Gli investimenti nell'intelligenza artificiale (AI) stanno accelerando, ma senza un fondamento architetturale adeguato molti progetti rischiano di fermarsi prima di generare risultati evidenti. Gli architetti AI sono i professionisti incaricati di definire i sistemi e le strategie che permettono all'AI aziendale di funzionare in contesti reali (non solo in ambienti di laboratorio).

Un architetto AI assicura che le soluzioni basate sull'AI siano tecnicamente solide, pienamente allineate agli obiettivi di business e in grado di crescere nel tempo. Mentre altri ruoli possono concentrarsi sullo sviluppo dei modelli o sulla gestione dell'infrastruttura, l'architetto AI adotta una visione più ampia. Mettono in collegamento i team, progettano architetture pronte per l'azienda e guidano le iniziative dalla fase di proof of concept alla produzione e alla distribuzione.

In altre parole, è un ruolo che afferma: "Sappiamo che l'organizzazione vuole adottare l'AI. Assicuriamoci che infrastruttura, dati, governance e integrazione siano correttamente predisposti, affinché il progetto non resti un'iniziativa sperimentale, ma diventi parte integrante del modo in cui l'azienda opera."

Naturalmente, si tratta di una definizione piuttosto ampia. Nella pratica, un architetto AI si concentra su:

• Definizione della strategia architetturale
  Comprendere i casi d'uso, i vincoli di distribuzione e gli obiettivi di business per progettare la topologia di sistema corretta.
• Garanzia di integrazione e scalabilità
  Assicurare che la soluzione si connetta ai sistemi esistenti e sia in grado di gestire crescita o cambiamenti.
• Valutazione della disponibilità dei dati
  Stabilire se l'organizzazione dispone della qualità, del volume e dei controlli di accesso necessari per supportare risultati AI affidabili.
• Guida della prontezza operativa
  Definire monitoraggio, riaddestramento, governance e gestione del ciclo di vita dei modelli AI.

Architetto AI e ruoli correlati a confronto

È molto più semplice portare avanti un progetto senza intoppi quando tutti sanno chiaramente chi fa cosa. Il punto di partenza è capire in che modo il ruolo dell'architetto AI si differenzia dagli altri:

• Architetto AI e sviluppatore AI a confronto
  Mentre gli sviluppatori AI creano e testano modelli di machine learning, l'architetto AI si concentra sulla scelta dell'infrastruttura, sulla definizione dei pattern architetturali, sull'integrazione dei processi e sulla guida della distribuzione in produzione. 
• Architetto AI e architetto di rete a confronto
  Un architetto di rete gestisce la connettività, l'instradamento e l'infrastruttura di rete dell'organizzazione. Invece, l'architetto AI lavora in modo più specifico sul modo in cui dati e modelli si integrano per offrire funzionalità basate sull'AI. 
• Architetto AI e ingegnere AI a confronto
  Gli ingegneri AI spesso si concentrano sulla creazione degli algoritmi, sull'ottimizzazione dei modelli e sulla loro integrazione nelle applicazioni. Al contrario, l'architetto AI contribuisce a far sì che modelli, infrastruttura, operazioni e processi aziendali formino un ecosistema coerente, in grado di supportare nel tempo più casi d'uso dell'AI. 

Molte organizzazioni investono nell'AI con aspettative elevate, ma faticano a superare la fase dei prototipi e delle proof of concept. Spesso, questa situazione si verifica perché architettura, governance e operazioni non vengono affrontate con sufficiente anticipo. Senza questi elementi, le iniziative legate all'AI tendono a rimanere isolate o sottoutilizzate, oppure possono persino comportare rischi di sicurezza o conformità.

Il ruolo dell'architetto AI affronta queste sfide. Concentrandosi sulle dimensioni tecniche, organizzative e strategiche dell'AI, l'architetto AI aiuta le organizzazioni ad ampliare l'applicazione dell'AI e a integrarla nei flussi di lavoro aziendali, incorporando la governance fin dalle prime fasi. Questi professionisti svolgono un ruolo fondamentale nel garantire che le iniziative di AI siano sostenibili, verificabili e affidabili, non soltanto interessanti dal punto di vista tecnico. 

