Competenze IA decisive nelle assunzioni, ma le lauree contano — Arushree Agarwal

Il mercato azionario indiano potrebbe aver perso parte del suo splendore negli ultimi mesi mentre gli investitori istituzionali esteri ritirano capitali, in parte perché il capitale globale si sta orientando sempre più verso economie più direttamente legate al boom dell'infrastruttura dell'intelligenza artificiale.

Tuttavia, per quanto riguarda l'adozione dell'IA sul posto di lavoro, l'India sta emergendo come una delle realtà più rilevanti al mondo.

L'India è diventata uno dei mercati più forti a livello mondiale per l'adozione dell'IA sul posto di lavoro, con dipendenti che riportano alcuni dei più alti livelli di incrementi di produttività, soddisfazione professionale e ottimismo sul futuro ruolo degli agenti di IA, secondo il rapporto AI at Work 2026 del Boston Consulting Group.

Tra i dipendenti in prima linea, il 95% degli intervistati indiani ha dichiarato di utilizzare l'IA almeno più volte alla settimana, posizionando l'India al primo posto tra i mercati sondati. La media globale era del 74%.

Il divario è stato altrettanto marcato tra manager e leader aziendali. L'India ha superato tutti i mercati analizzati, con il 97% che riferisce un uso regolare dell'IA, rispetto a una media globale del 90%.

Allo stesso tempo, i datori di lavoro devono fare i conti con una persistente carenza di talenti.

Secondo il Global Talent Shortage Survey di ManpowerGroup, l'82% dei datori di lavoro indiani fatica a ricoprire le posizioni aperte nel 2026, significativamente più alto della media globale del 72%.

Per la prima volta, le competenze correlate all'IA hanno superato tutte le altre come le più difficili da trovare per i datori di lavoro, superando le tradizionali competenze di ingegneria e IT.

La alfabetizzazione in ambito IA e lo sviluppo di modelli di IA sono ora tra le competenze più ricercate e al contempo più scarse sul mercato del lavoro.

La combinazione di un'adozione dell'IA in accelerazione e di un divario di competenze in crescita sta spingendo le aziende a ripensare il modo in cui sviluppano il talento internamente.

Arushree Agarwal, CEO di upGrad Enterprise, che collabora con organizzazioni su programmi di riqualificazione e formazione aziendale, indica dati che mostrano che l'83% dei dipendenti considera ora le competenze IA essenziali a tutti i livelli lavorativi, mentre il 70% dei datori di lavoro dà priorità alle capacità in ambito IA nel processo di assunzione.

In un'intervista alla testata, Agarwal si pronuncia anche su alcune delle questioni più urgenti che emergono intorno all'IA e al mercato del lavoro mentre la tecnologia penetra sempre più i nostri uffici e le nostre vite.

"Le valutazioni della fluency in IA e le dimostrazioni pratiche delle competenze troveranno spazio nella maggior parte dei processi di assunzione — non perché i titoli formali stiano perdendo valore, ma perché da soli non sono più sufficienti", dice a Invezz.

Estratti:

Ingegneria e digital delivery registrano la maggiore domanda di competenze IA

Invezz: Ritiene che ci sia sufficiente volontà istituzionale per avviare la formazione dei dipendenti sulle competenze IA, o è qualcosa che i lavoratori stanno facendo principalmente in autonomia? Quali settori e, al loro interno, quali funzioni registrano la maggiore domanda di riqualificazione in ambito IA?

Arushree Agarwal: La volontà istituzionale è inequivocabile.

Il Workforce Wishlist report 2025 di upGrad Enterprise racconta una storia chiara: l'83% dei dipendenti considera le competenze IA essenziali a tutti i livelli lavorativi e il 70% dei datori di lavoro sta ora dando priorità alle competenze IA al momento dell'assunzione.

Questo non è un segnale blando. È un mandato.

Ma la sola volontà non costruisce capacità, ed è qui che la struttura conta enormemente.

In upGrad Enterprise pensiamo alla costruzione della capacità IA attraverso tre lenti: IA per i leader, IA per gli utenti e IA per i costruttori.

Questi non sono semplici segmenti di pubblico: rappresentano tre distinti punti di cedimento se uno di essi viene trascurato.

