L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mercato del lavoro e molti professionisti del settore tecnologico stanno cercando di riposizionarsi per cogliere le nuove opportunità. Tra corsi universitari, certificazioni e dottorati di ricerca, emerge però un consiglio sorprendentemente pratico da chi ce l'ha fatta: sporcarsi le mani con progetti concreti vale più di qualsiasi titolo accademico. Una giornalista di Business Insider ha raccolto nel 2025 le testimonianze di quattro esperti che hanno fatto il grande salto verso ruoli legati all'IA, scoprendo che tutti, pur con percorsi diversi, hanno seguito lo stesso principio fondamentale.
L'esperienza pratica batte la teoria
Devi Parikh, ex direttrice senior per l'intelligenza artificiale generativa presso Meta e ora cofondatrice dell'azienda di IA Yutori, smonta subito un mito diffuso. Nonostante abbia completato un dottorato in computer vision nel 2009, sostiene con forza che un Ph.D. non sia necessario per entrare nel campo dell'intelligenza artificiale. Quando assume personale per la sua startup, non considera tanto i titoli accademici quanto l'esperienza pratica rilevante, come l'addestramento di modelli.
La sua carriera dimostra l'importanza di portare a termine progetti concreti. Durante la pandemia di COVID-19, Parikh ha lanciato una serie YouTube chiamata "Humans of AI", dove intervistava ricercatori di IA sulle loro abitudini quotidiane. Questa iniziativa le ha garantito una visibilità professionale che la sola ricerca accademica non avrebbe potuto offrire.
Dal riconoscimento vocale alla trasformazione professionale
Patrick Leung, che ha lavorato per Google dal 2007, ha vissuto sulla propria pelle la transizione verso l'IA. Quando assistette per la prima volta a una dimostrazione di un assistente telefonico basato sull'intelligenza artificiale, rimase colpito dal realismo della voce. Quel progetto sarebbe poi diventato Google Duplex, e Leung si unì al team nel 2017.
Sebbene avesse già incontrato concetti di machine learning in progetti precedenti, non aveva mai costruito modelli da zero e dovette riqualificarsi direttamente sul campo. Le lunghe conversazioni con colleghi esperti che gli spiegavano il funzionamento del sistema si rivelarono fondamentali per acquisire competenze nell'IA. Dopo aver contribuito al lancio pubblico di Google Duplex nel 2018, Leung lasciò l'azienda nel 2019 per una società di scienze finanziarie, continuando però a lavorare con l'intelligenza artificiale.
Secondo Leung, la barriera d'ingresso nel campo dell'IA non è mai stata così bassa. Raccomanda di applicare i modelli linguistici di grandi dimensioni a problemi aziendali reali. Ha citato l'esempio di un'amica senza esperienza di programmazione che ha utilizzato l'IA per personalizzare messaggi di reclutamento sul suo lavoro, migliorando significativamente il tasso di risposta. Se nel lavoro attuale non ci sono opportunità simili, suggerisce di usare l'IA nel tempo libero e inserire questi progetti nel curriculum.
Microsoft e la scommessa su un progetto interno
Sophia Sun ha messo in pratica esattamente questo approccio quando lavorava come senior product manager per Kajabi, una piattaforma per content creator. Ad aprile 2023 ha proposto un progetto per utilizzare l'IA nell'aiutare i clienti: uno strumento che consentisse ai creatori di contenuti di generare materiale marketing, come post per blog e video brevi per TikTok e Instagram.
Collaborando con team di ingegneria e marketing, Sun ha seguito il progetto fino al lancio nel marzo 2024, affrontando una curva di apprendimento importante poiché non aveva mai sviluppato un prodotto basato sull'intelligenza artificiale. A luglio dello stesso anno è entrata in Microsoft come senior AI product manager, convinta che l'esperienza completa nella costruzione di un prodotto IA abbia fatto la differenza nella selezione.
La sua ricetta per entrare nel settore consiste nell'individuare un problema reale degli utenti, progettare una soluzione IA leggera e trasformarla in una prova concreta delle proprie capacità. Avere voti eccellenti è una cosa, ha spiegato, ma costruire un prodotto che dimostri le proprie abilità è tutt'altra storia.
Dal software tradizionale ai contratti milionari nell'IA
Mostofa Adib Shakib rappresenta un caso emblematico di transizione radicale. Quando OpenAI rilasciò ChatGPT nel 2022, capì immediatamente che il mondo stava per cambiare. Aveva iniziato la carriera nell'ingegneria software tradizionale presso Snap Inc. e successivamente ZipRecruiter, ma si convinse della necessità di sviluppare competenze nell'intelligenza artificiale.
Shakib ha dedicato tempo allo studio attraverso libri, video e articoli di ricerca, costruendo progetti software per acquisire padronanza dell'IA agenziale, come uno strumento per aiutare professionisti bangladesi a ottimizzare i propri curriculum. A febbraio 2025 ha iniziato un ruolo da contractor IA con Mercor, guadagnando l'impressionante cifra di 6.400 dollari a settimana.
La sua decisione di non tornare a un lavoro tradizionale a tempo pieno nell'ingegneria software si basa sulla convinzione che concentrarsi sulle competenze IA prima che il mercato diventi saturo sia la scommessa giusta. Pur riconoscendo che un impiego fisso offre stabilità e benefit, ritiene che limiterebbe il tempo disponibile per sviluppare competenze nell'IA agenziale, confinandole ai weekend. Come contractor a tempo pieno, invece, può distribuire le ore di lavoro come preferisce.
Il nuovo paradigma del mercato del lavoro tech
Tutti e quattro i professionisti intervistati concordano su un punto essenziale: l'intelligenza artificiale non si padroneggia dai libri di testo o nelle aule universitarie. Bisogna sperimentare con la tecnologia IA come un bambino che gioca con un nuovo giocattolo, per usare un'espressione ricorrente nei loro racconti. L'approccio teorico lascia spazio a quello empirico, dove progetti personali e applicazioni pratiche diventano il vero biglietto da visita.
Il consiglio di Shakib a chi vuole rimanere rilevante nell'industria tecnologica è abbracciare il cambiamento invece di temerlo, concentrandosi sull'aggiornamento continuo delle competenze. In un mercato che evolve rapidamente, la capacità di adattarsi e dimostrare risultati concreti conta più di credenziali accademiche o anni di esperienza in campi ormai superati. La rivoluzione dell'intelligenza artificiale sta ridefinendo le regole del gioco, premiando chi sa trasformare la teoria in pratica e i progetti in opportunità professionali.