Secondo i dati raccolti da Indeed nel suo rapporto annuale sui talenti tecnologici, la richiesta di determinate competenze IT è esplosa nell'ultimo anno, ridisegnando completamente le priorità di assunzione delle organizzazioni. Questo cambio non riguarda solo i professionisti dell'IT, ma si estende a figure tradizionalmente considerate lontane dal mondo tech.
La classifica delle competenze più richieste rivela come il machine learning sia balzato dalle posizioni di retroguardia a un ruolo centrale nelle strategie aziendali. Nel 2024 appena il 3% degli annunci di lavoro richiedeva questa competenza, mentre nel 2025 la percentuale ha superato il 5%. Si tratta di un'abilità fondamentale per chi deve supportare e mantenere i sistemi di intelligenza artificiale, richiedendo una padronanza approfondita non solo dell'AI ma anche dell'elaborazione del linguaggio naturale.
Particolarmente significativa è l'impennata della richiesta di competenze in cybersecurity, che è raddoppiata passando dal 2% a oltre il 4% degli annunci. L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi aziendali ha moltiplicato le vulnerabilità dei sistemi informatici, creando nuove opportunità per attacchi sempre più sofisticati. Le aziende cercano disperatamente professionisti capaci di proteggere le infrastrutture sia dagli attacchi che sfruttano l'AI sia dalle vulnerabilità intrinseche dei nuovi strumenti intelligenti.
Il Python si conferma un pilastro insostituibile nel panorama delle competenze tecniche, con una crescita costante dal 15% al 18% nelle offerte di lavoro. Questo linguaggio di programmazione, versatile e potente, viene impiegato in ambiti diversissimi: dall'analisi dei dati allo sviluppo web, dalla programmazione software al calcolo scientifico, fino alla costruzione di modelli di intelligenza artificiale. Nonostante l'AI sia sempre più utilizzata per generare codice, le organizzazioni continuano a necessitare di professionisti che comprendano a fondo i linguaggi di programmazione per gestire situazioni complesse e verificare la qualità del codice prodotto dalle macchine.
La trasformazione più sorprendente riguarda le competenze algoritmiche, che in soli dodici mesi sono passate da essere menzionate in meno dello 0,5% degli annunci a oltre il 2%. Questo salto esponenziale riflette un cambiamento profondo nelle aspettative aziendali: mentre l'intelligenza artificiale gestisce sempre più compiti di base, le imprese cercano professionisti con capacità di pensiero algoritmico avanzato, in grado di progettare e guidare sistemi complessi. Si tratta di competenze che richiedono una comprensione sofisticata dei database, della programmazione e del problem solving critico.
Nel contesto delle infrastrutture cloud, Amazon Web Services mantiene la leadership con una presenza in quasi il 14% degli annunci di lavoro, in crescita rispetto al 12% dell'anno precedente. Parallelamente, Google Cloud ha registrato un'espansione ancora più rapida, passando dal 3% a oltre il 5%. Queste piattaforme sono diventate cruciali per lo sviluppo dell'AI, offrendo soluzioni di archiviazione flessibili e potenti necessarie per gestire gli enormi dataset richiesti dall'addestramento e dall'esecuzione degli strumenti di intelligenza artificiale.
Le competenze in CI/CD, ovvero integrazione continua e distribuzione o deployment continuo, hanno visto una crescita significativa dal 7% al 9%. Questi professionisti sono fondamentali per ottimizzare il ciclo di vita dello sviluppo software nell'era dell'AI, gestendo automazione, scripting, containerizzazione e test automatizzati. La loro importanza è aumentata parallelamente all'implementazione dell'intelligenza artificiale nelle pipeline di sviluppo.
L'analisi dei dati emerge come competenza sempre più strategica, con una presenza cresciuta dal 19% a oltre il 21% degli annunci. Paradossalmente, proprio mentre l'AI automatizza molti compiti di routine, aumenta la necessità di professionisti capaci di pensiero analitico raffinato. Le organizzazioni hanno bisogno di menti umane in grado di individuare le allucinazioni dell'AI, verificare l'accuratezza dei risultati e interpretare criticamente i dati, specialmente quando si tratta di numeri e statistiche complesse.
La risoluzione dei problemi software ha guadagnato terreno, passando dal 9% a quasi l'11% delle richieste. Sebbene l'intelligenza artificiale scriva sempre più codice di base, le aziende necessitano di professionisti umani per identificare difetti, vulnerabilità di sicurezza e anomalie nei prodotti finali. Si tratta di un'area che richiede una combinazione di comunicazione, problem solving, pensiero critico e competenze tecniche.
In cima alla classifica si colloca l'intelligenza artificiale stessa, la cui richiesta è quasi raddoppiata passando dal 5% a oltre il 9% degli annunci. Questa competenza ormai trascende i confini tradizionali dell'IT, con le aziende che si aspettano almeno una conoscenza di base dell'AI anche per posizioni entry-level. Dal prompt engineering all'elaborazione del linguaggio naturale, fino all'utilizzo dell'AI per programmare, queste competenze sono diventate trasversali a quasi ogni percorso professionale. I dati di Indeed rivelano inoltre che la ristrutturazione organizzativa legata all'AI ha colpito principalmente quattro categorie professionali: ingegneri e sviluppatori software, ingegneri QA, product manager e project manager, con le aziende che ora concentrano budget e sforzi su professionisti capaci di costruire e gestire team dedicati all'intelligenza artificiale.