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Le nuove tecnologie, come l'intelligenza artificiale e l'automazione, stanno cambiando il mercato del lavoro, modificando sia la domanda di competenze che i settori coinvolti. Entro il 2030, si prevede che il 30% delle ore lavorative sarà automatizzato, rendendo necessaria la ricollocazione di milioni di lavoratori in Europa e negli Stati Uniti. Si prevede una crescita nei settori STEM, nella sanità e nelle professioni qualificate, mentre la domanda di impiegati e operai è destinata a diminuire. Per adattarsi a queste trasformazioni, sarà fondamentale sviluppare flessibilità, aggiornare le competenze e gestire il cambiamento in modo efficace. Il mondo del lavoro sta subendo una profonda trasformazione a causa delle nuove tecnologie, come l'intelligenza artificiale (AI) e l'automazione. Queste tecnologie stanno ridefinendo il mercato del lavoro, influenzando la domanda di diverse tipologie di lavoro e le competenze necessarie per adattarsi a un ambiente in continuo cambiamento. Un rapporto del McKinsey Global Institute  analizza in dettaglio l'impatto di queste dinamiche sui mercati del lavoro in Europa e negli Stati Uniti, evidenziando le possibili implicazioni future.   I mercati del lavoro in Europa e negli Stati Uniti, caratterizzati da rigidità crescenti e da una lenta crescita della produttività, stanno vivendo una trasformazione nella domanda di lavoro dovuta all'introduzione dell'AI e dell'automazione. Il modello aggiornato di McKinsey sul futuro del lavoro prevede un aumento della richiesta di lavoratori in settori come scienza, tecnologia, ingegneria e matematica (STEM), sanità e altre professioni altamente qualificate. Al contrario, la domanda di impiegati, operai di produzione e personale del servizio clienti è destinata a diminuire. Si stima che entro il 2030, fino al 30 percento delle ore lavorative attuali potrebbe essere automatizzato grazie all'avanzamento dell'AI generativa. Fattori come gli sforzi per raggiungere emissioni nette zero, l'invecchiamento della forza lavoro, la crescita dell'e-commerce e gli investimenti in infrastrutture e tecnologia, insieme alla crescita economica complessiva, potrebbero ulteriormente influenzare la domanda di lavoro.     Entro il 2030, l'Europa potrebbe dover ricollocare fino a 12 milioni di lavoratori, un ritmo doppio rispetto al periodo pre-pandemico. Questo avviene a causa di una combinazione di fattori come l'automazione, l'invecchiamento della popolazione e il passaggio verso un'economia più verde, che aumentano la necessità di ricollocamento. L'automazione, in particolare, potrebbe trasformare circa 53 milioni di posti di lavoro in tutta Europa, rendendo molti lavori obsoleti o cambiandone radicalmente la natura. Nonostante queste trasformazioni, la domanda di lavoratori qualificati nei settori della salute, dei servizi professionali e dell'istruzione rimarrà alta, poiché questi settori richiedono competenze che non possono essere facilmente automatizzate​. Negli Stati Uniti, il numero di lavoratori da ricollocare potrebbe raggiungere quasi 12 milioni, mantenendosi in linea con i livelli precedenti alla pandemia. Entrambe le regioni hanno gestito livelli ancora più alti di cambiamenti nel mercato del lavoro durante il picco della pandemia di COVID-19, suggerendo che possono affrontare questa scala di transizioni future. Sebbene il ritmo del cambiamento occupazionale sia simile tra i paesi europei, la composizione specifica delle transizioni riflette le variazioni economiche di ciascun paese.   Le aziende dovranno aggiornare significativamente le competenze dei lavoratori. La domanda di competenze tecnologiche, sociali ed emotive potrebbe aumentare, mentre la richiesta di competenze fisiche, manuali e cognitive elevate potrebbe stabilizzarsi. I dirigenti intervistati in Europa e negli Stati Uniti hanno sottolineato la necessità non solo di competenze avanzate in IT e analisi dei dati, ma anche di pensiero critico, creatività e formazione. Le aziende prevedono di concentrarsi sulla riqualificazione dei lavoratori, oltre che sull'assunzione o il subappalto, per soddisfare le nuove esigenze di competenze.   I lavoratori con salari più bassi affrontano sfide significative poiché la domanda si sposta verso occupazioni con salari più alti sia in Europa che negli Stati Uniti. Le occupazioni con salari più bassi probabilmente vedranno una riduzione della domanda, costringendo i lavoratori ad acquisire nuove competenze per passare a lavori meglio retribuiti. In caso contrario, si rischia di creare un mercato del lavoro più polarizzato, con una maggiore disponibilità di lavori ad alto salario e un eccesso di lavoratori per i posti di lavoro a basso salario.   Adottare rapidamente le nuove tecnologie e promuovere una ricollocazione proattiva dei lavoratori potrebbe aiutare l'Europa a raggiungere un tasso di crescita annuale della produttività fino al 3 percento entro il 2030. Tuttavia, un'adozione lenta delle tecnologie e una ricollocazione altrettanto lenta limiterebbero questa crescita allo 0,3 percento, un livello vicino all'attuale crescita della produttività in Europa occidentale. Una lenta ricollocazione dei lavoratori lascerebbe milioni di persone impossibilitate a partecipare produttivamente al futuro del lavoro, con tutte le conseguenze sociali che ciò comporta.   Tecnologia e produttività nel futuro dei mercati del lavoro I cambiamenti strutturali nei mercati del lavoro sono in corso da decenni, compreso il declino a lungo termine dell'occupazione in agricoltura, industria e mineraria a favore dei servizi. Recentemente, i mercati del lavoro sono stati scossi dagli shock pandemici che hanno accelerato i cambiamenti nelle esigenze di assunzione e la mobilità lavorativa, introducendo nuove preferenze dei dipendenti come il lavoro ibrido. Il COVID-19 ha aggravato il restringimento del mercato del lavoro, con l'alto tasso di occupazione in Europa, una popolazione in rapido invecchiamento e una continua riduzione delle ore lavorative che rendono la carenza di lavoratori e competenze una sfida persistente per il futuro. La domanda cruciale è in che misura le imminenti innovazioni tecnologiche possono risolvere le sfide del mercato del lavoro in Europa.   Il futuro del lavoro in Europa si delinea tra carenze di manodopera e rallentamento della crescita della produttività. In Europa e negli Stati Uniti, la tensione nei mercati del lavoro è in aumento, con posizioni vacanti in crescita e disoccupazione a livelli storicamente bassi. Con l'invecchiamento delle popolazioni e la diminuzione delle ore lavorate per lavoratore, soprattutto in Europa, la tensione del mercato del lavoro non si risolverà naturalmente, spingendo i datori di lavoro a competere sempre più per il talento.   La pandemia ha avuto impatti duraturi sui luoghi di lavoro, soprattutto con l'aumento del lavoro ibrido. Nel 2018, circa il 90% dei lavoratori operava esclusivamente in sede, ma tra il 2021 e il 2022 tale percentuale è scesa al 60%, stabilizzandosi poi al 65%. Dei 72 minuti giornalieri risparmiati senza il pendolarismo, solo il 40% viene dedicato al lavoro, mentre il resto è impiegato principalmente per il tempo libero e la cura della famiglia. L'impatto complessivo sulla produttività è ancora oggetto di dibattito. Da un lato, alcuni studi suggeriscono che il lavoro da remoto ha portato a una riduzione dello stress e ha migliorato il benessere dei lavoratori, il che potrebbe tradursi in una maggiore produttività. Dall'altro, ci sono preoccupazioni riguardo alla gestione del tempo e all'isolamento sociale che potrebbero influenzare negativamente la produttività nel lungo termine.   Nell'economia globale, la produttività è cruciale per mantenere la competitività. Quando un'azienda diventa più produttiva, può produrre beni o servizi di qualità superiore con le stesse risorse, portando spesso a costi di produzione più bassi e consentendo alle aziende di rimanere competitive o espandersi. Ciò può comportare l'assunzione di più lavoratori per soddisfare la domanda crescente di prodotti o servizi. Una maggiore produttività in un settore può stimolare la crescita occupazionale in settori correlati, favorendo l'innovazione e creando nuovi ruoli lavorativi in aree come ricerca e sviluppo, ingegneria e tecnologia dell'informazione. Una maggiore produttività contribuirebbe a risolvere le sfide del mercato del lavoro, permettendo ai datori di lavoro di produrre di più anche in mercati del talento ristretti, guidando la crescita economica e creando lavori meglio retribuiti con opportunità di sviluppo del capitale umano.   Tuttavia, l'Europa ha sperimentato un rallentamento a lungo termine della produttività, con una crescita quasi costantemente in calo dagli anni '60. Oltre alla divergenza nella crescita della produttività rispetto agli Stati Uniti, la competitività dell'Europa sta diminuendo. I problemi sembrano essere sistemici piuttosto che ciclici. Le aziende europee sono in ritardo rispetto alle controparti statunitensi su vari indicatori chiave, come il ritorno sul capitale investito, la crescita dei ricavi, le spese in conto capitale e la ricerca e sviluppo. I ritardi iniziali dell'Europa nello sviluppo e nell'adozione della tecnologia contribuiscono a spiegare questo divario, poiché l'Europa non ha beneficiato dei progressi nella produttività guidati dalle tecnologie dell'informazione e delle comunicazioni avvenuti negli Stati Uniti dagli anni '90. Le ricerche indicano che l'Europa è in ritardo in otto su dieci tecnologie intersettoriali chiave, dove il mercato tende a favorire fortemente pochi leader, ampliando così il divario tra le due regioni. Le uniche aree in cui le aziende europee mantengono un vantaggio sono la tecnologia pulita e i materiali di nuova generazione.   La tecnologia di automazione ha il potenziale per rilanciare la crescita della produttività, permettendo alle economie di risolvere la maggior parte delle sfide attuali del mercato del lavoro. Tuttavia, Europa e Stati Uniti non sono sulla stessa traiettoria per catturare questa crescita della produttività: la maggior parte delle innovazioni legate all'AI sono sviluppate negli Stati Uniti. In entrambe le regioni, si teme che l'adozione di queste tecnologie possa risultare dirompente per i mercati del lavoro, aggravando le difficoltà nel trovare le competenze necessarie nella forza lavoro e nel permettere ai lavoratori di passare da occupazioni in declino a quelle in crescita.   I lavoratori hanno affrontato grandi cambiamenti nella domanda di lavoro durante la COVID-19, che ha portato a un temporaneo aumento delle transizioni occupazionali, segno che i mercati del lavoro potrebbero adattarsi con successo a rapidi e intensi cambiamenti nella domanda di lavoro. In Europa, circa il 3% della popolazione lavorativa ha lasciato volontariamente o involontariamente le proprie categorie occupazionali tra il 2019 e il 2022, più del triplo della media storica. Nel periodo tra il 2019 e il 2022, il 5,5% della popolazione lavorativa statunitense è stata coinvolta in transizioni occupazionali, 1,5 volte la media storica. Le transizioni occupazionali in Europa e negli Stati Uniti sono successivamente tornate ai loro tassi storici, sebbene alcune professioni continuino a essere influenzate, inclusi i servizi di ristorazione.   La metodologia per stimare la ricollocazione dei lavoratori La stima delle transizioni occupazionali tiene conto di numerosi fattori per valutare l'impatto dell'automazione e i cambiamenti nella domanda di lavoro. Tra questi fattori figurano l'adozione dell'automazione, la transizione verso la neutralità carbonica, la crescita del commercio elettronico, l'adozione del lavoro remoto, gli aumenti del reddito, l'invecchiamento della popolazione, gli investimenti tecnologici e infrastrutturali, la mercificazione del lavoro non retribuito, la creazione di nuovi lavori e l'aumento dei livelli di istruzione. Un elemento cruciale delle transizioni occupazionali è il tasso di adozione dell'automazione, dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'intelligenza artificiale generativa (gen AI). Vengono considerati due scenari: "tardivo" e "precoce". Lo scenario "precoce" si basa su un rapido sviluppo e adozione dell'automazione, mentre lo scenario "tardivo" rappresenta l'opposto, con un'adozione più lenta. La realtà probabilmente si colloca tra questi due estremi.   Per l'Europa, sono stati creati due scenari distinti per prevedere l'impatto dell'automazione. Il primo scenario, chiamato "più veloce", è una media tra un'adozione tardiva e un'adozione precoce dell'automazione. Il secondo scenario, chiamato "mid-late", è una media tra uno scenario di adozione tardiva e uno scenario intermedio. Questo scenario "mid-late" è stato scelto perché raggiungere uno scenario di adozione rapida entro il 2030 richiederebbe un cambiamento molto più rapido nel mercato del lavoro rispetto ai dati precedenti alla pandemia. Negli Stati Uniti, invece, è stato utilizzato un unico scenario medio, basato su ricerche precedenti, che rappresenta una media tra gli scenari di adozione tardiva e precoce dell'automazione.   Per comprendere l'effetto dell'automazione sulla produttività, è stato utilizzato il prodotto interno lordo (PIL) per ogni dipendente a tempo pieno come misura di riferimento. In pratica, si è calcolato quanto l'automazione contribuisce alla produttività moltiplicando il numero previsto di lavoratori a tempo pieno per il tasso stimato di adozione dell'automazione in ciascun lavoro e paese. Si è tenuto conto solo delle attività lavorative chiaramente definite al momento del rapporto. È stato ipotizzato che l'automazione sostituisca i lavoratori senza altri miglioramenti nelle prestazioni, e che i lavoratori sostituiti tornino a lavorare ai livelli di produttività del 2022, escludendo l'automazione.   Le principali fonti di dati includono indagini nazionali e regionali sul lavoro. Negli Stati Uniti, sono stati utilizzati i dati del Current Population Survey condotto dal US Census Bureau per il US Bureau of Labor Statistics. Per l'Europa, sono stati utilizzati i dati del Labor Force Survey realizzato dalla Commissione Europea e dati delle agenzie del lavoro locali. Inoltre, è stato condotto un sondaggio su oltre 1.100 dirigenti in cinque paesi.   Il modello presenta incertezze e limitazioni significative. Attributi strutturali come le relazioni tra gestione e dipendenti, il quadro normativo e degli investimenti, e l'attuale slancio di innovazione e AI influenzano quale scenario si realizza. La domanda di lavoro potrebbe cambiare in base a spostamenti macroeconomici nei consumi dovuti a variazioni di prezzi e costi, non considerati dal modello. L'automazione, aumentando la produttività e il reddito e abbassando costi e prezzi, potrebbe modificare il consumo e quindi la domanda di lavoro in modi imprevisti, effetto descritto come la natura "deflazionista" dell'adozione tecnologica. Inoltre, non sono stati modellati cambiamenti nella produzione industriale, nel commercio o nella migrazione del lavoro causati da fattori geopolitici, climatici o sociali.   