TLDR : Secondo l'ultimo rapporto di Forrester, i dipendenti europei mancano di competenze in IA, frenando così la competitività delle aziende del continente rispetto ai loro omologhi americani. Il rapporto sottolinea che l'Europa deve migliorare la formazione in IA, instaurare un uso etico dell'IA e preparare i dipendenti a fidarsi dei sistemi di IA per non perdere terreno nella corsa all'IA.
Sommario
L'ultimo rapporto di Forrester, “European Employees Are Falling Behind US Workers On AI Skills”, evidenzia un divario crescente tra gli Stati Uniti e l'Europa nella loro capacità di integrare l'IA nelle loro dinamiche economiche. Mentre l'IA si impone come un importante leva di produttività e innovazione, la mancanza di fiducia e competenze in IA dei dipendenti europei frena la competitività delle aziende europee.
L'AI Quotient: un nuovo barometro di maturità
Il cuore del rapporto si basa su un indicatore inedito: l'AI Quotient (AIQ). Questo valuta la capacità degli individui e delle organizzazioni di adattarsi, collaborare e sfruttare l'IA per generare risultati commerciali. Lontano da un semplice indice tecnico, si tratta di un barometro strategico, che misura tanto la fiducia dei dipendenti quanto la coerenza delle formazioni, la velocità di adozione o la capacità di integrare l'IA nei processi aziendali.
Su questo fronte, l'Europa mostra chiaramente un ritardo. Mentre gli Stati Uniti intensificano i loro investimenti (62,5 miliardi di euro nel 2023 contro 9 miliardi nell'UE), l'AIQ europeo soffre di diverse fragilità: una formazione ancora ineguale, salari meno attraenti (in particolare in Francia dove il tasso salariale è del 37% rispetto agli Stati Uniti), e una minore fiducia dei dipendenti nei confronti degli strumenti di IA.
Formazioni ancora troppo disparate
Il deficit di formazione rimane una debolezza strutturale: solo il 52% delle aziende europee offre una formazione coerente all'IA, contro il 62% dalla parte americana. Questo ritardo alimenta un clima di incertezza: sebbene i dipendenti europei siano motivati quanto i loro omologhi americani a sviluppare le proprie competenze in IA, rimangono meno fiduciosi nel suo utilizzo (48% contro 59% negli Stati Uniti). Oltre alle competenze tecniche, è soprattutto la familiarità cognitiva con l'IA che manca, in particolare la padronanza del prompt engineering e la comprensione delle questioni etiche.
Il rapporto sottolinea che i due continenti condividono comunque una stessa priorità: utilizzare l'IA generativa per migliorare la produttività. Ma anche qui, i numeri rivelano un divario: il 36% delle aziende americane ha già implementato soluzioni di GenAI, contro il 32% in Europa, il 43% considera l'adozione delle nuove tecnologie una priorità assoluta contro il 37% in Francia.
Il rapporto mette anche in luce una differenza di percezione sulla formazione in IA tra i decisori aziendali e tecnologici e gli altri dipendenti. Sottolinea diverse piste di miglioramento per le aziende europee, in particolare l'implementazione di formazioni regolari che permettano di seguire il ritmo della rapida evoluzione delle tecnologie IA.
Secondo l'analista principale Indranil Bandyopadhyay:
"Il ritardo dell'Europa nell'adozione, sviluppo e investimento nell'IA è una sfida importante in un'economia sempre più incentrata sull'IA. Migliorare l'AIQ dei dipendenti non è più facoltativo - è essenziale per trattenere i talenti, stimolare la produttività e favorire l'innovazione. I leader europei devono concentrarsi su programmi strutturati di formazione all'IA, sull'uso etico dell'IA e sulla preparazione dei dipendenti a fidarsi dei sistemi di IA e a collaborare con essi. Non prendendo queste misure, l'Europa rischia di perdere terreno nella corsa all'IA, così come la produttività e l'innovazione che essa porta".
Per capire meglio
Che cos'è il 'prompt engineering' e perché è importante nel contesto dell'IA?
Il 'prompt engineering' è una tecnica in cui vengono progettate istruzioni specifiche o 'prompt' per guidare un modello di IA verso risultati desiderati. È cruciale nel contesto dell'IA perché determina l'efficacia e la precisione delle risposte generate dall'IA, influenzando così l'adozione e l'uso efficace di queste tecnologie.
Quali sono le principali sfide normative legate all'integrazione dell'IA in Europa?
Le sfide normative in Europa includono la protezione dei dati, la privacy e l'etica dell'IA. L'Unione Europea mira a stabilire regole rigide per garantire un uso responsabile ed equo dell'IA, il che a volte può frenare l'innovazione rapida.