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.
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 i modelli di Machine Learning così da migliorare la comprensione e la risposta alle richieste degli 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 algoritmi NLP;
- 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 (TensorFlow, PyTorch, Dialogflow…);
- Piattaforme di Cloud Computing (come AWS, Azure o Google Cloud);
- Strumenti di analisi e monitoraggio (Google Analytics e Kibana, per esempio).
Fonti
1.What is conversational AI?, ibm.com