La tecnologia ridefinisce il lavoro e la domanda cambia per una vasta gamma di occupazioni L'evoluzione tecnologica sta ridefinendo il mercato del lavoro, influenzando la domanda di varie professioni. L'analisi effettuata indica che entro il 2030 la richiesta di alcune occupazioni potrebbe aumentare significativamente. In scenari di adozione tecnologica sia rapida che moderata, la domanda di professionisti nei settori STEM (scienza, tecnologia, ingegneria e matematica) e sanitari potrebbe crescere dal 17 al 30 percento entro il 2030. Questo si tradurrebbe in sette milioni di nuove posizioni sia in Europa che negli Stati Uniti. Anche se nel 2023 si è registrato un calo delle assunzioni nel settore tecnologico e l'AI generativa ha il potenziale di migliorare compiti come la programmazione, la domanda a lungo termine di talenti tecnologici potrebbe rimanere robusta in un'economia sempre più digitale.   Parallelamente, la richiesta di assistenti sanitari, tecnici e lavoratori del benessere potrebbe aumentare del 25-30 percento entro il 2030, aggiungendo 3,3 milioni di posizioni in Europa e 3,5 milioni negli Stati Uniti. Al contrario, settori come i servizi di ristorazione, la produzione, il supporto clienti, le vendite e il supporto d'ufficio, che hanno già visto una diminuzione tra il 2012 e il 2022, potrebbero continuare a ridurre la domanda fino al 2030. Questi ruoli spesso includono compiti ripetitivi e attività di raccolta ed elaborazione dati elementari, facilmente automatizzabili. In generale, la domanda per queste posizioni potrebbe diminuire di 300.000-5 milioni in Europa e di 100.000-3,7 milioni negli Stati Uniti.   Altre occupazioni dovrebbero mantenere una crescita in linea con la domanda complessiva del mercato. Ciò riguarda, ad esempio, educatori e formatori del personale in Europa, e professionisti del settore legale, aziendale e dei servizi negli Stati Uniti. La richiesta per ruoli in gestione, costruzioni, arti creative e trasporti potrebbe aumentare di circa l'8-9 percento.   L'analisi mette in luce differenze tra Europa e Stati Uniti riguardo alle occupazioni con domanda in crescita o in calo. Tali differenze sono dovute alla diversa composizione occupazionale e alle specificità culturali delle due regioni. Per esempio, la maggiore incidenza dell'occupazione pubblica in Europa, in particolare nelle attività amministrative, potrebbe attenuare l'impatto della prevista disgregazione per questi lavoratori nei prossimi anni. Comprendere queste sfumature è cruciale per assicurare una transizione agevole per individui e imprese.   La domanda per ruoli nel settore sanitario e STEM potrebbe aumentare, mentre la domanda per ruoli di supporto ufficio e servizio clienti potrebbe diminuire Si prevede che la domanda di lavoratori nei settori sanitario e STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica) aumenterà, mentre la richiesta di personale per ruoli di supporto ufficio e servizio clienti diminuirà. Entro il 2030, circa 12 milioni di persone in Europa e negli Stati Uniti potrebbero dover cambiare lavoro per adattarsi alle nuove esigenze del mercato. In un'ipotesi di adozione rapida delle tecnologie automatizzate, in dieci paesi europei sarebbero necessarie circa 12 milioni di queste transizioni, coinvolgendo il 6,5% dei lavoratori attuali. Se l'adozione fosse più lenta, ci sarebbero comunque 8,5 milioni di transizioni, interessando il 4,6% della forza lavoro. Negli Stati Uniti, si stima che circa 11,8 milioni di persone dovranno cambiare lavoro nello scenario intermedio, che corrisponde all'ipotesi di adozione rapida per l'Europa, coinvolgendo il 7,5% della forza lavoro.   Queste differenze tra Europa e Stati Uniti dipendono dal diverso potenziale di ore lavorative che possono essere automatizzate. Se l'automazione progredisse più lentamente, ci sarebbero meno cambiamenti lavorativi ma anche minori incrementi di produttività entro il 2030.   In Europa, il numero di persone che dovranno cambiare lavoro potrebbe raddoppiare rispetto al passato, mentre negli Stati Uniti potrebbe tornare ai livelli storici. Entro il 2030, in Europa potrebbero esserci tra 1,1 e 1,5 milioni di cambiamenti di lavoro ogni anno, che rappresentano un aumento di 1,6-2,2 volte rispetto al tasso registrato tra il 2016 e il 2019, prima della pandemia di COVID-19. Negli Stati Uniti, il numero di cambiamenti di lavoro potrebbe essere di circa 1,5 milioni ogni anno, leggermente inferiore al tasso storico dello stesso periodo. Questa differenza è dovuta principalmente alla maggiore flessibilità del mercato del lavoro statunitense, dove circa l'1,2% dei lavoratori cambia lavoro ogni anno, rispetto allo 0,4% in Europa nello stesso periodo.   Il ritmo dei cambiamenti lavorativi necessari fino al 2030 sarà inferiore rispetto a quello osservato durante la pandemia di COVID-19. Durante la pandemia, le transizioni lavorative sono aumentate notevolmente, raggiungendo 2,2 milioni in Europa e 2,9 milioni negli Stati Uniti ogni anno, pari all'1,2% e all'1,8% delle rispettive forze lavoro. I rapidi e significativi cambiamenti causati dalla pandemia hanno dimostrato che i mercati del lavoro di entrambe le regioni sono capaci di adattarsi efficacemente. Questo suggerisce che potrebbero fare lo stesso di fronte alle sfide poste dall'intelligenza artificiale, dall'automazione e da altri fattori che influenzano la domanda di lavoro.   L'Europa potrebbe aver bisogno di transizioni occupazionali più rapide rispetto al passato, mentre gli Stati Uniti potrebbero tornare al ritmo pre-pandemico Entro il 2030 si prevede che circa il 30% delle attività lavorative attuali potrebbe essere automatizzato, principalmente grazie all'adozione dell'intelligenza artificiale generativa e dell'automazione del lavoro. Queste tecnologie stanno già modificando il panorama lavorativo e continueranno a farlo. L'intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, sta accelerando l'automazione di compiti che in precedenza erano considerati esclusivamente umani.   Recenti analisi mostrano che l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa potrebbe automatizzare il 27% delle ore lavorative in Europa e il 30% negli Stati Uniti entro il 2030. Queste percentuali potrebbero aumentare rispettivamente al 45% e al 48% entro il 2035. Anche senza l'uso dell'AI generativa, si prevede che il 20% delle ore lavorative in Europa e il 21% negli Stati Uniti saranno automatizzate entro il 2030.   L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa avrà un impatto diverso sulle varie professioni. Ad esempio, per i professionisti nel campo delle scienze, tecnologia, ingegneria e matematica (STEM) in Europa, la percentuale delle ore lavorative automatizzate potrebbe aumentare dal 13% al 27%. Nei ruoli legati all'istruzione e alla formazione professionale, l'automazione potrebbe crescere dal 6% al 21%.   Anche i settori creativi e artistici, che richiedono immaginazione e creatività, potrebbero vedere un incremento nell'automazione: dal 9% senza intelligenza artificiale generativa al 22% con essa. Nelle professioni aziendali e legali, l'automazione potrebbe passare dal 13% al 26% grazie all'intelligenza artificiale generativa.   Non è solo la capacità tecnica delle macchine a determinare l'adozione delle tecnologie di automazione. La complementarità tra lavoratore e tecnologia, in particolare l'intelligenza artificiale, sarà decisiva. Questo concetto valuta quanto le tecnologie possano supportare i lavoratori nei loro compiti, ampliando il lavoro umano senza sostituirlo. La complementarità varia tra le diverse professioni e dipende dalla tecnicità dell'applicazione dell'intelligenza artificiale e dall'accettabilità sociale.   Queste osservazioni suggeriscono un significativo spostamento verso un'adozione più ampia dell'intelligenza artificiale generativa e un'automazione delle ore lavorative più diffusa. Tuttavia, l'impatto dell'intelligenza artificiale generativa sulla forza lavoro sarà specifico per ciascuna professione e non uniforme. Perché l'AI e l'AI generativa potrebbero non decollare come previsto La crescita dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'AI generativa potrebbe incontrare diversi ostacoli imprevisti. L'integrazione di queste tecnologie nei sistemi esistenti potrebbe richiedere tempi più lunghi del previsto, in particolare se le aziende trovano difficoltà nell'individuare applicazioni efficaci o mancano di competenze specializzate tra i loro dipendenti. Inoltre, i costi associati allo sviluppo e alla distribuzione di queste tecnologie potrebbero aumentare a causa di carenze di potenza di calcolo o risorse energetiche. Un'altra sfida significativa potrebbe essere rappresentata dalla sostenibilità degli aumenti salariali derivanti dall'incremento del lavoro, che potrebbe frenare l'adozione tecnologica. L'accettazione da parte dei clienti e altri fattori, inclusi sviluppi sociali, politici o regolamentari, potrebbero dover essere considerati, poiché l'automazione alimentata dall'AI potrebbe richiedere cambiamenti comportamentali. Ad esempio, i clienti potrebbero dover accettare di non interagire con agenti umani durante le chiamate di assistenza. Inoltre, una percezione di scarsa gestione del rischio da parte dei fornitori di AI potrebbe influenzare negativamente l'accettazione da parte dei clienti.   Dal lato dell'offerta, i progressi tecnologici potrebbero subire un rallentamento, specialmente se i tassi di adozione delle nuove tecnologie non raggiungono le aspettative o se altri fattori ostacolano lo sviluppo tecnologico. Un esempio significativo riguarda i vincoli fisici sull'approvvigionamento energetico, che potrebbero rappresentare barriere importanti all'aumento rapido delle richieste di calcolo. L'intelligenza artificiale (AI) e i modelli di deep learning, che sono algoritmi complessi capaci di apprendere da grandi quantità di dati, richiedono un considerevole potere computazionale. Si stima che circa il 40 percento del consumo di elettricità dei data center sia dedicato al calcolo. Secondo l'Agenzia Internazionale dell'Energia (IEA), in uno scenario ottimistico, la quantità di elettricità consumata dai data center potrebbe più che raddoppiare entro il 2026, passando da 460 terawattora a circa 1.000 terawattora.   Le azioni per raggiungere il net-zero, i cambiamenti demografici e l'e-commerce influenzeranno la domanda di lavoro Le azioni per raggiungere l'obiettivo di emissioni nette zero, i cambiamenti demografici e la crescita dell'e-commerce avranno un impatto significativo sulla domanda di lavoro in Europa e negli Stati Uniti nei prossimi anni. La transizione verso emissioni nette zero comporterà una variazione nella domanda di lavoro e cambiamenti occupazionali in entrambe le regioni. L'Unione Europea e gli Stati Uniti hanno fissato obiettivi ambiziosi per raggiungere le emissioni nette zero entro il 2050, con traguardi intermedi di riduzione delle emissioni rispettivamente del 55% e del 50% entro il 2030. L'Unione Europea ha adottato misure vincolanti che riguardano quasi tutti i settori nel pacchetto di misure Fit for 55, mentre gli Stati Uniti hanno incrementato la spesa verde attraverso l'Inflation Reduction Act, destinando circa 400 miliardi di dollari a iniziative ecologiche.   Questi impegni regolamentari e di investimento potrebbero causare cambiamenti strutturali nel mercato del lavoro entro il 2030. L'analisi basata su studi precedenti di McKinsey e sullo scenario Net Zero 2050 dell'NGFS suggerisce che la transizione verso il net-zero in Europa potrebbe comportare la ricollocazione di 3 milioni di posti di lavoro entro il 2030. Questo cambiamento vedrebbe una diminuzione della domanda di lavoro nei settori ad alta intensità di carbonio, come petrolio, gas e carbone, bilanciata dalla creazione di 4,5-5 milioni di nuovi posti di lavoro, principalmente nei settori dell'energia rinnovabile, costruzioni e veicoli elettrici. Negli Stati Uniti, si prevede una perdita lorda di circa 3,5 milioni di posizioni, compensata da un aumento di 4,2 milioni di nuovi posti di lavoro.   La spesa in capitale per la costruzione di strutture a basse emissioni e la riqualificazione delle infrastrutture esistenti guiderà gran parte della domanda di lavoro. Nel settore dell'energia, sia nell'Unione Europea che negli Stati Uniti, si stima che circa un milione di nuovi posti di lavoro potrebbero essere creati entro il 2030, principalmente nel solare e nell'eolico. La riqualificazione di case e edifici commerciali con sistemi di riscaldamento ecologici e miglioramenti dell'isolamento potrebbe aggiungere tra 500.000 e un milione di posti di lavoro nel settore delle costruzioni in entrambe le regioni. Alcuni paesi con un'alta concentrazione di lavori nei settori ad alta intensità di carbonio, come la Polonia e altri paesi dell'Europa centrale e orientale, potrebbero affrontare maggiori transizioni occupazionali. Allo stesso tempo, nuove industrie come l'idrogeno e i biocarburanti potrebbero emergere, creando nuovi poli industriali in aree con energia sostenibile a basso costo. Ad esempio, la Spagna potrebbe diventare un produttore competitivo di idrogeno verde, sfruttando la sua leadership nell'energia eolica e le risorse solari.   I cambiamenti demografici e l'aumento della spesa sanitaria comporteranno un incremento significativo nella domanda di servizi sanitari. Nei paesi sviluppati, la popolazione anziana richiederà sempre più servizi sanitari. Nei dieci paesi europei esaminati, la popolazione anziana è quasi raddoppiata tra il 1980 e il 2022, e negli Stati Uniti è più che raddoppiata nello stesso periodo. Entro il 2030, si prevede che la popolazione anziana raggiungerà i 94 milioni nei dieci paesi europei esaminati e i 70 milioni negli Stati Uniti. Questo aumento demografico comporterà una maggiore domanda di servizi sanitari.   Un aumento della spesa sanitaria pro capite contribuirà ulteriormente alla domanda di servizi sanitari. Storicamente, gli Stati Uniti hanno speso di più per la sanità rispetto all'Europa e hanno aumentato la spesa a un ritmo più veloce. Sebbene la spesa sanitaria pro capite negli Stati Uniti rimanga più alta, l'Europa potrebbe vedere una crescita della spesa più marcata nei prossimi anni, con un tasso medio annuo del 6,5% entro il 2030, rispetto al 2,4% negli Stati Uniti.   Infine, la crescita dell'e-commerce, fortemente accelerata dalla pandemia di COVID-19, continuerà a influenzare significativamente il mercato del lavoro. L'espansione dell'e-commerce aumenterà la domanda di lavoratori nella logistica e nei magazzini, ma l'adozione crescente di tecnologie avanzate come la robotica e l'intelligenza artificiale potrebbe ridurre la necessità di manodopera tradizionale in questi settori. Tuttavia, questa automazione creerà anche nuove opportunità lavorative per specialisti in tecnologie e manutenzione. Questa tendenza si sta manifestando in modo uniforme in tutta Europa, con una diminuzione delle opportunità lavorative nel commercio al dettaglio tradizionale compensata dall'aumento delle posizioni legate all'e-commerce e alla gestione avanzata della logistica.   Ad esempio, aziende come Amazon hanno intensificato l'uso di robot per la gestione dei magazzini, migliorando l'efficienza e riducendo i tempi di consegna. Questo ha portato alla necessità di nuovi ruoli, come tecnici specializzati nella manutenzione dei robot e ingegneri per lo sviluppo di sistemi automatizzati. Parallelamente, la domanda di servizi di consegna è esplosa, creando opportunità per autisti e personale di supporto logistico.   