Come diventare Ingegnere AI nel 2026
Racconto passo passo come sto imparando di più sull’intelligenza artificiale e come la sto mettendo in pratica
Siamo nel 2026 e conosco molti aspiranti AI engineer che passano mesi a imparare concetti avanzati che non utilizzeranno mai, specialmente nei loro primi progetti.
Studiano deep learning per decine di ore, si perdono nella matematica della backpropagation e discutono all’infinito su quale database vettoriale sia il migliore.
Il problema è che quando arriva il momento di creare un’applicazione reale si bloccano.
Non sanno gestire errori API. Non sanno ottenere output JSON affidabili. Non sanno distribuire un’applicazione su un server.
La realtà è semplice: le aziende non pagano per la teoria. Pagano per sistemi che funzionano.
Cosa fa davvero un AI Engineer
La maggior parte degli ingegneri AI non ha modelli da zero.
Di fatto, un ingegnere AI collega modelli a database, integra API, crea workflow automatizzati, monitora costi e prestazioni, gestisce errori di produzione e sviluppa sistemi affidabili che utilizzano gli LLM come motore di ragionamento.
L’obiettivo non è diventare esperti di ogni dettaglio dell’intelligenza artificiale.
L’obiettivo è diventare persone capaci di trasformare un’idea in un sistema funzionante.
Quindi io ho cominciato a costruire e approfondirò man mano che si rende necessario.
Il mio percorso in 3 fasi
1. Apprendere le basi della programmazione
Prima di lavorare con l’AI devi saper costruire software.
Impara:
- JavaScript o Python.
- HTTP e REST API.
- JSON.
- Async programming.
- Debugging.
- Git.
- Deployment di base.
L’obiettivo è riuscire a creare una piccola applicazione web in poche ore.
Costruisci:
Construisci una semplice interfaccia UI utilizzando HTML e utilizza JavaScript con un’API pubblica per recuperare dati meteo e mostrarli all’utente.
Salva il tutto su Github e rendilo disponibile su internet utilizzando GitHub Pages gratuitamente!
Esempio pratico in JavaScript
Recuperare dati meteo da un’API pubblica:
async function getWeather() {
const response = await fetch( "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=60.17&longitude=24.94¤t_weather=true" );
const data = await response.json();
console.log(data.current_weather);
}
getWeather();Questo semplice esempio mostra chiamate HTTP, gestione JSON e programmazione asincrona: competenze che userai ogni giorno.
2. Applicarle alle applicazioni AI utilizzando LLM
Puoi considerare le applicazioni AI come un evoluzione.
Get Mercuria’s stories in your inbox
Join Medium for free to get updates from this writer.
Impara:
- Prompting.
- Messaggi di sistema.
- Output strutturati.
- Function calling.
- Gestione dei token.
- Retry e timeout.
L’obiettivo è trasformare risposte probabilistiche in sistemi prevedibili.
Costruisci:
Construisci una semplice interfaccia come la chat di ChatGPT. Usa l’API di OpenAI per interagire con l’utente. Metti in pratica delle semplici regole all’interno del prompt in modo che l’utente non possa abusare del chatbot.
Esempio pratico in JavaScript
Estrarre dati strutturati da un testo:
const text = `
Mario Rossi
mario@email.com
+39 333 1234567
`;
const response = await openai.responses.create({
model: "gpt-5",
input: `Estrai nome, email e telefono in JSON: ${text}`
});
console.log(response.output_text);Un sistema reale non si limita a generare testo: produce dati utilizzabili dal software.
3. Applicare sistemi AI alle realtà aziendali
Fino a qui abbiamo visto le basi della programmazione e l’abbiamo applicata all’intelligenza artificiale trmaite un API.
Ora è tempo di approfondire.
Impara:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Chunking.
- Vector search.
- Workflow a stati.
- Valutazione automatica.
- Sicurezza.
- Osservabilità.
Costruisci:
Un assistente basato su documenti aziendali. Fa’ in modo che un utente possa caricare alcuni documenti su un’interfaccia UI. L’assistente dovrebbe essere in grado di leggerli e rispondere alle domande dell’utente.
A questo livello devi sapere spiegare esattamente come il sistema funziona, dove fallisce e come misurare il successo.
Come capire se stai migliorando
È normale voler misurare il progresso in termini di corsi completati. Oppure di video visti.
Ma queste sono metriche insidiose perchè non misurano davvero la comprensione.
Invece, guarda a quante applicazioni e sistemi hai costruito.
Ogni mese dovresti essere in grado di creare qualcosa che il mese precedente non sapevi realizzare.
Sei sulla strada giusta quando costruisci più di quanto studi, distribuisci più di quanto sperimenti e risolvi problemi reali invece di accumulare teoria.
L’AI è diventata incredibilmente accessibile.
La vera competenza oggi non è sapere come funziona un modello.
È sapere come usarlo per creare prodotti utili, affidabili e capaci di generare valore.
