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L’intelligenza artificiale non sta trasformando soltanto la tecnologia, ma anche il modo in cui aziende e pubbliche amministrazioni organizzano competenze, ruoli e responsabilità. In questo scenario prende forma una nuova classificazione delle professioni AI, pensata per dare maggiore chiarezza a un mercato del lavoro ancora molto frammentato.
Con la pubblicazione della norma UNI 11621-8:2026 vengono definiti dodici profili professionali legati all’intelligenza artificiale, con indicazioni precise su attività, competenze richieste e responsabilità operative. Lo standard nasce per supportare imprese, enti formativi e organizzazioni nella gestione delle figure coinvolte nello sviluppo e nell’utilizzo dei sistemi AI.
*I ruoli chiave dell’ecosistema AI*
Le nuove professionalità coprono ambiti molto diversi, dalla governance strategica fino alla ricerca avanzata. Tra le figure individuate compaiono:
Chief AI Officer, responsabile della strategia AI aziendale;
AI Consultant, dedicato all’adozione e all’integrazione delle soluzioni AI;
AI Product Manager, ponte tra business e tecnologia;
AI Prompt Engineer, specializzato nell’interazione con modelli generativi;
AI Data Scientist e AI Data Engineer, focalizzati su dati e modelli;
AI Security Specialist, impegnato nella protezione dei sistemi AI;
AI Research Scientist, orientato alla ricerca e all’innovazione.
La classificazione distingue chiaramente i ruoli manageriali da quelli più tecnici, evidenziando come l’adozione dell’intelligenza artificiale richieda competenze multidisciplinari e non soltanto capacità di sviluppo software.
AI e mercato del lavoro: competenze sempre più ibride
La crescita dell’AI sta accelerando la richiesta di profili professionali capaci di unire conoscenze tecnologiche, capacità analitiche e competenze trasversali. Secondo diverse analisi sul futuro del lavoro, le aziende cercano sempre più figure in grado di collegare dati, strategia, automazione e processi aziendali.
Oltre alle competenze tecniche, stanno diventando centrali abilità come:
-problem solving;
-adattabilità;
-interpretazione dei dati;
-gestione del cambiamento;
-comunicazione tra team tecnici e business.
Questo cambiamento coinvolge anche le PMI, dove spesso emerge la necessità di professionisti con competenze più verticali e specializzate, soprattutto nei progetti di trasformazione digitale e automazione.
Governance, sicurezza e compliance diventano centrali
Uno degli aspetti più rilevanti introdotti dal nuovo standard riguarda la governance dell’AI. Le imprese devono infatti gestire non solo sviluppo e utilizzo dei sistemi intelligenti, ma anche aspetti legati a sicurezza, trasparenza e conformità normativa.
Per questo motivo cresce l’importanza di ruoli come l’AI Security Specialist e il Chief AI Officer, chiamati a coordinare controllo dei rischi, qualità dei dati e rispetto delle regole previste dall’AI Act europeo.
La presenza di profili strutturati permette inoltre alle organizzazioni di definire meglio percorsi di formazione, selezione e certificazione delle competenze.
Una nuova mappa per imprese e formazione
La standardizzazione delle professioni AI rappresenta un passo importante anche per università, ITS e centri di formazione, che possono così progettare percorsi più aderenti alle esigenze del mercato.
Per le aziende, invece, avere riferimenti professionali condivisi significa poter costruire team AI con maggiore chiarezza, evitando sovrapposizioni di ruoli e definizioni troppo generiche.