Con l'evoluzione delle normative sull'AI, le organizzazioni hanno bisogno di una figura in grado di tradurre tali requisiti in azioni concrete. Gli architetti AI assumono spesso un ruolo guida nel garantire che i sistemi rispettino gli standard di conformità e si attengano alle linee guida etiche. Ciò include:

• Gestione dei requisiti di privacy dei dati. Gli architetti AI assicurano che i dati vengano raccolti, archiviati e utilizzati in conformità alle leggi sulla privacy pertinenti e alle policy interne. 
• Identificazione e mitigazione dei bias del modello. Collaborano con data scientist e ingegneri per rilevare eventuali bias nei dati di addestramento o negli output dei modelli e apportare le correzioni necessarie. 
• Garanzia di spiegabilità. Contribuiscono a implementare strumenti e processi che rendono trasparente il processo decisionale dell'intelligenza artificiale sia per le autorità di regolamentazione sia per gli stakeholder aziendali. 

Tipi di progetti per architetti AI

Gli architetti AI possono guidare un ampio spettro di iniziative trasversali a diversi settori e funzioni aziendali. Tra le tipologie più comuni rientrano:

• Progetti di visione artificiale
  Progettazione di soluzioni per l'analisi di immagini o video, ad esempio per attività di ispezione della qualità, sorveglianza o riconoscimento di oggetti, progettando al tempo stesso componenti di supporto come cluster GPU, pipeline di inferenza e distribuzione Edge.
• Iniziative di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
  Progettazione di sistemi per chatbot, analisi di documenti o analisi del sentiment, assicurando flussi di lavoro dal modello alla produzione, cicli di feedback e integrazione con i sistemi aziendali. 
• Programmi di analisi predittiva
  Realizzazione di sistemi in grado di prevedere esiti quali il tasso di abbandono dei clienti, i guasti delle apparecchiature o gli andamenti della domanda, creando l'infrastruttura necessaria per il riaddestramento, il monitoraggio, la distribuzione e la collaborazione tra team. 

Le responsabilità quotidiane e strategiche di un architetto AI coprono un ampio spettro di attività. Di seguito vengono analizzati alcuni dei principali ambiti di lavoro:

Sviluppo dell'architettura e della strategia AI

Come potrebbe suggerire il nome del ruolo, uno dei compiti fondamentali consiste nel definire l'architettura e la strategia per le iniziative di AI. Questo comprende la scelta del modello di distribuzione più adatto, la progettazione delle pipeline di dati e modelli, l'integrazione con i sistemi esistenti e la pianificazione della gestione del ciclo di vita e della scalabilità.

Un architetto AI stabilisce se un'iniziativa verrà eseguita on premise, nel cloud, in un ambiente ibrido o in modalità Edge. Progetta inoltre come i dati vengono acquisiti, trasformati, modellati, elaborati tramite inferenza e monitorati. Assicura che l'infrastruttura supporti i casi d'uso aziendali previsti e rispetti i requisiti di costo, prestazioni e governance.

A livello di dati, gli architetti AI definiscono anche come vengono gestite le funzionalità, come coesistono le pipeline di dati in tempo reale e batch e come vengono applicati i data contract e le definizioni semantiche tra i diversi team. Le decisioni relative ai feature store, alla gestione dei metadati, al lineage e all'osservabilità dei dati hanno un impatto diretto sull'affidabilità dei modelli e sul loro riutilizzo in più iniziative di AI.

Senza questa base strategica, le organizzazioni rischiano di distribuire sistemi di AI fragili, isolati o difficili da far evolvere.

