Virtual AI Engineer: proposta VAI-E per competenze AI
Virtual AI Engineer: proposta VAI-E per competenze AI verificabili
Un modello aperto per dimostrare competenze nell’intelligenza artificiale attraverso evidenze, esperienza, prova pratica e valutazione indipendente
VAI-E v0.1 — Call for Technical Review
Proposta di un modello di competenza verificabile per professionisti dell’intelligenza artificiale
Versione: 0.1
Data: 24 agosto 2026
Stato: proposta aperta alla revisione tecnica
Proponente: Salvatore Martino / PENSAI
1. Perché questa proposta
L’intelligenza artificiale sta modificando rapidamente il modo in cui vengono progettati, sviluppati, integrati, valutati e utilizzati i sistemi software.
Di conseguenza emerge una necessità professionale sempre più concreta: poter distinguere tra chi utilizza strumenti di IA e chi possiede invece competenze sufficienti per analizzare problemi, progettare soluzioni, integrare sistemi, verificarne il comportamento, documentarli e gestirne criticità e limiti.
Esistono già percorsi universitari, corsi professionali, certificazioni, esperienze aziendali e forme di apprendimento autonomo.
Esiste inoltre un importante riferimento tecnico-normativo: la UNI 11621-8:2026, oggi in vigore, che definisce profili di ruolo professionale relativi all’Intelligenza Artificiale nell’ambito ICT. La norma costituisce un riferimento per le figure professionali che intendono valorizzare e certificare le proprie competenze AI e per le organizzazioni che devono identificare e selezionare tali professionalità.
La proposta VAI-E nasce quindi da una domanda complementare:
Come possiamo verificare concretamente ciò che una persona sa fare, indipendentemente dal percorso attraverso il quale ha acquisito le proprie competenze?
2. Che cos’è VAI-E
VAI-E — Virtual AI Engineer è una proposta aperta di modello per la verifica delle competenze nell’intelligenza artificiale.
Il termine Virtual AI Engineer identifica, in questo documento, il modello proposto e non una qualifica professionale riconosciuta.
VAI-E non intende sostituire:
- titoli universitari;
- qualifiche professionali;
- norme tecniche UNI;
- certificazioni professionali;
- certificazioni accreditate;
- eventuali professioni regolamentate.
Il suo obiettivo è diverso:
definire un insieme verificabile di competenze e prove attraverso cui valutare ciò che un professionista è effettivamente in grado di fare.
3. Il principio fondamentale
Il principio alla base della proposta è semplice:
La competenza si dimostra. Non si dichiara.
Un curriculum, un titolo di studio, un attestato di partecipazione o un portfolio possono rappresentare elementi utili.
Non sono però necessariamente sufficienti per dimostrare la capacità di affrontare un problema tecnico nuovo.
VAI-E propone pertanto di combinare:
- conoscenze tecniche;
- esperienza;
- evidenze documentali;
- capacità di analisi;
- capacità progettuale;
- prova pratica;
- capacità di verifica;
- documentazione tecnica;
- autonomia operativa;
- capacità di motivare le proprie decisioni tecniche.
4. Il rapporto con le norme professionali esistenti
La proposta VAI-E deve essere collocata correttamente nel quadro già esistente.
In Italia le professioni non organizzate in ordini o collegi sono disciplinate dalla Legge 4/2013.
Il MIMIT chiarisce che tale legge non costituisce un’autorizzazione all’esercizio della professione e che le associazioni professionali non hanno il potere di autorizzare l’esercizio dell’attività professionale.
La stessa disciplina prevede inoltre il ricorso volontario alla normazione tecnica e alla certificazione di conformità attraverso organismi accreditati.
Per questo VAI-E non viene presentato come una nuova professione regolamentata né come una certificazione professionale.
Il modello vuole invece costituire un possibile framework di valutazione tecnica.
5. Il riferimento UNI per l’Intelligenza Artificiale
Un elemento fondamentale della presente versione VAI-E è rappresentato dalla pubblicazione della:
UNI 11621-8:2026 — Attività professionali non regolamentate – Profili di ruolo professionale per l’ICT – Parte 8: Profili di ruolo professionale relativi all’Intelligenza Artificiale (IA).
