I lavori nati grazie all’Intelligenza Artificiale e cosa ci attende il futuro

L’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale generativa, la disponibilità di grandi volumi di dati e l’accesso a capacità di calcolo prima riservate a pochi hanno aperto uno spazio occupazionale nuovo. In molte aziende l’AI non è più un laboratorio laterale, ma un elemento stabile dei processi. Da qui nasce una domanda concreta di figure professionali che fino a tre anni fa non rientravano nei modelli organizzativi tradizionali, spesso collocate a metà strada tra tecnologia, creatività, governance e conoscenza dei settori.

Questi ruoli rispondono a bisogni specifici: progettare modelli generativi, governarne l’uso, integrarli nei sistemi aziendali, sfruttarne il potenziale creativo e adattarli a contesti verticali come finanza, sanità o industria. E’ quanto rivela l’AI Shock Index Report, elaborato da Mia Academy.

Generative AI e progettazione dei prompt

L’esplosione dei modelli generativi ha reso centrale il tema dell’interazione uomo-macchina. Da qui emergono professioni dedicate alla qualità degli input e alla gestione degli output.

Prompt Engineer

Si occupa di costruire e perfezionare le istruzioni da fornire ai modelli generativi per ottenere risultati coerenti con obiettivi di business. Traduce esigenze operative in prompt efficaci, riducendo interventi manuali successivi.
Ambiti di applicazione: software e servizi, marketing, contenuti, media, comunicazione, customer support.

Generative AI Performance Engineer

Lavora sull’efficienza dei modelli in produzione, intervenendo su latenza, costi di inference e scalabilità. Il suo ruolo diventa rilevante quando l’AI entra nei flussi core dell’azienda.
Ambiti di applicazione: piattaforme AI, SaaS, cloud, gaming, entertainment.

AI Content Curator

Seleziona e verifica testi, immagini e video prodotti dall’AI, garantendo coerenza narrativa e rispetto degli standard di brand e normativi.
Ambiti di applicazione: editoria, content marketing, e-commerce, social media, comunicazione.

AI Prompt Engineer “emozionale”

Figura specializzata nella costruzione di prompt orientati a tono, empatia e risposta emotiva, utilizzati in chatbot, assistenti virtuali e servizi di supporto.
Ambiti di applicazione: healthtech, customer care, wellness digitale, media.

Etica, governance e responsabilità

Con l’uso strutturale dell’AI cresce la necessità di controllo, regole e accountability. Nascono ruoli dedicati alla gestione dei rischi e alla conformità.

Chief AI Officer

Responsabile della strategia complessiva sull’AI: coordina progetti, governa l’adozione tecnologica e supervisiona gli aspetti etici e regolatori.
Ambiti di applicazione: grandi imprese, finanza, industria, assicurazioni, tech.

AI Governance Specialist

Definisce policy, framework e processi per l’uso conforme dell’AI, tenendo conto di normative, privacy e sicurezza.
Ambiti di applicazione: finanza, pubblica amministrazione, grandi aziende data-driven.

AI Ethicist

Analizza l’impatto sociale e i bias dei sistemi algoritmici, proponendo linee guida per un utilizzo responsabile.
Ambiti di applicazione: ricerca, compliance, settore pubblico, aziende che trattano dati sensibili.

Ethical Algorithm Auditor

Verifica che modelli decisionali e di scoring rispettino criteri di equità, trasparenza e spiegabilità.
Ambiti di applicazione: fintech, HR tech, assicurazioni, servizi finanziari.

Infrastruttura e sviluppo dei sistemi AI

L’AI richiede basi tecnologiche solide. Per questo emergono profili focalizzati su architetture, dati e messa in produzione dei modelli.

MLOps Engineer

Gestisce pipeline di machine learning, deploy e monitoraggio dei modelli, assicurando continuità operativa.
Ambiti di applicazione: aziende tech, SaaS, prodotti software basati su AI.

AI Solution Architect

Progetta l’integrazione delle soluzioni AI nei sistemi esistenti, bilanciando scalabilità, sicurezza e governance.
Ambiti di applicazione: grandi imprese, system integrator, servizi IT.

Digital Twin Engineer

Crea repliche digitali di impianti e processi fisici, combinando dati IoT e AI per simulazioni e ottimizzazione.
Ambiti di applicazione: industria 4.0, energia, manifattura, logistica.

Data Fabric Engineer

Costruisce infrastrutture dati distribuite, fondamentali per alimentare sistemi AI su larga scala.
Ambiti di applicazione: retail omnicanale, fintech, healthcare, grandi organizzazioni.

Creatività, UX e contenuti aumentati

L’AI entra nei processi creativi e di progettazione dell’esperienza utente, dando origine a ruoli ibridi.

UX Developer per interfacce AI

Progetta interazioni pensate per chatbot, dashboard intelligenti e strumenti conversazionali.
Ambiti di applicazione: software, app AI, prodotti digitali consumer.

AI Visual Specialist

Utilizza modelli generativi per produrre immagini e video destinati a campagne, prodotti e media.
Ambiti di applicazione: advertising, moda, entertainment, design.

AI-Enhanced Video Editor

Integra strumenti AI nei flussi di montaggio, automazione e produzione multimediale.
Ambiti di applicazione: media, marketing video, comunicazione.

AI Marketing Specialist

Applica l’AI a campagne, contenuti e customer journey, lavorando su personalizzazione e analisi avanzata.
Ambiti di applicazione: e-commerce, advertising, retail, agenzie digitali.

AI applicata ai settori verticali

Alcune professioni nascono dall’incontro tra modelli avanzati e ambiti specifici.

FinTech AI Risk Analyst

Usa l’AI per analisi di rischio, frodi e compliance in tempo reale.
Ambiti di applicazione: banche, fintech, assicurazioni, regtech.

Healthcare AI Specialist

Integra sistemi AI in diagnostica, analisi dati clinici e medicina predittiva.
Ambiti di applicazione: ospedali, medtech, ricerca farmaceutica, telemedicina.

Edge AI Developer

Sviluppa modelli ottimizzati per dispositivi con risorse limitate, come sensori e sistemi IoT.
Ambiti di applicazione: industria 4.0, smart city, automazione industriale.

NLP e LLM Specialist

Lavora sulla personalizzazione dei grandi modelli linguistici per applicazioni specifiche.
Ambiti di applicazione: chatbot, assistenti vocali, analisi del testo, media.

Una trasformazione ancora in corso

Molti di questi ruoli erano difficili da immaginare prima dell’arrivo delle AI generative. Alcuni stanno già diventando funzioni stabili, inserite negli organigrammi. Il mercato premia profili capaci di combinare competenze tecniche, creative e di business, mentre la diffusione trasversale dell’AI — dalla sanità alla finanza, dall’industria ai media — conferma che non si tratta di un fenomeno settoriale, ma di una riorganizzazione più ampia del lavoro.