Collegamento tra esigenze tecniche e bisogni aziendali

L'architetto AI agisce come traduttore e facilitatore tra la leadership aziendale e i team tecnici. Ciò comporta:

• Identificare i casi d'uso corretti
  Collaborando direttamente con gli stakeholder aziendali, gli architetti AI contribuiscono a identificare dove l'AI può aggiungere valore e intervengono quando una soluzione proposta non risulta coerente con la strategia più ampia. 
• Trasformare gli obiettivi aziendali in requisiti tecnici
  Traducono gli obiettivi in indicazioni tecniche chiare e assicurano che i team di ingegneria comprendano il motivo alla base di ciò che stanno realizzando. 
• Spiegare i compromessi tecnici in modo chiaro
  Quando le decisioni hanno un impatto sulle prestazioni, sui costi o sulla fattibilità, gli architetti AI aiutano la leadership a comprenderne gli effetti utilizzando un linguaggio aziendale. 
• Contribuire all'assegnazione di priorità ai progetti
  Valutano velocità, rischio, valore previsto e prontezza operativa per guidare quali iniziative di AI debbano procedere e in quale momento.

Scelta e implementazione delle tecnologie AI

Gli architetti AI sono responsabili della scelta degli strumenti, dei framework e dei modelli di distribuzione adatti per supportare le iniziative di AI. Queste decisioni vanno oltre la semplice preferenza tecnica: devono adattarsi al contesto aziendale e integrarsi correttamente con i sistemi esistenti. Per farlo, gli architetti AI:

• Valutano le opzioni di infrastruttura
  Analizzano modelli di distribuzione cloud, on premise, ibridi ed Edge in base a esigenze di scalabilità, latenza, costi e governance dei dati. 
• Selezionano strumenti e framework
  Dalle librerie open source alle piattaforme commerciali, gli architetti valutano i compromessi tra flessibilità, supporto, licenze e sostenibilità a lungo termine.
• Coordinano le attività con i team di ingegneria e operativi
  Assicurano che le tecnologie selezionate si integrino nelle pipeline esistenti di dati, analytics e infrastruttura, evitando problemi di compatibilità o duplicazioni. 
• Prendono in considerazione vincoli più ampi
  Costi, requisiti di conformità e preparazione organizzativa influenzano tutte le scelte: gli architetti integrano questi fattori in ogni raccomandazione.
• Allineare le pratiche infrastrutturali agli standard aziendali
  Questo include garantire che pipeline CI/CD, strumenti di monitoraggio e flussi di lavoro operativi supportino la scalabilità e la manutenibilità a lungo termine.

Supervisione della gestione dei rischi e della sicurezza

I sistemi di AI offrono possibilità quasi illimitate (molte delle quali stiamo solo iniziando a comprendere), ma possono anche introdurre una serie diversa di rischi: bias nei dati di addestramento, modelli che degradano nel tempo o comportamenti imprevisti in casi limite. L'architetto AI collabora a stretto contatto con i team di sicurezza, rischio e conformità per introdurre fin dalle prime fasi i controlli adatti. Questo significa integrare linee guida etiche e pratiche di governance, insieme alla capacità di monitorare e identificare potenziali rischi, per contribuire a mantenere l'AI affidabile e coerente sia con le policy aziendali sia con le normative esterne.

Più nello specifico, gli architetti AI:

• Definiscono gli audit trail e il controllo delle versioni
  Questi processi aiutano i team a tenere traccia delle modifiche del modello, comprendere il comportamento del sistema nel tempo e supportare la creazione di report sulla conformità. 
• Definiscono il lineage dei modelli e il monitoraggio
  Gli architetti AI assicurano che i team possano tenere traccia di come i modelli sono stati sviluppati, addestrati e aggiornati, e che i sistemi siano monitorati attivamente in termini di prestazioni e affidabilità.
• Partecipano a revisioni etiche e valutazioni dei bias
  Collaborano con team interfunzionali per identificare potenziali problemi di equità e raccomandare strategie di mitigazione.
• Integrano i controlli di sicurezza nella distribuzione
  Dal model serving all'inferenza, gli architetti assicurano che siano presenti le protezioni adeguate per salvaguardare i dati sensibili e prevenire utilizzi impropri.

