ANALISI E COMMENTI – Tecnologie e competenze: cinque temi da affrontare nel percorso di trasformazione digitale
il
Tecnologie e competenze: cinque temi da
affrontare nel percorso di trasformazione
digitale
di Michelle Crisantemi
Che si tratti di digitalizzare l’intera organizzazione o di costruire all’interno
dell’azienda un team di data analysis, progettare e implementare con
successo un percorso di trasformazione digitale non è mai semplice.
Indipendentemente dagli obiettivi che si vogliono raggiungere, le tecnologie e
le competenze a disposizione dell’azienda sono due elementi essenziali alla
buona riuscita dei progetti di digitalizzazione.
Trovare sul mercato, o costruire internamente, le competenze necessarie alla
trasformazione digitale dell’azienda rappresenta spesso una vera e propria
sfida. Eppure, è proprio la capacità di saper gestire le competenze necessarie
– dalla pianificazione all’assunzione, dalla gestione allo sviluppo – a fare
spesso la differenza tra la riuscita e il fallimento di un progetto di digital
transformation.
Come fare quindi? Per comprendere come le decisioni inerenti la gestione
del personale determinino il successo o il fallimento di un percorso di
trasformazione digitale, McKinsey ha analizzato 30 progetti di digital
transformation su larga scala, tutti avvenuti nel corso degli ultimi tre anni.
Obiettivo degli autori era individuare i temi rilevanti e fornire un’indicazione su
come meglio affrontare queste complessità.
Trasformazione digitale e competenze, i fattori fondamentali
Dalla ricerca degli autori sono emersi cinque temi fondamentali inerenti la
gestione delle competenze che le aziende devono affrontare quando
implementano percorsi di trasformazione digitale o di analitica avanzata.
Questi macro-temi, ciascuno dei quali racchiude una serie di complessità e
step specifici, sono: pianificazione, assunzioni, formazione, implementazione
e crescita.
- Pianificazione
Il primo tema, la pianificazione delle competenze necessarie all’azienda,
rappresenta anche il primo step da compiere quando si affrontano progetti di
trasformazione digitale e analitica avanzata, in quanto serve a determinare gli
obiettivi del business e le aree che verranno coinvolte in questi progetti.
In questo ambito, dall’analisi dei progetti di trasformazione digitale effettuata
dagli autori, emergono alcuni punti cruciali o best practise che hanno
contribuito al successo dei progetti analizzati, ovvero:
● individuare le aree del business dove un approccio data-driven può
creare un valore aggiunto
● costruire un team specializzato internamente, se le competenze in
digitale e analitica avanzata sono strategiche alla competitività del
business
● assemblare un team cross-funzionale per risolvere i problemi del
business
● guardare oltre alle competenze prettamente tecnologiche nella
scelta dei leader
● revisionare la struttura retributiva dell’azienda per renderla attrattiva
per i talenti digitali
● capire quali sono i competitor in termine di attrattività per i talenti
digitali - Assunzioni
Anche le scelte che muovono l’assunzione di nuovi talenti sono
fondamentali alla buona riuscita dei progetti di digitalizzazione e analisi dei
dati avanzata. Di primaria importanza, suggerisce l’analisi di McKinsey, sono
le scelte fatte nell’assunzione dei senior leader o nelle figure di
management.
Nella scelta di figure come il Lead Data Scientist e il Chief digital officer,
spiega McKinsey, le aziende dovrebbero assicurarsi di selezionare i profili con
la giusta esperienza e credibilità, evitando di farsi guidare da logiche di
risparmio.
Queste figure, infatti plasmano l’azienda sotto molteplici aspetti: da un lato,
leader dotati di esperienza, credibilità e influenza rendono l’azienda più
attrattiva nei confronti dei migliori talenti; dall’altro, questi leader hanno un
ruolo determinante nella scelta dei valori aziendali, oltre a determinare il
“tono” della collaborazione all’interno del team.
Per questo, è ugualmente importante che queste figure senior ricoprano un
ruolo primario nella scelta dei profili che andranno a comporre i team che si
occuperanno dei progetti di digitalizzazione.
