Carenze di talenti AI: come costruire l’alfabetizzazione AI nella tua azienda

Comprendere il gap di talenti in AI

Dati e AI stanno rimodellando il panorama aziendale e organizzativo. L’attuale rivoluzione dell’AI generativa è solo l’ultimo impulso in una serie di svolte tecnologiche che stanno cambiando il nostro modo di vivere e di fare impresa. Inevitabilmente, questi cambiamenti profondi e rapidi stanno trasformando anche il panorama delle competenze. 

Fino a poco tempo fa, l’attenzione era rivolta alla data literacy, la capacità di leggere, scrivere, analizzare, comunicare e ragionare con i dati, un insieme di competenze che consente a individui e organizzazioni di prendere decisioni informate e data-driven. Queste abilità, importanti di per sé, sono anche complementari quando si parla di alfabetizzazione in AI, ovvero la capacità di comprendere, utilizzare e guidare sistemi di AI in modo efficace, etico e responsabile.

Il recente boom dell’AI sta portando a investimenti significativi in infrastrutture e iniziative di AI, mirati a migliorare il decision-making, automatizzare attività, aumentare l’efficienza operativa e migliorare l’esperienza dei clienti, tra i vari potenziali benefici. Ma una simile transizione richiede tempo, denaro e, soprattutto, il talento giusto. 

Trovare lavoratori alfabetizzati in AI resta però una sfida importante per le aziende. Secondo un’indagine di Deloitte, nel 2022 c’erano solo 22.000 specialisti di AI a livello globale, ben al di sotto di quanto necessario per far fronte all’urgente domanda di professionisti dell’AI. Diverse ragioni possono spiegare la necessità di più talenti in AI, tra cui gap formativi e ritardi nei programmi di formazione formale. 

Di conseguenza, le aziende devono puntare molto in alto per assumere il limitato talento disponibile in AI o sostenere costi extra per i servizi di consulenti esterni. Uno scenario del genere sta ritardando l’implementazione dei progetti di AI, riducendo le opportunità per le aziende di ottenere un vantaggio competitivo grazie a questa tecnologia, soprattutto per le piccole e medie imprese.

Ecco perché aziende di tutti i settori stanno progressivamente considerando programmi di formazione interna come modo più accessibile per colmare il gap di talenti in AI. Vediamo come implementare un’iniziativa di upskilling e reskilling di successo nella tua azienda.

Strategie per sviluppare competenze interne in AI

Nonostante gli sforzi crescenti per sviluppare programmi di formazione interna, il divario di alfabetizzazione in AI rimane evidente nelle aziende. 

Le ragioni sono diverse. Innanzitutto, è importante notare che l’upskilling e il reskilling in alfabetizzazione AI è un percorso pluriennale. Inoltre, con l’accelerazione dell’innovazione in AI e data science, aumenta la pressione sulle organizzazioni per adattarsi, rendendo il gap di data literacy ancora più evidente. 

Inoltre, come abbiamo rilevato nel report State of Data & AI Literacy 2024 di DataCamp, le aziende stanno affrontando diverse difficoltà nel colmare il gap di competenze, con la mancanza di budget e risorse formative adeguate in cima alla lista delle sfide.

Fonte. DataCamp

Nella sezione seguente forniremo alcuni suggerimenti per implementare con successo un programma interno di formazione in AI.

Valutare le competenze attuali per identificare i gap

Il primo passo per avviare un’iniziativa di formazione interna è valutare i livelli di competenza attuali del tuo team per identificare i gap e determinare le esigenze formative specifiche. Una valutazione completa delle competenze consente alle organizzazioni di comprendere i livelli di padronanza dei dipendenti in AI, dati e tecnologie correlate. 

Questa valutazione può essere effettuata tramite sondaggi, interviste e test pratici per misurare conoscenze, esperienza e familiarità con vari strumenti e tecniche di data analytics. Puoi anche utilizzare la valutazione della maturità dei dati di DataCamp per capire dove si collocano il tuo team, il tuo reparto e la tua organizzazione nello spettro della maturità dei dati.

Implementare programmi di formazione completi

L’alfabetizzazione in AI e dati non è un concetto uguale per tutti. Ogni persona nella tua organizzazione ha esigenze uniche in base al proprio ruolo e livello di competenza. Un programma di formazione di successo dovrebbe offrire esperienze di apprendimento personalizzate, su misura per queste esigenze specifiche, assicurando che ogni dipendente possa trarre beneficio dal programma e crescere.

Comprendere le competenze attuali del tuo team consente di personalizzare efficacemente i programmi formativi. La collaborazione con il tuo partner per l’apprendimento in AI e data analytics, come DataCamp, può facilitare questo processo. I nostri team di esperti possono aiutarti ad adattare i percorsi di apprendimento esistenti o a crearne di nuovi per soddisfare le esigenze specifiche della tua organizzazione.

Favorire una cultura dell’apprendimento e dell’innovazione

Sviluppare l’alfabetizzazione in AI significa più che acquisire competenze; si tratta di favorire un cambiamento culturale verso una mentalità informata sull’AI. Questo richiede comunicazione e coinvolgimento continui. 

