L’Intelligenza Artificiale è entrata nella quotidianità di tante persone e di tanti studenti. Ma cosa c’è dietro? Chi la sviluppa? E come gestisce questo sistema affinché funzioni?
Se il mondo dell’AI ti incuriosisce e ti stai chiedendo come diventare AI Engineer partendo dalle superiori, sei nel posto giusto. In questa guida di Orientamento trovi cosa fa davvero questa figura, quali corsi di laurea in intelligenza artificiale esistono in Italia, come funzionano i test di ammissione e quanto si guadagna
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Come si diventa AI Engineer: si parte da chi è
L’AI Engineer è il professionista che progetta, sviluppa e mette in funzione sistemi basati sull’intelligenza artificiale. Gli ingegneri esperti in Intelligenza Artificiale, applicano i principi dell’AI e del machine learning per costruire sistemi che apprendono dai dati, prendono decisioni e risolvono problemi complessi.
In pratica, il lavoro di un AI Engineer si concentra su 4 attività:
- Costruire modelli e applicazioni: dai sistemi di raccomandazione ai chatbot basati su modelli linguistici (LLM).
- Collegare l’AI ai sistemi reali: integrare un modello in un’app, in un sito o nei processi di un’azienda.
- Mettere in produzione e monitorare: far sì che il sistema funzioni in modo affidabile, sicuro e scalabile, spesso su piattaforme cloud.
- Lavoro in team: l’AI Engineer si interfaccia con sviluppatori, data scientist, esperti di dominio e manager.
Gli ambiti di applicazione sono tantissimi: sanità, finanza, industria, automotive, e-commerce, pubblica amministrazione. Si tratta di uno dei lavori con maggior richiesta al momento!
Cosa cambia tra AI Engineer, Machine Learning Engineer e Data Scientist
Ci sono delle figure che sembrano essere molto simili all’AI Engineer ma che, in realtà, presentano differenze notevoli. Si tratta del Machine Learning Engineer e del Data Scientist. Vediamo le caratteristiche di ognuno.
| Figura | Su cosa si concentra | Domanda tipica a cui risponde |
|---|---|---|
| AI Engineer | Costruire e mettere in funzione prodotti e sistemi basati sull’AI, inclusi quelli con modelli linguistici e agenti | “Come faccio funzionare questo sistema AI nel mondo reale?” |
| Machine Learning Engineer | Progettare, addestrare e ottimizzare modelli di apprendimento automatico | “Quale modello impara meglio da questi dati?” |
| Data Scientist | Analizzare dati con statistica e machine learning per ricavarne informazioni utili | “Cosa ci dicono questi dati e quale decisione conviene prendere?” |
In alcuni contesti aziendali queste figure possono essere intercambiabili tra di loro. Questo accade perché, alla base, c’è una preparazione condivisa tra le tre professionalità che parte dalla statistica, la matematica e la programmazione.
I corsi di laurea da scegliere per lavorare con l’AI
Sono tre le strade principali da intraprendere per lavorare con l’Intelligenza Artificiale dopo la laurea.
- Laurea triennale in area ICT: è la scelta più comune al momento
- Informatica (classe L-31, Scienze e tecnologie informatiche): forte su programmazione, algoritmi e basi di AI.
- Ingegneria informatica o dell’informazione (classe L-8): unisce informatica, matematica e fisica con un approccio ingegneristico. È anche una delle ricerche più frequenti tra chi si orienta verso l’università.
- Matematica, Fisica o Statistica: ottime basi teoriche, da completare con la programmazione.
- Laurea triennale focalizzata sull’Intelligenza Artificiale: sono in aumento i percorsi di laurea specifici
- Artificial Intelligence
- Applied Computer Science and Artificial Intelligence – Informatica Applicata e Intelligenza Artificiale
Entrambe appartenenti al corso L-31
- Corso di laurea magistrale dopo il titolo triennale: altra scelta diffusa è proseguire gli studi con un corso di laura magistrale specializzato in AI. Sono diverse le Università che hanno integrato percorsi specifici, spesso appartenenti alla LM-18, come l’Ateneo di Bologna o quello di Verona. I corsi di laurea magistrale sono, in molti casi, in inglese: arrivare con un buon livello di lingua è fondamentale!
| Se sei alla ricerca di un corso di laurea che possa aprirti anche altre strade, puoi valutare una triennale in ingegneria informatica o informatica per poi proseguire gli studi con una specializzazione in IA. |
Test di ammissione: TOLC-I, TOLC-S E CEnT-S
Per i corsi di laurea in ingegneria e informatica è, quasi sempre, richiesto un test di ammissione. In molti Atenei la prova è un TOLC, erogato dal CISIA, in altri, invece, è previsto un test gestito direttamente dall’Università.
