L’intelligenza artificiale (IA) e l’analisi dei dati (data analytics) sono diventati elementi critici per il successo di molte organizzazioni in tutto il mondo. Tuttavia, la crescente domanda di talenti tech in questi settori ha reso difficile, impegnativa e costosa la ricerca di professionisti qualificati in queste aree.
Quali sono le motivazioni che rendono questa ricerca così complicata?
La ricerca dei talenti in ambito AI e data analytics
Innanzitutto, è importante sottolineare che l’AI e l’analisi dei dati sono settori in continua evoluzione, dove la domanda di competenze tecniche altamente specializzate cambia rapidamente. La competizione per attirare i migliori talenti è accesa e molte organizzazioni lottano per trovare professionisti di talento in questi campi.
Secondo un sondaggio di LinkedIn del 2021, il ruolo di Data scientist è stato il lavoro più richiesto per il secondo anno consecutivo. Inoltre, l’analisi dei dati è diventata una competenza fondamentale in molte altre professioni. Per quanto l’offerta di professionisti con queste competenze stia crescendo, la domanda continua ad aumentare a un ritmo molto più elevato.
Le motivazioni della difficoltà di reperire talenti in ambito tech
In questo contesto, ci sono alcune principali motivazioni che rendono difficile, impegnativa e costosa la ricerca di talenti tech nell’ambito dell’AI e dell’analisi dei dati:
Competizione per i migliori
Come accennato in precedenza, la competizione per attirare i migliori talenti tech in queste aree è molto forte. Ci sono numerose organizzazioni, in vari settori, che stanno cercando di assumere esperti in analisi dei dati e intelligenza artificiale. La maggior parte delle aziende sta cercando di sviluppare competenze interne per riuscire a mantenere l’agilità e la flessibilità necessarie per far fronte ai rapidi cambiamenti del mercato. Questa forte competizione per i migliori talenti ha aumentato la domanda di tali professionisti e quindi ha alzato i salari e i benefit proposti in fase di assunzione.
Per superare queste difficoltà, le aziende stanno optando sempre più spesso per l’outsourcing offshore. Questo consente loro di accedere ad un network globale di partner tecnologici e professionisti esperti per trovare le risorse necessarie in modo più efficiente e, generalmente, a costi più contenuti.
Poca disponibilità di competenze tecniche specifiche
Le competenze tecniche necessarie per l’AI e l’analisi dei dati sono molto specifiche e richiedono anni di esperienza e formazione. Questo ha creato una situazione in cui ci sono poche persone qualificate per occupare queste posizioni. I talenti tech richiesti in questi settori sono altamente specializzati e richiedono una conoscenza approfondita di diverse tecniche di analisi, oltre alla capacità di sviluppare e implementare modelli di AI.
Inoltre, la velocità con cui l’AI e l’analisi dei dati stanno evolvendo significa che le competenze richieste sono in continuo mutamento, il che rende ancora più difficile trovare i professionisti giusti. Il processo di selezione diventa quindi per le aziende sempre più impegnativo e il rischio di valutare positivamente un profilo non realmente in linea con lo stack tecnologico richiesto è una possibilità concreta.
Mancanza di formazione accademica adeguata
Un’altra sfida nella ricerca di talenti tech nell’ambito dell’AI e dell’analisi dei dati è la mancanza di formazione accademica adeguata. L’AI e l’analisi dei dati sono campi relativamente nuovi e in rapida evoluzione, il che significa che i programmi di formazione accademica tradizionali possono non essere in grado di fornire agli studenti le competenze tecniche specifiche richieste. Anche se ci sono programmi di formazione accademica specifici per l’AI e l’analisi dei dati, spesso sono disponibili solo in un numero limitato di istituzioni, e possono essere costosi o difficili da raggiungere per molti studenti.
Inoltre, l’AI e l’analisi dei dati richiedono una combinazione di competenze tecniche e soft skills, come il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e la capacità di comunicare in modo chiaro ed efficace. Queste abilità possono essere difficili da insegnare in un ambiente accademico e richiedono esperienze pratiche e un apprendimento continuo sul posto di lavoro. Questa mancanza di formazione accademica adeguata significa che le organizzazioni devono spesso investire nella formazione e nello sviluppo dei propri dipendenti per acquisire le competenze necessarie per l’AI e l’analisi dei dati. Ciò può richiedere tempo e risorse significative, ma può essere un investimento prezioso per mantenere la competitività e il successo aziendale nel lungo periodo.
Elevato tasso di turnover
Anche se una organizzazione è in grado di assumere talenti tech altamente qualificati, c’è sempre il rischio che questi professionisti lascino l’azienda dopo un breve periodo. Il tasso di turnover in queste aree è elevato, in quanto i professionisti altamente qualificati sono molto richiesti e ricevono offerte di lavoro allettanti da altre organizzazioni. Ciò significa che le organizzazioni devono continuare a cercare nuovi talenti per sostituire quelli che se ne vanno, aumentando i costi e il tempo necessari per la ricerca di nuovi candidati.
Mancanza di diversità
Un’altra sfida nella ricerca di talenti tech nell’ambito dell’AI e dell’analisi dei dati riguarda la mancanza di diversità nella forza lavoro. Secondo uno studio di AI Now Institute, solo il 15% dei dipendenti di Google che lavorano in AI e l’analisi dei dati sono donne, e solo il 10% sono di colore o latini. Questa mancanza di diversità è una preoccupazione importante perché la diversità porta a una maggiore creatività e innovazione, e l’AI e l’analisi dei dati sono campi che richiedono un pensiero creativo e innovativo.
Garanzia di sicurezza
Infine, c’è anche la questione della sicurezza. L’AI e l’analisi dei dati possono essere utilizzate per scopi illeciti, come lo sviluppo di armi autonome o la manipolazione delle elezioni. Ciò significa che le organizzazioni devono garantire che le persone che assumono in queste aree siano affidabili e che rispettino gli standard etici e di sicurezza.
Ecco perché le aziende impegnate a contrastare lo skill shortage nel settore Tech offrono un servizio di supporto per la certificazione delle competenze e la gestione delle controversie.
Conclusioni
In conclusione, la ricerca di talenti tech nell’ambito dell’AI e dell’analisi dei dati è difficile, impegnativa e costosa a causa della forte concorrenza per i migliori talenti, la poca disponibilità di competenze tecniche specifiche, la mancanza di formazione accademica adeguata, l’elevato tasso di turnover, i problemi di diversità e i problemi di sicurezza.
Tuttavia, l’importanza di queste aree per il successo delle organizzazioni significa che non possono permettersi di non assumere professionisti di talento in questi settori. Le organizzazioni devono trovare modi per attrarre, formare e trattenere i professionisti giusti, anche se ciò significa investire di più nella formazione e nello sviluppo dei propri dipendenti, per avere una forza lavoro sempre più specializzata e preparata per il futuro.
Una soluzione a queste problematiche potrebbe essere l’utilizzo di strumenti innovativi per la ricerca di partner tecnologici e professionisti a livello internazionale. Strumenti in grado di accelerare l’incontro tra domanda e offerta di competenze tecniche su un’unica piattaforma, permettendo così alle aziende di trovare il partner tecnologico migliore per la fornitura di competenze tecnologiche.