La norma è in vigore dal 30 aprile 2026.
UNI specifica che la norma definisce profili di ruolo professionale relativi alle attività svolte nel settore dell’Intelligenza Artificiale e costituisce un riferimento per la valorizzazione e certificazione delle competenze AI.
Questo rende necessario distinguere chiaramente i due livelli:
UNI 11621-8:2026
→ definisce profili professionali e relativi requisiti nell’ambito della normazione tecnica.
VAI-E
→ propone un modello aperto per organizzare e verificare evidenze e prove di competenza.
VAI-E non pretende quindi di sostituire la UNI 11621-8:2026.
Al contrario, una futura evoluzione del modello dovrebbe verificare sistematicamente la possibilità di mappare VAI-E sui profili e sui requisiti tecnici UNI applicabili.
6. Il principio della prova indipendente
La proposta VAI-E considera insufficienti, se utilizzati isolatamente:
- un curriculum;
- un attestato di frequenza;
- un portfolio;
- un’autodichiarazione;
- il semplice numero di anni di esperienza.
Questi elementi possono costituire evidenze preliminari.
La verifica della competenza dovrebbe comprendere anche una prova relativa a un problema tecnico nuovo, non precedentemente conosciuto dal candidato.
Il principio è:
non verificare soltanto ciò che il candidato dichiara di avere fatto; verificare ciò che è effettivamente in grado di fare.
7. VAI-E Level 1
La prima proposta sperimentale è:
VAI-E Level 1 — Competenza AI applicata
Il livello 1 rappresenta un primo modello sperimentale per verificare la capacità di affrontare un problema AI circoscritto attraverso analisi, progettazione, implementazione, verifica e documentazione.
La valutazione dovrebbe considerare almeno:
1. Conoscenze tecniche
Conoscenza dei principali concetti relativi all’intelligenza artificiale, ai modelli, ai dati, agli strumenti e alle architetture utilizzate.
2. Analisi del problema
Capacità di comprendere un problema, identificarne requisiti, vincoli, rischi e obiettivi.
3. Progettazione
Capacità di proporre una soluzione tecnicamente coerente e motivata.
4. Implementazione
Capacità di realizzare o configurare concretamente una soluzione.
5. Verifica
Capacità di verificare il comportamento del sistema attraverso criteri e prove riproducibili.
6. Gestione dei limiti
Capacità di riconoscere errori, incertezze, condizioni di fallimento e limiti della soluzione.
7. Sicurezza e responsabilità
Capacità di considerare gli aspetti di sicurezza, affidabilità, protezione dei dati e utilizzo responsabile dell’IA pertinenti al caso.
8. Documentazione tecnica
Capacità di documentare architettura, decisioni, procedure, risultati e limiti.
9. Autonomia operativa
Capacità di svolgere il lavoro senza dipendere continuamente da istruzioni esterne.
10. Motivazione delle decisioni
Capacità di spiegare perché una determinata soluzione è stata scelta rispetto alle alternative.
8. La prova pratica
La prova pratica costituisce il nucleo sperimentale del modello.
Al candidato dovrebbe essere assegnato un problema:
- nuovo;
- sufficientemente circoscritto;
- tecnicamente verificabile;
- non precedentemente risolto dal candidato;
- compatibile con il livello di competenza sottoposto a valutazione.
Il candidato dovrebbe ricevere:
problema → requisiti → vincoli → tempo → criteri di valutazione
e produrre:
analisi → progetto → implementazione → test → risultati → documentazione
La prova dovrebbe essere valutata sulla base di criteri pubblici e predefiniti.
9. La valutazione
VAI-E non propone di valutare soltanto il risultato finale.
Una soluzione apparentemente funzionante potrebbe infatti presentare:
- errori non individuati;
- vulnerabilità;
- dipendenze non documentate;
- risultati non riproducibili;
- uso improprio dei dati;
- limiti non dichiarati;
- decisioni tecniche non motivate.
La valutazione dovrebbe quindi considerare almeno quattro dimensioni:
Conoscenza → Capacità → Verifica → Responsabilità
Il risultato dovrebbe essere accompagnato da una relazione che renda possibile comprendere come è stata raggiunta la valutazione.
