Un orizzonte lungo e complesso, condizionante l’occupabilità

Quello del rapporto tra Intelligenza Artificiale e lavoro è un orizzonte lungo e complesso. Per questo dobbiamo partire da lontano, dagli scenari evolutivi del capitalismo intellettuale e della data driven economy per esplorare l’importanza strategica del Big Data. 

Un contesto da quale emerge chiaramente che gli indicatori che possiamo estrarre dalle immense quantità di dati che le persone e le organizzazioni generano quotidianamente online possono essere utili per mettere a confronto importanti indicatori reputazionali di occupabilità basati sull’intelligenza artificiale.

D’altra parte, siamo in un mondo in cui il contesto esterno cambia sempre più velocemente e dove nutrire la conoscenza e porsi in uno stato di aggiornamento continuo è determinante per rimanere competitivi nel tempo perché le competenze diventano obsolete nell’arco di soli 3/5 anni. Spesso anche meno.

Per questo, il mercato del lavoro è un orizzonte di osservazione di particolare interesse. Quattro sono le direttive evolutive principali:

 

  • Il passaggio dall’essere occupato all’essere occupabile;
  • Il forte impatto della trasformazione del digitale su molti lavori e professioni;
  • La formazione continua come strumenti vitale;
  • Modelli di lavoro nuovi e flessibili.

 

Ma non basta. I luoghi di lavoro diventano sempre meno fisici e i confini del mercato sono sempre meno domestici e nazionali. Nel contempo, i sistemi pensionistici e di welfare, molto meno sostenibili rispetto al passato, ci impongono ritmi più frenetici e transizioni lavorative più frequenti. Per tali motivi, a cui si somma la sempre maggiore longevità, dovremo lavorare molto più a lungo nel corso della nostra vita.

Nel contempo, la tecnologia continua ad accelerare i processi di produzione, trasformazione, distribuzione e vendita, impattando sempre più sul modo di comunicare, interagire, acquisire informazioni, decidere e acquistare. Circa la metà dei lavori ad oggi conosciuti e coordinati dalle persone potrebbero già essere automatizzati con la tecnologia attuale.

In questo contesto, le persone devono acquisire costantemente nuove competenze al fine non solo di conservare il proprio posto, ma soprattutto di avere successo e raggiungere i propri obiettivi professionali. C'è un divario significativo, generato dalla digitalizzazione e dall'analisi avanzata dei dati, tra le competenze delle persone e le competenze di cui le aziende hanno bisogno. Il mercato dell'istruzione e della formazione è sovraffollato di offerte per i lavoratori o per chi è in cerca di una nuova occupazione è solitamente difficile orientarsi e comprendere esattamente quali competenze acquisire.Senza dimenticare l’arrivo massivo dello smart working, un chiaro segnale di come i nuovi modelli di lavoro, pandemia o non pandemia, stanno prendendo rapidamente piede. Con il tempo ciò porterà ad una sempre maggiore fluidità nella vita lavorativa e ad un’attenzione crescente da parte sia delle organizzazioni che delle persone al rapporto tra vita privata e vita lavorativa (work life balance).

Il forte cambiamento che l'innovazione tecnologica ha determinato nel mercato del lavoro sta mettendo i lavoratori di fronte alla progressiva transizione dal problema di trovare un lavoro per la vita (l’essere occupato), a quello della necessità di mantenere la continuità lavorativa (la propria occupabilità), attraverso lavori eterogenei e, soprattutto, in continua evoluzione.

L'occupabilità è la capacità:

 

  1. per i più giovani di entrare nel mercato del lavoro grazie alle conoscenze che potranno costantemente acquisire;
  2. per i dipendenti di mantenere il proprio lavoro, fare carriera all’interno dell’azienda e avere maggiori possibilità di job rotation, acquisendo sempre nuove competenze;
  3. per chi è in cerca di lavoro di trovare rapidamente un nuovo lavoro grazie al know-how, alle competenze, vecchie e nuove;
  4. per gli autonomi di avere le competenze per continuare a stare sul mercato in forma competitiva o cambiare settore di attività.

 

Ecco perché l’obiettivo di qualsiasi forma di IA prossima ventura sarà quella di costruire una lifelong employability platform, un supporto strategico all’occupabilità di lungo periodo in termini di orientamento e crescita professionale delle persone. Un aiuto concreto affinché tutti possano adattarsi ad un mercato del lavoro in continua evoluzione, sviluppare e acquisire le giuste competenze e il know-how necessario, e diventare resilienti e “a prova di futuro”.

D’altra parte, il futuro non è più quello di una volta. Questa frase si ripete in tutto il mondo: le nostre vite lavorative e private sono state stravolte nelle abitudini e nelle certezze. E non solo per colpa del Covid19 o della guerra. Ogni impresa o individuo che vuole mantenere competitività e vantaggio strategico deve utilizzare questo tempo per preparare il domani e ridefinire i macro-obiettivi: cosa fare, per chi farlo, con quali risorse.

Ecco perché ragionare di IA significa rispondere a domande fondamentali per il futuro del lavoro di qualsiasi organizzazione su diversi piani strategici:

 

  • Competenze - Cosa posso fare con quelle che ho in casa?
  • Risorse Esterne - Dovrò ricorrervi per risolvere quali problemi?
  • Profili Professionali - Come cambierà il mio mercato?
  • Formazione - Quali competenze stimolare con percorsi di re&up-skilling?
  • Quali profili professionali rischiano di scomparire?

 

Infine, sul piano strategico, crediamo che sia fondamentale ribadire che il tema dell’esplorazione dei processi reputazionali online per persone, organizzazioni e Istituzioni è solo ai primi passi. L’evoluzione tecnologica e la capacità di comprensione dei processi di coordinamento dei soggetti in Rete sul piano dei comportamenti, delle opinioni e delle logiche di business possono offrire ancora molti nuovi orizzonti a chi si occuperà di gestire e interpretare l’immensa quantità di dati che l’infosfera produce e produrrà sempre più nel sistema dell’iperconnessione in Rete.

Per questo, dobbiamo cercare parametri condivisi di riferimento che misurino l’indice di occupabilità anche per soggetti meno esposti sul palcoscenico del Web. Persone che potrebbero avere particolari competenze soft, sia semplici che complesse, che difficilmente emergerebbero da analisi quantitative massive come quelle relative ai Big Data. In ogni caso, le informazioni di ciascuno di noi, soggetto semplice o complesso, sono il petrolio di un futuro di cui ancora non conosciamo i confini. 

Per questo, è importante studiare e approfondire logiche e meccanismi di analisi e valutazione. In un mondo dominato dal rumore, sta a noi imparare ad usare tutte le metodologie utili ad interpretare il vero segnale di fondo, ed essere consapevoli di quello che ognuno di noi fa nel mondo del lavoro stesso.

Reale o virtuale che sia.

 

*Presidente di CONFASSOCIAZIONI, ANPIB (Associazione Nazionale Private & Investment Bankers) e ANCP (Associazione Nazionale Consulenti Patrimoniali), è considerato uno dei maggiori esperti di economia della conoscenza e dei servizi finanziari e professionali in Italia. Manager di primari gruppi bancari nazionali e internazionali, è docente di Finanza presso l’Università di Parma e l’Universitas Mercatorum, opinionista sui principali quotidiani e media televisivi e autore di numerose pubblicazioni in campo economico/finanziario. Attualmente è anche Vice Presidente Auxilia Finance SpA., Docente di Finanza Strutturata e di Progetto alla Facoltà di Ingegneria dell’Università di Parma, e Docente di Finanza e Venture Capital alla Facoltà di Economia dell’Università Mercatorum.