Inoltre, molti paesi europei stanno investendo in infrastrutture per supportare l'e-commerce, come centri di distribuzione avanzati e reti di trasporto ottimizzate. Ad esempio, in Germania, DHL ha investito massicciamente in tecnologie di automazione per i loro centri di smistamento, mentre in Italia, aziende come Poste Italiane stanno modernizzando la loro rete logistica per far fronte all'aumento delle consegne online.   La geografia variegata delle interruzioni nel mercato del lavoro Le interruzioni nel mercato del lavoro variano significativamente in base alle diverse strutture economiche regionali, che comprendono differenze nei settori economici e nella composizione occupazionale. I cambiamenti necessari nel lavoro hanno una portata simile tra le diverse economie, ma i dettagli variano. L'automazione e altre tendenze influenzano in modo diverso i vari paesi a causa delle specificità locali. In Europa, l'impatto dei cambiamenti nel lavoro fino al 2030 varierà leggermente, con una percentuale di occupazione in cambiamento che va dal 6,0 percento nel Regno Unito al 7,4 percento in Svezia. Le tendenze del mercato del lavoro mostreranno differenze locali significative nel mix delle occupazioni interessate. Queste variazioni sono dovute principalmente a due fattori: la struttura dell'occupazione e i livelli salariali. Le differenze nella struttura dell'occupazione, come la prevalenza di certi settori, determinano la quota della forza lavoro in occupazioni suscettibili di essere interrotte. Ad esempio, lavori con alto potenziale di automazione tecnica, che coinvolgono compiti ripetitivi o lavori avanzati che possono essere svolti dall'intelligenza artificiale, variano tra le economie. Inoltre, i paesi con settori energetici tradizionali potrebbero affrontare maggiori cambiamenti dovuti agli obiettivi di sostenibilità. I livelli salariali influiscono anch'essi sui cambiamenti occupazionali: nei paesi con salari più alti, le aziende sono più incentivate ad automatizzare per ridurre i costi. Ad esempio, i settori del supporto amministrativo, lavoro di produzione e agricoltura mostrano variazioni regionali significative. Il supporto amministrativo rappresenta una grande quota dei cambiamenti occupazionali in Danimarca, Germania e Italia, mentre in Polonia e Svezia tale quota è inferiore. Le differenze sono dovute alla maggiore concentrazione di occupazione amministrativa in Germania e Italia e ai salari più alti in Danimarca, che incentivano l'automazione. Il lavoro di produzione vede una maggiore quota di cambiamenti in Repubblica Ceca e Polonia, a causa della loro dipendenza da industrie ad alta intensità di carbonio. Nei Paesi Bassi e nel Regno Unito, la quota di cambiamenti nel lavoro di produzione è significativamente inferiore. L'agricoltura in Polonia, con oltre l'11 percento dei cambiamenti previsti, sarà fortemente influenzata rispetto ad altri paesi europei, dove la quota è molto più bassa. Questo è dovuto alla maggiore percentuale di occupazione agricola e alla minore automazione nel settore. Oltre a struttura occupazionale e livelli salariali, la prontezza all'intelligenza artificiale influisce sulle differenze nei risultati del mercato del lavoro. La prontezza all'intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di un paese di adottare e implementare tecnologie AI nei settori privato e pubblico, influenzata da fattori come infrastruttura digitale, innovazione, capitale umano e regolamentazione. Paesi come Germania e Regno Unito hanno livelli più alti di prontezza all'intelligenza artificiale. Queste differenze esistono anche all'interno dei singoli paesi, con mercati del lavoro locali altamente variegati che mostrano specificità locali. Poche città europee guidano la crescita del PIL, mentre molte regioni sono in declino con forze lavoro ridotte, popolazioni anziane e livelli di istruzione più bassi.   Nuove competenze per l’era dell’intelligenza artificiale L'evoluzione delle tecnologie richiede un adeguamento delle competenze nella forza lavoro. L'integrazione del digitale ha trasformato numerosi settori, introducendo componenti tecnologiche anche in professioni tradizionalmente analogiche, come l'infermieristica e la guida di camion. Con l'intelligenza artificiale (AI) e l'AI generativa, si prevede che entro il 2030 alcune competenze saranno particolarmente richieste, mentre altre potrebbero perdere importanza.   Il modello Future of Work, sviluppato dal McKinsey Global Institute, classifica le competenze lavorative in cinque gruppi principali: fisiche e manuali, cognitive di base, cognitive superiori, sociali ed emotive, e tecnologiche. È stata analizzata l'attuale distribuzione del tempo per ciascuna competenza e proiettato come tali allocazioni potrebbero cambiare entro il 2030, rispondendo alle nuove esigenze occupazionali. Si prevede che la domanda di competenze tecnologiche, così come quelle sociali ed emotive, continuerà a crescere.   Questa analisi è supportata da un sondaggio condotto su oltre 1.100 dirigenti di alto livello in Francia, Germania, Italia, Regno Unito e Stati Uniti. I risultati mostrano che alcune delle competenze più importanti per il futuro sono attualmente carenti nel mercato del lavoro. Di conseguenza, sia le aziende che i lavoratori dovranno adattarsi rapidamente ai cambiamenti in atto. Le imprese devono prendere decisioni cruciali riguardo alla riqualificazione del personale, al reclutamento di nuovi talenti o all'adozione di strategie alternative per acquisire le competenze necessarie per affrontare la nuova era tecnologica.   Le trasformazioni occupazionali richiederanno un grande cambiamento nelle competenze Con l'integrazione dell'automazione e dell'intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro, le competenze fisiche continueranno a essere importanti, ma quelle tecnologiche, sociali ed emotive potrebbero diventare sempre più essenziali.   La domanda di competenze tecnologiche, misurata in termini di ore lavorative in cui queste competenze sono prevalenti, potrebbe crescere notevolmente in Europa e negli Stati Uniti, con aumenti del 25% e del 29% rispettivamente entro il 2030 rispetto al 2022, secondo uno scenario di rapida adozione dell'automazione. Le competenze tecnologiche includono l'uso di software avanzati, la capacità di programmare e la gestione di sistemi automatizzati.   Le competenze sociali ed emotive potrebbero vedere un incremento dell'11% in Europa e del 14% negli Stati Uniti. Questo aumento è legato alla crescente necessità di ruoli che richiedono empatia e capacità di leadership, con potenziali crescite del 20% e del 14% in Europa e del 23% e del 15% negli Stati Uniti entro il 2030. Tali competenze sono fondamentali nei settori sanitario e manageriale, dove l'adattabilità e la flessibilità sono sempre più richieste. Le competenze sociali ed emotive comprendono la capacità di lavorare in team, la gestione delle relazioni interpersonali e l'abilità di risolvere conflitti.   In contrasto, si prevede una diminuzione della domanda di competenze cognitive di base, utilizzate principalmente nei ruoli di supporto amministrativo o servizio clienti, che sono altamente suscettibili all'automazione. La domanda per queste attività potrebbe ridursi del 14%. Competenze come l'elaborazione dati di base, l'alfabetizzazione, la capacità di calcolo e la comunicazione potrebbero vedere cali del 17% e del 9% in Europa e del 16% e dell'11% negli Stati Uniti.   La domanda di competenze cognitive superiori potrebbe diminuire leggermente – del 4% in Europa e del 2% negli Stati Uniti entro il 2030. Nonostante la creatività rimanga altamente richiesta, con un possibile aumento del 12% in Europa e del 16% negli Stati Uniti, altre competenze cognitive avanzate come l'alfabetizzazione avanzata e la scrittura, insieme alle competenze quantitative e statistiche, potrebbero vedere una minore domanda, con entrambe in calo del 19% in Europa. Questo fenomeno è attribuibile al potenziale di automazione di attività che richiedono principalmente tali competenze, influenzando in particolare le professioni aziendali e legali.   La domanda di competenze fisiche e manuali potrebbe diminuire dell'1% entro il 2030 in Europa. Queste attività rappresentavano circa il 30% delle ore lavorate totali nel 2022. Un calo più contenuto rispetto al previsto potrebbe essere dovuto alla costruzione di infrastrutture e agli spostamenti produttivi nei settori della sostenibilità. Una domanda più elevata potrebbe anche riflettere un rinnovato focus sull'industrializzazione e il ritorno della produzione nei paesi di origine, sia in Europa che negli Stati Uniti. Inoltre, il commercio elettronico sta aumentando la domanda di lavoro nei magazzini e nei trasporti, che richiede competenze fisiche e manuali. Tuttavia, l'avanzamento della robotica intelligente sta influenzando questi settori, poiché le macchine diventano sempre più capaci di svolgere compiti fisici complessi. Anche le occupazioni nel settore sanitario, in particolare nel supporto sanitario, necessitano di un elevato livello di competenze fisiche, ma l'adozione di robot intelligenti per assistenza e cura potrebbe modificare significativamente questa necessità.   I dirigenti aziendali segnalano carenze di competenze oggi e prevedono un peggioramento Le competenze richieste nel mercato del lavoro stanno cambiando e questo fenomeno ha implicazioni rilevanti per le imprese. Un sondaggio condotto tra i dirigenti di livello C ha Le competenze richieste nel mercato del lavoro stanno cambiando, con importanti conseguenze per le aziende. Un sondaggio tra dirigenti di alto livello ha rivelato che molte imprese stanno affrontando sfide legate alle competenze e che queste difficoltà potrebbero aumentare in futuro. Attualmente, vi è un disallineamento tra le competenze disponibili e quelle necessarie, specialmente in ambito tecnologico, nelle abilità cognitive avanzate e nelle competenze sociali ed emotive. Circa un terzo delle aziende segnala carenze in queste aree critiche. Al contrario, molti dirigenti ritengono di avere abbastanza dipendenti con competenze cognitive di base e, in misura minore, con competenze fisiche e manuali. Questo disallineamento è dovuto al passaggio a un'economia basata sui servizi, che favorisce competenze cognitive superiori e tecnologiche rispetto a quelle cognitive di base e fisiche e manuali, e alla crescente automazione e intelligenza artificiale (AI), che riducono la domanda di competenze facilmente sostituibili.   Nel campo delle competenze tecnologiche, le aziende segnalano significative carenze in aree come le competenze IT avanzate, la programmazione, l'analisi avanzata dei dati e le competenze matematiche. Per quanto riguarda le competenze cognitive avanzate, le principali lacune riguardano il pensiero critico, la capacità di strutturare i problemi e l'elaborazione di informazioni complesse. Circa il 40% dei dirigenti indica una carenza di lavoratori con queste competenze, essenziali per lavorare con le nuove tecnologie. Il sondaggio evidenzia una domanda di abilità analitiche e cognitive complesse che l'automazione e l'AI non hanno ancora sostituito.   In Europa, la situazione è particolarmente critica, con un numero maggiore di aziende che segnala carenze nelle competenze tecnologiche e cognitive avanzate rispetto agli Stati Uniti. La differenza è di sei punti percentuali per le competenze tecnologiche e di due punti percentuali per quelle cognitive avanzate. Al contrario, più aziende europee rispetto a quelle statunitensi riportano di avere un numero sufficiente di lavoratori con competenze fisiche e manuali e cognitive di base.   Le carenze di competenze sono percepite come sempre più gravi: il sondaggio mostra che le competenze con la maggiore crescita della domanda entro il 2030 sono proprio quelle attualmente più carenti. Confrontando i risultati attuali con quelli di un sondaggio del 2018 sui requisiti delle competenze per l'era dell'automazione, emerge che la domanda di competenze potrebbe essere ancora più marcata di quanto suggerito sei anni fa. Circa un intervistato su cinque segnala un aumento delle competenze future necessarie entro il 2030, mentre circa uno su quattro esprime la necessità di più competenze tecnologiche, sociali ed emotive e cognitive avanzate, le stesse competenze che oggi sono percepite come carenti.   Le competenze tecnologiche sono quelle con la maggiore domanda complessiva in risposta alla trasformazione digitale dei settori, mentre le competenze cognitive avanzate e sociali ed emotive vedranno una crescita significativa nella domanda. Gli intervistati prevedono anche una continua crescita della domanda di competenze fisiche e manuali e cognitive di base, sebbene a tassi più lenti rispetto ad altre competenze, riflettendo il loro ruolo ancora rilevante, seppur in diminuzione, nella struttura economica in evoluzione. Rispetto al sondaggio del 2018, oggi le aziende prevedono un maggiore bisogno di competenze fisiche e manuali in futuro rispetto a quanto anticipato in precedenza. Questa tendenza è confermata anche da altre ricerche recenti condotte dal World Economic Forum e da altre organizzazioni.   Le discrepanze potrebbero essere ancora maggiori per le competenze non ampiamente utilizzate oggi Le discrepanze potrebbero risultare ancora più significative per le competenze attualmente poco utilizzate. I dirigenti intervistati prevedono una richiesta più diversificata di competenze in futuro. Nel campo delle competenze tecnologiche, il panorama varia a seconda delle competenze specifiche. La richiesta di competenze informatiche di base è prevista in aumento del 15%, spinta dalla necessità di tali competenze in diversi ruoli. Allo stesso tempo, la domanda di competenze informatiche avanzate dovrebbe crescere del 34%, insieme alla richiesta di competenze in analisi dei dati e ricerca scientifica. Questo implica che le aziende dovranno acquisire o sviluppare competenze tecnologiche specializzate, mentre i compiti informatici di routine saranno automatizzati dall'intelligenza artificiale (AI). La programmazione, che è una competenza complessa richiedente conoscenze tecniche approfondite e capacità di risoluzione dei problemi, vedrà una crescente domanda per ruoli più tecnici con competenze IT avanzate. Tuttavia, con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale nella scrittura di codice di programmazione, il panorama dei programmatori richiesti dal mercato cambierà. Ci sarà una maggiore richiesta di programmatori altamente qualificati, in grado di sviluppare algoritmi sofisticati, mentre diminuirà la necessità di programmatori di base. L'AI automatizzerà molte delle attività di programmazione di routine, aumentando l'importanza delle competenze avanzate e specialistiche nel settore.   Allo stesso modo, tra le competenze cognitive avanzate, il pensiero critico e la creatività sono considerati fondamentali per il futuro, poiché sono legati all'innovazione e alla differenziazione strategica. Tra le competenze sociali ed emotive, l'adattabilità e lo spirito imprenditoriale emergono come essenziali per il futuro, legate alla capacità di gestire cambiamenti e di abbracciare una cultura di apprendimento e flessibilità, fondamentale per l'adozione dell'automazione e dell'AI.   