L“人工智能 带来了劳动力市场的真正转变。
这场革命，打开了 新的角色和职业机会，导致了一个复杂的局面，凸显了对最不愿意接受变革的那部分劳动力进行再培训的困难。
然而，尽管人工智能的进步往往与人类工作的减少有关，但现实表明，正如过去的革命一样，最初的挑战注定会让位于一种新的局面：一种更加 高效, 生产的 并且富有 机会，对于那些能够有效掌握它们的人来说。
世界经济论坛估计，到 2028 年，人工智能将在全球创造 XNUMX 亿人 69万个新就业岗位：需要重新获得技能的角色，这些技能只能通过 专业培训.
人工智能与就业市场：如何抓住新的就业机会
对能够 理解、设计和开发人工智能模型 如今，只有一小部分劳动力能够回答这个问题。
在这种情况下，充分利用人工智能优势的战略杠杆是培训： 投资 专用路径 使您能够更有效地应对不断变化的就业市场。
毫无疑问，这个领域的一个参考点是 数据大师意大利人工智能学院，提供以下领域的培训课程 数据科学，作者： 机器学习 和戴尔'人工智能.
该学院提供高度专业的培训，战略性地抓住当前和未来的就业机会。事实上，今天 59% 的意大利公司已启动基于人工智能的项目，而法国、德国、爱尔兰、荷兰、西班牙和英国的平均水平为 69%（数据：米兰理工大学人工智能观察站）。
预计未来几年，这一差距将决定人工智能系统数量的显著增加，并且 人工智能的传播甚至扩展到迄今为止参与程度较低的领域最终将加剧 对专业档案的需求.
人工智能：最受欢迎的个人资料是什么？
人工智能技能是就业市场上最受追捧的技能之一：该领域的工作机会正在增加，薪水也在增加。
被认为具有战略重要性的技能包括 机器学习（ML）即系统处理一组数据并做出明智预测或决策的能力。机器学习专家能够解决任何问题 选择最合适的算法 并正确运用技巧 交叉验证，评估模型的可靠性并改进性能参数的选择。
这些特征的一个子集是 深度学习是一门基于深度神经网络的学科，用于分析和处理复杂的数据序列。要将人工智能应用于商业，掌握以下技能也至关重要：多播，从而在复杂的现实环境中集成、监控和管理数学模型。
有趣的机会来自于了解 生成式人工智能 应用于 大语言模型 (LLM)，利用能够处理和生成人类语言的人工智能模型来自动化整个工作序列。然后是 数据工程对于设计和维护海量数据基础设施至关重要，有助于获取见解以改进决策过程。
最后，为了完成这幅图，我们添加了 即时工程 和的 人工智能素养前者对于管理基于以下设计的人工智能至关重要： 多回合提示也就是说，能够像人类一样进行复杂且情境化的对话。后者对于具体理解人工智能的工作原理至关重要，包括采用这些技术的风险、应用限制以及伦理和社会影响。