La tua iniziativa di formazione interna dovrebbe tenere gli studenti informati sull’importanza dell’alfabetizzazione in AI, su come beneficia i loro ruoli e sui progressi del programma. Dovrebbe inoltre promuovere esperienze di apprendimento interattive, fornire spazi per la condivisione delle conoscenze, come workshop e seminari, e riconoscere o premiare i progressi per mantenere alto il livello di coinvolgimento.

Sfruttare mentorship e team interfunzionali

Un apprendimento efficace va oltre le competenze individuali. Imparare AI e dati può essere impegnativo – e anche isolante, nel caso dell’apprendimento online –, quindi favorire un senso di comunità è fondamentale. Un’iniziativa formativa di successo dovrebbe creare comunità di pratica in cui gli studenti possano collaborare, condividere insight e sostenersi a vicenda, migliorando sia l’esperienza di apprendimento sia l’applicazione delle nuove competenze.

Ci sono molti modi per aumentare l’interattività e la condivisione della conoscenza nel tuo programma di formazione. Ecco alcuni buoni esempi:

• Organizza sessioni guidate da istruttori con esperti interni, incaricando gli studenti di risolvere casi d’uso reali.
• Incoraggia la collaborazione tra reparti per integrare soluzioni di AI.
• Integra esercizi finali valutabili al termine di ogni percorso di apprendimento.
• Incorpora elementi di gamification, come classifiche, badge o premi, per rendere l’apprendimento coinvolgente.

Caso di studio su uno sviluppo interno di competenze in AI di successo

Siamo felici di condividere la nostra esperienza con aziende di tutte le dimensioni e settori pronte ad abbracciare la rivoluzione dell’AI. In questa sezione parleremo di una recente collaborazione tra DataCamp e Bankinter, una delle principali banche spagnole. Tre anni fa, l’istituto bancario ha siglato una partnership con DataCamp for Business per rispondere alla necessità critica di competenze avanzate in dati e AI. 

In un primo momento, l’iniziativa mirava a colmare il gap di competenze nelle aree analitiche, garantendo che i talenti STEM potessero sfruttare efficacemente gli strumenti moderni per i dati. Successivamente, riconoscendo l’esigenza di scalare questi sforzi, Bankinter ha esteso il programma a tutti all’interno dell’organizzazione – coprendo uffici in Spagna, Lussemburgo, Irlanda e Portogallo – e incorporando una cultura data-centric.

Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager presso Bankinter, dichiara l’obiettivo dell’iniziativa:

A seguito dell’ampliamento del perimetro dell’iniziativa, Bankinter ha lanciato oltre 60 percorsi di apprendimento personalizzati (sia in inglese sia in spagnolo) per vari team, concentrandosi sull’upskilling di oltre 700 dipendenti in Python, SQL, Power BI, ChatGPT, oltre che in alfabetizzazione su dati e AI. Il rilascio dei corsi in lingua spagnola su DataCamp è stato particolarmente cruciale, poiché ha garantito che tutti i dipendenti, a prescindere dalla conoscenza dell’inglese, potessero fruire pienamente dei contenuti e apprendere in modo efficace.

Il risultato è stata la promozione di una cultura data-driven, con metriche significative: oltre 700 studenti con competenze potenziate, 8.264 capitoli completati, 7.649 ore di apprendimento e 9.166.853 XP guadagnati.

Misurare l’efficacia dello sviluppo interno delle competenze

Un apprendimento efficace inizia e finisce con la valutazione. Un’iniziativa di formazione interna dovrebbe prevedere valutazioni ben definite per misurare i punti di forza e i gap di competenze della tua organizzazione prima, durante e dopo il programma di apprendimento. Questo garantisce un miglioramento continuo e dimostra i benefici tangibili della formazione.

Stabilire metriche e metodi chiari per misurare il successo del tuo programma formativo è fondamentale. Definisci indicatori chiave di prestazione (KPI) e obiettivi in linea con i tuoi obiettivi di business, come il miglioramento delle competenze in AI, l’aumento di produttività ed efficienza grazie all’AI, oltre ai risparmi derivanti dalla minore dipendenza da talenti AI esterni. Queste metriche ti aiuteranno a monitorare i progressi e a dimostrare l’impatto dei tuoi sforzi formativi.

Allo stesso tempo, stabilire un meccanismo di feedback per i materiali formativi e le attività di apprendimento è essenziale per garantire un miglioramento costante. Ciò include valutazioni regolari dei programmi formativi e sondaggi per misurare la soddisfazione dei dipendenti e la fiducia nelle competenze in AI.

Perché scegliere DataCamp for Business?

Tenendo presente questo contesto, DataCamp for Business si distingue come partner ideale per la formazione in AI. La nostra missione è democratizzare le competenze in dati e AI per tutti. Dalla nostra nascita nel 2013, abbiamo fatto upskill a oltre 14 milioni di studenti nel mondo, inclusi enti di settori diversi come governi, università, aziende e ONG.