10. Evidenze verificabili
Le evidenze possono comprendere:
- codice;
- repository;
- documentazione;
- diagrammi architetturali;
- test;
- dataset e relative informazioni d’uso, quando appropriato;
- risultati sperimentali;
- registrazioni delle prove;
- report tecnici;
- casi progettuali;
- esperienza professionale documentabile.
L’evidenza non dovrebbe essere valutata esclusivamente per la quantità.
Conta soprattutto la sua verificabilità.
11. Intelligenza artificiale generativa e VAI-E
L’utilizzo di strumenti di IA durante la prova non dovrebbe essere automaticamente vietato.
Al contrario, dovrebbe essere dichiarato e documentato.
Il punto non è stabilire se il professionista abbia utilizzato l’IA.
Il punto è verificare se sia in grado di:
- formulare correttamente il problema;
- utilizzare l’IA in modo appropriato;
- controllarne le risposte;
- individuare eventuali errori;
- integrare correttamente gli output;
- verificare il risultato finale;
- assumersi la responsabilità delle decisioni tecniche.
In questo senso, saper utilizzare l’IA non coincide necessariamente con possedere competenza professionale nell’IA.
12. Rapporto con l’AI Act
Il Regolamento (UE) 2024/1689 — Artificial Intelligence Act — stabilisce un quadro armonizzato europeo per l’intelligenza artificiale. La versione consolidata attualmente disponibile su EUR-Lex tiene conto delle modifiche intervenute nel 2026.
L’AI Act non istituisce il titolo professionale “Virtual AI Engineer”.
VAI-E non deve quindi essere presentato come una certificazione di conformità all’AI Act.
Il rapporto è piuttosto metodologico.
Un professionista che opera nell’IA deve poter dimostrare competenze coerenti con il contesto nel quale lavora e con le responsabilità che assume.
VAI-E propone di rendere queste competenze osservabili, documentabili e verificabili.
13. Indipendenza della valutazione
Un elemento essenziale del modello è la separazione tra:
formazione → valutazione → certificazione
Chi forma una persona non dovrebbe necessariamente essere anche il soggetto che determina in modo esclusivo il superamento della prova.
Il modello VAI-E propone quindi, per una futura implementazione:
- criteri pubblici;
- prove standardizzate;
- valutatori competenti;
- tracciabilità delle evidenze;
- criteri di ricorso;
- registrazione delle versioni del modello;
- separazione tra formazione e valutazione.
Qualora il modello dovesse evolvere verso una vera certificazione professionale, sarebbe necessario confrontarlo con il quadro applicabile alla certificazione delle persone e con gli organismi competenti e accreditati.
UNI chiarisce infatti che la certificazione dei professionisti secondo norme o prassi UNI APNR viene effettuata da organismi di certificazione accreditati, mentre UNI non è essa stessa un organismo di certificazione.
14. Una possibile architettura VAI-E
Il modello può essere rappresentato come una sequenza:
PROFILO → EVIDENZE → PROVA → VALUTAZIONE → ESITO
dove:
PROFILO
Definisce le competenze da verificare.
EVIDENZE
Raccoglie le informazioni documentali disponibili.
PROVA
Verifica concretamente le capacità operative.
VALUTAZIONE
Applica criteri predeterminati.
ESITO
Produce una relazione verificabile.
Questa struttura permette di distinguere chiaramente tra:
dichiarazione di competenza
e
competenza dimostrata.
15. VAI-E non è una certificazione
Questa distinzione deve rimanere esplicita.
Alla versione 0.1:
VAI-E non è una qualifica professionale riconosciuta, non è un titolo accademico, non è una professione regolamentata e non è una certificazione accreditata.
È una proposta sperimentale di modello di verifica delle competenze AI, pubblicata per la revisione tecnica.
Eventuali attestazioni future dovranno essere definite in conformità al quadro normativo e tecnico applicabile.
16. Repository tecnico pubblico
La proposta VAI-E v0.1 è accompagnata da un repository pubblico nel quale sono disponibili:
- specifica;
- modello di valutazione;
- criteri;
- fonti istituzionali;
- changelog;
- documentazione tecnica.
