Presentazione del State of Data & AI Literacy Report 2025

Esplora i principali takeaway dell’edizione 2025 del report State of Data & AI Literacy, basato su un sondaggio condotto su oltre 500 leader globali e su approfondimenti di esperti provenienti da organizzazioni come Colgate, BP, Rolls Royce, JPMorgan Chase e molte altre.

Negli ultimi due anni, il State of Data Literacy Report è stato una risorsa fondamentale per capire come la data e l’AI literacy incidano sulla prontezza della forza lavoro. Quest’anno non è diverso—se non per l’urgenza crescente della conversazione. Man mano che l’IA passa dai laboratori di ricerca ai flussi di lavoro quotidiani, i leader si confrontano con una nuova domanda: Il mio team è pronto per l’era dell’IA?

Nel State of Data & AI Literacy Report di quest’anno, abbiamo intervistato oltre 500 leader tra Stati Uniti e Regno Unito e raccolto insight dai principali esperti del settore e dai clienti DataCamp for Business per esplorare l’evoluzione del panorama delle competenze in ambito dati e IA.

Di seguito trovi un riepilogo dei principali insight del report. Ma per avere il quadro completo—con approfondimenti, best practice e commenti degli esperti—ti consigliamo vivamente di scaricare il report completo.

L’AI literacy sta superando la data literacy?

Uno dei trend più significativi emersi quest’anno è la crescente importanza dell’AI literacy. Sebbene l’86% dei leader continui a considerare la data literacy essenziale per il lavoro quotidiano, una quota sempre maggiore—il 69%—afferma lo stesso per l’AI literacy, con un aumento notevole di 7 punti rispetto all’anno scorso.

Anzi, quando è stato chiesto di identificare le competenze in più rapida crescita necessarie nei team, l’AI literacy ora eguaglia la business intelligence in cima alla lista, superando data science e data literacy su base annua. Per i dirigenti, l’enfasi sull’IA è ancora più marcata.

Ma sebbene l’IA stia guadagnando slancio, sarebbe miope pensarla isolatamente. Data e AI literacy sono profondamente intrecciate. Senza una solida base sui dati—governance, interpretazione e pensiero analitico—l’adozione dell’IA rischia di restare superficiale. Il report mostra che le organizzazioni che investono in entrambi gli ambiti sono meglio posizionate per estrarre vero valore, evitare bias e accelerare l’innovazione.

Lo stato dell’adozione dell’IA

L’adozione dell’IA in ambito enterprise sta passando rapidamente dalla sperimentazione iniziale alla messa in produzione. Solo il 9% dei leader dichiara che nessuno nella propria organizzazione utilizza l’IA—il che significa che, per la grande maggioranza, l’IA è già integrata nei flussi di lavoro.

Strumenti come ChatGPT e Google Gemini dominano l’utilizzo, mentre i copilot e persino soluzioni di IA personalizzate stanno guadagnando terreno. L’IA viene usata con regolarità: l’82% dei team utilizza l’IA almeno una volta a settimana e il 39% ogni giorno.

I team tecnici come IT, analytics e R&S guidano l’adozione, ma permane un divario significativo tra le funzioni di business—tra cui marketing, operations, vendite e finanza. Sono ambiti in cui l’IA ha un enorme potenziale per aumentare la produttività, migliorare le decisioni e personalizzare le interazioni con i clienti.

Mentre i leader segnalano incrementi misurabili di produttività, restano preoccupazioni su allucinazioni, bias e output di bassa qualità. Il messaggio è chiaro: l’adozione dell’IA è realtà, ma un uso responsabile ed efficace dipende dalle competenze.

L’agenda delle competenze in ambito dati e IA

Negli ultimi due anni, l’agenda delle competenze nelle imprese è maturata. Le organizzazioni sono passate da iniziative sporadiche a programmi strutturati che riflettono l’urgenza crescente di colmare il gap di competenze in ambito dati e IA.