Mantenimento della documentazione dei modelli di AI e monitoraggio delle prestazioni

La supervisione continua non si conclude con la distribuzione di un modello. Gli architetti AI svolgono un ruolo chiave nel garantire che tutto rimanga sotto controllo e continui a funzionare come previsto. Questo include:

• Mantenere aggiornata la documentazione
  Questo comprende aspetti come le definizioni delle funzionalità, le origini dati, la cronologia delle versioni e i metodi utilizzati per misurare le prestazioni.
• Mettere in atto il monitoraggio
  Gli architetti AI contribuiscono a tenere traccia di metriche come accuratezza del modello, latenza e drift, oltre a valutare quanto il modello supporti effettivamente i risultati aziendali.
• Collaborare con i team MLOps sulla gestione del ciclo di vita
  Insieme configurano sistemi di avviso, creano cicli di feedback e definiscono quando e come debba avvenire il riaddestramento.
• Integrare i flussi di lavoro di creazione di report e analisi
  Gli architetti AI assicurano che gli output dei modelli vengano inseriti nelle dashboard di business intelligence, abilitando una visibilità continua sulle prestazioni dell'AI.
• Supportare previsioni e proiezioni
  Aiutano i team a sfruttare gli output AI per generare dati predittivi, come previsioni della domanda, previsione dei rischi o pianificazione operativa, garantendo che tali insight siano affidabili, spiegabili e attuabili.

Allineamento delle soluzioni basate sull'AI ai bisogni aziendali e ai vincoli tecnici

Infine, l'architetto AI assicura che le iniziative di AI rispondano alla strategia, alla cultura, ai sistemi e al budget dell'organizzazione. Questo significa garantire che la soluzione:

• Risolva un problema aziendale significativo
  Gli architetti AI si concentrano su casi d'uso in grado di generare valore effettivo, più che perseguire la sola novità tecnologica.
• Si integri con i sistemi e i flussi di lavoro esistenti
  Valutano in che modo una nuova soluzione possa integrarsi con strumenti, processi e team già presenti.
• Tenga conto dei vincoli
  Sia che si tratti di budget, tempi, disponibilità dei dati o prontezza operativa, gli architetti considerano i limiti pratici che possono influenzarne il successo.

Il successo di un architetto AI richiede una combinazione di competenze tecniche avanzate e solide capacità interpersonali. Di seguito sono riportate le principali aree di competenza.

Competenze tecniche

Un architetto AI deve possedere solide conoscenze tecniche in ambiti quali:

• Scrittura di prompt
  Conoscenza approfondita della progettazione e dell'ottimizzazione di prompt efficaci per sistemi di AI generativa. Questo include la capacità di definire input che guidino i modelli linguistici di grandi dimensioni verso output accurati, contestualizzati e conformi, oltre alla capacità di valutare e migliorare iterativamente le prestazioni dei prompt negli ambienti di produzione. I prompt giusti uniscono la progettazione tecnica all'intento umano, contribuendo a garantire che i modelli di AI rispondano in modo accurato, etico e allineato agli obiettivi organizzativi.
• La progettazione di prompt è particolarmente importante nelle architetture basate sull'AI generativa (come assistenti basati su LLM, agenti ed esperienze di ricerca). Sebbene non sia richiesta per ogni sistema di AI, questa competenza è sempre più importante man mano che le organizzazioni adottano la GenAI come parte della propria strategia di AI aziendale.
• Modelli e framework di machine learning
  Comprensione della modalità di funzionamento delle pipeline di machine learning (ML) e deep learning (DL), con familiarità con framework come TensorFlow o PyTorch.
• Infrastruttura AI e operazioni di distribuzione
  Conoscenza di come progettare e gestire infrastrutture per addestramento, inferenza, pipeline di dati, elaborazione in tempo reale e in batch.
• Gestione e governance dei dati
  Esperienza con pipeline di acquisizione, qualità dei dati, metadati, archiviazione, lineage e policy di governance.
• Linguaggi di programmazione e strumenti DevOps
  Familiarità con linguaggi come Python (ed eventualmente R), controllo versioni (Git), orchestrazione dei container (Kubernetes) e pratiche di integrazione continua e distribuzione continua. Sebbene un architetto non debba necessariamente scrivere codice ogni giorno, deve possedere conoscenze tecniche sufficientemente approfondite per prendere decisioni efficaci sullo stack tecnologico e sull'infrastruttura.
• Progettazione di sistemi e analisi dei compromessi
  Valutazione di costi, scalabilità, latenza, sicurezza e vincoli di integrazione nella progettazione di architetture end-to-end.

