Divario di competenze nell'AI

Esiste una maggiore carenza di talenti tecnologici in diversi settori in generale. Parte del problema è rappresentato dal rapido progresso dell'intelligenza artificiale (AI) e dalla proliferazione di nuove tecnologie, come l'AI generativa (gen AI), che stanno spostando i tipi di ruoli e i requisiti di competenza per i quali le aziende assumono, mentre continuano ad automatizzare processi e servizi.

Nel 2024, la spesa per l'AI crescerà fino a oltre 550 miliardi di dollari e si prevede un gap di talenti nell'AI del 50%, secondo una nuova ricerca condotta da Reuters.¹

L'AI ha il potenziale per migliorare prodotti e servizi, ottimizzare le operazioni e i workflow aziendali, aiutare nel processo decisionale e automatizzare le attività noiose. Secondo un report condotto da Deloitte, ha il potenziale per cambiare la natura e il mercato del lavoro. ²

Tuttavia, anche l'AI più avanzata oggi non può funzionare senza gli esseri umani. Colmare il divario di competenze in materia di AI è fondamentale per aiutare le organizzazioni a prepararsi per il futuro del lavoro e accelerare l'innovazione.

La domanda di ruoli nell'AI è in crescita, con l'accelerazione dei processi tecnologici e del tassi di automazione. Tuttavia, l'adozione dell'AI rimane disomogenea tra le aziende. Numerosi dipendenti ritengono che il divario di competenze in materia di AI sia un divario di addestramento in materia di AI.³

Secondo un sondaggio condotto da Randstad nel 2024, gli intervistati hanno affermato che le aziende che adottano l'AI sono in ritardo nella formazione o nel miglioramento delle competenze dei dipendenti su come utilizzare l'AI nel loro lavoro. Esistono inoltre delle differenze di genere ed età per quanto riguarda la preparazione adeguata dei lavoratori all'AI.

Gli intervistati in un sondaggio separato condotto da Skillsoft nel 2024 (link esterno a ibm.com⁾⁵ hanno affermato che il formato di apprendimento nei programmi di sviluppo dei talenti esistenti a volte non è efficace, oppure faticano a trovare il tempo o il sostegno della leadership per completare questi programmi.

Per le aziende, i limiti di budget interni e l'accesso a tecnologie, strumenti e dati possono essere tutti ostacoli al miglioramento delle competenze dell'AI, secondo la ricerca Snaplogic.⁶

Inoltre, alcuni datori di lavoro affermano che utilizzeranno l'AI ma non riescono a individuare i modi specifici in cui l'AI può essere utilizzata, rendendoli incerti sulle competenze esatte necessarie per svolgere tali compiti.

Esiste un ecosistema di AI ad alta richiesta e di competenze correlate.¹ In generale, le organizzazioni hanno bisogno di builder AI e traduttori AI.² Questi includono persone che sanno usare e implementare la gen AI, l'analytics predittiva, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico (ML), il deep learning e l'apprendimento per rinforzo.

Non tutte le competenze richiedono una conoscenza approfondita relativa all'implementazione dell'AI. Alcune attività possono richiedere conoscenze più basilari, ad esempio come prompt tune o mettere a punto ChatGPT.

Inoltre, ci si aspetta che i dipendenti abbiano conoscenze pratiche in materia di sicurezza, privacy, data science, statistica, sviluppo software, coding, modelli e algoritmi.

Oltre alle competenze in materia di AI e programmazione, ci si aspetta che alcuni lavoratori assumano ruoli dirigenziali e collaborino con esperti in materia o designer dell'esperienza utente. Non è sufficiente colmare il divario dal basso verso l'alto. Anche i dirigenti senior dei vertici aziendali devono essere aggiornati sulle ultime conoscenze in materia di AI, per capire su cosa l'azienda sta lavorando e per quale obiettivo.

Spesso non è necessario che tutti i dipendenti che interagiscono con le funzioni legate all'AI imparino a codificare l'AI da cima a fondo. Le aziende possono anche considerare l'implementazione di ⁷ strumenti intuitivi che sono con uso limitato di codice oppure no-code nei progetti di AI.

La carenza di competenze può essere colmata con investimenti e iniziative volte allo sviluppo delle competenze. Numerosi dei problemi che causano una carenza di competenze in ambito di AI sono gli stessi problemi che causano la carenza di talenti nel settore tecnologico. Diverse soluzioni per colmare il divario di competenze in materia di AI si sovrappongono a soluzioni per colmare la carenza di talenti tecnologici.

Esistono diverse piattaforme online che offrono corsi sulle competenze di AI. Ad esempio, SkillsBuild di IBM e Microsoft⁸ offrono risorse gratuite che possono aiutare chiunque a iniziare a valutare e sviluppare le proprie competenze in materia di AI.

Promuovere una forza lavoro pronta per il futuro implica assunzioni strategiche e investimenti nell'apprendimento continuo. La maggior parte dei dipendenti è disponibile a ricevere un maggiore addestramento per abituarsi alle tecnologie emergenti.

I canali tradizionali di apprendimento come università, programmi di dottorato, campus di AI e accademie online, possono ancora essere una valida soluzione per i lavoratori della Generazione Z per acquisire competenze. L'addestramento e l'esposizione alle tecnologie e agli strumenti di AI nei curricula scolastici, soprattutto per gli studenti più giovani, sono necessari. Questo significa che è fondamentale mantenere aggiornati formatori e insegnanti.

Durante l'onboarding, le opportunità di apprendimento interno, come programmi di addestramento, workshop con colleghi, orari di ufficio o sessioni di pratica in ambienti sandbox, sono le situazioni che aiuteranno a trattenere i dipendenti di valore, il che può ridurre il tempo necessario per esaminare i nuovi candidati.

Per semplificare le assunzioni e rendere efficiente il processo di apprendimento, le aziende devono innanzitutto valutare a fondo i benefici e i limiti dell'AI per la propria organizzazione (PDF).²

Più AI non è sempre meglio.⁹ Le aziende dovrebbero valutare attentamente il modo in cui l'hanno utilizzata nelle loro operazioni nell'ultimo anno, vedere cosa funziona e cosa non funziona, e utilizzare il feedback per tracciare la roadmap di come vogliono utilizzare l'AI nei prossimi anni.

Su questa base, possono testare la preparazione dei loro attuali dipendenti in materia di AI, per individuare eventuali lacune nelle competenze. A seconda di quanto siano specializzate le esigenze dell'AI di un'azienda, questa può scegliere di inserire nuovi esperti di AI per progetti innovativi o di riqualificare i tecnici disponibili per utilizzare e applicare gli strumenti di AI.

Per aiutare i dipendenti a impegnarsi per raggiungere i propri obiettivi personali di sviluppo delle competenze, i datori di lavoro dovrebbero prendere in considerazione programmi di apprendimento più interattivi e personalizzabili⁵ che possono combinare corsi online, on-demand, con opportunità esperienziali e formazione dal vivo con formatore.

È importante sottolineare che le aziende devono contribuire a garantire che i loro approcci e iniziative di addestramento sull'AI siano offerti in modo equo e includano lavoratori di diverse fasce demografiche.

È più facile risolvere il problema in modo collaborativo piuttosto che dover sviluppare strategie e piani di apprendimento interni da zero. Le aziende possono stringere partnership con istituti scolastici e altre organizzazioni per promuovere queste offerte.