L'IA sostituirà i lavori nel settore IT?

Riassunto/riassunto: L'IA sostituirà i professionisti IT? Probabilmente no. Il vero cambiamento riguarda le competenze che contano. Scopri come rimanere competitivo in un campo in rapida evoluzione.

Punti chiave

L'IA sostituirà davvero i professionisti IT?

L'IA è più probabile che sostituisca alcune parti del lavoro IT piuttosto che eliminare intere carriere.

I ruoli che prevedono solo l'esecuzione di compiti ripetitivi come il codice, il supporto di routine o la configurazione di base sono quelli più a rischio. I ruoli che riguardano l'architettura, il rischio, la sicurezza e i risultati trasversali dei team sono molto più resilienti.

Giorno dopo giorno, l'IA sta assumendo attività di produzione più routinari, mentre le persone dedicano più tempo alla progettazione, all'integrazione e alle decisioni critiche. Ciò include decidere quando i suggerimenti dell'IA sono sicuri, coordinare gli incidenti e allineare i sistemi alle esigenze aziendali.

Nel loro complesso, i ruoli IT stanno diventando sempre più complessi e le posizioni junior più semplici potrebbero ridursi o consolidarsi.

Impatto sul mondo reale: cosa è già automatizzato

Prima dell'avvento dell'intelligenza artificiale generativa, i flussi di lavoro IT si basavano su codici standardizzati manuali, test di regressione ripetitivi e scansioni infinite dei log.

Gli help desk in campo ricevevano ogni giorno le stesse richieste di reimpostazione delle password e domande relative all'accesso, mentre gli addetti alla gestione degli incidenti dovevano vagliare manualmente una miriade di avvisi prima ancora di poter iniziare a risolvere i problemi.

Oggi, gli assistenti del codice suggeriscono funzioni e test, gli strumenti AIOps segnalano anomalie nei flussi di log e i chatbot gestiscono molte richieste di supporto comuni. L'IA aiuta a individuare bug e vulnerabilità e riepiloga gli incidenti per gli stakeholder.

Poiché la maggior parte degli sviluppatori utilizza già o ha intenzione di utilizzare strumenti di IA specifici per il codice, il mix di lavoro si sta spostando verso la progettazione, l'integrazione e la convalida dei sistemi piuttosto che verso la pura produzione manuale.

Le tendenze emergenti dell'IA che stanno formando l'IT

L'IA sta diventando uno strato standard nel modo in cui il software viene costruito e gestito, non solo uno strumento secondario.

Per i professionisti IT, ciò significa che le aspettative aumentano: sarete giudicati in base a quanto bene utilizzate l'IA per migliorare l'affidabilità, la velocità e la sicurezza, non in base al fatto che la evitiate.

Copiloti di IA integrati negli strumenti di uso quotidiano

Gli editor di codice, i sistemi di ticketing e le piattaforme di documentazione ora sono dotati di copiloti integrati che suggeriscono codice, scrivono bozze e riepilogano thread.

Ci si aspetta che tu le utilizzi per lavorare più velocemente, quindi applichi il tuo giudizio per correggere gli errori, collegare i pezzi e spiegare le decisioni ai tuoi colleghi.

2. AIOps e correzione autonoma

Le piattaforme operative acquisiscono metriche, log e tracce, quindi rilevano anomalie e trigger playbook.

Invece di guardare i dashboard tutto il giorno, gli ingegneri SRE e ops progettano sempre più spesso quei playbook, regolano le soglie di allerta e decidono quali azioni possono essere eseguite automaticamente e quali devono rimanere soggette all'approvazione umana.

3. Intelligenza artificiale end-to-end nel ciclo di vita del software

L'IA è ormai presente in tutte le fasi, dai requisiti all'implementazione. È in grado di riepilogare le note degli stakeholder, proporre modelli di progettazione, generare test e scrivere script per l'infrastruttura.

Ciò solleva la barra per i professionisti IT, richiedendo loro una maggiore comprensione di come si propagano i cambiamenti e di dove i risultati dell'IA potrebbero nascondere rischi per l'affidabilità, la sicurezza o le prestazioni durante il ciclo di vita.

4. Governance, sicurezza e conformità per i sistemi di IA

Man mano che i team implementano le funzionalità/funzione dell'IA, devono decidere quali modelli di dati possono vedere, come vengono registrati i prompt e gli output e chi esamina i casi d'uso rischiosi.