Il repository è aperto alla revisione tecnica indipendente.
Osservazioni, critiche e proposte di modifica possono essere sottoposte pubblicamente.
→ VAI-E v0.1 — Repository GitHub
17. Call for Technical Review
La versione 0.1 non viene presentata come definitiva.
Viene pubblicata intenzionalmente come Call for Technical Review.
L’obiettivo è sottoporre il modello all’analisi di:
- professionisti AI;
- ingegneri;
- sviluppatori;
- ricercatori;
- esperti di normazione;
- esperti di certificazione;
- organizzazioni professionali;
- aziende;
- università;
- altri soggetti interessati alla qualificazione delle competenze AI.
Le osservazioni dovrebbero concentrarsi soprattutto su:
- completezza del modello;
- chiarezza dei criteri;
- misurabilità delle competenze;
- riproducibilità delle prove;
- indipendenza della valutazione;
- rapporto con la UNI 11621-8:2026;
- rapporto con la Legge 4/2013;
- rapporto con il quadro europeo sull’intelligenza artificiale;
- eventuali sovrapposizioni con modelli già esistenti;
- possibili modalità di sperimentazione.
18. Evoluzione prevista
La versione 0.1 non pretende di risolvere definitivamente il problema.
Una possibile evoluzione potrebbe comprendere:
v0.1 — proposta e revisione tecnica
↓
v0.2 — integrazione delle osservazioni
↓
v0.5 — specifica sperimentale
↓
v1.0 — modello sottoposto a validazione esterna
L’eventuale passaggio a forme di attestazione o certificazione dovrà essere affrontato separatamente e nel rispetto del quadro normativo e dell’accreditamento applicabile.
19. La domanda centrale
La questione alla quale VAI-E cerca di dare una risposta non è:
“Hai frequentato un corso di intelligenza artificiale?”
e neppure:
“Quanti anni di esperienza hai?”
La domanda è:
“Puoi dimostrare, attraverso una prova verificabile, di possedere le competenze necessarie per affrontare correttamente un problema di intelligenza artificiale?”
È questa la questione sulla quale VAI-E propone di aprire una discussione tecnica.
20. Conclusione
L’intelligenza artificiale sta creando nuovi ruoli, nuove competenze e nuove responsabilità.
La qualificazione professionale non può però basarsi soltanto sulla velocità con cui cambiano gli strumenti.
Occorre costruire meccanismi capaci di distinguere conoscenza dichiarata, esperienza documentata e competenza effettivamente dimostrata.
La pubblicazione della UNI 11621-8:2026 rappresenta oggi un riferimento importante per i profili professionali dell’AI.
VAI-E si colloca in uno spazio complementare: propone un modello aperto nel quale la competenza possa essere sottoposta a evidenza, prova, valutazione e revisione tecnica.
Non è un titolo.
Non è una certificazione.
Non è una professione riconosciuta.
È una domanda tecnica trasformata in una proposta:
se una competenza professionale è reale, deve poter essere dimostrata.
Fonti istituzionali
MIMIT — Professioni non organizzate in ordini o collegi
MIMIT — Professioni non organizzate in ordini o collegi
MIMIT — FAQ sulla Legge 4/2013
MIMIT — FAQ professioni non organizzate
UNI — Professioni non regolamentate
UNI — Professioni non regolamentate
UNI — UNI 11621-8:2026
UNI 11621-8:2026 — Profili professionali AI
UNI — Profili di ruolo professionale dell’AI
UNI — Profili di ruolo professionale dell’AI
EUR-Lex — Regolamento (UE) 2024/1689 — Artificial Intelligence Act
EUR-Lex — Artificial Intelligence Act
Correzione strategica fondamentale
Questa è, a mio avviso, la versione da pubblicare perché risolve una debolezza importante della precedente: non presenta VAI-E come se stesse inventando il profilo professionale AI proprio nel momento in cui UNI ha pubblicato la UNI 11621-8:2026.
Il posizionamento diventa quindi molto più solido:
UNI → definisce profili professionali
VAI-E → propone un metodo aperto per verificare competenze
MIMIT → fornisce il quadro italiano delle professioni non organizzate
AI Act → definisce il quadro europeo sull’IA