Per comprendere le sfide aziendali, è stato confrontato il bisogno futuro di competenze con l'attuale grado di utilizzo di tali competenze. Le competenze oggi ampiamente utilizzate e previste in forte crescita includono IT avanzato, ingegneria tecnologica, analisi avanzata dei dati e creatività. La competizione per acquisire tali competenze rimarrà una sfida. Tuttavia, le sfide potrebbero essere maggiori per competenze meno utilizzate oggi ma previste in alta domanda entro il 2030, come pensiero critico, elaborazione di informazioni complesse, design di prodotto, ricerca scientifica e la maggior parte delle competenze sociali ed emotive.   Alcune competenze ampiamente utilizzate oggi, ma con una crescita modesta nella domanda, includono IT di base, inserimento dati di base e utilizzo di macchinari. Queste rappresentano opportunità per trovare efficienze nei flussi di lavoro e strategie per la riqualificazione dei lavoratori. Infine, le competenze poco utilizzate oggi e con una crescita modesta nella domanda sono competenze di nicchia, come quelle artigianali e tecniche, o competenze di base non specializzate, come l'alfabetizzazione di base o le competenze motorie grossolane.   I cambiamenti delle competenze variano in base al tipo di azienda, al tasso di adozione della tecnologia e al settore di riferimento Le competenze richieste variano a seconda del tipo di azienda, del tasso di adozione della tecnologia e del settore di appartenenza. Un sondaggio ha rivelato che i dirigenti delle aziende con migliori performance finanziarie, misurate attraverso il margine di profitto netto rispetto ai concorrenti, sono più propensi a prevedere un aumento delle competenze future necessarie entro il 2030 rispetto a quelli delle aziende con performance inferiori. In media, i partecipanti al sondaggio prevedono un aumento della domanda di competenze del 21 percento, ma questa percentuale sale al 30 percento tra i dirigenti delle aziende più profittevoli. Questo è probabilmente dovuto alla maggiore capacità di queste aziende di investire in tecnologie di automazione e intelligenza artificiale. Le aziende con margini di profitto più elevati destinano oltre il 20 percento del loro budget digitale all'AI, circa 14 punti percentuali in più rispetto alla media delle altre aziende, ovvero quelle con margini di profitto simili a quelli dei loro concorrenti.   I dati indicano che le aziende che ottengono migliori risultati finanziari tendono ad essere più inclini e capaci di adottare tecnologie avanzate. Questo comporta una necessità maggiore di competenze specializzate e avanzate all'interno dell'azienda. Al contrario, le aziende con performance finanziarie inferiori possono avere difficoltà a soddisfare le stesse esigenze di competenze a causa di budget limitati per investimenti tecnologici. Pertanto, la domanda di competenze varia significativamente non solo in base al tasso di adozione della tecnologia, ma anche in relazione al settore di appartenenza e alla capacità finanziaria dell'azienda.   I dirigenti intervistati hanno segnalato una crescente domanda di competenze tecnologiche e cognitive avanzate, rispetto alla loro quota nell'attuale forza lavoro Le interviste ai dirigenti hanno evidenziato una crescente richiesta di competenze tecnologiche e cognitive avanzate, rispetto alla loro presenza attuale nella forza lavoro. La domanda di queste competenze varia a seconda del settore. I dirigenti delle aziende tecnologiche e dei servizi finanziari prevedono un aumento significativo della richiesta di competenze entro il 2030, rispettivamente del 35% e del 21%. In confronto, nei settori del commercio al dettaglio, della sanità e dell'automotive, l'aumento previsto è più contenuto, rispettivamente del 17%, 14% e 13%. Questo potrebbe essere dovuto al fatto che nei settori del commercio al dettaglio e della sanità ci sono attualmente meno lavoratori che utilizzano l'intelligenza artificiale rispetto ai settori della tecnologia e dei servizi finanziari. La variazione nelle competenze previste entro il 2030 sembra essere correlata alla familiarità con la tecnologia e alle trasformazioni che la sua adozione comporta.   L'adozione della tecnologia e i cambiamenti nella struttura industriale stanno influenzando la domanda di competenze nelle diverse regioni. Ad esempio, i dirigenti negli Stati Uniti prevedono un aumento maggiore della richiesta di competenze entro il 2030, con un incremento medio di 13 punti percentuali rispetto all'Europa, una tendenza osservata in tutte le categorie di competenze.   Le aziende vedono nella riqualificazione la chiave per acquisire le competenze necessarie e adattarsi al nuovo panorama lavorativo Le aziende considerano la riqualificazione come una soluzione cruciale per ottenere le competenze necessarie e adattarsi al cambiamento del panorama lavorativo. I dirigenti prevedono che nei prossimi anni ci saranno cambiamenti significativi nei livelli di competenza dei dipendenti e sono preoccupati per la possibilità di non riuscire a trovare le competenze adeguate entro il 2030. La mancanza di competenze e il loro disallineamento sono percepiti come ostacoli alla crescita e alla redditività, con oltre un quarto degli intervistati che ritiene che questa carenza possa compromettere le prestazioni finanziarie e impedire un uso efficace dell'intelligenza artificiale.   Per ottenere le competenze necessarie, le aziende possono adottare tre strategie principali: riqualificazione, assunzione e contrattazione di lavoratori esterni. Le indagini mostrano che i dirigenti stanno considerando tutte e tre le opzioni, con la riqualificazione come tattica prevalente per affrontare il disallineamento delle competenze. In media, i dirigenti prevedono di riqualificare il 32% dei dipendenti, seguiti dalle assunzioni (23%) e dalla contrattazione (18%). La riqualificazione è la strategia dominante in tutti i settori, anche se con variazioni: nel settore automobilistico si prevede di riqualificare il 36% della forza lavoro, mentre nel settore dei servizi finanziari si stima un 28%.   La riqualificazione permette di migliorare le competenze dei dipendenti attuali, mantenendo la conoscenza interna dell'azienda e aumentando la motivazione e la lealtà dei lavoratori. Anche se richiede tempo e alti costi iniziali, le aziende devono considerare i benefici di sviluppare programmi di formazione interni rispetto all'outsourcing, ad esempio tramite collaborazioni con istituzioni educative. L'assunzione porta nuove competenze in azienda, ma comporta rischi legati alla scarsità di talenti e all'imprevedibilità delle prestazioni dei nuovi assunti. Strumenti di reclutamento digitale, una cultura del lavoro attraente e un'integrazione efficace possono migliorare i risultati delle assunzioni. La contrattazione, invece, offre accesso rapido a competenze specifiche tramite appaltatori, freelance o lavoratori temporanei, ma può comportare la perdita di conoscenze interne e un disallineamento con la cultura aziendale.   Le risposte al sondaggio indicano che queste strategie variano in base al tipo di lavoro. L'assunzione è particolarmente efficace per lavori ad alta e media qualifica, mentre è meno utilizzata per lavori a bassa qualifica. Circa il 76% dei dirigenti intervistati prevede di assumere lavoratori ad alta e media qualifica, rispetto al 58% che intende assumere lavoratori a bassa qualifica. La riqualificazione e la contrattazione seguono tendenze simili, con variazioni minori tra le diverse categorie di lavoro.   Questi risultati evidenziano l'importanza per le aziende di investire nello sviluppo delle competenze fin da ora. La transizione verso competenze avanzate, soprattutto nel campo dell'informatica, richiede tempo e un'azione tempestiva è fondamentale. Concentrandosi sulla formazione della forza lavoro oggi, le aziende possono assicurarsi di avere le competenze necessarie entro il 2030. I dati del sondaggio mostrano una preferenza per i programmi di formazione interna, con il 49% dei rispondenti che sceglie di sviluppare e fornire formazione internamente e il 44% che opta per la formazione sul lavoro con tutoraggio. La formazione interna permette di allineare meglio le esigenze aziendali con i programmi offerti, insegnando competenze specifiche richieste. Le iniziative di riqualificazione esterna o remota sono meno popolari ma considerate per l'apprendimento di competenze altamente tecniche o non ancora diffuse all'interno dell'azienda, con il 38% dei dirigenti che pianifica collaborazioni esterne con istituzioni educative.   Commercio all'ingrosso e al dettaglio Il settore del commercio all'ingrosso e al dettaglio in Europa subirà notevoli cambiamenti a causa delle variazioni nella domanda di lavoro, con una previsione di 2,8 milioni di persone che potrebbero dover cambiare occupazione entro il 2030. Si prevede una diminuzione significativa delle richieste per le professioni legate al supporto amministrativo e al servizio clienti, mentre aumenterà la domanda di professionisti in ambito manageriale, aziendale, legale e nei servizi di trasporto.   L'introduzione di tecnologie come i sistemi di pagamento automatici e i chioschi con chatbot sta sostituendo compiti di routine, come l'elaborazione dei pagamenti e il controllo dei prezzi. La continua espansione del commercio elettronico potrebbe ulteriormente ridurre la necessità di impieghi nel servizio clienti, aumentando invece la richiesta di lavori nel settore logistico. L'avvento dell'Intelligenza Artificiale (AI) generativa sta rendendo superflui ruoli come quelli degli impiegati d'ufficio e dei segretari esecutivi, sostituiti da strumenti di produttività digitale. Le competenze tecnologiche diventeranno sempre più cruciali con l'implementazione di innovazioni come le funzionalità di prova virtuale e la realtà aumentata, che cambieranno il modo in cui i consumatori interagiscono con i prodotti.   Queste trasformazioni richiedono una significativa riqualificazione e un adattamento delle competenze dei lavoratori nel settore del commercio all'ingrosso e al dettaglio. Le aziende dovranno investire in programmi di formazione per preparare i propri dipendenti all'uso delle nuove tecnologie e ai cambiamenti nei ruoli lavorativi. Inoltre, sarà necessario sviluppare strategie per facilitare la transizione dei lavoratori dalle occupazioni in declino a quelle in crescita, assicurando che la forza lavoro possa sfruttare le nuove opportunità offerte dalle innovazioni tecnologiche.   Servizi finanziari L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nel settore finanziario europeo potrebbe portare a una riduzione della domanda di lavoro entro il 2030, con una diminuzione significativa nei ruoli di supporto amministrativo e servizio clienti. La transizione dalle banche tradizionali alle piattaforme digitali, accelerata dalla pandemia, potrebbe aumentare la richiesta di professionisti in ambito scientifico e tecnologico, ossia nelle discipline di Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica (STEM). Questo cambiamento riflette una strategia che punta sull'uso dei dati per migliorare l'interazione con i clienti, richiedendo esperti come data scientist e ingegneri del software, poiché le aziende investono in architetture digitali e modernizzazione informatica.   Si prevede che circa 600.000 lavoratori nel settore bancario potrebbero dover cambiare occupazione entro il 2030. Tuttavia, crescerà la domanda di professionisti in ruoli scientifici e tecnologici e manageriali, che generalmente necessitano di un'istruzione superiore. La necessità di competenze tecnologiche è destinata ad aumentare, così come l'importanza delle competenze sociali ed emotive, a causa di una maggiore richiesta di figure manageriali e interpersonali.   Questi cambiamenti rendono necessario per le aziende del settore finanziario adottare strategie mirate alla riqualificazione e al reclutamento dei dipendenti. La formazione continua e lo sviluppo delle competenze saranno fondamentali per preparare i lavoratori alle nuove esigenze del mercato.   Manifattura Nel settore manifatturiero europeo si prevede un notevole calo della domanda di lavoro entro il 2030. Le occupazioni legate alla produzione e al supporto amministrativo saranno probabilmente le più colpite, mentre si prospetta un aumento della domanda per lavoratori nei settori STEM (scienza, tecnologia, ingegneria e matematica), della gestione e delle professioni aziendali e legali. Questo cambiamento verso ruoli che richiedono maggiori competenze è determinato dai progressi tecnologici e dalla diminuzione dei costi delle soluzioni robotiche, che favoriscono l'automazione. Inoltre, le iniziative per raggiungere il net zero avranno un impatto doppio sul settore: da un lato, creeranno posti di lavoro in settori in espansione come l'energia rinnovabile, i veicoli a basse emissioni e gli elettrodomestici; dall'altro, ridurranno la domanda in settori in declino, come quelli legati alla produzione di veicoli con motore a combustione interna.   Si stima che circa 2,1 milioni di lavoratori nel settore manifatturiero europeo dovranno cambiare occupazione entro il 2030, rendendolo il secondo settore più colpito da questa transizione. Questo cambiamento sarà particolarmente evidente nel lavoro di produzione, che è centrale nel settore. I ruoli specializzati nella gestione, nelle professioni aziendali e legali saranno meno suscettibili alle transizioni lavorative, poiché sono generalmente ricoperti da lavoratori con istruzione post-secondaria.   Si prevede un aumento della domanda di competenze tecnologiche nel settore manifatturiero, così come di competenze sociali ed emotive. Al contrario, la domanda di competenze cognitive di base, fisiche e manuali e cognitive superiori potrebbe diminuire, a causa della crescente sostituibilità di queste competenze grazie ai progressi nell'automazione e nell'intelligenza artificiale (AI).   Questi cambiamenti richiedono alle aziende manifatturiere di investire in programmi di riqualificazione per preparare i loro dipendenti alle nuove esigenze del mercato. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno fondamentali per affrontare le sfide di un ambiente in continua evoluzione.   Sanità Nel settore sanitario europeo si prevede un notevole aumento della domanda di lavoro entro il 2030, con la possibilità di aggiungere circa 3,7 milioni di posti. Questo incremento sarà principalmente dovuto alla crescente necessità di assistenti sanitari e professionisti della salute, mentre la richiesta di ruoli amministrativi diminuirà per via dell'introduzione dell'automazione e dell'intelligenza artificiale (AI). L'invecchiamento della popolazione e l'aumento delle problematiche legate alla salute mentale e alle malattie croniche sono i principali fattori che contribuiranno a questa crescita. Si stima che circa 500.000 lavoratori sanitari in Europa potrebbero dover cambiare occupazione entro il 2030, con una prevalenza dei ruoli amministrativi tra queste transizioni.   