Cosa sono reskilling e upskilling?
Partiamo da alcune definizioni.
Reskilling e upskilling sono componenti fondamentali di una strategia completa di sviluppo della forza lavoro, soprattutto in un’epoca in cui IA e automazione stanno ridefinendo i ruoli e i requisiti del lavoro.
Il reskilling consiste nel formare i dipendenti per acquisire competenze completamente nuove che consentano loro di passare a ruoli diversi all’interno dell’organizzazione. Questo approccio è particolarmente cruciale quando certi lavori diventano obsoleti a causa dei progressi tecnologici.
Per esempio, man mano che i sistemi di IA si fanno carico delle attività di routine, i programmi di reskilling possono aiutare i dipendenti a passare a ruoli che richiedono un problem solving più complesso e pensiero strategico.
L’upskilling, invece, si concentra sul potenziare le competenze già esistenti dei dipendenti per migliorare le loro performance nei ruoli attuali.
Questo tipo di formazione garantisce che i dipendenti restino competenti ed efficienti man mano che i requisiti del lavoro evolvono. Ad esempio, quando nuovi strumenti di IA vengono integrati nelle strategie di marketing, diventa essenziale fare upskilling dei professionisti del marketing per usare efficacemente questi strumenti.
Importanza per mantenere una forza lavoro competitiva
Sia reskilling che upskilling sono vitali per mantenere una forza lavoro competitiva e agile. Secondo alcune stime, l’IA potrebbe sostituire circa 300 milioni di posti di lavoro nel mondo entro il 2030.
Questa transizione evidenzia l’importanza di iniziative strategiche di reskilling per preparare la forza lavoro a nuovi ruoli che sfruttano le tecnologie emergenti.
Inoltre, l’upskilling garantisce che i dipendenti restino aggiornati con le ultime tendenze del settore e i progressi tecnologici. Questo miglioramento continuo non solo aumenta le prestazioni individuali, ma stimola anche la crescita e l’innovazione complessiva dell’organizzazione.
Esempi nei settori
I settori di ogni tipo stanno assistendo all’impatto trasformativo dell’IA, richiedendo sforzi mirati di reskilling e upskilling:
- Manifattura: Man mano che robotica e automazione guidate dall’IA diventano più diffuse, sono essenziali programmi di reskilling per gli addetti alle linee di assemblaggio, così da gestire processi produttivi avanzati o passare a ruoli di manutenzione e troubleshooting.
- Sanità: L’adozione dell’IA nella diagnostica e nella cura dei pazienti richiede che i professionisti sanitari facciano upskilling in aree come l’analisi dei dati e gli strumenti diagnostici basati sull’IA, così da sfruttare queste tecnologie per migliorare gli esiti clinici.
- Finanza: Le istituzioni finanziarie usano sempre più l’IA per la valutazione del rischio e il rilevamento delle frodi. Programmi di reskilling per i dipendenti bancari tradizionali, per renderli competenti in IA e cybersecurity, sono cruciali per adattarsi a questi cambiamenti.
Capendo e implementando strategie efficaci di reskilling e upskilling, le aziende possono non solo trattenere la propria forza lavoro di valore, ma anche alimentare un’innovazione continua e mantenere il proprio vantaggio competitivo in un mondo guidato dall’IA.
Il ruolo dell’IA nel guidare la necessità di reskilling e upskilling
L’intelligenza artificiale (IA) e l’automazione stanno rimodellando profondamente la forza lavoro modificando ruoli e requisiti di competenza. Secondo un rapporto di PwC, entro la metà degli anni 2030 fino al 30% dei lavori potrebbe essere automatizzato, con impatti significativi in vari settori. Queste tecnologie non stanno solo cambiando il modo in cui vengono svolte le attività, ma stanno anche creando nuovi ruoli che richiedono competenze specialistiche.
Per esempio, nell’assistenza clienti, chatbot e assistenti virtuali basati su IA stanno automatizzando le richieste di routine, riducendo la necessità di ruoli tradizionali e aumentando la domanda di profili in grado di gestire e migliorare i sistemi di IA.
Allo stesso modo, nella logistica, le analisi predittive guidate dall’IA stanno ottimizzando le supply chain, rendendo necessarie competenze in analisi dei dati e machine learning.