Gli ingegneri della sicurezza e delle piattaforme passano dalla sola protezione delle reti e dei server all'impostazione di politiche per l'utilizzo dell'IA e alla verifica del funzionamento di tali politiche.

Il thread conduttore di queste tendenze è che si ottiene meno digitando più velocemente e molto di più progettando sistemi sicuri, supervisionando l'automazione e traducendo gli obiettivi aziendali in vincoli tecnici.

Competenze da sviluppare e da abbandonare

Queste tendenze indicano che le competenze IT più preziose stanno cambiando, il che significa che dovrai migliorare le tue capacità di pensiero critico.

Le conoscenze tecniche approfondite continuano ad essere importanti, ma l'attenzione si sta spostando verso il pensiero sistemico, la gestione dei rischi e la collaborazione, con il supporto della padronanza degli strumenti di IA piuttosto che dalla paura di essi.

Competenze su cui puntare

Queste competenze acquisiscono importanza perché gli strumenti di IA gestiscono i compiti più routinari, mentre gli esseri umani rimangono responsabili dei risultati.

I datori di lavoro hanno bisogno di professionisti IT in grado di progettare architetture solide, risolvere incidenti complessi e garantire la sicurezza dei sistemi anche in presenza di automazione.

In pratica, ciò può significare utilizzare un assistente di codice per redigere le modifiche, quindi eseguire personalmente stress test su casi limite e modalità di guasto. Oppure potrebbe significare condurre analisi degli incidenti per esaminare dove l'IA è stata utile e dove non lo è stata.

Un'abitudine utile è quella di riservare ogni settimana del blocco di tempo per sperimentare l'IA su attività reali che hai svolto di recente e nota ciò che ha funzionato.

Competenze da ridimensionare o delegare

Le competenze basate principalmente sull'esecuzione ripetitiva sono più facili da automatizzare e più difficili da difendere come base della propria carriera.

Ciò include attività che l'IA già svolge bene e che non richiedono molte informazioni sui tuoi sistemi o utenti.

In questo caso, il tuo obiettivo non è quello di aggrapparti a ogni singolo passaggio manuale, ma di progettare l'automazione attorno ad esso.

Documenta i flussi ripetitivi, racchiudili in script o assistenti IA e mantieni la titolarità sulla configurazione e sul monitoraggio di tali strumenti.

Questo cambiamento vi porta dal competere con l'automazione al decidere come utilizzarla.

Prospettive di carriera

Il quadro macroeconomico per il lavoro nel settore IT rimane solido. Negli Stati Uniti, secondo il progetto del BLS per i ruoli nel settore informatico e IT, le professioni legate all'informatica e alla tecnologia dell'informazione dovrebbero crescere molto più rapidamente della media, con circa 317.700 posti di lavoro disponibili all'anno e uno stipendio medio annuo di 105.990 dollari.

Studi condotti a livello globale suggeriscono che circa il 30% delle attività di lavoro potrebbe essere automatizzato, ma solo una modesta percentuale del totale dei posti di lavoro rischia di essere sostituita completamente, poiché i nuovi ruoli legati alle tecnologie compensano alcune perdite in altri settori.

La domanda è trainata dalla continua adozione del cloud, dalle minacce alla sicurezza informatica, dalla crescita dei dati e dai nuovi prodotti di IA in tutti i settori. Le normative e le aspettative dei clienti aggiungono pressione per una maggiore affidabilità e una migliore protezione dei dati.

L'automazione riduce alcuni volumi di routine, ma aumenta anche le aspettative in termini di uptime, sicurezza e velocità, che richiedono tutte persone qualificate.

La retribuzione tende a rimanere elevata per i ruoli in cui gli errori sono costosi o regolamentati, come la finanza, la sanità e le infrastrutture critiche.

Può essere più piatto quando il lavoro è mercificato o fortemente esternalizzato. Passare a settori o ruoli complessi che combinano l'IT con la titolarità di prodotti o attività commerciali può migliorare sia la retribuzione che la stabilità.

Le nicchie che sembrano più resilienti includono l'ingegneria della sicurezza, l'SRE e l'ingegneria delle piattaforme, i ruoli relativi alle piattaforme di IA e all'AIOps, nonché le posizioni IT all'interno di settori fortemente regolamentati.

Si distinguono anche percorsi ibridi che combinano competenze tecniche approfondite con la governance e il coordinamento tra team. La scelta della nicchia, del settore e del livello di responsabilità in cui crescere è una leva che puoi ancora controllare.