Competenze non tecniche e trasversali

Le competenze interpersonali e strategiche sono altrettanto importanti:

• Collaborazione e lavoro di squadra
  Capacità di lavorare in modo trasversale con team di data science, ingegneria, prodotti, operazioni, sicurezza e leadership aziendale.
• Pensiero analitico e critico
  Traduzione degli obiettivi aziendali in requisiti tecnici, valutazione dei compromessi e identificazione dei rischi nascosti.
• Competenze di comunicazione e presentazione
  Capacità di spiegare concetti tecnici complessi in termini aziendali, coinvolgendo dirigenti della C-suite e team tecnici in un dialogo comune.
• Leadership e preparazione al cambiamento
  Supporto ai team nell'adozione di nuovi processi, flussi di lavoro e modelli culturali legati alle iniziative di AI.
• Mentalità orientata all'apprendimento continuo
  Aggiornamento costante su ricerca sull'AI, strumenti, framework e pratiche di governance, assicurando che l'architettura rimanga rilevante nel tempo.

Leadership di pensiero e gestione del cambiamento

Oltre alle competenze tecniche e interpersonali, un architetto AI svolge spesso il ruolo di agente del cambiamento. Guida la mentalità organizzativa, la cultura e la governance legate all'AI. Ciò include:

• Promuovere aspettative realistiche sull'AI e aiutare l'azienda a comprendere cosa la tecnologia può effettivamente realizzare e quali sono, invece, i suoi limiti.
• Sostenere la distribuzione iterativa e il miglioramento continuo, anziché inseguire risultati straordinari ma isolati.
• Guidare discussioni su etica, bias, trasparenza, governance dei dati e regolamentazione nell'ambito della pianificazione e della progettazione dell'AI.
• Influenzare la strategia aziendale affinché incorpori l'abilitazione tramite AI, non solo come progetto ma come capacità integrata.

Per i professionisti che puntano a questo ruolo, ecco una sequenza di passaggi realizzabili per orientare il proprio avanzamento professionale.

Networking e creazione di relazioni con professionisti AI

Sviluppare una rete nell'ambito di data science, machine learning engineering, architettura, operazioni e leadership aziendale è fondamentale.

• Partecipare a conferenze, workshop o webinar dedicati all'architettura AI, a MLOps e all'AI aziendale.
• Entrare a far parte di forum professionali, gruppi LinkedIn o incontri locali in cui si discutono sistemi AI e architettura.
• Offrirsi come volontari o contribuire a progetti interfunzionali che coinvolgano dati, analisi, AI e processi aziendali.

Istruzione e background

Molti architetti AI iniziano il proprio percorso con una laurea triennale in informatica, data science, ingegneria o discipline affini. Una solida base in algoritmi, statistica, matematica e progettazione dei sistemi è utile. Inoltre, potresti voler rafforzare il profilo attraverso percorsi magistrali o master in intelligenza artificiale, data science o architettura dell'organizzazione; tuttavia, l'esperienza pratica ha spesso un peso altrettanto rilevante, se non superiore.

Gli elementi formativi principali includono:

• Principi base di programmazione e data science
  Queste competenze facilitano la comprensione di come i modelli vengono creati, addestrati e mantenuti.
• Concetti di architettura dei sistemi e di infrastruttura
  Comprendere come i sistemi interagiscono tra loro aiuta a progettare ambienti AI scalabili.
• Conoscenze di business e AI applicata
  Comprendere come collegare le decisioni tecniche agli obiettivi aziendali è fondamentale per garantire il successo a lungo termine. 

