In un'era caratterizzata da rapidi progressi tecnologici, l'investimento in educazione e formazione professionale è più importante che mai. Preparare i lavoratori ad affrontare i cambiamenti indotti dall'IA richiede un impegno collettivo tra aziende, istituzioni educative, governi e gli stessi lavoratori. Attraverso strategie di apprendimento mirate ed accessibili, è possibile non solo navigare con successo nella transizione verso un futuro del lavoro più automatizzato e basato sull'IA, ma anche sbloccare nuove opportunità di crescita e sviluppo per individui e società. Il ruolo di DKTS.

Il World Economic Forum (WEF) ha pubblicato vari rapporti che esplorano l'impatto dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'automazione sull'occupazione a livello globale. Uno dei report più citati è il "Future of Jobs Report", che esamina come le tecnologie emergenti influenzeranno il mercato del lavoro, identificando quali lavori potrebbero scomparire e quali nuovi ruoli potrebbero emergere.

Nell'edizione 2020 del "Future of Jobs Report", il WEF ha previsto che l'automazione e la nuova divisione del lavoro tra esseri umani e macchine dislocheranno 85 milioni di posti di lavoro a livello globale entro il 2025. Tuttavia, il rapporto ha anche previsto la creazione di 97 milioni di nuovi ruoli che si adattano più strettamente alla nuova divisione del lavoro tra uomini, donne e macchine. Questi nuovi posti di lavoro emergeranno in settori come l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale, il cloud computing e l'ingegneria legata a tecnologie emergenti, nonché in settori come l'energia verde, i prodotti farmaceutici e l'economia dei servizi.

Il rapporto sottolinea l'importanza della riqualificazione e dell'aggiornamento delle competenze per i lavoratori per navigare con successo nella transizione verso questi nuovi ruoli. Stima che per il 50% di tutti i dipendenti sarà indispensabile una riqualificazione entro il 2025, a causa dell'alta adozione di tecnologie da parte delle aziende. Inoltre, mette in evidenza che le competenze in aumento includono pensiero critico, analisi, risoluzione di problemi, oltre a competenze legate specificamente alle tecnologie emergenti.

Questi cambiamenti riflettono un più ampio shift economico e sociale verso l'economia digitale, sottolineando la necessità per i governi, le istituzioni educative e le aziende di collaborare per garantire che la forza lavoro sia pronta a cogliere le opportunità che emergono da queste trasformazioni.

La questione dell'impatto dell'intelligenza artificiale e dell'automazione sul lavoro è complessa e varia a seconda dei settori e delle geografie. Non ci sono numeri universali che quantificano esattamente quante persone hanno perso o perderanno il lavoro a causa dell'IA, ma ci sono studi e proiezioni che cercano di valutare l'impatto futuro dell'automazione e della digitalizzazione sul mercato del lavoro.

Secondo i dati e le analisi riportate da Innovation Post, l'introduzione dell'IA e dell'automazione nel mondo del lavoro sta accelerando la necessità di sviluppare nuove competenze tra i lavoratori. Quasi il 50% dei lavoratori dovrà acquisire competenze di base come il pensiero critico, le capacità analitiche e di problem-solving nei prossimi 5 anni per mantenere la propria occupazione. Si evidenzia inoltre l'importanza dei “soft skills” come autogestione, resilienza, gestione dello stress e flessibilità.

Per quanto riguarda l'Italia, il rapporto evidenzia alcuni dati specifici:

  • Una consapevolezza diffusa sulla mancanza di competenze digitali nella popolazione.
  • Difficoltà da parte delle imprese nel trovare profili specializzati dotati delle competenze necessarie.
  • Quasi la metà della popolazione in età lavorativa non è occupata (47,1%).
  • Impatto negativo maggiore sulle donne rispetto agli uomini a causa della pandemia di COVID-19.
  • Trend negativo nelle assunzioni, in particolare nel settore turistico e manifatturiero, sebbene ci sia stata una ripresa temporanea nell'estate del 2020.

Nel settore manifatturiero, il 13,2% dei lavoratori rischia di perdere il posto di lavoro, con solo il 44,6% che riuscirà presumibilmente a trovare un altro impiego. Tra i lavori più a rischio ci sono quelli legati a ruoli amministrativi, inserimento dati e catene di montaggio​​.

Questi dati suggeriscono che l'impatto dell'IA e dell'automazione sul mercato del lavoro non è uniforme e dipende da vari fattori, inclusi il settore di impiego, la posizione geografica e il livello di competenza dei lavoratori. È evidente l'importanza di politiche pubbliche e iniziative private volte alla riqualificazione e all'aggiornamento delle competenze per affrontare le sfide poste dall'evoluzione tecnologica.