La maggiore richiesta di competenze tecnologiche è un riflesso dell'integrazione del settore sanitario con tecnologie avanzate, mentre le competenze sociali ed emotive vedranno un aumento significativo per rispondere alle esigenze della popolazione anziana. Per affrontare queste sfide, le aziende sanitarie dovranno investire in programmi di riqualificazione, preparando i dipendenti alle nuove esigenze del mercato attraverso l'adozione di tecnologie come l'AI e l'automazione, che richiedono competenze tecniche avanzate. Inoltre, sarà cruciale sviluppare competenze sociali ed emotive per gestire l'aumento della domanda di assistenza personalizzata e supporto emotivo per pazienti anziani e affetti da malattie croniche.   Implicazioni per la forza lavoro Le implicazioni per la forza lavoro derivanti dai cambiamenti nella domanda di determinate competenze e professioni possono influenzare profondamente la società. In particolare, è probabile che la richiesta di lavori ben pagati aumenti, con conseguenze incerte per coloro che occupano posizioni a basso salario. Un aspetto cruciale nell'era della tecnologia avanzata sarà capire quale segmento della popolazione trarrà maggiori benefici dall'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'AI generativa. Secondo scenari del Fondo Monetario Internazionale (FMI) per il Regno Unito, l'AI avvantaggerà principalmente i lavoratori con redditi superiori alla media, mentre quelli con redditi inferiori potrebbero vedere solo modesti aumenti salariali o addirittura una diminuzione del reddito.   Le previsioni sui cambiamenti nella domanda di lavoro, correlate agli attuali livelli salariali delle professioni, indicano che i salari potrebbero variare nei prossimi anni a causa delle discrepanze tra domanda e offerta. Invece di cercare di prevedere le tendenze future dei salari, compito incerto, si esaminano le implicazioni dell'aumento o della diminuzione della domanda di professioni nei livelli salariali attuali.   Negli ultimi decenni, si è osservata una crescente differenza nei risultati tra i lavoratori a basso e medio salario rispetto a quelli ad alto salario. Lo sviluppo tecnologico e le interruzioni nel mercato del lavoro potrebbero aumentare ulteriormente la domanda di competenze associate a lavori ben pagati. Agevolare i cambiamenti nel mercato del lavoro, che permettano ai lavoratori di passare da lavori a basso salario a lavori meglio retribuiti, potrebbe ridurre la polarizzazione salariale. Tuttavia, l'aumento della domanda di competenze tecnologiche, sociali ed emotive rappresenta una sfida per i lavoratori in occupazioni a basso e medio salario, se non possiedono o non riescono ad acquisire tali competenze.   L'aumento della domanda di occupazioni ben retribuite offre comunque un'opportunità. L'interazione tra cambiamenti occupazionali e livelli salariali varia tra i paesi in base alla loro attuale struttura occupazionale e al potenziale di automazione. In molti paesi europei, si potrebbe osservare una crescente domanda per le occupazioni più redditizie.   Il potenziale di spostamento verso lavori meglio retribuiti varia tra i paesi. Ad esempio, i lavoratori nella Repubblica Ceca e in Svezia potrebbero beneficiare maggiormente se riuscissero a passare a occupazioni con salari più elevati e domanda crescente, dato il potenziale di automazione nei settori della produzione e dell'agricoltura e l'aumento della domanda di posizioni manageriali. La Repubblica Ceca ha il maggior potenziale di spostamento verso occupazioni ad alto salario, con la quota della domanda di lavoro per le due fasce salariali più alte che aumenta di 3,4 punti percentuali. Al contrario, la Danimarca mostra un aumento maggiore della domanda di occupazioni a salario medio rispetto ad altri paesi europei.   Competenze aggiuntive sono necessarie per i lavoratori a basso e medio salario per passare a lavori meglio retribuiti Per accedere a lavori meglio retribuiti, è fondamentale che i lavoratori con salari bassi e medi sviluppino ulteriori competenze. L'aumento della richiesta di posizioni ad alto salario rappresenta un'opportunità, ma i lavoratori con stipendi più bassi possono trovarsi in difficoltà. Da una parte, possono rischiare di perdere il lavoro a causa della diminuzione della domanda per le loro mansioni attuali. Dall'altra, potrebbero avere difficoltà ad accedere a lavori meglio retribuiti se non possiedono le competenze necessarie. Questo può creare uno sfasamento temporaneo tra la domanda di lavoro e la disponibilità di competenze.   Analizzando le competenze richieste per le diverse occupazioni in base agli stipendi, si osserva che nei lavori meno pagati predominano le competenze fisiche e manuali. Le abilità cognitive di base, che comprendono la capacità di leggere, scrivere e fare semplici calcoli, sono più comuni nei lavori con salari bassi e medi. Al contrario, le competenze cognitive avanzate, che includono la capacità di risolvere problemi complessi, analizzare dati e prendere decisioni strategiche, sono maggiormente richieste nei lavori meglio retribuiti. Inoltre, le competenze sociali ed emotive, come la capacità di lavorare in team e gestire le relazioni interpersonali, insieme alle competenze tecnologiche, sono più diffuse nei lavori con stipendi più alti. Tendenze simili sono state osservate anche negli Stati Uniti, dove la distribuzione delle competenze in base al salario segue uno schema analogo.   Entro il 2030, i lavori con retribuzioni più elevate richiederanno principalmente competenze sociali ed emotive, tecnologiche e cognitive avanzate. Le competenze sociali ed emotive nel contesto lavorativo si riferiscono alla capacità di interagire efficacemente con gli altri, comprendere e gestire le proprie emozioni e quelle altrui, lavorare in team, comunicare chiaramente e risolvere conflitti. Ad esempio, un manager deve saper motivare il proprio team, un assistente clienti deve gestire le lamentele in modo costruttivo e un insegnante deve adattare il proprio approccio per soddisfare le esigenze emotive degli studenti.   Secondo l'analisi, il 37% del tempo lavorativo nelle occupazioni meglio retribuite sarà dedicato ad attività che richiedono queste competenze sociali ed emotive. Questo significa che una parte significativa del lavoro in questi ruoli consisterà nell'interazione con altre persone, nella collaborazione e nella gestione delle dinamiche interpersonali. Le competenze tecnologiche, che includono la capacità di utilizzare software avanzati, analizzare dati e operare con tecnologie innovative, rappresenteranno il 27% delle ore lavorate in questi lavori. Le competenze cognitive avanzate, che comprendono la capacità di risolvere problemi complessi e prendere decisioni informate, occuperanno il 25% del tempo lavorativo.   L'aumento della domanda di occupazioni ad alto salario e con requisiti di competenze avanzate evidenzia l'importanza di acquisire competenze strategiche. I lavoratori potranno accedere a posizioni meglio remunerate se avranno accesso a programmi di istruzione e riqualificazione efficaci, che forniscano loro le competenze necessarie. Tuttavia, se i lavoratori non vengono riqualificati adeguatamente o tempestivamente, si creerà un divario crescente tra domanda e offerta di competenze altamente valorizzate. Questa discrepanza potrebbe causare carenze di manodopera in posizioni ad alta domanda, specialmente nei campi STEM, così come nelle professioni aziendali e legali. Una tale carenza potrebbe rallentare la crescita della produttività e ostacolare il potenziale di crescita dell'intelligenza artificiale.   Come l'AI generativa potrebbe essere utilizzata come strumento per migliorare e ridefinire l'acquisizione delle competenze L'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) può essere utilizzata come strumento per migliorare e ridefinire l'acquisizione delle competenze, facilitando il compito di riqualificare rapidamente i lavoratori attraverso strumenti di apprendimento e sviluppo aziendale avanzati. Questa tecnologia ha il potenziale di trasformare la formazione da percorsi generici a esperienze personalizzate e interattive, affrontando specifiche carenze nelle competenze e preparando i dipendenti alle sfide future.   L'AI generativa può iniziare creando un curriculum personalizzato che identifica e mira alle esigenze di apprendimento e alle lacune di competenze di ciascun dipendente. Ad esempio, IBM ha implementato la sua piattaforma AI, Watson, per creare percorsi di apprendimento personalizzati per i propri dipendenti. Analizzando i profili dei dipendenti, Watson è in grado di allineare gli obiettivi di apprendimento con il ruolo e l'anzianità del dipendente, garantendo uno sviluppo delle competenze rilevante e accelerato.   Nella creazione di contenuti, l'AI generativa può sintetizzare grandi quantità di procedure operative standard, regolamenti di conformità e materiali di formazione tradizionali in formati coerenti e accessibili "just-in-time". Ad esempio, PwC ha utilizzato l'AI per trasformare oltre 1.000 documenti di conformità in materiale di formazione interattivo, semplificando le informazioni complesse e migliorando la partecipazione dei dipendenti. Questo approccio ha ridotto la durata complessiva dei programmi di formazione del 30%, migliorando al contempo la comprensione delle informazioni.   Per quanto riguarda l'erogazione della formazione, l'AI generativa può introdurre metodi didattici innovativi, distribuendo contenuti formativi accessibili e in tempo reale su diverse piattaforme. Adattandosi a vari stili e preferenze di apprendimento, l'AI generativa può offrire un'esperienza di apprendimento più intuitiva e interattiva. Ad esempio, Microsoft ha utilizzato strumenti di AI per erogare formazione tramite chatbot intelligenti e assistenti virtuali, risultando in un aumento del 20% nell'efficacia della formazione e una riduzione del 15% nei costi di formazione.   Infine, l'AI generativa può fornire feedback immediati e basati sui dati sui progressi di apprendimento di un dipendente. Questo permette aggiornamenti in tempo reale dei contenuti e dei formati, massimizzando l'efficienza e l'efficacia dell'apprendimento sia a livello individuale che collettivo. Ad esempio, Coursera utilizza algoritmi di AI per analizzare i dati di apprendimento degli utenti e fornire feedback personalizzati. Questo ha portato a un miglioramento del 25% nei tassi di completamento dei corsi, evidenziando come il feedback tempestivo e personalizzato possa migliorare significativamente i risultati di apprendimento.   Conseguenze per l’organizzazione del lavoro all’interno delle aziende e il cambiamento dei modelli di business L'adozione dell'intelligenza artificiale e dell'automazione sta già avendo un impatto significativo sull'organizzazione del lavoro all'interno delle aziende, un fenomeno destinato ad accentuarsi nei prossimi anni. Le tecnologie emergenti stanno rendendo alcuni ruoli obsoleti e ne stanno creando di nuovi, richiedendo alle aziende di riorganizzare le proprie strutture operative e i propri processi interni.     Flessibilità e adattabilità : La flessibilità e l'adattabilità sono diventate qualità essenziali per le aziende moderne, soprattutto in un'epoca in cui i cambiamenti tecnologici avvengono a un ritmo senza precedenti. La capacità di rispondere rapidamente a queste trasformazioni non è più solo un vantaggio competitivo, ma una necessità per la sopravvivenza stessa delle imprese.   Per rispondere a questa esigenza, le strutture aziendali tradizionali, spesso caratterizzate da una rigida gerarchia, devono evolversi verso modelli più agili. Un'organizzazione flessibile è in grado di reindirizzare rapidamente le risorse verso le aree di crescita emergenti, sfruttando le nuove opportunità di mercato che si presentano. Questo tipo di agilità organizzativa può comportare una riduzione dei livelli gerarchici, favorendo una struttura più piatta e dinamica.   Un esempio di come le aziende possono adattarsi è l'adozione di strutture a matrice. Queste strutture organizzative permettono una collaborazione trasversale tra diverse funzioni aziendali, come il marketing, la ricerca e sviluppo, e la produzione. In un'organizzazione a matrice, i team sono formati in base ai progetti piuttosto che alle funzioni, il che consente una maggiore flessibilità e una risposta più rapida ai cambiamenti del mercato. La decisione di ridurre i livelli gerarchici favorisce la rapidità decisionale, poiché meno passaggi burocratici sono necessari per approvare nuove iniziative o modificare le strategie esistenti.   Un caso emblematico di adattamento flessibile può essere osservato in aziende come Amazon e Google. Amazon, per esempio, ha continuamente adattato la sua struttura organizzativa per rimanere al passo con i rapidi cambiamenti nel settore del commercio elettronico e della tecnologia. La compagnia utilizza team piccoli e autonomi, noti come "Two-Pizza Teams", per garantire che ogni gruppo sia abbastanza piccolo da poter essere nutrito con due pizze, promuovendo così una maggiore agilità e innovazione.   Google, d'altra parte, implementa una struttura a matrice che permette ai suoi dipendenti di lavorare su progetti trasversali. Questo non solo incoraggia l'innovazione, ma permette anche all'azienda di spostare rapidamente le risorse verso i progetti più promettenti. Inoltre, la cultura aziendale di Google promuove il concetto di "20% time", dove i dipendenti possono dedicare il 20% del loro tempo a progetti personali che potrebbero beneficiare l'azienda, favorendo così la creatività e la rapidità di risposta alle nuove sfide tecnologiche.   Focus sulla leadership e sulle competenze trasversali : Oltre alle competenze tecniche, le competenze trasversali stanno diventando sempre più rilevanti nel panorama aziendale moderno. La capacità di risolvere problemi complessi, il pensiero critico, la creatività e la gestione del cambiamento sono qualità imprescindibili per affrontare le sfide del mercato globale. Secondo uno studio del World Economic Forum, entro il 2025 circa il 50% di tutti i dipendenti avrà bisogno di una riqualificazione, con un'enfasi particolare su queste competenze trasversali.   I leader aziendali, quindi, non possono più limitarsi a possedere solo competenze tecniche. Devono essere capaci di guidare team eterogenei e altamente tecnologizzati, promuovendo al contempo un ambiente di lavoro che valorizzi l'inclusione e l'innovazione. Questo significa non solo comprendere le diverse tecnologie emergenti, ma anche saperle integrare efficacemente all'interno delle strategie aziendali. Ad esempio, la gestione del cambiamento diventa cruciale quando si implementano nuovi sistemi digitali o si adottano metodologie agili, richiedendo ai leader di essere sia visionari che pragmatici.   Inoltre, la capacità di risolvere problemi complessi e il pensiero critico sono fondamentali in un mondo in cui le soluzioni standardizzate non sono più sufficienti. Le aziende devono affrontare sfide inaspettate come la rapida evoluzione tecnologica, le crisi economiche o le dinamiche geopolitiche instabili. I leader devono saper analizzare queste situazioni, valutare le opzioni disponibili e prendere decisioni informate che possano avere impatti a lungo termine.   La creatività, d'altra parte, alimenta l'innovazione e permette alle aziende di distinguersi in un mercato competitivo. Promuovere un ambiente che incentivi il pensiero creativo non solo migliora la motivazione e il coinvolgimento dei dipendenti, ma porta anche a soluzioni innovative che possono trasformare un'azienda.   