Prendere “scociatoie” nella scelta di questi profili senior, mostra l’analisi di
McKinsey, può ritardare la trasformazione digitale dell’azienda da sei mesi
fino a oltre un anno.
Sebbene queste figura siano un fattore importante nel definire la proposta di
valore dell’organizzazione in relazione ai talenti, un leader non può fare molto
da solo. È importante considerare il mercato locale delle assunzioni e il pool di
talenti, nonché i fattori specifici del proprio settore industriale, e cercare di
migliorare il proprio ambiente di lavoro per rispondere alle esigenze del
mercato.
Ecco perché, dopo aver soddisfatto i requisiti minimi (come stipendio o
leadership tecnologica), è importante considerare come il settore dove opera
l’azienda possa soddisfare le esigenze specifiche di ogni singolo candidato.
Per distinguersi, le aziende devono puntare su uno stack tecnologico
moderno. Inoltre, devono saper comprendere i fattori che motivano particolari
categorie di candidati e adattare la propria offerta e ambiente di lavoro di
conseguenza.
La cultura aziendale è da sempre uno dei principali ostacoli alla
digitalizzazione delle aziende. Ecco perché è importante, nella scelta dei
candidati (anche quando si tratta di profili tecnici), tenere conto anche del mix
di competenze necessario a costruire un’organizzazione di successo.
Tutte queste considerazioni non escludono che, nella scelta dei talenti digitali,
l’organizzazione non possa decidere di scegliere internamente. Spesso,
infatti, le aziende dispongono di pool di talenti digitali non sfruttati e le aziende
che già dispongono di figure con forti competenze digitali possono puntare a
coprire fino al 70% delle posizioni aperte con talenti già presenti in azienda.
Tuttavia, ci sono diverse considerazioni da fare su questo tema. Prima di
tutto, i processi di valutazione e di assunzione per i ruoli tecnici dovrebbero
includere valutazioni delle competenze tecniche piuttosto che limitarsi a
esaminare i curricula e a valutare le capacità di leadership.
La decisione di formare un dipendente interno rispetto a una figura esterna
deve basarsi su criteri misurabili, come ad esempio il tempo necessario a
un candidato per diventare completamente autonomo in un ruolo.
È importante essere realistici sia sul numero di dipendenti che possono
essere riqualificati sia sul tempo necessario per intraprendere il percorso di
formazione e sviluppo. I primi dipendenti da coinvolgere in percorsi di
aggiornamento sarebbero quelli con un’elevata preparazione tecnica e sui dati
e che beneficiano di una forte sponsorizzazione aziendale.
Inoltre, le aziende dovrebbero collocare gli assunti interni in posizioni che
consentano loro di imparare e crescere lavorando a fianco di ingegneri più
esperti, siano essi assunti esternamente o tramite terzi.
Un vantaggio talvolta trascurato dell’assumere internamente è che questo tipo
di assunzioni contribuisce a rafforzare il legame tra i team di sviluppo o di
prodotto e le attività operative.
Tuttavia, i dirigenti tendono a sopravvalutare la velocità di conversione dei
talenti esistenti. Se si sceglie di fare upskill internamente, bisogna considerare
la velocità con cui si cerca di realizzare i casi d’uso.
La riqualificazione delle persone all’interno dell’IT non è facile e alcuni ruoli
sono troppo specializzati per essere riqualificati (come gli ingegneri della
cyber security e gli architetti di sistema). In questi casi, è meglio assumere dal
mercato personale specifico per quel ruolo. - Formazione
Lo sviluppo delle competenze deve andare oltre la formazione, perché il
ritmo dei cambiamenti tecnologici può rendere difficile la creazione di
programmi di formazione formale.
Una combinazione di formazione sul campo e di programmi di
apprendimento strutturati può favorire al meglio lo sviluppo e il radicamento
delle competenze necessarie ai progetti di digitalizzazione e analisi avanzata.
Modelli di affiancamento e di mentorship sono un valido strumento per
formare le figure più junior: proprio per questo è importante, se si deve
costruire il team da zero, partire dall’assunzione delle figure senior.
