Come il team giusto può aiutarvi a sviluppare il giusto LLM

I Large Language Models (LLM) vengono utilizzati in tutti i settori per automatizzare i flussi di lavoro, analizzare dati complessi e migliorare il processo decisionale. Le aziende del settore finanziario, sanitario e legale li stanno integrando in operazioni critiche, dando forma al modo in cui l'intelligenza artificiale supporta tutto, dall'analisi del rischio alla diagnostica dei pazienti.

Per costruire un LLM su misura per le vostre esigenze, avete bisogno delle persone giuste per realizzarlo. Gli ingegneri dell'apprendimento automatico e i programmatori di LLM si occuperanno delle funzioni principali dell'IA. Tuttavia, senza specialisti dei dati, esperti di conformità e consulenti di settore, anche i modelli più avanzati possono faticare a fornire risultati reali. Dal garantire la sicurezza e la conformità normativa all'affinare l'accuratezza per applicazioni specifiche, ogni fase dello sviluppo dipende dalla presenza del team giusto.

In questa guida analizzeremo come strutturare un team di AI, le sfide di assunzione nell'acquisizione di talenti AI e come le aziende possono adottare un approccio strategico al recruitment tecnologico per assicurarsi le competenze necessarie per l'architettura e l'implementazione di modelli linguistici di grandi dimensioni.

Perché lo sviluppo di un LLM è un lavoro di squadra

Gli LLM stanno diventando una forza importante nell'automazione aziendale, nella ricerca e nelle strategie di IA aziendali, con applicazioni in espansione nei settori della produzione, della gestione della catena di approvvigionamento, della cybersicurezza e della ricerca scientifica. Secondo le stime del World Economic Forum, gli LLM potrebbero influenzare fino al 40% delle ore di lavoro nei vari settori, favorendo l'efficienza ma anche creando nuove sfide nell'acquisizione di talenti e nella gestione dell'IA.

Molte aziende adottano questi modelli, ma poche sono pienamente preparate alle competenze necessarie per costruirli, perfezionarli e regolarli in modo efficace.

Come è cambiata l'assunzione di LLM:

• 2020-2022: le assunzioni nel campo dell'IA si sono concentrate soprattutto sulla ricerca sull'apprendimento automatico e sulle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Le aziende che lavorano con l'IA spesso si affidano a modelli pre-addestrati, adattandoli senza creare competenze interne.
• 2023-2024: Gli LLM sono diventati enterprise-ready. Le aziende si sono spinte oltre le applicazioni di base dell'IA, determinando un'impennata nelle assunzioni di AI per i ruoli di data science, etica dell'IA e AI specifici per il settore. Le aziende hanno iniziato a riconoscere che la conformità, la sicurezza dei modelli e la messa a punto per i casi d'uso reali richiedono un mix di competenze più ampio.
• 2025 e oltre: Le aziende devono prendere una decisione. Alcune continueranno ad affidarsi a modelli pre-addestrati, mentre altre investiranno in team di IA dedicati per sviluppare modelli su misura per il loro settore. Le aziende che definiranno per tempo la loro strategia di recruitment otterranno un vantaggio competitivo. Quelle che non lo faranno si troveranno a lottare con le lacune nelle assunzioni, i problemi di retention e le sfide normative.

A questo punto, le aziende dovrebbero considerare esattamente ciò che vogliono dal loro LLM, in quanto questo detterà la struttura del team e le competenze necessarie per dargli vita.

Che cosa vi serve effettivamente dal vostro LLM?

Ci sono due modi per affrontare la questione; il vostro percorso determina le competenze necessarie per farlo funzionare.

Opzione 1: Adattare un modello esistente

 Alcune aziende prendono un LLM già addestrato e lo adattano alle loro esigenze. Questa è la strada più rapida e meno costosa, ma comporta dei compromessi. I modelli generici non hanno una comprensione specifica del settore, possono avere problemi di conformità e spesso richiedono una continua e tempestiva ingegnerizzazione per produrre risultati affidabili. Se l'obiettivo è integrare rapidamente l'IA, ma con un controllo limitato sui suoi risultati, questo può essere un approccio praticabile.