L’integrazione dell’IA nei processi aziendali sta modificando i set di competenze richiesti a tutti i livelli della forza lavoro. Secondo il DataCamp State of Data & AI Literacy Report 2024, il 62% dei leader ritiene che l’alfabetizzazione all’IA sia ormai importante per le
attività quotidiane dei loro team. Inoltre, quattro delle sette competenze in più rapida crescita erano competenze in ambito dati e IA.
Dati dal State of Data & AI Literacy Report 2024
Altre organizzazioni hanno evidenziato tendenze diverse. L’OCSE e il World Economic Forum hanno sottolineato in passato la necessità di “soft skill” come il problem solving complesso, il pensiero critico e l’intelligenza emotiva, meno suscettibili all’automazione. Queste competenze completano quelle tecniche e sono essenziali per collaborare efficacemente con i sistemi di IA.
Alla luce di questi fattori, le aziende lungimiranti stanno adottando misure proattive per affrontare l’evoluzione dei requisiti di competenza. Ad esempio, nel 2020, Amazon si è impegnata a investire 700 milioni di dollari per fare upskilling a 100.000 dipendenti entro il 2025, concentrandosi su aree come cloud computing, machine learning e supporto IT.
Allo stesso modo, nel 2023 IBM si è impegnata a formare 2 milioni di persone in competenze di IA in un periodo di tre anni per contribuire a colmare il divario globale di competenze nell’IA.
Se riusciamo a mettere tutti al passo nella definizione dell’ambito dei progetti di machine learning, allora stakeholder di business ed esperti di dati possono parlare la stessa lingua e collaborare a fondo.
Eric Siegel, Founder of Machine Learning Week
Devi comunque partire dalle domande giuste. Devi trovare una traccia di domande e seguirla fino in fondo.
Kyle Daigle, COO of GitHub
L’IA e il machine learning sono sempre stati parte del linguaggio dei dati. Non dovremmo distinguere tra alfabetizzazione all’IA e ai dati; sono set di competenze complementari che ci aiuteranno ad avanzare in un mondo più data-driven e analitico.
Jordan Morrow, Senior Vice President of Data and AI Transformation at AgileOne
L’IA generativa può riassumere testi in modo efficiente, creare contenuti e generare o interpretare codice, mettendo in luce il suo potenziale trasformativo nei compiti legati ai dati.
Nick Magnuson, Head of AI at Qlik
Il modo per migliorare un’organizzazione non è mandare le persone a corsi d’avanguardia su data science o etica dell’IA o quant’altro. È mettere in atto le norme giuste.
Andrew McAfee, MIT Sloan School of Management
Creare un ambiente di supporto che celebri l’apprendimento e l’adattamento aiuta a mitigare le resistenze e promuove una cultura di miglioramento continuo.
Sfide di reskilling e upskilling nell’era dell’IA
Naturalmente, programmi di upskilling e reskilling comportano anche delle sfide. Come abbiamo visto nel State of Data & AI Literacy Report, la formazione su dati e IA resta agli inizi in molte organizzazioni.
Dati dallo State of Data & AI Literacy Report
Superare la resistenza al cambiamento
Una delle principali sfide nell’implementare programmi di reskilling e upskilling è superare la resistenza al cambiamento tra dipendenti e management. L’introduzione di tecnologie di IA e dati spesso genera preoccupazioni circa la sicurezza del posto di lavoro e la rilevanza delle competenze esistenti.
Strategie efficaci di change management sono fondamentali per affrontare queste preoccupazioni. I leader dovrebbero concentrarsi su una comunicazione chiara dei benefici di IA e upskilling sui dati, affrontando i timori legati all’automazione e celebrando i primi adottanti che abbracciano queste nuove tecnologie.
Garantire accesso a risorse e formazione
Nonostante i progressi, la formazione su dati e IA è ancora agli inizi. Detto ciò, solo il 12% dei leader dichiara di non offrire alcuna formazione sui dati, in calo rispetto al 18% dell’anno precedente. Inoltre, più organizzazioni stanno estendendo la formazione sui dati a ruoli non tecnici, passando dal 14% al 20% nell’ultimo anno. Tuttavia, l’espansione di questi programmi non ha tenuto il passo con la crescente domanda di competenze sui dati.