A più di dieci anni di distanza, continuiamo a lavorare sodo per offrire la migliore formazione ai nostri studenti. L’esperienza accumulata ci ha permesso di comprendere le motivazioni dei diversi tipi di clienti che vogliono imparare la data science. Di conseguenza, offriamo un servizio che può essere personalizzato e adattato alle esigenze specifiche dei nostri utenti.

È per questo che abbiamo lanciato DataCamp for Business, una soluzione progettata appositamente per soddisfare le esigenze di aziende di ogni tipo e dimensione. 

Se stai pianificando un’accademia di data analytics per fare upskill ai dipendenti della tua organizzazione, siamo qui per aiutarti. Con DataCamp for Business, puoi aspettarti quanto segue:

• Una piattaforma di apprendimento leader di settore, scelta dall’80% delle aziende Fortune 1000, tra cui Google, Microsoft, Uber ed eBay.
• Un curriculum di data science e AI di livello mondiale progettato da esperti del settore, che include corsi su Python, SQL, R, ChatGPT, Power BI, Tableau e alfabetizzazione in AI. 
• Percorsi di apprendimento flessibili che possono essere personalizzati in base alle esigenze della tua organizzazione.
• Ambiente di apprendimento interattivo con esercizi pratici e casi d’uso reali.
• Lezioni brevi per una ritenzione efficace delle conoscenze.
• Valutazioni precise che ti permettono di individuare e monitorare su larga scala i punti di forza e i gap di competenze della tua azienda.
• Accesso a certificazioni in ambito dati riconosciute dal settore per colmare il divario tra formazione e lavoro.
• Capacità di integrazione senza attriti con i principali provider SSO e LMS.
• Assistenza Customer Success per fornire risorse e guida su tutto, dalle best practice di adozione alle integrazioni SSO e LMS.

Sfide e soluzioni nello sviluppo interno delle competenze in AI

Sebbene i benefici di una cultura dell’AI siano chiari, creare un programma interno di sviluppo delle competenze può presentare una serie di sfide. Ecco alcuni ostacoli comuni e le strategie per superarli.

Resistenza al cambiamento

Come per ogni cambiamento culturale, il passaggio a una cultura guidata dall’AI può incontrare resistenze. Superale comunicando i benefici di una cultura dell’AI, fornendo formazione e coinvolgendo i dipendenti nel processo di cambiamento. In un articolo a parte approfondiamo come aumentare il coinvolgimento degli studenti, spiegando come superare resistenze culturali e dei dipendenti.

L’articolo illustra varie strategie che puoi implementare, tra cui la promozione regolare del programma, comunicazioni interne, testimonianze degli studenti, il programma “studente del mese” e sessioni lunch-and-learn. È anche importante affrontare idee sbagliate comuni sull’AI, come la paura di obsolescenza e automazione del lavoro.

Garantire l’accesso a risorse di qualità

Come già accennato, la mancanza di budget e di risorse formative adeguate è la sfida principale che le aziende affrontano nell’implementazione di programmi di apprendimento interni. 

La soluzione a queste sfide è chiarissima: prenditi il tempo per trovare il programma e il partner formativo giusti, e non essere timido nell’allocare il budget. Ricorda: fare upskilling e reskilling in alfabetizzazione AI è un percorso pluriennale che richiederà investimenti, fiducia e pazienza per dare i suoi frutti.

Conclusione

L’alfabetizzazione in AI è una componente fondamentale del successo nel business moderno. Costruirla con successo nella tua organizzazione porterà risultati migliori per il tuo business e per i tuoi clienti e consentirà ai dipendenti di generare più valore nelle loro responsabilità quotidiane.

Promuovere una cultura dell’AI non è un’iniziativa una tantum, ma un percorso continuo che richiede pianificazione strategica, impegno e sforzo. Tuttavia, i benefici – decisioni informate, innovazione e maggiore coinvolgimento dei dipendenti, per citarne alcuni – ne fanno un’iniziativa che vale la pena intraprendere. Man mano che ci addentriamo nell’era guidata dall’AI, le aziende che riusciranno a coltivare una solida cultura dell’AI saranno meglio attrezzate per sfruttare i dati a supporto di un successo duraturo.

Contatta DataCamp oggi stesso per una demo e scopri perché l’80% delle Fortune 1000 sceglie DataCamp. Nel frattempo, dai un’occhiata ai nostri materiali dedicati per avere un assaggio di ciò che ti aspetta!

• Cos’è l’alfabetizzazione in AI? Guida completa per principianti
• Presentazione dello State of Data & AI Literacy Report 2024
• La guida del learning leader all’alfabetizzazione in AI
• Piattaforma leader per l’alfabetizzazione in AI in tutta la tua azienda
• Progettare una strategia efficace di alfabetizzazione in AI: guida pratica per leaderFondamenti di AI per il business
• Come imparare l’AI da zero nel 2024: guida completa dell’esperto
• Fondamenti dell’AI Act dell’UE
• Colmare il gap di talenti nell’AI generativa
• Reskilling e upskilling nell’era dell’AI: sfide e opportunità per le organizzazioni
• Cosa alimenta il gap di competenze nella data literacy?