Opzione 2: Creare un LLM su misura

Per le aziende che necessitano di precisione, conformità e scalabilità, un modello personalizzato è l'opzione migliore. Un LLM su misura viene formato su dati rilevanti per il settore, quadri normativi e requisiti aziendali specifici, garantendo maggiore controllo, affidabilità ed efficienza. Ma questo approccio richiede un team di IA ben strutturato, con il giusto mix di competenze tecniche, operative e di conformità.

Se un'azienda sceglie di costruire un LLM personalizzato, il successo non dipende solo dalla tecnologia in sé. Ogni fase, dalla selezione dei dati di addestramento alla supervisione della conformità e all'implementazione, richiede competenze in diverse aree per garantire che il modello sia accurato, scalabile e in linea con le normative del settore.

Diversi fattori rendono la costruzione di un LLM su misura un lavoro di squadra, che richiede un approccio ben strutturato all'acquisizione dei talenti dell'IA e alla gestione del team:

• La qualità dei dati definisce le prestazioni: I dati di addestramento devono essere di alta qualità, strutturati e pertinenti per evitare distorsioni e risultati inaffidabili. Dati scadenti portano a modelli che producono risultati imprecisi o fuorvianti, con ripercussioni sulle applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni in contesti reali.
• La conformità normativa deve essere integrata fin dall'inizio: I quadri di governance dell'IA, tra cui la legge europea sull'IA, richiedono alle aziende di garantire trasparenza, sicurezza e correttezza. Non incorporare la conformità fin dall'inizio può comportare rischi legali e battute d'arresto operative.
• La personalizzazione richiede una profonda conoscenza del settore: Un modello costruito per l'assistenza sanitaria deve elaborare la terminologia medica in modo diverso da uno progettato per le previsioni finanziarie. Senza competenze di settore, anche i programmatori LLM più preparati possono faticare a creare risultati pratici e affidabili.
• La manutenzione a lungo termine è fondamentale: I modelli di intelligenza artificiale richiedono un monitoraggio, una riqualificazione e un'ottimizzazione continui per rimanere efficaci. Senza un team strutturato che gestisca questi aggiornamenti, i modelli possono diventare obsoleti, inefficienti o non allineati agli obiettivi aziendali.

Per le aziende che investono in un LLM personalizzato, avere il team giusto è importante quanto il modello stesso.

Le sfide principali nella costruzione di un team LLM

La vostra azienda ha stabilito che un LLM personalizzato è la strada migliore da percorrere. Avete identificato la necessità di far crescere il vostro team di IA per garantire che il modello sia costruito, distribuito e mantenuto con le giuste competenze. Tuttavia, le assunzioni per applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni non sono semplici. La domanda di specialisti supera di gran lunga l'offerta, rendendo il recruitment di AI altamente competitivo.

Quali sfide dovrete affrontare quando costruirete il vostro team di AI?

Anche le aziende con una chiara strategia di IA hanno difficoltà ad acquisire talenti nel campo dell'IA. La domanda di programmatori LLM, specialisti della conformità all'IA e ingegneri dell'apprendimento automatico continua a crescere. Senza una strategia di assunzione strutturata, le aziende rischiano ritardi, carenze di competenze e mancanze di conformità. Questi sono i maggiori ostacoli che le aziende devono superare:

Reclutare specialisti in un mercato competitivo

Il mercato del recruitment tecnologico è sotto pressione, con oltre 97 milioni di posti di lavoro legati all'IA previsti entro il 2025. Ciononostante, il 76% dei dirigenti IT afferma che c'è già una carenza di professionisti qualificati nella gestione e nello sviluppo di team di IA.

