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L’87% dei lavoratori italiani sente il bisogno di acquisire nuove competenze digitali

Gli italiani non temono l’intelligenza artificiale ma, anzi, otto su dieci guardano a questa innovazione come un’opportunità. Due terzi dei dipendenti, infatti, ritiene che automazione, robotica e intelligenza artificiale influenzeranno positivamente il proprio lavoro nei prossimi cinque o dieci anni e l’80% considera positivamente il crescente impatto della tecnologia sul mondo del lavoro.

E’ quanto rivela l’ultima edizione del Randstad Workmonitor, l’indagine trimestrale sul mondo del lavoro di Randstad, società specializzata nelle risorse umane, condotta in 34 Paesi del mondo su un campione di 405 lavoratori di età compresa fra 18 e 67 anni per ogni nazione.

La percezione, tuttavia, cambia se si analizzano le competenze richieste dalla digitalizzazione del lavoro: gli italiani sono i primi a livello globale a sentirsi obbligati a sviluppare le proprie capacità per tenere il passo con i progressi digitali (80%) e l’87% sente il bisogno di acquisire sempre nuove competenze digitali per mantenersi competitivo sul mercato. Una carenza di competenze digitali che gli italiani avvertono sia nelle imprese, dove solo il 41% offre corsi di formazione sull’argomento ai propri dipendenti, e nelle istituzioni scolastiche e universitarie, che solo secondo il 50% dei dipendenti forniscono agli studenti le conoscenze necessarie per prepararli ai lavori del futuro, e alla quale cercano di rispondere investendo autonomamente nella propria formazione digitale (56%).

«Dalla ricerca emerge come sia cambiata la percezione dell’intelligenza artificiale fra gli italiani, vista non più come un pericolo ma bensì come un’opportunità – commenta Marco Ceresa, Amministratore delegato Randstad Italia –. La partita per cogliere tutti i benefici dell’intelligenza artificiale si gioca, però, sulla capacità del sistema formativo e delle imprese di sviluppare le competenze digitali di studenti e lavoratori e su questo piano la strada da fare è ancora lunga. Solo il 50% degli italiani ritiene che le università forniscano agli studenti le giuste competenze digitali per prepararli al loro futuro nel mondo del lavoro (32sima posizione su 34 paesi; -18% rispetto alla media globale e -15% rispetto alla media europea) e meno della metà del campione afferma che la propria azienda investe in applicazioni di intelligenza artificiale o nella formazione dei dipendenti sul tema. Per gestire un cambiamento culturale e sociale così profondo è necessario un progetto a lungo termine che metta insieme il contributo di lavoratori, scuole e imprese».

Big Data Analytics: le figure professionali più richieste

Il mercato dei Big Data Analytics è in grande crescita nel nostro Paese. Secondo gli ultimi dati dell’Osservatorio del Politecnico di Milano, il settore ha visto quest’anno un +26%, raggiungendo un valore di 1,3 miliardi di euro.

Le aziende sembrano sempre più star comprendendo l’importanza di avere un’adeguata offerta in questo settore, per migliorare le proprie performance in varie aree di business, dalle vendite al marketing. Un’offerta fatta non solo di software e risorse infrastrutturali, ma anche di talenti preposti alla loro gestione.

Nel 2018, infatti, secondo i dati del PoliMi, si è registrato un importante aumento delle grandi organizzazioni che si sono dotate di un modello di governance per la Data Science maturo, passate dal 17% al 31%, inserendo figure di Analytics in diverse funzioni aziendali, favorendone il coordinamento e la crescita. Ma non è tutto rose e fiori: oltre metà del campione (55%) si trova ancora in una situazione tradizionale, dove non esiste alcuna spinta verso una strategia basata sull’analisi dei dati, mentre il 14% delle grandi aziende italiane si trova all’inizio del percorso di costruzione di una strategia data-driven.

E ancora oggi, la mancanza di competenze interne rimane il principale elemento di freno allo sviluppo di progetti di Big Data Analytics. Il 77% delle grandi aziende segnala una carenza di risorse interne dedicate alla Data Science: fra queste, il 29% ritiene di poter sopperire a queste lacune con il supporto di consulenti esterni, mentre il 48% considera necessaria l’internalizzazione delle competenze di Analytics nel breve termine.

Tra le figure più richieste nel settore, spiccano quelle del Data Scientist, del Data Engineer e del Data Analyst.

Il Data Scientist è una figura professionale ormai diffusa nelle aziende: il 46% delle grandi imprese ha inserito uno di questi profili: tra chi non lo ha ancora in organico, uno su quattro prevede di introdurlo entro il 2019. Dall’analisi condotta dall’Osservatorio su tutte le offerte di lavoro dello specifico ruolo presenti su LinkedIn, emerge che le competenze più ricercate sono la capacità di utilizzare almeno un linguaggio di programmazione (nel 74% delle offerte), le competenze di sviluppo e implementazione di algoritmi di machine learning (62%), l’abilità di comunicare e presentare i risultati agli utenti di business (36%).