Adozione di modelli di lavoro ibrido : L'adozione di modelli di lavoro che combinano presenza in ufficio e lavoro a distanza, accelerata dalla pandemia di COVID-19, continuerà a essere una tendenza importante nel 2024. Le aziende devono adottare tecnologie avanzate e strumenti digitali per supportare la collaborazione a distanza e la gestione di team distribuiti. Tra questi strumenti vi sono i software HR basati su cloud, che permettono una gestione efficace delle risorse umane e facilitano il lavoro remoto.   Sarà essenziale sviluppare politiche aziendali che trovino un equilibrio tra il lavoro in ufficio e quello remoto, garantendo sia la produttività che il benessere dei dipendenti. La Generazione Z, che sta entrando sempre più nel mercato del lavoro, valorizza la flessibilità e la possibilità di lavorare in modalità ibrida, ma desidera anche opportunità di collaborazione e interazione di persona. Le aziende dovranno quindi creare ambienti di lavoro inclusivi e collaborativi per attrarre e mantenere i talenti di questa generazione.   Inoltre, il benessere dei dipendenti sarà al centro delle strategie aziendali, con un'attenzione crescente all'equilibrio tra vita professionale e privata. Ciò include la promozione di orari di lavoro flessibili e l'adozione di pratiche sostenibili che riducano l'impatto ambientale delle attività aziendali.   Centralità delle competenze tecnologiche: L'introduzione massiccia di AI e automazione implica una crescente domanda di competenze STEM. Le aziende dovranno investire pesantemente nella formazione continua del personale per garantire che le competenze dei dipendenti siano allineate con le nuove esigenze tecnologiche. Ciò comporterà l'istituzione di programmi di formazione interna avanzata e la collaborazione con enti educativi e di formazione professionale per sviluppare percorsi di apprendimento specifici.   Un esempio pratico di questo approccio è rappresentato da aziende leader come Google e IBM, che hanno già messo in atto robusti programmi di formazione continua per i loro dipendenti. Google, ad esempio, offre il programma "Google Career Certificates", un'iniziativa che consente ai dipendenti di acquisire nuove competenze in ambiti come l'analisi dei dati, la gestione dei progetti e il supporto IT. Allo stesso modo, IBM ha creato la piattaforma "SkillsBuild" che fornisce risorse di apprendimento per sviluppare competenze in tecnologie emergenti come AI, cloud computing e cybersecurity.   In Italia, un esempio rilevante è quello di ENEL, che ha avviato collaborazioni con università e istituti tecnici per formare i propri dipendenti sulle nuove tecnologie energetiche e sulle competenze digitali necessarie per la gestione delle reti intelligenti e delle infrastrutture energetiche del futuro.   Personalizzazione di massa e customer experience:  La personalizzazione di massa, resa possibile dalle capacità avanzate dell'intelligenza artificiale, rappresenta una delle trasformazioni più significative nel campo del marketing e delle vendite. Grazie all'analisi dei dati dei clienti e all'automazione dei processi di marketing, le aziende sono in grado di offrire esperienze personalizzate su scala massiva, migliorando il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti.   Le tecnologie di AI analizzano grandi quantità di dati, compresi comportamenti di acquisto, preferenze e feedback dei clienti, per creare offerte su misura. Questo livello di personalizzazione non solo migliora l'esperienza del cliente, ma permette anche alle aziende di anticipare le esigenze e i desideri dei consumatori, offrendo prodotti e servizi al momento giusto e nel modo più rilevante.   Ad esempio, Netflix utilizza algoritmi avanzati per suggerire contenuti personalizzati ai propri utenti, basandosi sulla cronologia di visualizzazione e sulle preferenze espresse. Allo stesso modo, Amazon sfrutta la potenza dell'AI per raccomandare prodotti che potrebbero interessare ai clienti, aumentando così le probabilità di acquisto e la soddisfazione complessiva.   Questo approccio richiede un ripensamento delle strategie di marketing e vendite tradizionali, con un'enfasi crescente sull'uso dei dati e degli algoritmi. Le aziende devono investire in infrastrutture di dati robuste e in competenze tecniche per analizzare e interpretare questi dati in modo efficace. Inoltre, è fondamentale che le aziende adottino un approccio etico alla gestione dei dati, garantendo la privacy e la sicurezza delle informazioni dei clienti.   Un esempio significativo è rappresentato da Starbucks, che ha implementato un programma di fedeltà basato su AI. Attraverso l'app mobile, Starbucks raccoglie dati sulle preferenze dei clienti, utilizzandoli per offrire suggerimenti personalizzati e promozioni mirate. Questo non solo migliora l'esperienza del cliente, ma aumenta anche le vendite e la fidelizzazione.   Efficienza operativa e riduzione dei costi : L'automazione dei processi produttivi e amministrativi rappresenta una leva strategica fondamentale per migliorare l'efficienza operativa e ridurre i costi aziendali. Attraverso l'adozione di tecnologie avanzate, come l'intelligenza artificiale e la robotica, le aziende possono ottimizzare i flussi di lavoro, eliminando attività ridondanti e minimizzando gli errori umani. Ad esempio, un'azienda manifatturiera potrebbe implementare robot collaborativi (cobot) nelle linee di produzione per accelerare i tempi di assemblaggio e migliorare la qualità del prodotto finale.   Tuttavia, per massimizzare i benefici dell'automazione, le aziende devono intraprendere una riprogettazione completa dei processi esistenti. Questo comporta un'analisi approfondita delle attività operative per identificare le aree di inefficienza e sviluppare soluzioni innovative. Ad esempio, l'utilizzo di software di gestione dei processi aziendali (BPM) può aiutare a mappare e ottimizzare i flussi di lavoro, garantendo una maggiore trasparenza e controllo sulle operazioni.   Un caso emblematico è quello di Amazon, che ha investito massicciamente nell'automazione dei suoi centri di distribuzione. L'azienda utilizza robot Kiva per spostare i colli e ottimizzare la gestione degli stock, riducendo i tempi di preparazione degli ordini e migliorando la precisione delle spedizioni. Questo investimento ha permesso ad Amazon di ridurre significativamente i costi operativi e di aumentare la capacità di gestione degli ordini durante i periodi di picco.   Anche se l'implementazione dell'automazione richiede un investimento iniziale significativo in tecnologie e infrastrutture, i benefici a medio-lungo termine sono evidenti. Le aziende possono aspettarsi un ritorno sull'investimento sotto forma di maggiore produttività, riduzione dei costi operativi e una competitività rafforzata sul mercato.   Innovazione continua e agilità strategica:  L'innovazione continua e l'agilità strategica sono elementi fondamentali per il successo aziendale nel contesto odierno, caratterizzato da rapidi cambiamenti tecnologici e di mercato. Adottare un approccio proattivo all'innovazione significa non solo rispondere ai cambiamenti, ma anche anticiparli, utilizzando strumenti avanzati come l'intelligenza artificiale per prevedere tendenze e identificare nuove opportunità di mercato.   Un esempio è rappresentato da Tesla, azienda leader nel settore automobilistico elettrico. Tesla non si limita a seguire le tendenze del mercato, ma le crea. Utilizzando l'intelligenza artificiale, Tesla analizza enormi quantità di dati per migliorare continuamente i propri veicoli e sviluppare nuove tecnologie, come il sistema di guida autonoma. Questa capacità di innovare costantemente ha permesso a Tesla di mantenere una posizione di avanguardia, adattandosi rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle esigenze dei consumatori.   Un altro esempio significativo è Spotify, che ha rivoluzionato l'industria musicale con il suo servizio di streaming. Spotify utilizza sofisticati algoritmi di AI per analizzare le preferenze musicali degli utenti e offrire raccomandazioni personalizzate, migliorando costantemente l'esperienza utente. Questa capacità di adattarsi e personalizzare il servizio in tempo reale ha permesso a Spotify di attrarre e mantenere un vasto numero di abbonati in un mercato altamente competitivo.   Anche Zara, azienda del gruppo Inditex, rappresenta un modello di agilità strategica. Zara ha innovato il settore della moda con il suo approccio "fast fashion", che le consente di ridurre drasticamente i tempi di produzione e di portare nuovi prodotti nei negozi in poche settimane. Zara utilizza sistemi avanzati di gestione della supply chain e analisi dei dati di vendita per rispondere rapidamente alle tendenze emergenti, mantenendo un alto livello di rilevanza e attrattiva per i consumatori.   Nuovi modelli di revenue e monetizzazione dei dati : L'AI e l'automazione aprono nuove possibilità per la monetizzazione dei dati. Le aziende possono sviluppare nuovi flussi di entrate attraverso la vendita di dati aggregati e anonimi, l'offerta di servizi di analisi avanzata o la creazione di piattaforme digitali che sfruttano i dati per fornire valore aggiunto ai clienti. La gestione dei dati diventa quindi una competenza chiave, con implicazioni importanti per la governance aziendale e la conformità alle normative sulla privacy e la protezione dei dati.   Un esempio concreto è rappresentato da General Motors, che ha recentemente iniziato a vendere dati raccolti dai veicoli connessi. GM ha lanciato la sua piattaforma di dati, OnStar Insurance, che utilizza i dati di guida dei clienti per offrire polizze assicurative personalizzate. Questo modello non solo crea un nuovo flusso di entrate per GM, ma consente anche di offrire servizi di maggiore valore ai clienti, migliorando la loro esperienza complessiva.   Un altro esempio è The Weather Company, acquisita da IBM. Prima dell'acquisizione, The Weather Company era principalmente conosciuta per le sue previsioni meteorologiche. Tuttavia, sotto la guida di IBM, ha iniziato a monetizzare i dati meteorologici aggregati vendendoli a settori come l'agricoltura, la logistica e l'energia. Le analisi dettagliate dei dati meteorologici fornite da The Weather Company aiutano queste industrie a prendere decisioni più informate, aumentando l'efficienza operativa e riducendo i costi.   Anche il settore della vendita al dettaglio ha visto una trasformazione significativa. Walmart, per esempio, ha iniziato a vendere dati di acquisto anonimi attraverso la sua piattaforma Data Ventures. Questi dati sono preziosi per i fornitori e i partner commerciali, che possono utilizzarli per migliorare le loro strategie di marketing e di prodotto.   Conclusioni Il futuro del lavoro nell'era dell'intelligenza artificiale è una realtà che ridefinisce non solo le competenze richieste, ma anche l'organizzazione e le strategie aziendali. Mentre l'AI e l'automazione permettono un aumento della produttività, sollevano anche sfide complesse riguardo alla ricollocazione e alla riqualificazione della forza lavoro. Le aziende devono adottare un approccio proattivo per adattarsi a questo nuovo paradigma, valorizzando la formazione continua e l'aggiornamento delle competenze. La domanda di competenze tecnologiche, sociali ed emotive crescerà esponenzialmente, mentre le competenze fisiche e manuali vedranno una diminuzione. Questo richiede una trasformazione culturale nelle organizzazioni, che devono promuovere la flessibilità, l'innovazione e la leadership.   Inoltre, il modello di lavoro ibrido, emerso durante la pandemia, sembra destinato a rimanere. Le aziende devono quindi investire in tecnologie che supportino la collaborazione a distanza e sviluppare politiche che bilancino produttività e benessere dei dipendenti. La Generazione Z, che rappresenta una quota crescente della forza lavoro, richiede maggiore flessibilità e opportunità di crescita, spingendo le aziende a creare ambienti di lavoro più inclusivi e dinamici.   L'adozione dell'AI e dell'automazione comporta anche una riorganizzazione dei modelli di business. Le tecnologie avanzate permettono una personalizzazione di massa, migliorando l'esperienza del cliente e creando nuove opportunità di monetizzazione dei dati. Le aziende possono sviluppare nuovi flussi di entrate attraverso la vendita di dati aggregati e anonimi, offrendo servizi di analisi avanzata o creando piattaforme digitali che sfruttano i dati per fornire valore aggiunto.   Tuttavia, le implicazioni di queste trasformazioni vanno oltre l'efficienza operativa e la riduzione dei costi. L'innovazione continua e l'agilità strategica sono essenziali per rimanere competitivi in un mercato in rapida evoluzione. Le aziende devono essere in grado di anticipare le tendenze e adattarsi rapidamente, utilizzando l'AI per prevedere le esigenze dei consumatori e identificare nuove opportunità di mercato. L'esperienza di aziende come Tesla, Spotify e Zara dimostra che l'adozione di un approccio proattivo e innovativo può portare a un vantaggio competitivo sostenibile.   Infine, la centralità delle competenze tecnologiche richiede un investimento significativo nella formazione continua del personale. Le aziende devono collaborare con istituzioni educative per sviluppare percorsi di apprendimento specifici e garantire che le competenze dei dipendenti siano allineate con le nuove esigenze tecnologiche. La gestione delle competenze diventa così una capacità fondamentale per le aziende, influenzando significativamente la governance aziendale e l'aderenza alle normative sulla privacy e protezione dei dati.   In sintesi, l'AI e l'automazione non stanno solo modificando il panorama lavorativo, ma stanno anche trasformando profondamente la struttura delle imprese. Di conseguenza, le aziende devono adottare un approccio proattivo e flessibile, investendo nella formazione continua e nell'innovazione strategica, senza però perdere di vista i valori e le peculiarità della propria cultura aziendale, adattandoli alle nuove esigenze del mercato.

