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Smart road, dal bim coordinator al data analyst: ecco le professioni più richieste



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La digitalizzazione delle infrastrutture stradali necessita di nuove skill in grado di rispondere alle sfide tecnologiche e di sostenibilità. Hunters Group stila la lista dei “mestieri” del futuro, bisognerà essere esperti anche di intelligenza artificiale

Pubblicato il 7 mag 2024



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Immagine di metamorworks da Shutterstock

La crescente diffusione di infrastrutture intelligenti sta trasformando il mercato del lavoro che ruota intorno alle competenze necessarie a gestirle. In particolare, aumenta la richiesta di profili specializzati per la realizzazione e la manutenzione delle cosiddette smart road, una componente chiave dell’ecosistema dei trasporti digitalizzati.

Il ruolo delle smart road nell’ecosistema delle infrastrutture digitali

Si tratta di soluzioni che integrano una serie di tecnologie avanzate per migliorare l’esperienza di guida e la sicurezza stradale. Si parla quindi di sensori e telecamere installati lungo la strada per monitorare il traffico, rilevare incidenti e segnalare condizioni stradali pericolose come ghiaccio o acqua stagnante; segnaletica digitale che fornisce informazioni in tempo reale agli automobilisti, come avvisi di pericolo, indicazioni stradali o informazioni sul traffico; piattaforme di comunicazione V2X; e sistemi di gestione del traffico basata sui dati.

“La digitalizzazione delle infrastrutture è un processo nel quale le tecnologie digitali vengono integrate nelle reti di trasporto esistenti per migliorare l’efficienza, la sicurezza e la sostenibilità. Questo coinvolge l’implementazione di sensori, telecamere, sistemi di comunicazione e di gestione del traffico, nonché l’uso di dati e intelligenza artificiale per ottimizzare le operazioni”, spiega Federica Cavagliano, manager della divisione tecnica di Hunters Group, società di ricerca e selezione di personale, che evidenzia il trend emergente della domanda di nuove skill.

Le nuove professionalità richieste

Tra le figure professionali più richieste, secondo Hunters Group, spicca il Bim Coordinator, con laurea in Ingegneria o Architettura e preferibilmente Master e/o certificazione in ambito Bim (Building Information Modeling): ha un’ottima conoscenza di software per il disegno (Autocad 2D/3D, Revit) e per il calcolo, un ottimo uso dei software legati all’analisi termica ed alla sezione dei diversi impianti. Si occupa di gestire l’implementazione del software di supporto Bim. È responsabile dell’implementazione e dell’esecuzione degli standard e delle regole Bim, partecipa a conferenze e workshop per l’azienda per trasferire le conoscenze all’interno dell’organizzazione. Coordina, con il team di progettazione, attività di clash detection e simulazioni 4D/5D. Sviluppa e mantiene protocolli e piani di esecuzione Bim e studia strategie per automatizzare il flusso di lavoro. Garantisce l’accuratezza dei modelli e delle serie di dati, stabilendo procedure per il monitoraggio della qualità e l’ottimizzazione del flusso di lavoro e dello scambio dati.

C’è poi l’Architetto Renderista. Questa figura, con laurea in Architettura o affini nel campo della Computer Grafica, si occupa di collaborare allo sviluppo ed alla progettazione delle commesse, composizione fotografica e gusto nella predisposizione delle scene. Crea la documentazione grafica a supporto di studi di fattibilità, concept e soluzioni definitive di progetto. Realizza modelli e documenti tecnici 3D di architettura, rendering in HD e presentazioni grafiche di progetti complessi.

I Data Manager o Data Analyst per sistemi di monitoraggio geotecnico e strutturale (ponti, viadotti, gallerie in costruzione, edifici, scavi) sono geologi che operano sia in campo, sia da remoto, analizzando dati raccolti da sistemi informatici e sensori montati su infrastrutture stradali e ferroviarie, così da determinare le manutenzioni e le riparazioni delle stesse.

Fondamentali, infine, gli Esperti in Intelligenza Artificiale e Machine Learning: con l’evoluzione della tecnologia, l’intelligenza artificiale e il machine learning sono sempre più utilizzati per ottimizzare le infrastrutture digitali, migliorando l’efficienza operativa e la personalizzazione dei servizi.

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