I numeri raccontano una storia chiara. Il 46% dei leader ora dichiara di avere un programma di data literacy maturo e trasversale all’organizzazione, in crescita rispetto al 35% dell’anno scorso. La formazione sull’IA è cresciuta ancora di più—il 43% delle organizzazioni ora offre percorsi maturi di upskilling sull’IA, quasi raddoppiando rispetto al 25% del 2024. Nel frattempo, il numero di organizzazioni che non offrono alcuna formazione continua a diminuire. 

Restano però delle sfide. Vincoli di budget, resistenza dei dipendenti, mancanza di supporto esecutivo e difficoltà nel misurare l’ROI continuano a frenare i progressi. Molti leader citano anche una scarsa interattività e personalizzazione nelle risorse formative esistenti, rendendo più difficile favorire un reale coinvolgimento e la tenuta delle competenze. Il report evidenzia che, sebbene l’infrastruttura per l’upskilling stia migliorando, il bisogno di approcci più personalizzati e orientati ai risultati è più forte che mai.

Cinque lezioni per costruire una solida Data & AI Literacy

Nella sezione precedente abbiamo individuato le maggiori sfide nello scalare le competenze in tutta l’impresa—dai limiti di budget alla mancanza di ownership fino alla resistenza dei dipendenti. Per capire come le organizzazioni possano superarle, abbiamo fatto riferimento all’esperienza dei clienti DataCamp for Business—coloro che guidano l’upskilling della forza lavoro.

Ecco cinque lezioni chiave tratte dal loro successo:

1. Allinea l’apprendimento agli obiettivi aziendali: Invece di concentrarsi solo su strumenti o tecnologie, le organizzazioni devono collegare gli esiti formativi a obiettivi di business tangibili—come automatizzare la reportistica o accelerare lo sviluppo prodotto. Questo approccio basato sui risultati aiuta a giustificare l’investimento e garantisce che la formazione generi impatto.
2. Considera l’upskilling come un’iniziativa di change management: La resistenza alla formazione su dati e IA spesso nasce dall’incertezza. I programmi più efficaci trattano la comunicazione come un lancio di prodotto—usando champion, eventi interni e storytelling per costruire fiducia e coinvolgimento fin dal primo giorno.
3. Rendi l’apprendimento interattivo e pratico: La fruizione passiva di video non basta. Il report mostra che esperienze attive e hands-on—soprattutto quando rispecchiano compiti reali di business—favoriscono una migliore memorizzazione e applicazione delle competenze, sia nei team tecnici sia in quelli non tecnici.
4. Collega data & AI literacy come un unico continuum: Invece di trattare le competenze su dati e IA come programmi separati, le organizzazioni dovrebbero abbracciarne l’interdipendenza. I team più maturi integrano entrambe in un’unica roadmap, riconoscendo che la padronanza dell’IA si fonda su solide basi di data literacy.

Personalizza l’apprendimento su larga scala: ruoli e responsabilità variano molto. Un approccio uguale per tutti non funziona. Il report raccomanda di creare personas di apprendimento tra i reparti per personalizzare i contenuti e garantirne la rilevanza—dal marketing alla finanza fino all’ingegneria. Ti consigliamo anche di dare un’occhiata al nostro framework di competenze in ambito dati e IA, aggiornato al 2025.

Nel report è inclusa una versione gratuita e modificabile del nostro framework di competenze sui dati 

E adesso?

Il State of Data & AI Literacy Report 2025 è un chiaro invito all’azione: in un mondo sempre più plasmato dall’intelligenza artificiale, le competenze sono il principale fattore di differenziazione. Le organizzazioni che oggi investono in data e AI literacy sono più pronte a innovare, competere e crescere in modo responsabile.

Qui abbiamo solo scalfito la superficie. Scarica il report completo per esplorare i dati, i framework e le strategie che stanno plasmando il futuro della forza lavoro potenziata dall’IA.