Sviluppo di competenze tecniche

Sviluppare esperienza pratica è fondamentale. Tra gli approcci consigliati rientrano:

• Acquisire competenze di programmazione in linguaggi come Python e R e lavorare con framework e librerie di ML.
• Sviluppare una comprensione delle pipeline di ML: preparazione dei dati, addestramento, valutazione, distribuzione e monitoraggio.
• Acquisire familiarità con strumenti infrastrutturali come piattaforme cloud, container, Kubernetes, pipeline CI/CD e pratiche MLOps.
• Lavorare sulle competenze di gestione dei dati, come data lake, metadati, governance, pipeline e integrazione dei dati.

Integrare progetti personali o collaterali aiuta a costruire un portfolio che dimostri la capacità di progettare e implementare pipeline AI end-to-end.

Acquisizione di esperienze pratiche

L'esperienza è fondamentale per passare dal ruolo di professionista a quello di architetto. Prendi in considerazione la possibilità di:

• Partecipare a tirocini o attività di progetto che coinvolgano AI, dati, infrastruttura o analisi.
• Entrare a far parte di team interfunzionali, collaborando con stakeholder aziendali, data engineer e operazioni per comprendere come i sistemi si integrano tra loro.
• Creare un portfolio di attività adiacenti all'architettura, come la progettazione di pipeline di dati, la selezione di strategie di distribuzione, l'integrazione di modelli nei flussi di lavoro aziendali e la gestione dei vincoli e dell'operativizzazione delle soluzioni.

Certificazioni professionali

Le certificazioni aiutano a consolidare la credibilità e rappresentano un segnale delle proprie conoscenze in quest'area in evoluzione. Tra le potenziali certificazioni rientrano:

• Certificazioni dei provider cloud focalizzate su specializzazioni in ambito AI/machine learning.
• Certificazioni in AI, data science, MLOps o architettura dell'organizzazione rilasciate da organizzazioni di formazione riconosciute.
• Certificazioni specifiche per piattaforme relative all'implementazione e alla distribuzione dell'AI in contesti aziendali.

Sebbene le certificazioni da sole non ti rendano un architetto, se combinate con esperienza e visione possono contribuire in modo significativo a rafforzare il profilo.

Mantenersi al passo con i progressi dell'AI

L'architettura AI non è statica. Nuovi framework, modelli di AI generativa (GenAI), distribuzione Edge, analisi in tempo reale, normative e modelli di governance continuano a evolversi.

Per rimanere aggiornati:

• Seguire pubblicazioni di ricerca, preprint e blog di settore su ML, infrastruttura AI e governance.
• Monitorare le tendenze nella distribuzione: AI serverless, inferenza Edge, pipeline MLOps e framework di AI responsabile.
• Sperimentare nuovi strumenti, framework o architetture per comprenderne compromessi e implicazioni pratiche.
• Confrontarsi con colleghi e partecipare a forum tecnologici in cui vengono discussi strumenti e pratiche in evoluzione.

Un architetto che non continua ad apprendere rischia di essere superato dal cambiamento, con decisioni che diventano reattive anziché proattive.

Architetti AI tecnici e non tecnici a confronto

Nell'ambito della carriera più ampia degli architetti AI, esistono due categorie principali e la maggior parte dei ruoli rientra in una delle due:

• Gli architetti AI tecnici si concentrano su infrastruttura, pipeline, distribuzione dei modelli, operazioni, scalabilità e integrazione. Il loro obiettivo è quello di far funzionare correttamente i sistemi e collaborano in modo approfondito con ingegneri, data scientist e team della piattaforma.
• Gli architetti AI non tecnici, al contrario, sono maggiormente orientati a strategia, governance, allineamento di business, gestione degli stakeholder e architettura dell'organizzazione. Potrebbero non scrivere codice o creare modelli direttamente, ma agiscono come leader che progettano framework, definiscono policy e assegnano le priorità alle iniziative.

Le organizzazioni traggono vantaggio da entrambi i profili: l'architetto tecnico garantisce l'eccellenza operativa, mentre quello non tecnico assicura l'allineamento strategico e la preparazione dell'azienda.

Per chi sta valutando questa opportunità, ecco cosa sapere in merito a retribuzione e domanda di mercato.

