A cura di Karthik Nair, Senior Director of Global Recruiting di Confluent
Ho iniziato la mia carriera nel recruiting nel 2007, proprio quando LinkedIn iniziava a cambiare il modo in cui entravamo in contatto con i talenti. All’epoca sembrava un cambiamento epocale nel processo di assunzione, ma ciò a cui stiamo assistendo oggi con l’intelligenza artificiale ha una portata ancora più ampia.
La competenza nell’intelligenza artificiale sta passando da vantaggio specialistico a requisito di base. Non è più limitata a ingegneri o data scientist: oggi ogni funzione, dalle risorse umane alla finanza fino al marketing, richiede un certo livello di padronanza dell’AI. Si tratta di un cambiamento fondamentale nel mercato del lavoro e nel modo in cui noi, come recruiter, definiremo cosa significa essere “qualificati” in futuro.
Quali competenze definiranno l’employability nel 2026?
In generale, registriamo una crescente domanda di competenze in AI/ML, data fluency e prompt engineering. Queste competenze stanno diventando essenziali per ogni ruolo, non solo per quelli tecnici. In un recente report, la piattaforma di formazione online Udemy ha rilevato una crescente domanda di padronanza dell’AI e delle competenze adattive tra i suoi 17.000 clienti aziendali, con 11 milioni di iscrizioni ai corsi sulla GenAI registrate finora.
Allo stesso tempo, le attività operative e ripetitive (come l’elaborazione dei dati, la gestione dei registri e il supporto IT di base) saranno sempre più affidate ad agenti AI. I posti di lavoro non scompariranno necessariamente, ma si evolveranno. Le persone si concentreranno maggiormente su analisi, decisioni e creatività, piuttosto che su attività di routine.
Nel recruiting questo sta già accadendo. Stanno nascendo strumenti che semplificano la ricerca dei talenti, gestiscono i colloqui e migliorano l’esperienza dei candidati. Se utilizzata correttamente, l’intelligenza artificiale renderà senza dubbio il processo di selezione più efficiente e strategico.
Un passaggio al recruiting basato sulle competenze
Quando ho iniziato a occuparmi di recruiting, i primi criteri che consideravamo erano il titolo di studio e il percorso professionale. La situazione sta cambiando radicalmente. Le assunzioni si basano sempre più sulle competenze, poiché gli strumenti di intelligenza artificiale analizzano il curriculum sulla base delle competenze e valutano i candidati attraverso prove pratiche.
In Confluent ci stiamo adeguando a questo cambiamento investendo nelle competenze del nostro team sull’AI. Stiamo valutando strumenti che possano aiutarci a semplificare i processi e offrire ai responsabili delle assunzioni una maggiore visibilità. Stiamo inoltre lavorando all’automazione di fasi come l’interview intelligence e il candidate engagement, due ambiti in cui i ritardi possono facilmente accumularsi.
L’obiettivo non è sostituire i recruiter, ma supportarli e restituire loro tempo, affinché possano concentrarsi sulla componente umana del lavoro, come costruire fiducia, comprendere le persone e prendere decisioni di assunzione informate.
Ampliare il bacino dei talenti
Una delle principali sfide oggi è la carenza di talenti con competenze in ambito AI. Per affrontarla, dobbiamo ripensare il modo in cui individuiamo e valutiamo le persone.
Il Report del governo britannico “AI Skills for the Workforce” stima che colmare il divario di competenze nell’intelligenza artificiale potrebbe generare fino a 400 miliardi di sterline per l’economia entro il 2030. Questo evidenzia sia l’urgenza sia l’opportunità di ampliare l’accesso alla formazione e di evolvere i processi di selezione.
Dobbiamo smettere di basare le assunzioni esclusivamente sul titolo di studio e concentrarci sulle competenze dimostrabili. Questo può significare prendere in considerazione candidati provenienti da percorsi non tecnici, ma in grado di apportare prospettive preziose.
Le valutazioni basate su progetti, gli hackathon e le collaborazioni con le università saranno fondamentali. Ho notato che molti studenti utilizzano già agenti di AI per sviluppare o automatizzare le proprie attività accademiche. Anziché aspettare di imparare a usare l’intelligenza artificiale, la stanno già utilizzando. È proprio questo il tipo di iniziativa e padronanza che le organizzazioni dovrebbero ricercare.
I ruoli del 2026, e oltre
Entro il 2026 assisteremo alla nascita di nuove figure professionali legate alla governance dell’AI, al controllo qualità e alla collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale. Con l’avanzare dell’automazione, i datori di lavoro attribuiscono sempre più valore alla supervisione umana, al ragionamento etico e alla capacità di giudizio, competenze che possono essere sviluppate in molti ambiti lavorativi diversi, non solo in quelli tecnici.
Le aziende avranno bisogno di responsabili della conformità e auditor in ambito AI per garantirne un uso responsabile. I prompt engineer e i content auditor perfezioneranno le interazioni e verificheranno l’accuratezza degli output. Emergeranno inoltre ruoli dedicati alla gestione dell’automazione, in cui le persone supervisioneranno sistemi agentici e coordineranno la collaborazione tra esseri umani e AI.
Queste figure contribuiranno a garantire che l’adozione dell’AI avvenga in modo etico, conforme ed efficace.
Ripensare cosa rende una persona un ottimo candidato
Se l’anno prossimo un’intelligenza artificiale dovesse farmi un colloquio per il mio stesso lavoro, non le interesserebbe quanto sono bravo a gestire fogli di calcolo per il recruiting o a organizzare i colloqui. Cercherebbe, invece, prove della mia capacità di gestire, governare e utilizzare strategicamente l’intelligenza artificiale nel recruiting.
È questa la direzione in cui stiamo andando: formare una forza lavoro pronta per l’intelligenza artificiale non significa solo trovare persone in grado di utilizzare efficacemente gli strumenti, ma anche individui capaci di lavorare in modo responsabile e creativo con essi e di adattarsi man mano che la tecnologia evolve.