Le aziende che assumono programmatori LLM e specialisti in architettura di modelli linguistici di grandi dimensioni sono in competizione con aziende tecnologiche, istituti di ricerca e imprese globali per le stesse competenze.

Ritenzione e burnout

L'elevata richiesta di assunzioni nel campo dell'IA significa che i team sono sempre più sotto pressione. Il 71% dei dipendenti a tempo pieno dichiara di sentirsi esaurito e chi lavora spesso con l'IA ha un tasso di esaurimento del 45% superiore. Senza una gestione efficace dei team di IA, le aziende rischiano di perdere i talenti chiave, con conseguenti ritardi, lacune di conoscenza e aumento dei costi di assunzione.

Lacune interdisciplinari

Lo sviluppo di LLM richiede una stretta collaborazione tra esperti tecnici, specialisti del settore e team di compliance, ma molte aziende faticano a collegare queste discipline. Il 24% dei dipendenti teme che l'IA possa sostituire alcuni aspetti del proprio ruolo, il che può creare resistenza alla collaborazione. Senza un lavoro di squadra strutturato, le aziende rischiano di sviluppare modelli non allineati con le applicazioni reali e di doverli rielaborare in modo costoso.

Complessità etiche e legali

Le considerazioni etiche sull'IA sono oggi una preoccupazione fondamentale per le aziende. Le normative sull'IA, come la legge europea sull'IA, continuano ad evolversi e il 67% dei professionisti dell'acquisizione di talenti ha espresso preoccupazione per i pregiudizi e le imprecisioni dell'IA. Senza specialisti dedicati all'etica dell'IA, le aziende rischiano di non rispettare le norme, di subire danni alla reputazione e di avere problemi nell'implementazione efficace di applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni.

Costruire il team giusto per lo sviluppo di un LLM

Un team di sviluppo LLM di successo è vario, strategico e collaborativo. Avete capito che un LLM su misura è la scelta giusta per la vostra azienda e comprendete le sfide di assunzione che ne derivano.

Il passo successivo è la creazione di un team che garantisca che il vostro modello abbia un reale impatto sull'azienda. Ma quali sono gli specialisti da coinvolgere? Ecco una panoramica dei ruoli chiave e delle fasi di costruzione del team giusto.

Chi vi serve: Ruoli chiave nello sviluppo di LLM

Ogni specialista svolge un ruolo unico nella costruzione, nel perfezionamento e nell'implementazione del vostro LLM, assicurando che sia accurato, scalabile, conforme e funzionale all'interno delle applicazioni aziendali.

AI/ML Engineer: Costruire l'architettura del modello

Gli ingegneri dell'apprendimento automatico progettano, addestrano e mettono a punto l'architettura del modello linguistico di grandi dimensioni. La loro esperienza garantisce che il vostro LLM elabori in modo efficiente i dati, impari dalle interazioni e migliori continuamente la sua precisione.

Competenze chiave: Framework di apprendimento profondo (TensorFlow, PyTorch), apprendimento per rinforzo, ottimizzazione dei modelli.

Stipendio medio in Italia: €30.000-€50.000

Data Scientist: Strutturare e preparare i dati di addestramento

Un LLM ben formato si basa su dati di alta qualità e imparziali. Gli scienziati dei dati si occupano della raccolta, della pulizia e dell'ingegnerizzazione dei dati, assicurando che il modello apprenda da set di dati diversi e strutturati per evitare pregiudizi e informazioni errate.

Competenze chiave: Preelaborazione dei dati, modellazione statistica, gestione di set di dati su larga scala.

Stipendio medio in Italia: €30.000-€50.000

Specialista in etica e conformità dell'IA: Gestione dei rischi etici e legali

Con normative come l'EU AI Act, le aziende devono garantire che i LLM operino in modo trasparente, equo e conforme agli standard legali. Questi specialisti riducono i rischi, affrontano i pregiudizi dell'IA e assicurano che i modelli rispettino le leggi sulla protezione dei dati.

