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Intelligenza artificiale, competenze e futuro: il punto di vista di Samuele Bolotta
Samuele Bolotta, Senior AI Engineer, oggi si occupa di consulenza tecnica per le aziende e formazione. La sua esperienza nel settore gli ha permesso di osservare da vicino una trasformazione che, negli ultimi anni, ha cambiato radicalmente il modo di lavorare di sviluppatori e professionisti: l’ingresso dell’intelligenza artificiale nei processi quotidiani.
La programmazione è cambiata: l’AI entra nel lavoro degli sviluppatori
Per Bolotta, il cambiamento più evidente riguarda proprio la programmazione. Il modo in cui uno sviluppatore lavora oggi è molto diverso rispetto a quello di appena cinque anni fa.
«Nella mia esperienza la programmazione è una cosa che è cambiata tantissimo», spiega. «Se si chiede a un qualsiasi sviluppatore come lavorava cinque anni fa e come lavora ora, è un universo completamente diverso».
L’evoluzione è stata tale da portare alla nascita di una vera e propria disciplina legata all’utilizzo dell’intelligenza artificiale per scrivere codice. Non si tratta più soltanto di utilizzare uno strumento occasionale, ma di imparare a collaborare con sistemi di AI all’interno dell’intero processo di sviluppo.
È anche per questo che la formazione è diventata una parte centrale dell’attività professionale di Bolotta. Attraverso il lavoro con le aziende, il Senior AI Engineer osserva direttamente quanto possa incidere l’introduzione consapevole dell’intelligenza artificiale sulle modalità di lavoro.
Dal RAG all’automazione: quando i documenti diventano una risorsa
Un altro ambito particolarmente significativo è quello del RAG, Retrieval-Augmented Generation, ovvero l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per estrarre informazioni da un corpus di documenti.
Per molte aziende si tratta di una possibilità concreta di ottimizzazione. Archivi composti da migliaia di documenti, preventivi, pratiche e materiali prodotti negli anni possono infatti contenere informazioni preziose, ma spesso difficili da recuperare rapidamente.
Tradizionalmente, l’estrazione di queste informazioni richiede un intervento umano e quindi tempo, risorse e, inevitabilmente, il rischio di commettere errori.
Secondo Bolotta, automatizzare questo processo può rappresentare una vera svolta: «Questa è una cosa che è utilissima per le aziende perché tipicamente hanno tutti questi documenti da cui però fanno fatica a estrarre informazioni perché devono farlo in maniera manuale. Automatizzare questo processo svolta davvero a livello di ottimizzazione».
Le competenze nell’AI non nascono dal nulla
Di fronte alla rapidità con cui l’intelligenza artificiale generativa è entrata nel dibattito pubblico, può sembrare che le competenze necessarie siano nate quasi improvvisamente. In realtà, secondo Bolotta, dietro gli sviluppi più recenti esiste una storia molto più lunga.
L’AI generativa è diventata mainstream soltanto negli ultimi anni, ma poggia su decenni di ricerca e su competenze costruite nel tempo.
«L’intelligenza artificiale generativa, che è il filone dell’AI diventato mainstream, ha comunque una storia alle spalle», sottolinea. Gli sviluppi più recenti «poggiano comunque le loro basi su una piramide che ha una certa storia».
La preparazione tecnica, quindi, resta fondamentale. Lauree, certificazioni e un solido background nell’ambito dell’intelligenza artificiale costituiscono la base per chi vuole lavorare professionalmente nel settore.
Ma c’è un secondo elemento altrettanto importante: la capacità di aggiornarsi.
In un settore nel quale le tecnologie cambiano con una velocità senza precedenti, mantenere aggiornate le proprie competenze diventa parte integrante del lavoro. «È inevitabile che in un campo che ogni settimana cambia così radicalmente ci si debba tenere aggiornati», osserva Bolotta. E proprio l’aggiornamento, a suo avviso, «fa la differenza».
Formazione: non solo per sviluppatori
Una delle attività principali di Bolotta riguarda proprio la progettazione di percorsi formativi dedicati all’intelligenza artificiale. I programmi spaziano dall’introduzione ai concetti fondamentali fino agli argomenti più avanzati, tra cui l’AI agentica.
La formazione, tuttavia, non è destinata esclusivamente agli sviluppatori.