Il formato Croissant di Google AI, concepito per l'apprendimento automatico, mira a standardizzare i dataset per facilitarne la ricerca e l'utilizzo. Sviluppato in collaborazione con MLCommons, questo formato integra metadati, descrizioni e semantica ML in un file unico, promuovendo l'uso responsabile dei dati. Con il supporto di piattaforme come Kaggle e framework come TensorFlow, Croissant semplifica la gestione dei dataset ML, promuovendo un'AI responsabile e l'interoperabilità tra strumenti. Il formato Croissant, sviluppato da Google AI, è un'importante novità nel campo dell'apprendimento automatico (ML), pensata per uniformare i metadati dei dataset e facilitarne la ricerca e l'uso. Croissant è stato sviluppato collaborativamente dalla comunità di MLCommons, unendo sforzi di industria e accademia, per affrontare la sfida rappresentata dalla varietà di rappresentazioni dei dati nei dataset ML, che ostacola la produttività e lo sviluppo di strumenti adeguati​​​​. Una delle caratteristiche distintive di Croissant è la sua capacità di combinare in un unico file metadati, descrizioni delle risorse, struttura dei dati e semantica ML predefinita, operando con i dataset esistenti per migliorarne la reperibilità e l'utilizzo​​. Questa struttura facilita notevolmente l'adozione del formato senza necessità di modificare la rappresentazione dei dati stessi, ma aggiungendo un livello di metadati che descrive in modo standardizzato il contenuto dei dataset​​. Il supporto per Croissant è già ampio e in crescita, con piattaforme e framework popolari come Kaggle, Hugging Face e OpenML che hanno iniziato a supportare il formato per i dataset ospitati, mentre strumenti di ricerca come Google Dataset Search consentono di cercare dataset Croissant su tutto il Web. Inoltre, framework ML come TensorFlow, PyTorch e JAX possono già caricare dataset Croissant utilizzando il pacchetto TensorFlow Datasets​​. La sfida dei dati nel Machine Learning Nel contesto del machine learning (ML), l'elaborazione e l'utilizzo di dataset preesistenti sono fasi fondamentali, ma presentano notevoli sfide. La diversità dei formati dei dati, che variano da testuali ad immagini, e l'assenza di uno standard unico complicano significativamente lo sviluppo di modelli di ML. La preparazione dei dati è un passo cruciale che incide direttamente sulla precisione e l'efficacia dei modelli. I data scientist si trovano a dedicare una gran parte del loro tempo alla pulizia e all'organizzazione dei dati, nonostante solo una piccola percentuale dei dati aziendali soddisfi gli standard di qualità necessari per un'applicazione efficace nel ML. Questa fase comprende la raccolta, l'esplorazione, la pulizia, la trasformazione dei dati e l'ingegneria delle caratteristiche, al fine di garantire la massima affidabilità e utilità dei dati per i modelli di ML​​. L'uso dei metadati nei database del ML si scontra con la complessità e la specificità dei dati necessari per il training dei modelli. I formati di metadati comuni come schema.org e DCAT non sono stati originariamente progettati per affrontare le sfide uniche del ML, che richiede un'elaborazione avanzata e l'integrazione di dati sia strutturati che non strutturati. Questo include la necessità di metadati che facilitino l'uso responsabile dei dati, considerando la provenienza, la privacy e la sicurezza dei dati. Il ML spesso si avvale di metodi sofisticati di analisi predittiva e di deep learning per elaborare grandi volumi di dati e identificare modelli complessi, come dimostrato dalle applicazioni nel rilevamento delle frodi nel settore assicurativo, dove vengono impiegati metodi come il clustering, le regole di associazione e il rilevamento di anomalie per identificare comportamenti fraudolenti nei dati​​. Per affrontare queste sfide, è fondamentale adottare strategie avanzate di gestione dei dati e sviluppare nuovi standard di metadati che tengano conto delle esigenze specifiche del ML, migliorando così l'efficacia e l'efficienza del processo di apprendimento automatico. Formato Croissant di Google AI Il Formato Croissant si presenta come una soluzione innovativa nel campo del Machine Learning (ML), progettato per standardizzare la descrizione e l'organizzazione dei dataset. Questo formato ad alto livello combina metadati, descrizioni dei file delle risorse, struttura dei dati e semantica ML predefinita in un unico file, rendendo così i dataset più facili da trovare, usare e gestire con strumenti dedicati. Croissant si basa sul vocabolario di schema.org, ampiamente utilizzato per rappresentare dataset sul web, rendendoli ricercabili e utilizzabili in diversi contesti​​​​. Uno degli aspetti distintivi di Croissant è il suo impegno a promuovere l'Intelligenza Artificiale Responsabile (RAI). Questo si riflette nell'introduzione di una estensione del vocabolario RAI di Croissant, che integra proprietà essenziali per descrivere aspetti cruciali dell'AI responsabile, come la gestione del ciclo di vita dei dati e la valutazione della sicurezza e dell'equità dei modelli ML​​. Croissant è un formato di metadati progettato per facilitare la ricerca e l'utilizzo di dataset nel campo del machine learning, assicurando la loro interoperabilità con celebri piattaforme e archivi come Kaggle, Hugging Face e OpenML. Queste integrazioni consentono agli autori dei dataset di aumentare il valore dei loro dati con minimi sforzi, rendendo più semplice per la comunità ML trovare e utilizzare dataset pertinenti​​. L'integrazione del formato Croissant nei framework principali Il supporto del formato Croissant da parte dei principali framework di Machine Learning, come TensorFlow, PyTorch e JAX, rappresenta un'innovazione significativa nel campo dell'apprendimento automatico. Questa integrazione facilita l'adozione di Croissant, permettendo ai ricercatori e agli sviluppatori di sfruttare facilmente i dataset conformi a Croissant per addestrare e testare i modelli di ML. Grazie a Croissant, gli utenti possono beneficiare di un'interoperabilità migliorata tra i diversi strumenti e piattaforme, assicurando una maggiore efficienza nell'uso dei dati e promuovendo uno standard comune per la gestione dei dataset ML. La scelta tra TensorFlow, PyTorch e JAX dipenderà dalle esigenze specifiche del progetto e dalle preferenze degli sviluppatori, ma la compatibilità con Croissant assicura che indipendentemente dalla piattaforma scelta, i dataset possano essere facilmente integrati e utilizzati nei vari contesti di apprendimento automatico. Conclusioni e Riflessioni Il formato Croissant di Google AI rappresenta un'evoluzione significativa nel trattamento e nell'utilizzo dei dataset nel campo dell'apprendimento automatico, mirando a standardizzare e semplificare la gestione dei dati. L'aspetto innovativo di Croissant risiede nella sua capacità di amalgamare in un unico file le informazioni essenziali quali metadati, descrizioni delle risorse, struttura dei dati e semantica ML, facilitando così la ricerca, l'accesso e l'uso dei dataset senza necessità di modificarne la rappresentazione originale. Questo apporta un beneficio immediato agli imprenditori e agli sviluppatori, riducendo il tempo e lo sforzo necessari per la preparazione e l'integrazione dei dati nei loro modelli di ML. Per le aziende, l'adozione di Croissant può significare un incremento significativo dell'efficienza nello sviluppo di soluzioni basate sull'apprendimento automatico. La facilità di integrazione con piattaforme e framework esistenti come TensorFlow, PyTorch e JAX apre nuove possibilità per l'interoperabilità dei dati e la collaborazione tra diversi strumenti e piattaforme, promuovendo uno standard unificato che potrebbe diventare il gold standard nell'industria del ML. Inoltre, l'impegno di Croissant verso l'Intelligenza Artificiale Responsabile (RAI) enfatizza l'importanza di considerare aspetti quali la privacy, la sicurezza e l'equità nel ciclo di vita dei dati e dei modelli ML, un fattore cruciale per le imprese che mirano a costruire soluzioni sostenibili ed eticamente consapevoli. In conclusione, Croissant si propone come una soluzione all'avanguardia per superare le sfide legate alla varietà e alla gestione dei dataset nel ML, offrendo alle imprese la possibilità di accelerare lo sviluppo dei loro progetti di ML, garantendo al contempo la conformità a principi di AI responsabile e migliorando l'interoperabilità tra diverse tecnologie e piattaforme.

I modelli Mamba rappresentano un avanzamento nella modellazione di sequenze, bilanciando complessità ed efficienza. La ricerca "The Hidden Attention of Mamba Models" esplora la loro struttura basata sull'attenzione, rivelando matrici di attenzione nascoste che migliorano l'interpretabilità e la spiegabilità. Ciò apre nuove possibilità per l'AI spiegabile e l'esplorazione delle relazioni tra modelli Mamba, Transformers e altri meccanismi di auto-attenzione, sottolineando l'importanza di modelli AI trasparenti e comprensibili per evoluzioni future e applicazioni pratiche. I "modelli Mamba" rappresentano un passo in avanti importante nella tecnologia che ci permette di comprendere e gestire testi o immagini molto lunghi e complicati, utili in vari ambiti come la comprensione del linguaggio umano da parte dei computer e l'analisi delle immagini. Questi modelli sono particolarmente bravi a mantenere il filo di informazioni estese nel tempo, il che li rende utili per molte applicazioni pratiche. Nonostante i loro evidenti successi, ci sono ancora molte cose che non sappiamo su come questi modelli elaborano effettivamente le informazioni e imparano da esse. Uno studio recente cerca di approfondire proprio questo aspetto, cercando di offrire nuove spiegazioni e strumenti per capire meglio come funzionano i modelli Mamba. Modelli Mamba: La ricetta per un apprendimento automatico avanzato Immagina che il computer sia come un grande cervello che impara a fare cose diverse: leggere e capire il testo, riconoscere le immagini, ecc. Questo "apprendimento" avviene attraverso qualcosa che chiamiamo "modelli". I modelli sono come le ricette che il computer segue per imparare qualcosa. Ora, ci sono diversi tipi di queste ricette. Alcune sono molto complesse e richiedono un sacco di tempo ed energia per essere eseguite, un po' come preparare una cena a cinque portate. Altre sono più semplici e veloci, come fare un panino. I modelli Mamba sono una nuova tipologia di ricetta che si trova da qualche parte nel mezzo: sono abbastanza semplici da non richiedere troppo tempo o energia, ma abbastanza complessi da fare molte cose diverse molto bene, come leggere un testo o riconoscere cosa c'è in un'immagine. Questi modelli Mamba sono speciali perché possono imparare da sequenze di informazioni (come una serie di parole in una frase o una serie di immagini) in modo molto efficiente. Immagina di leggere un libro molto velocemente, ma riuscendo comunque a comprendere e ricordare tutto ciò che hai letto. I modelli Mamba possono fare qualcosa di simile: lavorano velocemente senza sacrificare la qualità dell'apprendimento. Tuttavia, proprio come quando impariamo qualcosa di nuovo, non capiamo sempre completamente come funzionano questi modelli Mamba. Sappiamo che sono veloci ed efficienti, ma stiamo ancora cercando di capire meglio come "pensano" e "imparano", e come si confrontano con altri modi che i computer usano per imparare. La ricerca “The Hidden Attention of Mamba Models” mira a colmare queste lacune, offrendo una nuova prospettiva sui modelli Mamba come modelli basati sull'attenzione, attraverso una riformulazione della computazione Mamba che rivela matrici di attenzione nascoste, facilitando l'uso di tecniche di interpretabilità e spiegabilità. Viene introdotto un set di strumenti per interpretare i modelli Mamba, insieme a una metodologia per l'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) a questi modelli. L'analisi delle matrici di attenzione implicita fornisce un framework diretto per confrontare le proprietà e le rappresentazioni interne dei Transformers e dei layer SSM selettivi. I principali contributi includono la dimostrazione che i modelli Mamba si basano su un'attenzione implicita implementata da un operatore lineare di controllo dei dati unico e la generazione di un numero significativamente maggiore di matrici di attenzione rispetto ai Transformers. Inoltre, vengono forniti strumenti di spiegabilità e interpretabilità basati su queste matrici di attenzione nascoste. La ricerca stabilisce un collegamento significativo tra i layer Mamba e quelli di auto-attenzione, mostrando che i modelli Mamba possono essere riformulati come una forma implicita di meccanismo di auto-attenzione causale, collegando efficacemente i layer Mamba ai layer dei transformer. Questo apre nuove strade per l'esplorazione delle performance, dell'equità, della robustezza e delle debolezze dei modelli Mamba, oltre a permettere applicazioni di task supervisionati in modo debole. I fondamenti dei modelli Mamba I modelli Mamba, noti anche come Selective State Space Models, rappresentano un avanzamento significativa nella modellazione di sequenze estese. Una caratteristica chiave di questi modelli è la loro capacità di elaborazione efficiente, mantenendo una complessità lineare rispetto alla lunghezza della sequenza durante l'addestramento. Questo approccio offre un notevole aumento del throughput rispetto ai Transformers per la generazione auto-regressiva, oltre a gestire efficacemente le dipendenze a lungo termine nelle sequenze. Un aspetto fondamentale dei modelli Mamba è la loro riformulazione come modelli basati sull'attenzione, il che rivela matrici di attenzione nascoste che aiutano a interpretare e spiegare il loro funzionamento interno​​​​. Quando si confrontano i modelli Mamba con i Transformers, si osserva che entrambi gli approcci puntano a catturare le dipendenze tra i token nelle sequenze. Tuttavia, i modelli Mamba si distinguono per l'introduzione di un meccanismo basato su operatori lineari controllati dai dati, che porta alla generazione di un numero significativamente maggiore di matrici di attenzione rispetto ai Transformers. Questa peculiarità enfatizza la capacità dei modelli Mamba di integrare un contesto storico continuo nelle sequenze, fornendo nuove prospettive per il confronto delle rappresentazioni interne e delle proprietà tra i due paradigmi​​. Una variante interessante dei modelli Mamba è MambaByte, che si concentra sulla modellazione di sequenze a livello di byte senza l'uso di token. MambaByte si dimostra particolarmente efficace nel superare altri modelli a livello di byte su diversi set di dati, mostrando risultati competitivi anche rispetto ai modelli subword Transformers. Ciò indica che MambaByte rappresenta un'alternativa promettente alla tokenizzazione nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, sfruttando la natura ricorrente degli SSM per generare testi in modo significativamente veloce​​. Strumenti di interpretazione e spiegazione (XAI) Gli strumenti di interpretazione e spiegazione basati sulle matrici di attenzione nascoste per i modelli Mamba si inseriscono in un contesto ampio e sfaccettato dell'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI). L'XAI punta a rendere i sistemi AI trasparenti e comprensibili per gli umani, permettendo una maggiore fiducia e una collaborazione più efficace tra umani e algoritmi. La trasparenza, l'interpretabilità e la spiegabilità sono obiettivi che contribuiscono a costruire fiducia tra gli utenti e i sistemi AI​​. Nel campo della XAI, esistono vari approcci e metodologie, come le tecniche di visualizzazione, i modelli di apprendimento interpretabili e gli strumenti di spiegazione post-hoc, che mirano a rendere i processi decisionali dei modelli di AI più trasparenti e comprensibili​​. Questi strumenti sono particolarmente rilevanti in settori critici come la sanità, la sicurezza e il settore finanziario, dove le decisioni prese dai modelli di AI possono avere un impatto significativo​​. L'implementazione di strumenti XAI nei modelli Mamba, in particolare, potrebbe aumentare la loro idoneità per compiti come la segmentazione supervisionata debole e altri compiti a valle. I modelli che sono in grado di fornire spiegazioni dettagliate sulle loro decisioni, come nel caso dei sistemi di manutenzione predittiva basati su AI, possono migliorare notevolmente l'efficienza