Ruolo e principali responsabilità dell’AI Solutions Architect

26.03.2024

AI Solution Architect: ruolo e principali responsabilità

L'AI Solution Architect svolge un ruolo cruciale all'interno delle organizzazioni. Infatti, si occupa della progettazione e dell'implementazione di soluzioni basate sull'Artificial Intelligence (AI) mirate a migliorare i processi di business e i sistemi aziendali. Questa figura assume una posizione strategica e multidisciplinare, che richiede una profonda comprensione delle esigenze aziendali, delle tecnologie AI e del contesto operativo in cui opera.

Le responsabilità principali dell'AI Solution Architect sono ampie e articolate:

Valutazione delle esigenze aziendali: l'AI Solution Architect conduce un'analisi dettagliata delle sfide e delle opportunità aziendali, identificando le aree in cui l'implementazione di soluzioni AI può portare ad un valore aggiunto. Questo processo implica la collaborazione con i dirigenti aziendali e le varie unità operative per comprendere appieno le dinamiche del settore e le esigenze specifiche dell'azienda.
Progettazione e specifiche funzionali: l'AI Solution Architect sviluppa una strategia di implementazione e progetta le soluzioni AI in linea con gli obiettivi di business. Questo include la definizione dei requisiti funzionali e tecnici delle soluzioni, nonché la creazione di modelli e prototipi per validare le proposte di progettazione.
Studio di fattibilità e analisi dei rischi: l'AI Solution Architect valuta la fattibilità delle soluzioni proposte, tenendo conto di fattori quali la disponibilità di dati, le risorse tecniche e finanziarie e i potenziali ostacoli. Inoltre, conduce un'analisi approfondita dei rischi associati all'implementazione delle soluzioni AI e sviluppa piani di mitigazione per affrontarli in modo proattivo.
Integrazione e sviluppo: l'AI Solution Architect si impegna nella fase di sviluppo e implementazione delle soluzioni AI. Questo processo può includere lo sviluppo di algoritmi di machine learning, la configurazione di piattaforme AI e l'integrazione delle soluzioni con i sistemi aziendali esistenti. Durante questa fase, l'AI Solution Architect lavora a stretto contatto con gli sviluppatori, gli ingegneri dei dati e altri membri del team tecnico per garantire il successo del progetto.
Monitoraggio e ottimizzazione: l'AI Solution Architect assume la responsabilità del monitoraggio continuo delle prestazioni e del funzionamento delle soluzioni. Utilizzando indicatori chiave di performance (KPI) e strumenti di monitoraggio, l'AI Solution Architect identifica eventuali anomalie o inefficienze e sviluppa strategie per ottimizzare le prestazioni e massimizzare il valore generato dalle soluzioni AI.

Inoltre, l'AI Solution Architect collabora attivamente con altre figure chiave all'interno dell'azienda, come i dirigenti aziendali, i team tecnici e l'ufficio HR, per garantire l'allineamento delle soluzioni AI con la strategia aziendale complessiva e le esigenze del personale. Questo coinvolgimento può includere la partecipazione a riunioni strategiche, la formazione del personale sull'uso delle soluzioni AI e la comunicazione degli sviluppi e delle opportunità nel campo dell'Intelligenza Artificiale.

Formazione, hard skill e soft skill di un AI Solution Architect

Solitamente, un Artificial Intelligence Solution Architect possiede una laurea in discipline STEM, quali Informatica o Ingegneria Informatica.

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).

Tra le numerose hard skill generalmente possedute dall’AI Solution Architect, ricordiamo le conoscenze relative a:

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 Solution 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 Python) e conoscenze di base delle Application Programming Interfaces (API) pertinenti;
Programmazione neurolinguistica (PNL). Un metodo di comunicazione che, attraverso la trasformazione di dati non strutturati (come testo e parlato) in dati strutturati (come database relazionali), ha come obiettivo quello di far dialogare esseri umani e macchine;
AI Integration. In ambito aziendale, l’AI Solution Architect può occuparsi anche dell'integrazione tra AI e infrastruttura informatica complessiva. Esempi di integrazione sono le applicazioni chatbot.