Cosa ci aspetta

Non puoi impedire l'adozione dell'IA, ma puoi decidere come reagire. Un piano pratico per i prossimi 6-24 mesi ti consentirà di ridurre i rischi e individuare nuove opportunità non appena si presenteranno.

1. Stabilizza il tuo ruolo attuale

Inizia integrando l'IA nel lavoro che già fai. Utilizza gli assistenti per le bozze di codice, i riiepiloghi dei log o le risposte ai ticket, quindi confronta i loro risultati con i tuoi.

Chiedi al tuo responsabile come il team ha in piano utilizzare l'IA e offriti volontario per piccoli lavori richiesti, in modo da rimanere vicino alle decisioni.

2. Migliora le tue competenze

Scegli uno o due temi di competenze di priorità che si adattano al tuo percorso, come architettura più strumenti di IA o sicurezza più cloud. Quindi applicali a progetti reali.

Cerca di allegare almeno una nuova competenza a ogni trimestre, applicala a un lavoro e metti per iscritto ciò che hai imparato in un breve resoconto personale.

3. Scegli e prova una nicchia futura

Esamina settori resilienti come SRE, sicurezza, ingegneria delle piattaforme o operazioni di IA e scegline uno da approfondire. Potresti seguire una chiamata di incidente, aiutare a progettare una nuova automazione o creare un piccolo dashboard AIOps.

Considerali come esperimenti che rivelano quale combinazione di responsabilità e stile di lavoro è più adatta a te.

Molti professionisti IT a metà carriera descrivono un percorso simile. Hanno iniziato a utilizzare l'IA in ambiti sicuri come la documentazione, poi l'hanno impiegata per attività più critiche man mano che acquisivano sicurezza.

Combinando questa sperimentazione costante con una conoscenza più approfondita dei sistemi e del settore, hanno trasformato l'ansia nei confronti dell'IA in un motivo per cui i loro team si affidano maggiormente a loro.

Considerazioni finali

L'IA sta già automatizzando pezzi di lavoro IT, in particolare quelli ripetitivi e prevedibili.

Allo stesso tempo, la forte domanda di persone in grado di progettare sistemi, gestire gli incidenti, garantire la sicurezza dei dati e governare l'uso dell'IA indica un futuro di ruoli ridefiniti, non di scomparsa di massa.

La soluzione più sicura è considerare l'IA come parte della catena di strumenti e sviluppare competenze che la superino, senza entrare in competizione con essa.

Se continui ad apprendere, ti affidi all'automazione invece di resisterle e ti orienti verso nicchie resilienti, potrai rimanere al centro del modo in cui le organizzazioni sviluppano e gestiscono la tecnologia.

Domande frequenti

Sì, se miri a qualcosa di più del lavoro limitato alle attività. Concentrati su ruoli in cui puoi combinare il codice o le operazioni con l'architettura, la sicurezza o la conoscenza del settore e acquisisci fin dall'inizio una buona padronanza dell'IA. I datori di lavoro hanno ancora bisogno di persone in grado di progettare e supervisionare sistemi basati sull'IA.

I professionisti IT junior, il cui lavoro consiste principalmente nella codifica standardizzata o nella gestione di ticket di routine, sono sottoposti a una maggiore pressione legata all'automazione. I professionisti senior che progettano architetture, gestiscono gli incidenti e si occupano della sicurezza o della conformità continuano ad essere molto richiesti perché hanno responsabilità che l'IA non può assumersi.

Aspettati che il tuo ruolo si sposti verso la progettazione dell'automazione, la messa a punto degli avvisi e la gestione di incidenti complessi. Offriti volontario per occuparti dei flussi di lavoro e dei playbook dell'IA. In questo modo, passerai a un lavoro di maggior valore invece di aspettare che qualcun altro si occupi dei nuovi sistemi.

I modelli di rischio variano. I mercati più piccoli potrebbero esternalizzare maggiormente il lavoro di routine, ma hanno anche bisogno di esperti locali per sistemi regolamentati, legacy o personalizzati che sono difficili da automatizzare o delocalizzare. Sviluppare conoscenze specifiche e competenze ibride è utile ovunque vi troviate.

Se ti piace pianificare sprint, gestire chiamate di incidente e formare roadmap più che occuparti della pura implementazione, potrebbe essere il momento giusto. Inizia a fissare come traguardo ruoli ibridi come ingegnere di piattaforma, SRE o titolare tecnico di prodotto che ti consentono di riutilizzare il tuo background tecnico aggiungendo maggiori responsabilità strategiche.