Fasce retributive

Le retribuzioni degli architetti AI variano in base ad area geografica, esperienza, settore e dimensioni dell'azienda. Negli Stati Uniti, i professionisti che ricoprono questo ruolo percepiscono comunemente compensi ben superiori alle sei cifre. La retribuzione tende ad aumentare in modo significativo con l'esperienza, le responsabilità di leadership e il successo nelle distribuzioni AI su scala di produzione. In altre aree geografiche i valori possono variare, ma resta confermata la tendenza di una retribuzione premium per questo ruolo specializzato.

Crescita e opportunità professionali

Man mano che le organizzazioni maturano nell'adozione dell'AI, continua a crescere la necessità di architetti in grado di portare i progetti oltre la fase pilota, trasformandoli in soluzioni di produzione affidabili. Settori come quello sanitario, finanziario, manifatturiero, del retail, delle telecomunicazioni e molti altri, sia nel pubblico sia nel privato, stanno investendo sempre di più in sistemi AI scalabili e di livello aziendale, aumentando di conseguenza la domanda di professionisti dell'architettura AI.

La progressione di carriera spesso parte da ruoli come data engineer o specialista ML, per poi evolvere verso il ruolo di architetto AI e, successivamente, verso posizioni di leadership come enterprise AI lead, chief AI officer o ruoli simili dedicati alla supervisione della strategia AI a livello organizzativo.

Se stai intraprendendo il percorso per diventare un architetto AI o se la tua organizzazione desidera rafforzare la leadership in ambito AI, investire in una formazione mirata è una scelta intelligente. ServiceNow University offre un'ampia gamma di corsi sull'AI, progettati per aiutare i professionisti a lavorare con sistemi AI aziendali reali. Che tu sia agli inizi o voglia ampliare le tue competenze, queste risorse possono aiutarti a:

• Sviluppare competenze pratiche nella distribuzione e nella governance dell'AI.
• Rafforzare la comprensione di come l'AI si inserisce in un'architettura dell'organizzazione più ampia.
• Acquisire credenziali che mettano in evidenza la tua preparazione a guidare iniziative di AI.

Sono disponibili i seguenti corsi per aiutarti ad acquisire le conoscenze e l'esperienza di cui hai bisogno:

• AI Essentials (Competenze essenziali AI)
  Costruisci solide basi sui concetti e sulla terminologia dell'AI. 
• Get Started with Artificial Intelligence (Primi passi con l'intelligenza artificiale)
  Scopri come navigare in ServiceNow AI Platform.
• Predictive Intelligence Fundamentals (Principi base di intelligenza predittiva) e Predictive Intelligence Implementation (Implementazione dell'intelligenza predittiva)
  Comprendi e distribuisci i modelli predittivi all'interno dei flussi di lavoro.
• AI Agents: Build an AI Agent (Agenti AI: crea un agente AI), Configure AI Agents (Configura agenti AI) e AI Agent Administration (Amministrazione degli agenti AI)
  Esplora i laboratori pratici online per creare e gestire gli agenti AI.
• AI Strategy for Platform Owners (Strategia AI per i proprietari della piattaforma)
  Scopri come progettare ed eseguire le strategie AI su larga scala.
• AI Search: Indexing (Ricerca AI: indicizzazione)
  Scopri come configurare e ottimizzare esperienze di ricerca basate sull'AI.
• AI Builder Fundamentals (Nozioni fondamentali su AI Builder)
  Scopri come creare applicazioni e flussi di lavoro intelligenti basati sull'AI.
• ServiceNow AI Implementation (SNAII) (Implementazione dell'AI in ServiceNow) (corso tenuto da un istruttore)
  Questo nuovo corso è stato progettato per aiutare i professionisti a implementare le funzionalità dell'AI in tutte le linee di prodotto di ServiceNow. In partenza a gennaio 2026, questo percorso di apprendimento include amministrazione e strategia di Now Assist, Kit competenze Now Assist, valutazione e distribuzione degli agenti AI, grafi di conoscenza e connettori di contenuti esterni, funzionalità di AI Control Tower e integrazione con MCP Client, Now Assist e agenti AI.

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