McKinsey ha pubblicato un’analisi sul mercato delle professioni legate al settore dell’intelligenza artificiale, che segue il rapporto The State of AI, che è stato reso pubblico il mese scorso. Secondo i suoi ricercatori, l'adozione dell'IA si è stabilizzata dopo cinque anni di crescita costante.
I casi d'uso sono stabili e gli scenari aperti per i possibili candidati in possesso delle competenze necessarie sono ormai ben consolidati. Ci sono però ancora molte sfide da affrontare, come la gestione del rischio e la costruzione di team inclusivi.
Le aziende non stanno investendo nelle risorse necessarie per implementare efficacemente l'IA. Uno dei motivi è la crisi di talenti, poiché un progetto di intelligenza artificiale richiede un gruppo altamente qualificato che include data scientist, data engineer, ingegnere di apprendimento automatico, product manager e designer. Fino ad ora, non ci sono stati abbastanza professionisti qualificati disponibili sul mercato.
Michael Chui, Global Institute Partner di McKinsey, ha commentato: “Dopo un periodo di esuberanza iniziale, abbiamo raggiunto un plateau, un percorso che abbiamo osservato con altre tecnologie nei loro primi anni di adozione".
Nel 2017, il 20% degli intervistati ha riferito di aver adottato l'IA in almeno un'area di business. Dopo aver raggiunto il picco del 58% nel 2019, oggi la percentuale è scesa al 50%.
Trovare nuove competenze
Le aziende stanno assumendo sempre più direttamente da bootcamp, istituzioni accademiche, percorsi di formazione e organizzazioni professionali.
È importante per i datori di lavoro pensare in modo creativo per trovare talenti e sviluppare percorsi di apprendimento significativi per aiutarli a sviluppare competenze man mano che cambiano i requisiti di ruolo.
La strategia più comune per trovare talenti nell'IA è la riqualificazione dei dipendenti esistenti, una strada percorsa da quasi la metà delle aziende. Le organizzazioni investono fino a 200 ore di apprendimento all'anno per ogni dipendente e offrono percorsi che combinano l'apprendimento sul posto di lavoro con programmi di formazione tecnologica.
Man mano che i dipendenti progrediscono verso livelli più alti, spesso si specializzano in un settore o in una funzione. Il rapporto evidenzia anche i problemi del settore con la diversità, che rappresenta un fattore critico per il successo a lungo termine.
La quota media di donne nei team di intelligenza artificiale è solo del 27%, mentre la quota media di minoranze etniche è del 25%. Prospettive diverse e inclusive sono particolarmente importanti nel settore dell'IA per prevenire problemi di distorsione nei set di dati e modelli e sfiducia nei risultati.