I TOLC principali di riferimento per l’area scientifica e di ingegneria sono il TOLC-I e il TOLC-S a cui, di recente, si è aggiunto il CEnT-S, per i corsi in inglese.
| Test | Per quali corsi | Struttura |
|---|---|---|
| TOLC-I | Ingegneria (incluse Ingegneria informatica e dell’informazione) | 50 quesiti in 4 sezioni: Matematica, Logica, Scienze, Comprensione verbale, più una sezione di inglese |
| TOLC-S | Corsi di area scientifica, spesso anche Informatica | 6 sezioni, a partire da Matematica di base |
| CEnT-S | Corsi scientifici e di AI erogati in inglese | Test in inglese che ha sostituito l’English TOLC-I |
I TOLC aprono le loro iscrizioni a partire dal mese di gennaio e si possono sostenere a Casa o in Presenza, in base al regolamento dell’Ateneo. Ogni ateneo decide come usare il punteggio: soglie minime, pesi delle sezioni, graduatorie e OFA cambiano da corso a corso. È essenziale leggere sempre il bando dell’Università di interesse. Si può ripetere il test: in genere viene considerato il risultato migliore ottenuto entro la scadenza del bando.
| Iniziare a esercitarsi sin da subito in vista dei test di ammissione, con simulazioni a tempo, è il modo migliore per arrivare sereni al TOLC. |
Le competenze di un AI Engineer
Un AI Engineer unisce basi teoriche solide e capacità pratiche di sviluppo. Le competenze più richieste uniscono sia le tecniche che le trasversali. In particolare:
Competenze tecniche (hard skill)
- Matematica: algebra lineare, analisi, probabilità e statistica sono il linguaggio con cui funzionano i modelli.
- Programmazione: Python è lo standard di fatto; utili anche Java o C++ e la conoscenza dei database (SQL).
- Machine learning e deep learning: reti neurali, librerie come PyTorch o TensorFlow.
- Modelli linguistici e AI generativa: come si costruiscono applicazioni basate su LLM, agenti e sistemi RAG.
- Ingegneria del software e cloud: testing, versionamento del codice (Git), messa in produzione su piattaforme come AWS, Google Cloud o Azure.
Competenze trasversali (soft skill)
- Problem solving e pensiero critico.
- Lavoro in team multidisciplinari e capacità di spiegare cose tecniche a chi non lo è.
- Inglese: documentazione, ricerca e molti corsi sono in inglese.
- Attenzione all’etica e alle regole: l’uso dell’AI è sempre più regolato, a partire dall’AI Act europeo.
- Aggiornamento continuo, perché strumenti e tecniche cambiano ogni anno.
Quanto guadagna un AI Engineer in Italia
Un AI Engineer in Italia, partendo da un ruolo junior, guadagna tra i €30.000 e i €40.000 lordi annui. Lo stipendio cresce e varia in base all’esperienza che si matura e ai ruoli che si ricoprono. Si tratta di uno dei lavori più ricercati e pagati: un esperto senior arriva a guadagnare oltre €70.000 lordi annui!
La roadmap per diventare Ingegnere dell’Intelligenza Artificiale
Se l’obiettivo è, quindi, diventare esperto di intelligenza artificiale e lavorare in prima persona con uno degli strumenti più potenti, ecco i consigli da non perdere:
- Alle superiori, prima del TOLC, rafforza matematica e inglese. Sono le due materie che pesano di più nei test e nei corsi. Inizia, nel tempo libero e per diletto, a programmare piccoli progetti personali.
- Esplora i corsi. Confronta piani di studio, lingua di erogazione e modalità di accesso. Partecipa agli open day e fai un test di orientamento.
- Preparati e sostieni il test CISIA giusto. TOLC-I per Ingegneria, TOLC-S per molti corsi di Informatica, CEnT-S per i corsi in inglese. Puoi sostenerli anche prima del diploma e ripeterli per migliorare il punteggio.
- Iscriviti alla triennale. Informatica, Ingegneria informatica, un corso dedicato all’AI o un’area affine come Matematica o Statistica.
- Durante la triennale, costruisci il portfolio. Progetti, competizioni, tirocinio e, se possibile, un Erasmus.
- Specializzati con la magistrale. In Artificial Intelligence, Computer Science, Ingegneria informatica o Data Science.
- Entra nel mondo del lavoro. Le prime posizioni tipiche sono Junior AI Engineer, Junior ML Engineer o Junior Data Scientist; da lì, con l’esperienza, si cresce verso ruoli senior, di architettura o di ricerca.
In breve
Non c’è una laurea obbligatoria. Le più indicate sono Informatica (L-31), Ingegneria informatica o dell’informazione (L-8) e i corsi dedicati all’AI, seguite da una magistrale in Artificial Intelligence, Computer Science o Ingegneria informatica (LM-18, LM-32).
Dipende dal corso: il TOLC-I per Ingegneria, il TOLC-S per molti corsi di Informatica e il CEnT-S per i corsi in inglese.
Un junior parte in genere tra 30.000 e 40.000 euro lordi annui; con 3–5 anni di esperienza si arriva a 50.000–70.000 euro, e oltre per i profili senior.
Con il percorso universitario completo servono circa 5 anni: 3 di triennale e 2 di magistrale, più eventuali master o tirocini.
Sono ruoli molto vicini. Il Machine Learning Engineer si concentra su addestramento e ottimizzazione dei modelli; l’AI Engineer sulla costruzione e messa in funzione di sistemi e prodotti basati sull’AI.