Per quanto riguarda in particolare la formazione sull’IA, la situazione è più preoccupante. Una quota significativa, il 26% dei leader, dichiara di non offrire alcun tipo di formazione sull’IA, e un altro 26% la riserva ai soli ruoli tecnici. Solo il 18% la estende al personale non tecnico e il 25% ha istituito programmi completi di alfabetizzazione all’IA a livello aziendale.
Le organizzazioni dovrebbero promuovere l’apprendimento continuo e assicurare che i programmi di formazione su dati e IA siano disponibili a tutti i dipendenti, non solo a quelli tecnici.
Bilanciare responsabilità lavorative e impegni formativi
I dipendenti spesso faticano a bilanciare le responsabilità lavorative con il tempo necessario alla formazione. Questa sfida è particolarmente evidente per i ruoli non tecnici che tradizionalmente non danno priorità all’apprendimento continuo.
Creare orari di formazione flessibili e integrare l’apprendimento nei flussi di lavoro quotidiani può aiutare ad alleviare questo onere. Ad esempio, piattaforme e moduli formativi possono offrire opportunità di apprendimento self-paced che si adattano a agende fitte.
Affrontare il divario di competenze
Il divario di competenze resta un ostacolo significativo. Il State of Data & AI Literacy Report mostra che, sebbene ci sia stato un aumento del 4% nelle organizzazioni con programmi di data literacy maturi e disponibili a tutti, dal 31% nel 2023 al 35%, c’è ancora molto margine di crescita.
L’urgenza di affrontare il gap di competenze sull’IA è ancora più critica, poiché gli sforzi formativi sull’IA sono in ritardo rispetto a quelli sui dati. I leader devono dare priorità all’alfabetizzazione all’IA e assicurare che sia il personale tecnico sia quello non tecnico dispongano delle competenze necessarie per muoversi in un futuro guidato dall’IA.
Implementare programmi di apprendimento personalizzati e interattivi
Esperienze di apprendimento personalizzate e interattive sono fondamentali per un reskilling e upskilling efficaci. I programmi tradizionali, uguali per tutti, spesso non coinvolgono i dipendenti né rispondono ai loro bisogni specifici.
Le organizzazioni dovrebbero concentrarsi sulla creazione di percorsi formativi su misura e sull’integrazione di elementi interattivi come progetti pratici e applicazioni reali. Il successo di Rolls Royce con corsi personalizzati di Python per i loro ingegneri, che hanno portato ad accelerare significativamente i processi di progettazione, evidenzia l’efficacia di questo approccio.
Perché scegliere DataCamp for Business per programmi di upskilling e reskilling?
Soluzioni di apprendimento complete
DataCamp for Business offre un’ampia libreria con oltre 350 corsi su data science, IA e analytics per vari livelli di competenza. I percorsi di apprendimento su misura assicurano che la formazione sia allineata agli obiettivi aziendali, rendendola pertinente ed efficace per i dipendenti.
Piattaforma coinvolgente e interattiva
La piattaforma privilegia l’apprendimento pratico con esercizi interattivi e progetti reali, migliorando comprensione e memorizzazione. Elementi di gamification e verifiche regolari mantengono alta la motivazione e tracciano i progressi.
Successo comprovato e riconoscimenti
Aziende come Rolls Royce e Colgate-Palmolive hanno fatto upskilling con successo a migliaia di dipendenti con DataCamp, dimostrando la flessibilità e l’efficacia della piattaforma. I programmi di DataCamp sono sostenuti da leader ed esperti del settore, a garanzia di una formazione di alta qualità.
Integrazione di alfabetizzazione a IA e dati
DataCamp considera l’alfabetizzazione all’IA come estensione della data literacy, offrendo corsi che aiutano i dipendenti a comprendere il ruolo dell’IA nell’analisi dei dati e nel decision making. Questo approccio olistico garantisce uno sviluppo di competenze completo.
Scalabile e con supporto dedicato
La piattaforma di DataCamp può scalare per supportare organizzazioni di ogni dimensione, dai piccoli team alle grandi imprese. Fornisce supporto dedicato per implementare e gestire i programmi formativi, assicurando successo e miglioramento continuo.
Scegliere DataCamp for Business assicura che la tua organizzazione sia pronta a navigare la complessità di un panorama guidato dall’IA, costruendo una forza lavoro pronta per il futuro grazie a soluzioni complete, interattive e scalabili.