Bolotta distingue infatti tra chi vuole lavorare tecnicamente nell’ambito dell’AI e chi, invece, vuole utilizzare questi strumenti all’interno della propria professione.
Per il primo gruppo, sottolinea l’importanza di una preparazione tecnica strutturata: «Se si vuole lavorare a livello tecnico nell’ambito delle AI, bisogna avere una laurea e delle competenze».
Per professionisti di altri settori, come marketing e comunicazione, il percorso può essere diverso. L’obiettivo diventa comprendere come utilizzare l’intelligenza artificiale nel proprio ambito professionale.
È proprio su questo terreno che la formazione aziendale assume un ruolo importante. Bolotta racconta di aver recentemente concluso un percorso di 20 ore dedicato a fornire a un’azienda le conoscenze necessarie per utilizzare l’AI, dalla programmazione al marketing.
L’AI cambia rapidamente: imparare significa continuare a imparare
Uno degli aspetti più delicati del settore è la sua continua evoluzione. Le competenze acquisite oggi potrebbero non essere sufficienti domani e molte delle metodologie utilizzate attualmente sono ancora in fase di definizione.
«Tante delle cose che stiamo imparando su come si utilizzano le AI, ad esempio nella programmazione, sono in continua evoluzione», spiega Bolotta.
Questo rende la formazione un processo tutt’altro che statico. Non basta acquisire una competenza una volta per tutte: sarà necessario riprenderla, aggiornarla e adattarla all’evoluzione degli strumenti.
Il falso mito dell’AI “misteriosa”
Ma quanto è davvero intelligente l’intelligenza artificiale? È una delle domande che più spesso emergono quando si parla di sistemi generativi e agenti AI.
Secondo Bolotta, uno dei principali falsi miti consiste proprio nell’attribuire a questi sistemi una sorta di intelligenza misteriosa o inspiegabile.
«Il falso mito principale è quello di credere che ci sia questo alone mistico, questa intelligenza inspiegabile all’interno di questi agenti», afferma.
La realtà, nella sua spiegazione, è più concreta: i modelli linguistici sono sistemi addestrati per prevedere molto bene quale parola o elemento dovrebbe comparire successivamente nell’output.
«Fondamentalmente sono dei predittori di parole», sintetizza, pur sottolineando che questa definizione non vuole affatto sminuirne le capacità. Al contrario, si tratta di «predittori incredibili».
Il punto, quindi, non è negare la potenza di questi strumenti, ma comprenderne il funzionamento senza attribuire loro caratteristiche che non possiedono.
Un caso concreto: da ore di lavoro a pochi minuti
L’impatto dell’AI diventa particolarmente evidente quando viene applicata a processi aziendali concreti.
Bolotta racconta il caso di un’azienda con un archivio di circa vent’anni di documenti, preventivi e altri materiali dai quali era necessario estrarre continuamente informazioni.
Prima dell’automazione, questo lavoro veniva svolto da risorse umane. Un’attività lunga, ripetitiva e soggetta anche alla possibilità di errore.
L’introduzione di un sistema basato sul RAG ha permesso di automatizzare il processo.
«Ho automatizzato la cosa e ora invece che metterci ore e ore ci mettono pochi minuti», racconta. Gli operatori possono semplicemente chiedere dove sia contenuta una determinata informazione e lasciare che il sistema la individui ed estragga.
È un esempio concreto di come l’AI possa non soltanto aumentare la velocità, ma liberare risorse umane da attività ripetitive, permettendo loro di concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto.
L’intelligenza artificiale agentica è già una realtà
Negli ultimi mesi l’attenzione si è concentrata sempre di più sull’AI agentica, cioè su sistemi capaci di utilizzare strumenti, pianificare attività e compiere azioni con un livello crescente di autonomia.
Per Bolotta, però, non si tratta necessariamente di una tecnologia appartenente a un futuro lontano.
«In realtà in buona parte ci siamo già», sostiene.
Per spiegare il concetto, Bolotta propone di immaginare un modello linguistico, come una chat basata su un modello AI, inserito all’interno di un ciclo continuo. Il sistema riceve una richiesta, utilizza gli strumenti a sua disposizione, esegue un’azione nel mondo, riceve un’osservazione o un feedback e quindi riparte.
È un susseguirsi di azione, osservazione, azione, osservazione.