operativa e ridurre i costi, fornendo al contempo una maggiore trasparenza nel processo decisionale​​. Tuttavia, esistono sfide nel bilanciare la complessità e la spiegabilità dei modelli. Alcuni modelli di AI avanzati, come le reti neurali profonde, possono essere difficili da interpretare, e renderli spiegabili senza sacrificare le prestazioni rappresenta una sfida ingegneristica significativa​​. Inoltre, la necessità di garantire che l'introduzione della XAI non comprometta la privacy dei dati e che le spiegazioni fornite non siano fuorvianti aggiunge ulteriori complessità. L'adozione di strumenti XAI nei modelli Mamba offre l'opportunità di migliorare la trasparenza e la fiducia degli utenti nei confronti dei sistemi AI, promuovendo una collaborazione più efficace tra algoritmi e umani. Tuttavia, è essenziale affrontare le sfide tecniche, etiche e di privacy associate alla realizzazione di sistemi AI sia avanzati che spiegabili. Prospettive future La connessione tra i modelli Mamba e i layer di auto-attenzione è affascinante, in quanto suggerisce che i primi possano essere interpretati come una forma implicita di meccanismo di auto-attenzione causale. Questa prospettiva apre nuove possibilità per esplorare le relazioni tra i modelli Mamba, i Transformers e altre innovazioni architetturali nel campo dell'AI. I layer di auto-attenzione, come quelli impiegati nell'architettura dei Transformers, consentono ai modelli di prestare attenzione a diverse parti della stessa sequenza di input, migliorando così la loro capacità di interpretare e generare linguaggio naturale. Questi meccanismi funzionano elaborando tutti gli input contemporaneamente e permettendo loro di interagire per determinare su quali parti concentrarsi​​. Inoltre, l'auto-attenzione è particolarmente efficace in attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) dove è cruciale comprendere le relazioni tra le parole in una frase per produrre risultati accurati​​. Ad esempio, in una traduzione automatica, un modello con auto-attenzione può focalizzarsi su diverse parti di una frase di input per creare una traduzione più accurata​​. La scoperta della connessione implicita tra i modelli Mamba e l'auto-attenzione sottolinea l'importanza di questi meccanismi nei Large Language Models (LLM), che hanno trasformato l'elaborazione del linguaggio naturale e aperto nuove possibilità in vari settori​​. Conclusioni La ricerca "The Hidden Attention of Mamba Models" svela aspetti cruciali dei modelli Mamba, posizionandoli come un'interessante via di mezzo tra la complessità e l'efficienza nell'ambito dell'intelligenza artificiale. La rivelazione delle matrici di attenzione nascoste e la riformulazione dei modelli Mamba come varianti basate sull'attenzione aprono nuove prospettive per l'interpretabilità e la spiegabilità, aspetti fondamentali per i modelli di intelligenza artificiale, specialmente nell'era della trasparenza e della fiducia tecnologica. Per gli imprenditori, questo studio offre una doppia opportunità. Da un lato, evidenzia la promessa dei modelli Mamba per applicazioni che richiedono un equilibrio tra velocità e complessità computazionale, offrendo potenzialmente una maggiore efficienza operativa e riduzione dei costi. Dall'altro, sottolinea l'importanza dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) nell'aumentare la fiducia e la collaborazione tra gli utenti umani e i sistemi AI. La capacità di interpretare e spiegare il funzionamento interno dei modelli AI non è solo una questione di etica o conformità; è una questione di utilità pratica e strategica. Modelli che possono fornire insight chiari sulla loro operatività e decisioni possono drasticamente migliorare l'adozione e l'efficacia in contesti critici come la sanità, la sicurezza e il settore finanziario. Inoltre, la connessione stabilita tra i modelli Mamba e i meccanismi di auto-attenzione apre nuove strade per la ricerca e lo sviluppo nell'IA. Comprendere questa relazione può aiutare a costruire modelli ancora più potenti e versatili, capaci di affrontare sfide complesse nell'elaborazione del linguaggio naturale e oltre. Infine, il potenziale di MambaByte nel superare i limiti della tokenizzazione nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni offre una nuova prospettiva sull'efficienza della generazione del testo e sulla modellazione delle sequenze. Questo potrebbe essere particolarmente rilevante per gli imprenditori nel campo della tecnologia e dell'elaborazione del linguaggio naturale, offrendo soluzioni innovative per il trattamento e la generazione di contenuti testuali. In conclusione, "The Hidden Attention of Mamba Models" non solo illumina aspetti precedentemente oscuri dei modelli Mamba, ma fornisce anche una base solida per avanzamenti futuri in AI, enfatizzando l'importanza dell'efficienza, dell'interpretabilità e della spiegabilità in queste tecnologie avanzate.

In un'epoca contraddistinta dalla prevalenza digitale, la capacità delle aziende di integrare l'intelligenza artificiale nel loro tessuto operativo sta ridisegnando radicalmente le dinamiche aziendali. La distinzione tra organizzazioni "informatizzate", che hanno intrapreso i primi passi verso la digitalizzazione, e quelle pienamente "digitalizzate", che hanno realizzato un ecosistema tecnologico integrato, è fondamentale. Questo gradiente di maturità digitale, insieme all'adozione del pensiero computazionale, determina l'efficacia con cui l'AI può essere implementata e sfruttata per innovare processi e modelli di business. Intelligenza artificiale in azienda Nell'era digitale, le aziende si trovano di fronte a una biforcazione stradale che determina il loro futuro: rimanere aziende informatizzate o trasformarsi in entità pienamente digitalizzate. Questo percorso non riguarda soltanto l'adozione di nuove tecnologie, ma segna una vera e propria rivoluzione nel modo in cui le organizzazioni gestiscono i dati e prendono decisioni. Le aziende informatizzate hanno mosso i primi passi verso il digitale, adottando computer, server e software per digitalizzare i documenti e semplificare i processi aziendali. Immaginiamo questi primi tentativi come un'impresa archeologica, dove il personale aziendale, simile a degli "Indiana Jones dei dati", si avventura nella giungla delle informazioni disorganizzate. Devono cercare, pulire e ordinare i dati provenienti da fonti disparate, un lavoro che richiede tempo e dedizione, ma che spesso porta a risultati frammentati e non completamente integrati. Il salto verso la digitalizzazione completa cambia radicalmente la scena. Le aziende digitalizzate non si limitano a utilizzare la tecnologia; esse tessono i sistemi e i processi in un unico tessuto digitale, creando un ecosistema in cui i dati fluiscono liberamente, permettendo comunicazioni immediate e accesso in tempo reale alle informazioni. Questo scenario ideale elimina la necessità di interventi manuali nella gestione dei dati, rendendo il processo decisionale più rapido e informato. Immaginiamo l'evoluzione di una catena di moda che, abbracciando la digitalizzazione, ha creato un ecosistema in cui ogni aspetto dell'attività aziendale, dalla produzione all'esperienza cliente, è interconnesso con i dati amministrativi e finanziari. Questa trasformazione consente una gestione olistica che valorizza ogni singolo dato per guidare decisioni strategiche. Nella nostra azienda pienamente digitalizzata, il flusso dei dati non si limita alla gestione dell'inventario o alla personalizzazione delle offerte per i clienti. Si estende profondamente nei processi amministrativi e finanziari, creando un tessuto connettivo che lega insieme ogni aspetto del business. Per esempio, l'analisi predittiva basata sulle tendenze di consumo e sul feedback dei clienti informa non solo le scelte di produzione ma anche le strategie di pricing e le campagne promozionali, con un impatto diretto sulle previsioni di vendita e sui budget di spesa. L'integrazione dei dati amministrativi e finanziari permette un monitoraggio in tempo reale della performance economica. I ricavi delle vendite, i costi di produzione, le spese operative e le transazioni di cassa sono tutti visibili in un'unica dashboard, rendendo trasparente la situazione finanziaria dell'azienda. Questa visibilità consente di prendere decisioni rapide e informate, come l'adattamento delle strategie di marketing in risposta a cambiamenti nel comportamento d'acquisto dei clienti o la revisione delle politiche di approvvigionamento per ottimizzare i costi. Un esempio concreto di questo approccio integrato si vede nella logistica. L’azienda, utilizzando algoritmi di AI, può prevedere le necessità di rifornimento dei punti vendita, integrando queste informazioni con i dati di vendita e i flussi finanziari per pianificare in modo efficiente le spedizioni. Questo non solo migliora la gestione dell'inventario ma ottimizza anche le spese di trasporto e riduce i tempi di consegna, con effetti positivi sui margini di profitto e sulla soddisfazione del cliente. Parallelamente, la gestione del rischio finanziario beneficia della raccolta e l’analisi di dati in tempo reale. Monitorando costantemente le transazioni, i pagamenti dei clienti e i flussi di cassa, l'azienda può identificare rapidamente potenziali rischi finanziari, come il ritardo nei pagamenti o la diminuzione delle vendite, e intervenire tempestivamente per mitigarli. Questa visione olistica, che abbraccia dall'analisi predittiva alla gestione finanziaria, trasforma i dati in un asset strategico che permea l'intera organizzazione. La piena digitalizzazione non solo permette una gestione più efficiente e proattiva del business ma apre anche la strada a nuove opportunità di crescita, innovazione e competitività in un mercato in costante evoluzione. L'implementazione dell'intelligenza artificiale nelle due tipologie di aziende illustra ulteriormente il divario tra loro. Nelle aziende informatizzate, la frammentazione dei dati ostacola l'efficacia dell'AI. I modelli di AI richiedono un'alimentazione manuale attraverso l'importazione e l'esportazione di dati da diverse piattaforme digitali, come ad esempio fogli di calcolo Excel, i quali possono risultare obsoleti o incoerenti, compromettendo così l'accuratezza dei modelli stessi. Al contrario, nelle aziende digitalizzate, l'AI può attingere a un flusso costante di dati aggiornati, migliorando notevolmente l'affidabilità delle sue analisi e previsioni. Questo non solo rende le previsioni dell'AI più precise ma consente anche alle aziende di agire in modo proattivo, anziché reattivo, alle tendenze di mercato. La transizione da informatizzata a digitalizzata, quindi, non è solo una questione di upgrade tecnologico ma rappresenta un cambiamento profondo nella cultura organizzativa, nella gestione dei dati e nell'approccio decisionale. La digitalizzazione integrata offre alle aziende la leva necessaria per sfruttare al meglio le potenzialità dell'AI, trasformando i dati in intuizioni preziose per azioni strategiche mirate. Questo approccio non soltanto potenzia l'efficienza operativa, ma si dimostra essenziale per preservare la competitività e promuovere l'innovazione in un contesto economico sempre più influenzato dall'analisi dei dati e dalla rapida evoluzione degli scenari ambientali, socioeconomici e geopolitici. Maturità digitale delle aziende Nell'ambito dell'evoluzione digitale delineata precedentemente, dove l'intelligenza artificiale sta modellando nuovi orizzonti operativi, la maturità digitale delle aziende emerge come un fattore cruciale. Questo panorama distingue nettamente le aziende "informatizzate", alle prese con sistemi frammentati e una gestione dei dati disomogenea, dalle "digitalizzate", caratterizzate da ecosistemi integrati e flussi di dati fluidi che abilitano l'AI a esprimere il suo pieno potenziale. Tuttavia, al di là dell'infrastruttura e dei sistemi, la vera sfida e opportunità risiedono nell'elemento umano: la capacità delle persone di interagire, interpretare e innovare con l'AI. Il passaggio di un'impresa dall'essere semplicemente informatizzata a pienamente digitalizzata segna una transizione cruciale, che va oltre il mero aggiornamento tecnologico, per toccare le fondamenta stesse della cultura organizzativa e della formazione delle competenze del personale. All'interno di questo processo, il concetto di alfabetizzazione digitale assume un ruolo centrale, paragonabile per impatto e significato storico all'alfabetizzazione di base che ha segnato le epoche precedenti. Tuttavia, questa alfabetizzazione non si limita a una generica dimestichezza con gli strumenti digitali; essa implica, piuttosto, una comprensione approfondita dei fondamenti dell'intelligenza artificiale e la capacità di integrare tale conoscenza nell'ambito delle attività professionali quotidiane. Il "pensiero computazionale" rappresenta il nucleo di questo adattamento. Non si tratta di imparare a programmare, ma di adottare un approccio analitico e sistematico alla risoluzione dei problemi, tipico dei processi digitali. Questo approccio è particolarmente prezioso nelle aziende, dove l'AI può essere alimentata con dati accurati e tempestivi, ma necessita di interpretazione umana per tradurre gli insight in decisioni strategiche. L'incorporazione dell'intelligenza artificiale nei flussi operativi aziendali introduce anche il tema della sinergia tra umani e macchine. Non basta che i dipendenti siano esperti nell'uso degli strumenti tecnologici; è fondamentale che apprendano a interagire efficacemente con l'AI, acquisendo una comprensione dei suoi limiti e delle sue capacità. Devono saper discernere il momento opportuno per affidarsi alle sue analisi e quando è invece necessario applicare il discernimento umano. Questa cooperazione richiede un equilibrio sottile, paragonabile a un duetto musicale, in cui ciascuno apporta il proprio contributo distintivo. Per affrontare con efficacia questa simbiosi, l'educazione scolastica gioca un ruolo determinante. L'evoluzione del panorama educativo richiede più che mai un'espansione dei curricoli scolastici oltre la mera trasmissione delle conoscenze tradizionali. È essenziale incorporare sistematicamente l'insegnamento del pensiero critico e computazionale, riconoscendoli come pilastri fondamentali per equipaggiare adeguatamente le nuove generazioni. Questo approccio mira a prepararle efficacemente a navigare e prosperare in un contesto lavorativo radicalmente mutato dall'emergere dell'intelligenza artificiale. Parallelamente, è vitale offrire percorsi di formazione continua ai lavoratori attuali, consentendo loro di aggiornare le proprie abilità in risposta alle mutevoli esigenze del settore. Conclusione L’effettivo sfruttamento delle capacità dell'intelligenza artificiale nel contesto aziendale si basa su un percorso evolutivo che procede lungo due direttrici: una tecnologica, attraverso l'adozione di un modello aziendale completamente digitalizzato, e una umana, mediante l'arricchimento delle competenze della forza lavoro con il pensiero computazionale. Le imprese capaci di avanzare efficacemente lungo queste due vie non solo perfezioneranno i propri processi operativi ma saranno anche in grado di anticipare e adattarsi dinamicamente ai cambiamenti del mercato.