Competenze chiave: Governance dell'IA, quadri di conformità, mitigazione dei pregiudizi.

Stipendio medio in Italia: €50.000-€80.000.

Cloud & Infrastructure Engineer: Scalare le distribuzioni di LLM

La scalabilità di un LLM richiede risorse di cloud computing efficienti. Gli ingegneri del cloud ottimizzano l'implementazione, gestiscono i costi di calcolo e garantiscono un'elevata disponibilità, evitando tempi di inattività e inefficienze.

Competenze chiave: Architettura cloud (AWS, Azure, Google Cloud), Kubernetes, MLOps.

Stipendio medio in Italia: €35.000 - €60.000.

Cybersecurity Engineer: Protezione dei modelli e dei dati di intelligenza artificiale

I LLM devono essere protetti da minacce informatiche come l'avvelenamento dei dati, l'accesso non autorizzato e gli attacchi avversari. Gli ingegneri della sicurezza implementano la crittografia, i controlli di accesso e i protocolli di rilevamento delle minacce per salvaguardare le applicazioni di IA.

Competenze chiave: Sicurezza dell'IA, rilevamento delle minacce, crittografia dei dati.

Stipendio medio in Italia: €30.000-€55.000

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Come organizzare il team di LLM: Quando coinvolgere le giuste competenze

Abbiamo parlato degli specialisti di cui ha bisogno il vostro progetto LLM. Ora concentriamoci sulla tempistica. Quando è necessario coinvolgere ciascun ruolo per assicurarsi che il modello venga sviluppato e distribuito con successo?

Ogni fase dello sviluppo di un LLM richiede competenze specifiche e i talenti giusti devono essere coinvolti al momento giusto. Comprendere il panorama delle assunzioni nel settore dell'intelligenza artificiale e strutturare il team in base alle esigenze del progetto può aiutarvi a evitare ritardi e sfide lungo il percorso.

Fase 1: sviluppo iniziale

All'inizio del vostro progetto di LLM, l'attenzione si concentra sulla creazione dell'infrastruttura e sulla garanzia di conformità alle considerazioni etiche nell'IA. A questo punto sono necessari specialisti di etica dell'IA per guidare la conformità alle normative e prevenire potenziali pregiudizi nel modello. Avrete anche bisogno di ingegneri del cloud per impostare e gestire l'ambiente in cui opererà l'LLM, assicurando che tutto sia a posto per gestire applicazioni su larga scala.

Fase 2: creazione del modello

Con l'avvio della fase di sviluppo, gli ingegneri AI/ML entrano in gioco per creare l'architettura del modello linguistico di grandi dimensioni. Sono responsabili della costruzione e della messa a punto del modello. Gli scienziati dei dati lavorano al loro fianco, strutturando e pulendo i dati che addestreranno il modello, assicurandosi che siano pertinenti e di alta qualità. Gli ingegneri NLP si concentrano sul perfezionamento dell'elaborazione linguistica per garantire che il modello sia in grado di gestire testi complessi e generare risposte significative e consapevoli del contesto.

Fase 3: scalare e distribuire

Una volta che il modello è stato formato, l'attenzione si sposta sulla distribuzione e sulla scalabilità. Gli ingegneri del cloud sono essenziali per garantire che il modello sia scalabile, integrato e che funzioni in modo efficiente man mano che l'azienda cresce. Man mano che l'LLM viene distribuito, gli ingegneri AI/ML continueranno a perfezionare il modello, apportando miglioramenti basati sul feedback del mondo reale.

Assicurandosi che la strategia di recruitment sia allineata con ogni fase di sviluppo, le aziende possono costruire un team di AI più efficace che contribuisca al successo in ogni fase del processo. L'acquisizione di talenti nel campo dell'IA deve essere pianificata in anticipo per soddisfare le esigenze in evoluzione del progetto, assicurandovi di non rimanere indietro man mano che il vostro LLM cresce e si espande.

