
    
    
• Cloud computing & MLOps: il cloud computing è un modello di erogazione dei servizi informatici che consente di accedere a risorse come archiviazione, potenza di calcolo, software e database tramite internet, invece che attraverso infrastrutture fisiche locali. In altre parole, permette di usare e gestire applicazioni e dati senza dover possedere o gestire direttamente i server.
  MLOps (Machine Learning Operations) è un insieme di pratiche che combinano il machine learning con i principi del DevOps (Development, sviluppo + Operations, operazioni) per automatizzare e migliorare il ciclo di vita dei modelli di intelligenza artificiale.
  Per lavorare in questi ambiti, è necessario avere familiarità con strumenti come AWS (Amazon Web Services), Azure, GCP, Docker e Kubernetes.
  
  

Competenze trasversali

• Problem solving: capacità di scomporre problemi complessi in soluzioni praticabili.
• Comunicazione: saper spiegare concetti tecnici a interlocutori non tecnici.
• Project management: gestire team, scadenze e obiettivi di progetto.

AI consultant vs altri profili AI

Una domanda frequente è: qual è la differenza tra un AI consultant e un data scientist o un ML engineer?

L’AI consultant, come dicevamo, ha una visione più strategica e trasversale: comprende il business, identifica problemi risolvibili con l’IA e coordina il lavoro di data scientist, sviluppatori e stakeholder.

Il data scientist, invece, analizza grandi quantità di dati per trarne insight e costruire modelli predittivi.
Infine, il machine learning engineer sviluppa e ottimizza gli algoritmi curandone l’implementazione tecnica.
In breve, mentre gli altri profili lavorano più sulla realizzazione, l’AI consultant si occupa di individuare l’opportunità e orchestrare la soluzione.

Dove opera un AI consultant: ambiti di applicazione

L’intelligenza artificiale è pervasiva e la consulenza in questo ambito può essere applicata in numerosi settori.

• HR: automatizzazione del recruiting, analisi predittiva del turnover, chatbot per la selezione.
• Finance: rilevamento di frodi, scoring del credito, algoritmi di trading.
• Marketing: personalizzazione dell’offerta, targeting predittivo, analisi del sentiment.
• Produzione: manutenzione predittiva, ottimizzazione delle linee produttive, visione artificiale.
• Servizi professionali: assistenti virtuali, sintesi di documenti legali, strumenti di consulenza automatizzata.

Come supporta le aziende

L’AI consultant affianca le aziende in ogni fase del processo.

1. Analisi dei bisogni: identifica le sfide di business in cui l’IA può fare la differenza.
2. Valutazione delle soluzioni: analizza strumenti disponibili e fattibilità tecnica.
3. Implementazione: collabora con il team tecnico per sviluppare la soluzione.
4. Formazione: aiuta i team interni a comprendere e usare i nuovi strumenti.
5. Monitoraggio e miglioramento: supervisiona i risultati e propone ottimizzazioni continue.

Formazione e certificazioni

Per diventare AI consultant non esiste un percorso unico, ma alcune tappe sono comuni.

• Laurea in discipline STEM (informatica, matematica, ingegneria) o in ambito economico con forte specializzazione tecnica.
• Master in AI, Data Science o Business Analytics.
• Certificazioni tecniche:
  • TensorFlow Developer Certificate
  • AWS Certified Machine Learning – Specialty
  • Google Cloud Professional Data Engineer
  • IBM AI Engineering Professional Certificate
    
    

Inoltre, è utile acquisire competenze di design thinking, business strategy e change management.

Trend attuali e futuri nella consulenza AI

Il mondo della consulenza IA evolve rapidamente. Vediamo alcuni dei trend più attuali.

• Automazione intelligente dei processi (IPA, da Intelligent Process Automation): l’unione di RPA (Robotic Process Automation) e AI per automatizzare processi complessi.
• Generative AI: strumenti come ChatGPT e DALL·E aprono nuovi scenari nella creazione di contenuti, codici e prototipi.
• Modelli predittivi avanzati: sempre più usati per anticipare esigenze, consumi e comportamenti.
• AI ethics e trasparenza: crescente attenzione verso l’equità, la privacy e la spiegabilità degli algoritmi.

Essere aggiornati su questi sviluppi è essenziale per restare competitivi.

Quanto guadagna un AI consultant

Possiamo stimare che il compenso di un AI consultant possa stare tra i 50.000 e gli 80.000 euro lordi all’anno, ma varia in base a diversi fattori, oltre alla seniority.^[4]

• Settore: finanza e tecnologia pagano di più rispetto al settore pubblico o all’education.
• Tipologia di progetto: più è strategico e ad alto impatto, maggiore è il compenso.
• Localizzazione geografica: Milano, Londra o Zurigo offrono opportunità più remunerative rispetto ad aree meno industrializzate.

Come proporsi come AI consultant

Per candidarsi come AI consultant, è importante posizionarsi con chiarezza e competenza.

• Curriculum: evidenziare progetti concreti, risultati misurabili e il mix tra capacità tecniche e strategiche.
• Portfolio: presentare case study, demo, articoli o analisi su LinkedIn.
• Certificazioni e formazione continua: mostrano impegno e aggiornamento costante.
• Networking: partecipare a conferenze, meetup e community online.
• Proposta di valore: in fase di colloquio o proposta, mostrare come l’IA può generare ritorni misurabili per l’azienda.

Conclusione

Diventare un AI consultant oggi significa collocarsi al centro di una trasformazione epocale. Serve un mix unico di visione strategica, competenze tecniche e capacità relazionali. Il percorso può essere sfidante, ma anche estremamente appagante, sia in termini di impatto professionale sia di opportunità economiche.

Per chi è curioso, determinato e desidera contribuire attivamente al futuro delle imprese, questa carriera rappresenta una scelta intelligente. Inizia oggi: studia, sperimenta, connettiti. L’intelligenza artificiale aspetta solo chi sa usarla con… intelligenza!