AI Quality Assurance Manager: di cosa si occupa in azienda

21.02.2023
AI Quality Assurance Manager: di cosa si occupa in azienda

AI Quality Assurance Manager: contesto e principali compiti 

Negli ultimi anni è aumentato notevolmente l’utilizzo dell'Intelligenza Artificiale (AI) nei processi aziendali di controllo qualità, soprattutto nei settori industriali per cui affidabilità e sicurezza sono caratteristiche fondamentali.

L’AI - offrendo continuamente nuove opportunità per ottimizzare i processi aziendali -  può essere utilizzata, per esempio, per rilevare i difetti dei prodotti prima della loro immissione sul mercato. 

Nel corso del tempo, il tema della Quality Assurance (QA) ha acquisito sempre più importanza fino a diventare un’attività fondamentale a livello aziendale, con rilevanti riflessi sulla customer experience1.

In questo contesto l’AI diventa un utile alleato che permette di eseguire test di funzionalità sia sui prodotti sia sui percorsi di experience. Questi sviluppi nel campo del quality testing hanno portato alla nascita di nuove figure professionali, tra cui quella dell’AI Quality Assurance Manager che si occupa di dirigere e gestire il team di QA in azienda. 

Il principale compito dell’AI Quality Assurance Manager consiste nel supervisionare l'intera supply chain al fine di verificare che la qualità del prodotto (o servizio) dell’organizzazione di riferimento sia mantenuta lungo tutta la catena di distribuzione2.

L’AI Quality Assurance Manager è, dunque, una figura altamente specializzata che opera in modo trasversale ai differenti reparti aziendali e si pone come leader di un team di lavoro che può coinvolgere svariati professionisti con competenze afferenti a differenti ambiti.

AI Quality Assurance Manager: formazione e competenze

Figura dalle competenze trasversali, l’AI Quality Assurance Manager è prima di tutto un esperto di prodotto e di processi aziendali. Per questo motivo, alla base della sua formazione troviamo spesso aspetti relativi alla gestione dei processi aziendali, associati ovviamente a una formazione tecnico-scientifica. 

Solitamente, il percorso formativo di un AI Quality Assurance Manager prevede:

  • Una laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o Ingegneria Gestionale;
  • Dei corsi specifici di programmazione e AI;
  • Una specializzazione nel settore in cui opera l’azienda di riferimento.

Per poter ricoprire la carica di AI Quality Assurance Manager è necessario saper gestire le principali tecnologie e piattaforme che utilizzano l’Intelligenza Artificiale, avere un’ampia conoscenza di Business Intelligence e matematica, nonché conoscenze in ambito Data Science.

Tra le competenze generalmente possedute dall’AI Quality Assurance Manager si trovano le seguenti3:

  • Conoscenza dei linguaggi di programmazione più utilizzati per lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico e di modelli di AI (per esempio, Python e R);
  • Conoscenza delle principali tecniche di Machine Learning, tra cui l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, la regressione, il clustering e le reti neurali;
  • Conoscenza delle tecniche di valutazione dei modelli di AI e delle metriche di valutazione della performance, tra cui precisione, richiamo, F1-score e area sotto la curva;
  • Esperienza nell'utilizzo di software per l’elaborazione di grandi quantità di dati, per esempio Hadoop e Spark;
  • Esperienza nell'implementazione di processi di controllo qualità per l'AI, inclusa la valutazione dei dati, la gestione dei problemi di qualità e la definizione degli standard di qualità.

L'AI Quality Assurance Manager dovrebbe possedere anche alcune soft skill, tra le quali:

  • Abilità di problem solving, per identificare e risolvere eventuali problemi che possono insorgere nell'utilizzo dell'AI;
  • Abilità di comunicazione, al fine di trasmettere agli stakeholder i risultati delle valutazioni in modo chiaro e conciso;
  • Capacità di lavorare in team, poichè l'AI Quality Assurance Manager collabora con team di professionisti eterogenei;
  • Capacità di adattamento, per adeguarsi ai cambiamenti tecnologici e alle esigenze dell'organizzazione.

 

Fonti

1.Quality assurance, intelligenza artificiale per migliorare la customer experience, corrierecomunicazioni.it
2.Il quality assurance manager del futuro? Fa anche il comunicatore, aboutpharma.com
3.Cosa fa un responsabile dell'assicurazione della qualità?, goodwin.edu

 

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