La crisi delle competenze nel campo dell'intelligenza artificiale può portare a uno spreco di investimenti e a un'innovazione soffocata: SAS

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, - Secondo una nuova ricerca, è necessario intervenire con urgenza per affrontare la crisi delle competenze in materia di intelligenza artificiale (AI) che sta già soffocando la produttività e l’innovazione negli Stati Uniti. Pubblicato da SAS, leader nel settore dell’analisi, How to Solve the Data Science Skills Shortage è un rapporto basato su un’indagine condotta tra i responsabili delle principali aziende statunitensi in nove settori, tra cui banche, assicurazioni, pubblica amministrazione e commercio al dettaglio.

Fortune Business Insights prevede che il mercato globale dell’intelligenza artificiale crescerà da 387 miliardi di dollari nel 2022 a quasi 1,4 trilioni di dollari entro il 2029.1 Di conseguenza, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono le principali priorità di investimento nei prossimi uno o due anni, secondo il 43% degli intervistati del sondaggio SAS. Si tratta di una percentuale nettamente superiore a quella di tecnologie dei dati come la visualizzazione dei dati (25%), l’analisi dei dati (22%) e i big data (17%).

Ma c’è un’enorme bandiera rossa: Il 63% degli intervistati dichiara inoltre che le maggiori carenze di competenze riguardano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico.

Non ci sono risposte facili su come colmare il divario di competenze

Senza i talenti, questi maggiori investimenti nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico potrebbero andare sprecati, causando perdite finanziarie e opportunità non realizzate. Gli intervistati stanno pianificando diverse soluzioni per affrontare le carenze di competenze, ma citano diverse sfide.

Tre quarti degli intervistati vogliono formare e aggiornare il personale esistente, rispetto al 64% che vuole assumere nuovi talenti. La formazione e l’aggiornamento possono rivelarsi più efficaci dal punto di vista dei costi rispetto all’assunzione e all’utilizzo di appaltatori, ma lo studio ha evidenziato ostacoli quali la mancanza di tempo e di motivazione e la convinzione che i dirigenti possano essere preoccupati che le persone portino le loro competenze altrove.

Considerata l’asprezza della guerra per i talenti, il salario è un altro punto critico. Le aziende potrebbero avere poca scelta se non quella di pagare stipendi sempre più alti e costi di reclutamento e di appalto per assicurarsi le competenze di cui hanno bisogno. La retribuzione totale stimata per un data scientist si aggira oggi intorno ai 122.000 dollari negli Stati Uniti2, e questo potrebbe non essere sostenibile per molte organizzazioni.

Le università sono ancora importanti, ma le aziende guardano oltre i titoli di studio

Uno studio condotto in aprile da Indeed ha rilevato che il 67% delle grandi aziende intervistate prenderebbe in considerazione la possibilità di eliminare i requisiti di laurea.3 I risultati del rapporto How to Solve the Data Science Skills Shortage rispecchiano questa tendenza.

Gli intervistati vogliono in gran parte collaborare con le istituzioni accademiche per reclutare direttamente i talenti dei dati, ma sono consapevoli del fatto che affidarsi ai soli laureati non riempirà i posti vacanti abbastanza velocemente. E ciò che cercano dai potenziali assunti non è necessariamente una laurea quadriennale. L’indagine indica che:

Costruire ora i talenti della scienza dei dati

La dottoressa Sally Eaves, esperta di AI, autrice e relatrice che ha contribuito al rapporto How to Solve the Data Science Skills Shortage, ha dichiarato: “Le aziende non possono affidarsi esclusivamente ai laureati o continuare a fare il giro del bracconaggio. La buona notizia è che i datori di lavoro hanno già iniziato a riconoscere il valore della formazione sul lavoro e di altre certificazioni, come indicato nel rapporto”.

Il rapporto delinea tre raccomandazioni per affrontare la carenza di competenze nel campo della scienza dei dati:

“Non esiste un unico approccio, ma una combinazione di espansione della formazione a metà carriera, anche a coloro che attualmente ricoprono ruoli non tecnologici, di equipaggiamento con gli strumenti giusti per il lavoro e di crescita della comunità della scienza dei dati inizierà a ridurre il divario di competenze”, ha dichiarato Eaves. “Insieme, potrebbero aumentare in modo significativo l’offerta di talenti e creare posti di lavoro soddisfacenti e di buona qualità, a beneficio degli individui, delle organizzazioni e dell’economia in generale”.

Per saperne di più su come SAS può aiutare un’organizzazione a sviluppare competenze analitiche per ottenere un vantaggio competitivo.

Metodologia

SAS ha commissionato un sondaggio a 72 responsabili decisionali di organizzazioni statunitensi che operano in nove settori, tra cui banche, assicurazioni, pubblica amministrazione e commercio al dettaglio. Ognuno di loro lavorava in organizzazioni con più di 1.000 dipendenti; alcuni avevano più di 100.000 dipendenti. La stragrande maggioranza ricopriva ruoli tecnici, tra cui data science e data analytics, mentre poco meno di un quarto si occupava di risorse umane e gestione dei talenti. L’indagine è stata condotta anche nel Regno Unito e in Irlanda, da Coleman Parkes.

Informazioni su SAS

SAS è leader nel settore dell’analisi. Grazie a software e servizi innovativi, SAS consente ai clienti di tutto il mondo di trasformare i dati in intelligenza. SAS vi dà il POTERE DI SAPERE.

Note

1 https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114 2 https://www.glassdoor.com/Salaries/data-scientist-salary-SRCH_KO0,14.htm 3 https://www.indeed.com/lead/report-how-covid-19-pandemic-changed-recruiting?hl=en&co=US

Fonte: SAS

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