VueTel, che si è affidata al Machine Learning per sviluppare sistemi antifrode nel mercato del traffico voci e dati, esprime il suo parere

Machine Learning

L’Intelligenza Artificiale e la Business Analysis sono una nuova via per far crescere il business. Ma il mercato del lavoro e delle risorse umane quanto è in grado di rispondere a tale esigenza? Quanto è ricca l’offerta dei professionisti specializzati in tale ambito?

I settori di applicazione sono infatti molto vari: si parte da quelle che sono tutte le branche dell’informatica al campo delle diagnosi mediche, dal settore dell’energia, soprattutto in ambito rinnovabili dove c’è un grosso focus sull’ottimizzazione che riguarda la gestione e la distribuzione dell’energia, fino al mondo delle discipline artistiche. A questi si aggiunge anche il settore delle telecomunicazioni dove il Machine Learning viene applicato sia al mercato del traffico voce, per individuare frodi telefoniche, e sia al mercato dati per bloccare attacchi informatici in transito in internet.  VueTel, azienda italiana specializzata in Telecomunicazioni con focus nel Nord Africa e in Africa Sub Sahariana, si sta muovendo proprio verso questa direzione dotandosi al suo interno di professionisti competenti in tale ambito, con lo scopo di sviluppare sistemi antifrode basati su principi di intelligenza artificiale applicati alla gestione delle comunicazioni voci e dati internazionali.

Machine Learning e Intelligenza Artificiale sono strumenti in grado di ottimizzare le scelte operative che ogni giorno si devono affrontare per lo sviluppo del business. Sono strumenti che aiutano l’uomo a migliorarsi e a migliorare, ma che non lo sostituiscono. La grande mole di dati viene classificata in base alle variabili d’interesse e da queste analisi si ottengono soluzioni precise e puntuali, con risparmio di tempo, risorse e margini d’errore ridotti – spiega Fulvio Picecchi, Chief Operating Officer in VueTel.

Secondo l’Accenture Technology Vision 2017, il report di Accenture che analizza l’evoluzione della tecnologia dei prossimi tre anni sulla base di uno studio condotto tra esperti ed executive aziendali di tutto il mondo, l’Intelligenza Artificiale potrebbe raddoppiare il tasso di crescita delle economie sviluppate (tra cui l’Italia) entro il 2035 e aumentare la produttività del lavoro con incrementi fino al 40%. Una conferma arriva anche da una ricerca di Oxford Economics condotta su 500 CIO mondiali di cui 318 europei: il 48% del campione ha rivelato che la propria azienda utilizza già strumenti di machine learning, mentre il 42% sta pianificando una loro adozione.

Quello del Machine Learning è un settore che offre opportunità lavorative significative – commenta ancora Picecchi – Le aziende che stanno innovando, lo stanno in gran parte facendo proprio su questo tipo di tecnologia. C’è quindi una grande necessità di figure professionali specializzate in questo tipo di intelligenza artificiale che si studia da molti anni in ambito accademico, ma la cui applicazione reale nel mondo del lavoro è recente. I professionisti esperti in questo ambito sono pochi. Il settore offre diverse opportunità e potenzialità per i giovani che hanno deciso di intraprendere questo percorso e l’ambito delle telecomunicazioni è promettente. Oggi infatti gli operatori di telecomunicazioni si trovano a fronteggiare numerosi attacchi da parte di hacker che producono ingenti danni sia sotto il profilo economico sia sotto il profilo della qualità del servizio. Figure professionali specializzate in Machine Learning possono intervenire là dove i sistemi tradizionali degli operatori non sono in grado di arrivare, individuando tempestivamente attacchi e frodi al fine di bloccarle a beneficio della qualità del servizio e della sicurezza degli utenti finali”.

Le principali lauree che servono per operare nel Machine Learning sono quelle in Ingegneria Informatica e in Ingegneria dell’Automazione; tra le competenze che si richiedono maggiormente vi sono soprattutto capacità di sviluppo software, conoscenze generali di intelligenza artificiale e nello specifico di Machine Learning, conoscenza del sistema operativo Linux.

Oltre alla capacità di lavorare in team e alla predisposizione al problem solving, una soft skill particolarmente importante è quella dell’intelligenza creativa: la capacità di innovare, proporre cambiamenti, di pensare fuori dagli schemi e creare collegamenti originali possono fare la differenza.