Il Data Engineer è inserito nel 42% delle grandi imprese, con una presenza formalizzata nel 17% dei casi, mentre il 13% prevede di assumere almeno uno di questi profili nel 2019. Secondo l’analisi delle offerte su LinkedIn, tra le mansioni svolte da questi professionisti, figurano la gestione della data ingestion (32%) e la creazione di data pipeline (24%). Nel 58% dei casi si richiede la capacità di programmazione in Python e Javascript.

Il Data Analyst è presente nel 56% delle grandi aziende italiane ed entro il 2019 si prevede che la percentuale raggiungerà il 75%. Le sue principali attività sono la produzione di reportistica efficace (nel 56% delle offerte) e l’individuazione di pattern e relazioni tra grandi moli di dati (28%), mentre i principali strumenti utilizzati sono Excel e MySQL.

Tra le altre figure, il Data Science Manager, la figura di coordinamento della struttura di Analytics, è presente nel 23% delle grandi aziende ed entro il 2019 un ulteriore 22% ne prevede l’inserimento. Il Data Visualization Expert, che presenta un mix tra competenze di Analytics e dashboard design per trovare la migliore rappresentazione grafica per differenti tipologie di dati e di analisi, invece è presente in circa una grande azienda su dieci (9%), ma una su quattro prevede di introdurlo entro il 2019.

MarTech, uno studio fotografa ruoli e responsabilità di chi lavora nel settore

Quali sono i ruoli e le responsabilità di chi lavora nel marketing tecnologico? E quali i salari? Ci sono differenze tra la retribuzione di uomini e donne?

Una ricerca internazionale realizzata dai siti MarTech Today e Chiefmartec.com ha provato a dare risposta a queste domande, intervistando 432 professionisti del settore, la maggior parte dei quali (il 43,1%) ha dichiarato di avere un ruolo sia operativo che tecnologico.

Secondo lo studio, i ruoli di marketing technology e operations sono presenti in società di varie dimensioni: il 43% degli intervistati fa parte di aziende di più di 1000 dipendenti, il 57% di società con meno di 1000 dipendenti. Inoltre, il 49% è appartenente al settore B2B, il 16% a quello B2C, e il 35% a società che fanno sia marketing business che consumer.

Ancora, il 57,6% hanno un ruolo staff o manager, e il 41,3% sono direttori o hanno ruoli ancora più alti, l’11% sono VP o SVP.

La ricerca ha anche evidenziato che il settore sta acquisendo una sempre maggiore maturità: i partecipanti al sondaggio, infatti, hanno rivelato avere una media di 6-7 anni di esperienza nel mercato.

Per quanto riguarda i salari, il trend che purtroppo balza più all’occhio è la presenza di un “gender gap”, ossia di una certa differenza tra gli stipendi di uomini e donne.

Un gap che è meno evidente all’inizio della carriera e tra i ruoli “top”, ma che nella fascia media si fa più ampio, con solo il 35% delle donne che guadagnano più di 100 mila dollari all’anno, contro il 55% degli uomini.

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Le 12 professioni del Programmatic

Negli ultimi due anni il programmatic ha registrato una crescita folgorante che si prevede continuerà nei prossimi anni. Con un valore di mercato che è balzato da 50 a 234 milioni di euro tra il 2013 e il 2015, questo nuovo metodo d’acquisto sta portando le aziende ad evolvere e a dover modificare non solo le loro strategie marketing, ma anche i profili ricercati per le nuove assunzioni.

Se è vero che in un primo momento il mercato è stato scosso dal timore che il crescente utilizzo degli algoritmi potesse portare alla riduzione degli impieghi tradizionali del settore pubblicitario, oggi l’industria ha cambiato completamente atteggiamento lasciandosi coinvolgere dall’entusiasmo condiviso per le potenzialità offerte dal programmatic.

Il fatto che le macchine alleggeriscano la mole di lavoro dei dipendenti, infatti, consente agli stessi di avere più tempo disponibile per dedicarsi con maggiore attenzione alla strategia della campagna, al targeting ideale, all’analisi dei risultati, portando ad un livello molto più avanzato tutto il processo di comunicazione pubblicitaria.

Quali sono, quindi, i profili più ricercati in questo momento?

Per colmare la curiosità del settore sull’argomento, Tradelab, piattaforma di acquisto programmatico, riassume in un’infografica i nuovi mestieri che hanno il vento a favore: oltre ai più classici – come Head of Marketing e il Project Manager – troviamo professioni che sono nate insieme all’acquisto automatizzato come il Media Trader o il Data Intelligence Manager.

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