Di seguito, esploriamo l'importanza di queste attività e come possono preparare i lavoratori ad affrontare le sfide future:

 

Never stop learning – consente ai lavoratori di rimanere aggiornati con le ultime tecnologie e metodologie, assicurando che le loro abilità rimangano rilevanti nel mercato del lavoro. Oltre alle competenze tecniche, l'importanza di abilità trasversali come il pensiero critico, la creatività, la risoluzione di problemi e la capacità di lavorare in team è in aumento. Queste competenze permettono ai lavoratori di adattarsi più facilmente a nuovi ruoli e settori.

Quali strategie?  On-the-Job: Le aziende possono svolgere un ruolo cruciale offrendo opportunità di apprendimento sul posto di lavoro, come workshop, corsi di formazione e programmi di mentorship, sviluppo congiunto di applicazioni per aiutare i dipendenti a sviluppare competenze pertinenti in un contesto pratico.

Programmi di Riqualificazione e Upskilling: Governi e organizzazioni non governative possono supportare programmi di riqualificazione e upskilling per i lavoratori più colpiti dall'automazione, assicurando che nessuno venga lasciato indietro nella transizione verso un'economia più digitale.

L'aggiornamento delle competenze non solo beneficia i singoli lavoratori, aumentando la loro occupabilità, ma rafforza anche la competitività delle aziende e dell'economia nel suo complesso. Offrendo opportunità di formazione e riqualificazione, è possibile mitigare gli effetti negativi dell'IA e dell'automazione su specifici gruppi di lavoratori, contribuendo a ridurre le disuguaglianze di competenze e di reddito. Un'economia che valorizza l'apprendimento continuo e lo sviluppo delle competenze è meglio attrezzata per innovare e adattarsi ai cambiamenti, sfruttando le nuove tecnologie per creare valore.

Tra le modalità di apprendimento DKTS privilegia l’affiancamento?

L'apprendimento per affiancamento, è una modalità di formazione preziosa che merita particolare attenzione nel contesto dei cambiamenti portati dall'intelligenza artificiale (IA) nel mondo del lavoro. Questo approccio personalizzato offre numerosi vantaggi sia per gli esperti  che per i lavoratori , contribuendo significativamente allo sviluppo professionale e alla preparazione ai cambiamenti del mercato del lavoro.

L'apprendimento per affiancamento permette di concentrarsi su competenze specifiche  chei lavoratori devono sviluppare per adattarsi ai cambiamenti tecnologici. Attraverso un'interazione diretta con un esperto, i dipendenti  e i decisori dell’azienda  possono acquisire conoscenze pratiche ed approfondimenti che non sarebbero altrettanto efficaci tramite metodi di apprendimento tradizionali. Infatti, a differenza dell'istruzione formale o dell'apprendimento online, il tutoraggio offre un'esperienza altamente personalizzata. Gli esperti  possono adattare il loro ruolo alle esigenze, agli obiettivi e allo stile di apprendimento specifici dell’azienda  rendendo  l'esperienza più efficace e gratificante.

Inoltre si  facilita il trasferimento di conoscenze tacite – quelle competenze, pratiche ed intuizioni che sono difficili da codificare ma essenziali per il successo professionale. Questo include non solo abilità tecniche, ma anche competenze interpersonali, etiche professionali e strategie di problem-solving.

Per essere ancora più incisivi, non possiamo non insistere sul fatto che il migliore insostituibile stimolo all’apprendimento sia la motivazione. La motivazione è condizione necessaria, anche se non sufficiente per un apprendimento efficace cioè adeguato rispetto agli obiettivi. Al contrario, l’insegnamento in aula o online non sono né sufficienti né necessari. Una persona motivata impara sempre, anche per iniziativa personale. Per questo l’affiancamento con esperti è efficace: può stimolare in modo straordinario la motivazione dell’allievo.

L'apprendimento per affiancamento è una strategia fondamentale per preparare i lavoratori ai cambiamenti indotti dall'IA, combinando lo sviluppo di competenze tecniche con la crescita personale e la costruzione di una rete professionale solida. Le organizzazioni che investono in programmi di tutoraggio dimostrano un impegno verso lo sviluppo del loro capitale umano, promuovendo un ambiente di lavoro resiliente, adattabile e innovativo.

Gianna Martinengo

Gianna Martinengo
CEO DKTS
Membro del Board Innovazione Tecnologica – Trasformazione Digitale, Comune di Milano
Coordinatrice del Comitato Scientifico, MUSA Scarl
Membro del Comitato Scientifico, UNISALUTE
Fondatrice e Presidente di Women&Tech® ETS

(per maggiori dettagli sul CV, vedi: https://www.didaelkts.it/gianna-martinengo)