Altra tecnica utilizzata per la formazione dei dipendenti da alcune delle più
importanti aziende digitali, Google ad esempio, è quella basata
sull’employee-to-employee network, dove i formatori sono membri del
network aziendale che aiutano i propri colleghi a sviluppare determinate
competenze.
È essenziale, precisa McKinsey, che i percorsi di apprendimento specifici per
dipartimento e per ruolo siano attuati in tutta l’azienda, dall’alto verso il basso
e che includino corsi online e in presenza per ottenere un mix di
apprendimento autonomo (fondamentale) e di gruppo (interattivo).
Infine, è importante essere realistici. I migliori data scientist trascorrono molti
anni a scuola e poi altri anni in un ruolo lavorativo prima di essere assunti da
aziende leader. Non è possibile ricreare tutto questo con un programma di
formazione interno di sei mesi. - Implementazione
L’integrazione delle nuove competenze e della nuova cultura è fondamentale
per il successo di qualsiasi trasformazione. Tuttavia, è necessario considerare
i compromessi tra risultati rapidi e la sostenibilità del modello adottato
per ciò che concerne la gestione e lo sviluppo dei talenti.
Le competenze digitali sono, infatti, ormai essenziali per ogni azienda, ma il
tipo di competenza richiesto, il livello di avanzamento o perfino il momento
giusto per costruire o cercare esternamente queste skill cambia a seconda
delle caratteristiche, degli obiettivi e della situazione specifica
dell’organizzazione.
Situazione che può spingere gli imprenditori ad affidarsi cercare questi profili
in aziende partner piuttosto che assumere o riqualificare risorse interne.
Questa scelta, da un lato, permetterebbe di eliminare i tempi di formazione,
ma un solido piano di transizione deve garantire il successo del trasferimento
delle competenze e della proprietà.
In questi casi, vi sono alcune azioni che potrebbero aiutare le aziende a
bilanciare gli interessi di breve e lungo periodo, secondo McKinsey, vale a
dire:
● coinvolgere il proprio team fin dalle fasi iniziali. Uno dei leader nei
progetti di trasformazione analizzati da McKinsey, ad esempio, ha
spiegato che la sua azienda fa sì che i propri team non siano mai
formati interamente da consulenti esterni. Nel caso di progetti che
hanno richiesto la formazione di team ad hoc, l’organizzazione ha
avviato il progetto con una percentuale del 70% di consulenti esterni e
30% di risorse interne, per poi diminuire la percentuale di risorse
esterne progressivamente, arrivando infine ad avere, dopo sei mesi,
l’80% del team composto da figure interne
● incoraggiare i dipendenti a uscire dalla loro zona di comfort. I
membri interni del team devono essere incoraggiati ad assumersi la
responsabilità. Ma le aspettative devono essere commisurate alla
situazione interna. I migliori talenti esterni possono essere fino a due
volte più produttivi dei talenti interni che stanno ancora imparando il
mestiere. Questo divario di prestazioni deve essere preso in
considerazione nelle aspettative di ritmo, soprattutto quando il
personale esterno inizia a passare il lavoro alle sue controparti interne
● cercare di stabilire protocolli e modalità di lavoro solidi fin
dall’inizio - Crescita
La sostenibilità del modello gestionale scelto è cruciale anche a
determinare la crescita dell’azienda. Misurare, valutare e modificare le
strategie di gestione dei talenti e delle competenze digitali in base ai risultati
ottenuti, al contesto, e agli obiettivi di business è fondamentale sia alla buona
riuscita di un singolo progetto, che alla sostenibilità del modello di innovazione
adottato.
Oltre a variare la composizione del team (in termini di risorse esterne e
interne) e la velocità del processo di trasformazione in base alla situazione e
alle esigenze correnti è importante fare leva, quando possibile, su processi e
strutture esistenti.
Infine, suggerisce l’analisi di McKinsey, occorre misurare i progressi in
formazione, riqualificazione e ritenzione dei talenti digitali con la stessa
costanza e rigorosità con cui si misurano gli indicatori finanziari.
fonte: INNOVATION POST
