Rapide avanzate dell’IA mettono in luce la grave carenza di competenze tecnologiche globali

Per un esempio perfetto di come la tecnologia evolva rapidamente, basta guardare ChatGPT.

Sebbene l’intelligenza artificiale, i chatbot e gli assistenti virtuali non fossero concetti nuovi prima del lancio di ChatGPT, è riuscito a portare la conversazione a un livello successivo. Oggi, sembra che l’IA stia diventando rapidamente una parte ubiqua della nostra vita. I professionisti di quasi ogni industria sono ossessionati da cosa sia, cosa possa essere e come sbloccare il potenziale per il proprio caso d’uso unico.

Questo è il motivo per cui è così importante ricordare che il lancio pubblico di ChatGPT è avvenuto solo il 30 novembre 2022 – meno di due anni fa. In meno di 24 mesi, la tecnologia ha di nuovo cambiato direzione in modo audace a un ritmo che non mostra segni di rallentamento.

Sulla base di questo, non dovrebbe sorprendere che ci sia una grave carenza di competenze tecniche avanzate in quasi ogni industria. La tecnologia stessa sta semplicemente evolvendo più velocemente di quanto gli esseri umani possano padroneggiarla.

Secondo uno studio recente, circa il 70% dei leader aziendali afferma che c’è una carenza di competenze critiche, con l’analisi dei dati e la gestione dei progetti tra le competenze tecniche più richieste dell’era moderna. La carenza di competenze digitali è così vasta che si stima che 14 paesi del G20 potrebbero perdere un totale di 11,5 trilioni di dollari di crescita del PIL a causa diretta di questo.

Ma fortunatamente, non tutte le speranze sono perdute. Una volta che un’organizzazione si impegna a comprendere meglio la carenza di competenze tecniche, in particolare per quanto riguarda concetti di alto livello come il machine learning, è in una posizione molto migliore per mitigare il rischio in futuro. Basta tenere presente alcune cose fondamentali lungo la strada per arrivare a quel punto.

L’era digitale veloce è più veloce che mai

Per illustrare come siamo arrivati a questo punto, considerate la vostra relazione media con la tecnologia per un momento.

Non è necessario avere un team di ingegneri software che lavorano sotto di voi o una legione di clienti SaaS per essere considerati una “società di tecnologia” a questo punto.

• Grazie alla posta elettronica, alla messaggistica istantanea, alle videoconferenze e ad altre tecnologie, la comunicazione è radicata nella nostra vita, sia interna che esterna.
• Gli strumenti di analisi dei dati e di business intelligence sono fortemente utilizzati per scoprire tendenze e modelli che un essere umano potrebbe aver perso, consentendo ai leader di prendere le decisioni più informate possibili più velocemente che mai.
• I set di CRM aiutano a creare relazioni migliori e più personali tra un marchio e i suoi clienti.
• L’IT aiuta a ottimizzare drasticamente la gestione della catena di approvvigionamento, risparmiando alle organizzazioni una quantità enorme di denaro che può essere utilizzato meglio altrove.
• I progressi tecnologici nel settore delle risorse umane rendono più facile e più economico trovare il candidato giusto, trattenerlo e mantenerlo coinvolto con il resto dell’organizzazione il più possibile.

Qualsiasi organizzazione che si affidi così tanto sulla tecnologia moderna è una “società di tecnologia”.

Ora, pensate al grande cambiamento che il machine learning, in particolare – di nuovo, un’aggiunta relativamente nuova a questo mondo – ha apportato ad alcune delle aree menzionate sopra. Nel settore delle risorse umane, ha completamente cambiato il modo in cui pensiamo a tutto, dalla acquisizione di talenti alla formazione e sviluppo degli impiegati. Gli algoritmi di machine learning analizzano innumerevoli curriculum in un lampo e mettono in evidenza i candidati ideali altrettanto velocemente. Le competenze e le preferenze degli impiegati possono essere analizzate per personalizzare i programmi di formazione per la massima efficacia.