Sviluppate il vostro prossimo LLM con fiducia

Il successo di un progetto LLM non dipende solo dalla tecnologia, ma anche dal team che lo sostiene. Un team forte, collaborativo ed eticamente fondato può trasformare una visione ambiziosa in una realtà significativa. La costruzione di un LLM di successo richiede gli specialisti giusti, allineati con gli obiettivi aziendali, che lavorino insieme in tutte le fasi dello sviluppo.

Anche con una chiara strategia di assunzione, assicurarsi i giusti talenti per la programmazione di LLM e il recruitment di AI rimane una sfida. Le aziende devono tenere conto di diversi fattori:

• Strategie di acquisizione di talenti nel campo dell'IA - La crescente domanda di programmatori LLM, di specialisti di conformità all'IA e di esperti di apprendimento automatico rende cruciale l'avvio tempestivo delle assunzioni.
• Tempistiche del progetto - Senza un piano chiaro, le aziende rischiano ritardi nello sviluppo e carenze di talenti che possono ostacolare i progressi.
• Mantenimento e struttura del team - I team di IA operano spesso sotto pressione. Chiare opportunità di sviluppo della carriera e una gestione efficace dei team di IA sono essenziali per prevenire il burnout e il turnover.

Il valore della collaborazione con un reclutatore globale specializzato

La collaborazione con un recruiter tecnologico globale come Montreal Associates può facilitare notevolmente il processo di assunzione. I reclutatori specializzati con esperienza nel recruitment dell'IA possono aiutare le aziende:

• reperire gli specialisti giusti per ruoli come la programmazione LLM e l'etica dell'IA.
• Ridurre le tempistiche di assunzione, assicurandovi di rimanere in linea con le richieste di modelli linguistici di grandi dimensioni.
• Allineare la strategia di recruitment con gli obiettivi aziendali a lungo termine, assicurandosi di avere le persone giuste per guidare il successo.

Data la carenza di talenti nel campo dell'IA e la crescente concorrenza nel settore, l'accesso a un pool di talenti pre-verificato garantisce che il vostro team sia equipaggiato per affrontare queste sfide, assicurandovi in ultima analisi le competenze giuste al momento giusto per lo sviluppo di LLM.

Punti chiave: Acquisizione di talenti AI per lo sviluppo di LLM

Il successo di un progetto LLM non dipende solo dalla tecnologia. Si tratta del team che lo progetta, lo costruisce e lo perfeziona. Un modello su misura richiede uno sforzo ben coordinato da parte di specialisti di diverse discipline per garantire che non solo funzioni, ma che produca valore per l'azienda.

Quando le aziende cercano di integrare questi modelli nelle loro attività principali, è facile sottovalutare l'entità dei talenti necessari. Dai programmatori LLM agli specialisti della compliance dell'IA, dai data scientist agli ingegneri dell'apprendimento automatico, assicurarsi i talenti giusti è la base del successo.

La sfida è chiara: per avere successo con il vostro sviluppo, avete bisogno di un team che non apporti solo competenze tecniche, ma anche una profonda comprensione delle esigenze specifiche del settore, degli standard di conformità e della continua ottimizzazione dei modelli. Il mercato del recruitment dell'IA è competitivo e assicurarsi gli specialisti giusti al momento giusto distinguerà la vostra azienda.

La vostra azienda è pronta ad assicurarsi i migliori talenti AI?

Siete pronti a costruire il vostro LLM con il team giusto? Noi di Montreal Associates siamo specializzati nell'acquisizione di talenti nel campo dell'IA per aiutarvi ad assicurarvi i professionisti giusti in ogni fase dello sviluppo dell'LLM. Dai programmatori di LLM agli esperti di conformità all'IA, forniamo l'esperienza di sourcing di cui avete bisogno per rendere il vostro progetto un successo.

Parliamo di come possiamo aiutarvi a costruire il team giusto e a dare vita alla vostra visione di LLM.