Questa dinamica è già presente in diversi contesti professionali. Le aziende più avanzate utilizzano sistemi agentici anche nello sviluppo software, mentre in altri settori, come quello legale, l’AI viene già impiegata per analizzare informazioni provenienti da cause e documentazione del passato.
La direzione, quindi, sembra essere già tracciata. La vera evoluzione riguarderà soprattutto la qualità e l’affidabilità dei sistemi che sarà possibile costruire.
Tecnologia e pensiero critico: il ruolo dell’essere umano
La formazione di Bolotta non si limita alla dimensione tecnologica. Il suo percorso unisce infatti intelligenza artificiale, scienze cognitive e filosofia, un intreccio particolarmente significativo in un momento storico in cui le macchine sembrano assumere capacità sempre più complesse.
Ed è proprio qui che emerge una delle questioni più profonde legate all’AI: quale ruolo devono avere pensiero critico, etica e supervisione umana?
Per Bolotta, il problema è che la società sta faticando ad avere il tempo necessario per riflettere.
«Siamo confusi come società», afferma. «Lo sviluppo tecnologico è stato talmente rapido in questo settore che siamo sommersi da novità e da agenti che riescono a fare cose sempre più incredibili di mese in mese».
La velocità del progresso rischia quindi di superare quella della riflessione.
Solo dieci anni fa, osserva Bolotta, erano gli esseri umani a scrivere codice, creare opere e realizzare quadri che venivano definiti espressione di genialità o intelligenza. Oggi, sistemi artificiali sono in grado di compiere attività analoghe.
Questo apre interrogativi che vanno oltre la tecnologia: che cosa significa davvero essere intelligenti? E che cos’è la creatività?
Un alleato di cui bisogna conoscere i limiti
Per Bolotta, queste domande non possono essere rimandate indefinitamente. Se l’intelligenza artificiale è destinata a diventare un alleato sempre più presente nel lavoro e nella vita quotidiana, è necessario comprenderne qualità e limiti.
«In nessuna guerra tu puoi andare con un alleato di cui non conosci bene i limiti, di cui non conosci bene le qualità, ma soprattutto non conosci ancora bene come si pone in relazione a te», osserva.
La metafora dell’alleato rende evidente la sua posizione: l’obiettivo non è rifiutare l’AI, ma imparare a rapportarsi con essa in modo consapevole.
Serve quindi uno spazio per interrogarsi sulle conseguenze dello sviluppo tecnologico, proprio mentre la tecnologia continua a correre.
La convergenza strumentale e le domande ancora aperte
Tra i concetti che Bolotta richiama c’è anche quello di convergenza strumentale, secondo cui un agente dotato di determinati obiettivi potrebbe sviluppare comportamenti orientati a preservare la propria capacità di perseguirli.
È un tema che assume particolare rilevanza con l’aumento delle capacità dei modelli e degli agenti artificiali.
Il punto centrale, secondo Bolotta, è l’incertezza sui limiti futuri di questi sistemi. La potenza dei modelli continua a crescere, mentre la società non ha ancora avuto il tempo di elaborare pienamente tutte le implicazioni.
Anche alcuni dei principali studiosi del settore, come Yoshua Bengio, tra i pionieri del deep learning, stanno dedicando parte della loro attività proprio allo studio dei rischi e delle conseguenze dello sviluppo dell’intelligenza artificiale.
La difficoltà, però, resta la stessa: il progresso tecnologico procede a una velocità straordinaria.
L’AI corre, la società deve imparare a starle dietro
Dalla programmazione all’analisi documentale, dalla formazione aziendale all’AI agentica, l’esperienza di Samuele Bolotta mostra un’intelligenza artificiale sempre meno confinata alla sperimentazione e sempre più integrata nei processi professionali.
Ma insieme alle opportunità crescono anche la necessità di competenze, aggiornamento e capacità critica.
La sfida dei prossimi anni, dunque, non sarà soltanto capire quanto saranno capaci le macchine. Sarà anche capire come gli esseri umani sceglieranno di utilizzarle, quali limiti decideranno di imporre e quale rapporto vorranno costruire con strumenti destinati a diventare sempre più presenti.
Perché, mentre l’AI continua a evolversi a una velocità vertiginosa, una delle risorse più importanti potrebbe essere proprio quella che rischia di scarseggiare di più: il tempo necessario per fermarsi a riflettere.
