Upskilling & reskilling nell'era dell'AI
La seconda sezione del nostro report esamina la relazione tra AI literacy e data literacy. In questa sezione, presentiamo l'AI literacy come una naturale estensione della data literacy. È importante notare che, sebbene l'AI generativa come ChatGPT abbia portato l'AI al grande pubblico, la cosiddetta “AI tradizionale”, come l'analisi predittiva e il machine learning, ha sempre fatto parte del continuum delle competenze sui dati. Inoltre, conoscere le basi dei dati è fondamentale per comprendere le basi dell'AI.
Detto ciò, abbiamo cercato di capire quali competenze sui dati i leader cerchino nei loro team. Abbiamo riscontrato che quasi ogni singola competenza sui dati è cresciuta in importanza rispetto allo scorso anno. Ecco un riepilogo di ciò che abbiamo trovato:
- Decision-making data-driven: l'84% dei leader considera questa la competenza più critica, con un aumento del 6% rispetto all'anno precedente.
- Interpretare visualizzazioni e dashboard: l'83% dei leader dà priorità a questa competenza, in crescita del 9%.
- Analisi e manipolazione dei dati: l'80% attribuisce valore a questa capacità, +8%.
- Creare visualizzazioni e dashboard: il 76% dei leader ritiene questa competenza essenziale, +11%.
- Data storytelling: il 74% dei leader la considera importante, +8%.
Allo stesso modo, abbiamo chiesto ai leader quali competenze in ambito AI siano importanti per i loro team. Ecco cosa è emerso:
- Comprensione di base dei concetti di AI: il 70% dei leader considera questa la competenza AI più cruciale, a testimonianza dell'importanza di cogliere i principi fondamentali dell'AI.
- Etica dell'AI e pratiche di AI responsabile: il 69% dei leader sottolinea queste come competenze chiave per i propri team.
- Applicazione dell'AI nei contesti di business: il 65% dei leader riconosce questo come un'area di attenzione importante.
Questa sezione approfondisce inoltre le maggiori sfide che i leader affrontano quando si tratta di upskilling o reskilling per competenze data & AI e introduce una versione aggiornata del nostro framework di competenze data & AI. Per leggere di queste sfide e accedere al framework, assicurati di scaricare il report.
L'aggiornato Data & AI Competency Framework
Cinque lezioni per sviluppare la Data & AI Literacy del tuo team
Nella terza sezione del report, esploriamo l'impatto trasformativo della formazione su dati e AI, mostrando come programmi di formazione maturi conducano a significativi benefici organizzativi come decisioni più rapide e migliori, maggiore innovazione e migliore retention dei dipendenti. Per esempio, i leader con programmi maturi riportano un notevole incremento dei benefici in diverse aree: l'efficienza decisionale sale al 90%, l'innovazione all'87% e la retention all'81%.
Inoltre, attingendo alle esperienze di prima mano di clienti DataCamp for Business come Colgate-Palmolive, Rolls Royce e Specsavers, insieme agli insight di leader di pensiero nel campo dei dati e dell'AI, approfondiamo le best practice per implementare efficacemente programmi di upskilling e reskilling in ambito dati e AI:
- Ampliare i programmi esistenti includendo l'AI literacy: Estendi le iniziative di upskilling sui dati per includere l'AI literacy, trattandola come un'estensione integrante delle competenze sui dati.
- Allargare la portata delle iniziative di upskilling: Estendi la formazione ai ruoli non tecnici, migliorando l'AI literacy a livello organizzativo.
- Puntare su interattività e personalizzazione: Costruisci programmi di apprendimento incentrati su formazione interattiva e personalizzata per favorire uno sviluppo delle competenze più coinvolgente ed efficace.
- Sfruttare l'AI come moltiplicatore di forza: Utilizza l'AI per potenziare e accelerare l'applicazione delle competenze sui dati in tutta l'organizzazione.
- Change management proattivo: Sottolinea il rinforzo positivo e il change management per affrontare le possibili preoccupazioni della forza lavoro riguardo alle nuove tecnologie.
Per insight più dettagliati e raccomandazioni aggiuntive su come costruire strategie di upskilling di successo, leggi il report completo.
Oltre il workplace: Data & AI Literacy come tutela sociale
Nella quarta sezione del nostro report, estendiamo la discussione oltre l'ambiente di lavoro per esplorare come la data e l'AI literacy fungano da tutele sociali fondamentali contro alcune delle sfide più urgenti per l'umanità. Tra queste: la disinformazione online, i bias dei sistemi di AI e i rischi di automazione del lavoro. Ecco cosa è emerso per ciascuna sfida:
- Disinformazione e misinformation online: l'AI literacy è essenziale per contrastare la diffusione di informazioni false, soprattutto nell'era dell'AI generativa. Una quota significativa, il 73% dei leader, riconosce che l'AI literacy svolge un ruolo centrale nel mitigare i rischi di misinformation e disinformazione online.
- Bias dei sistemi di AI: con l'AI sempre più integrata nei processi decisionali, l'uso etico e responsabile dell'AI è cruciale. Circa il 75% dei leader concorda sul fatto che ogni dipendente dovrebbe essere formato sulle pratiche di AI etica per prevenire bias che possono perpetuare ingiustizie sociali e distorsioni nelle decisioni data-driven.
- Automazione del lavoro: Le preoccupazioni sull'AI che sostituisce posti di lavoro sono diffuse, con il 62% dei leader che prevede impatti dell'automazione nelle proprie organizzazioni. Tuttavia, dotare i dipendenti di competenze di AI literacy può fungere da significativo cuscinetto contro tali rischi: il 57% dei leader suggerisce che chi è ben formato ha meno probabilità di essere colpito dall'automazione. Inoltre, il 75% dei leader ritiene che nazioni e organizzazioni abbiano la responsabilità di preparare la forza lavoro a questi cambiamenti.
Scarica il report completo
Abbiamo toccato solo una parte dei risultati del rapporto The State of Data & AI Literacy 2024. Puoi scaricare l'intero report per saperne di più sul presente e sul futuro della data & AI literacy e su come potrebbero influenzare la tua organizzazione.