Nella gestione della catena di approvvigionamento, il machine learning e l’intelligenza artificiale possono essere utilizzati per cose come l’ottimizzazione degli inventari. Gli algoritmi possono prevedere i livelli di inventario per assicurarsi che nulla esca di stock nel momento peggiore.

In termini di gestione della relazione con il cliente, le aziende di tutti i tipi hanno avuto un grande successo con la valutazione automatica dei lead e la segmentazione, l’analisi predittiva per le vendite e l’analisi del sentimento per estrarre più valore dai feedback dei clienti.

Tutto questo punti a un fatto molto semplice: l’intelligenza artificiale, e in particolare il machine learning, sta evolvendo in modo straordinariamente rapido.

Mentre il machine learning cambia, così cambiano cose come la gestione della relazione con il cliente, la gestione della catena di approvvigionamento e le risorse umane – pilastri fondamentali su cui si basa ogni azienda. Mentre queste cose cambiano, l’azienda stessa cambia a livello fondamentale. Tutto è legato in modo così organico che è impossibile separarlo.

Questo è esattamente come si prende un problema emergente come la carenza di competenze IT e lo si accelera a un ritmo più veloce di quanto molti esperti avrebbero pensato possibile un decennio fa.

La forma delle cose a venire

Se sembra che abbiate sentito parlare di questa carenza di competenze per un lungo periodo di tempo, è perché è vero. Ma credeteci, il problema sta ancora peggiorando – e si prevede che continuerà a farlo. Un altro studio ha indicato che quasi 1/3 degli imprenditori afferma che la carenza di competenze è peggiore oggi di quanto non lo fosse solo un anno fa.

Ma affascinantemente, circa il 56% dei responsabili delle assunzioni “anticipa” che interventi tecnologici come l’intelligenza artificiale e il machine learning causeranno un “cambiamento significativo” nel tipo di competenze che i candidati potenziali dovranno avere.

La parola chiave, naturalmente, è “anticipa”. Per quanto cambiamento abbiamo già visto negli ultimi anni, molti credono che il cambiamento più significativo debba ancora arrivare. Se questo cambiamento è inevitabile, non ha senso cercare di ritardarlo. Invece, bisogna abbracciarlo abbracciando anche le nuove risorse di talento nei mercati globali per soddisfare le future richieste tecnologiche quando arriveranno.

Analisi dei dati. AI/machine learning. Ingegneria del software. Sicurezza informatica. Apprendimento UX/UI. Queste sono tra le competenze che le aziende devono cercare nei nuovi dipendenti se vogliono rimanere competitive nel mercato del talento globale. Se non possono trovare candidati potenziali che soddisfino queste esigenze, devono formare quelli che già hanno per colmare le lacune.

Nel finale

Se non altro, la carenza attuale di competenze tecnologiche avanzate sottolinea una verità semplice: tutte le aziende sono “aziende di tecnologia” che lo vogliano o no.

Nel corso degli anni, la tecnologia è diventata lentamente parte del DNA di quasi ogni organizzazione, inizialmente solo come mezzo di produttività, ma in seguito come base del vantaggio competitivo dell’azienda nel mercato. L’IT è parte di ciò che queste organizzazioni sono. Se lo si elimina, non rimane molto.

A causa di questo, le imprese sono vincolate al ritmo al quale la tecnologia evolve – in questo caso, in modo estremamente veloce. A quel punto, ci sono solo due opzioni disponibili. La prima è fare ogni sforzo possibile per stare al passo con quel ritmo, restando abbastanza flessibili per soddisfare le esigenze di oggi e prepararsi meglio per le richieste di domani.

La seconda è di infilare i piedi nella sabbia, mettere la testa sotto la sabbia e continuare a fare affidamento su un modo “vecchio stile” di fare le cose solo perché “è sempre funzionato”.

Non fatevi ingannare: coloro che rimangono inflessibili e insistono che la carenza di competenze IT non è il loro problema si troveranno presto superati dai loro concorrenti più astuti e più agili. Questo non è una questione di “se” ma di “quando”.

Davvero, non c’è molto altro da dire.