Un livello di leadership senza strategia implementerà l'IA senza direzione. I costruttori senza profondità costruiranno le cose sbagliate.

E gli utenti che non sanno come applicare concretamente questi strumenti nella quotidianità garantiranno che persino le soluzioni meglio progettate vengano sottoutilizzate.

Tutti e tre devono muoversi insieme, altrimenti l'investimento non si capitalizza.

Per quanto riguarda dove la domanda è più intensa — sì, le funzioni di ingegneria e di digital delivery stanno subendo una pressione intensa.

Ma lo spostamento più interessante è l'ampiezza.

I team di marketing vogliono personalizzazione guidata dall'IA, i team finanziari guardano all'automazione, le risorse umane usano l'IA per l'analisi del talento e le operations spingono sull'efficienza tramite implementazioni IA.

Il mandato si è spostato dal costruire capacità IA nella tecnologia al costruire fluency IA in tutta l'organizzazione.

L'IA non è più una competenza specialistica.

Sta diventando una capacità organizzativa — e le organizzazioni che la trattano come tale sono quelle che prendono vantaggio.

I processi di assunzione includeranno presto test di fluency in IA

Invezz: Secondo i dati, i lavori entry-level e le posizioni junior impiegatizie sono le più suscettibili alla disruption dell'IA. Ritiene che le aziende alla fine preferiranno valutazioni delle competenze verificate dall'IA rispetto ai titoli universitari?

Arushree Agarwal: Non sarà una sostituzione — sarà una combinazione, e quella combinazione è già in formazione.

L'istruzione formale costruisce il pensiero di base, il ragionamento strutturato, la comunicazione e le capacità di problem solving che rimangono realmente importanti.

Questo non scompare.

Quel che cambia è il peso della prova di lavoro accanto a quei titoli.

Quando l'83% dei professionisti classifica l'IA come la competenza più richiesta, e quella domanda attraversa ogni livello lavorativo, ne consegue che la capacità di dimostrare una reale fluency in IA — non solo di dichiararla — diventa parte di quasi ogni conversazione di assunzione.

Un titolo accademico indica che una persona sa imparare. Un portfolio di progetti reali, la dimostrata capacità di lavorare con strumenti di IA, una storia di applicazioni autonome — questo indica che quella persona già possiede le competenze.

Il neolaureato che si presenta con un repository GitHub o un progetto Kaggle sta presentando un caso diverso rispetto a chi si presenta solo con un certificato.

La risposta sincera è che le valutazioni di fluency in IA e le dimostrazioni pratiche delle competenze troveranno spazio nella maggior parte dei processi di assunzione — non perché i titoli formali stiano perdendo valore, ma perché non sono più sufficienti da soli.

Il punto di riferimento si è semplicemente spostato. E per gli individui, non è una minaccia — è un'opportunità.

Chi costruisce proattivamente quella prova di lavoro, con o senza sponsorizzazione istituzionale, sarà chi scalerà più rapidamente la catena del valore.

La riqualificazione può tenere il passo con un'IA in rapido aggiornamento?

Invezz: Gli aggiornamenti dell'IA avvengono a velocità fulminea. Come farà l'upskilling a tenere il passo?

Arushree Agarwal: Parte dell'upskilling in ambito IA consiste nell'imparare ad adattarsi e muoversi a questa velocità — quindi essere agili con l'IA è a sua volta una competenza che i buoni programmi di apprendimento devono sviluppare.

L'obiettivo non è insegnare alla gente ogni strumento o ogni aggiornamento di modello.

L'obiettivo è costruire una mentalità e una metodologia che permettano alle persone di imparare, disimparare e reimparare continuamente man mano che la tecnologia evolve.

Per questo la qualità dell'architettura di apprendimento conta così tanto.

I programmi fondati su principi primi e su un pensiero scientifico offrono ai discenti una base durevole.

Quando si comprende la logica sottostante del funzionamento dell'IA, adattarsi a nuovi strumenti diventa molto più intuitivo.

Il contenuto da solo non basta. L'apprendimento strutturato, orientato ai risultati e volto a costruire capacità genuine è ciò che fa la differenza.