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Ieri sera guardavo un film comico di Fabio De Luigi su Netflix. Raccontava la storia di un manager che, dopo aver implementato un algoritmo per migliorare l’efficienza aziendale, veniva licenziato... dallo stesso algoritmo! Un'ironia che mi ha spinto a riflettere su un tema molto serio: il rischio di diventare obsoleti, soprattutto in un mondo in rapida evoluzione come quello della Data Analytics.

Se stai lavorando nel mondo dei dati, o in qualsiasi settore tecnico, probabilmente ti sarai già scontrato con la velocità con cui le competenze diventano vecchie. Oggi, il valore delle competenze tecniche si dimezza in soli 2 anni e mezzo! È questo il KPI che voglio condividere con te in questa puntata, noto come l’emivita delle conoscenze.

Negli anni '80, ciò che si imparava all’università poteva durare decenni, ma oggi il panorama è completamente cambiato. Non possiamo più permetterci di fermarci una volta terminati gli studi; dobbiamo continuare ad aggiornarci costantemente, perché il rischio di rimanere indietro è dietro l’angolo.

In questa puntata, ti porto attraverso un viaggio nel tempo, partendo dai primi computer degli anni ’50 fino alle rivoluzioni più recenti, come l’intelligenza artificiale e strumenti come ChatGPT. Questi cambiamenti hanno accelerato l’obsolescenza delle competenze, e oggi dobbiamo affrontare una sfida nuova e costante: formarci per tutta la vita.

Ti parlerò di:

• L'emivita delle competenze e perché ciò che sai oggi potrebbe non valere più nulla tra pochi anni

• L'evoluzione della Data Analytics, dai primi computer fino a ChatGPT

• Come affrontare l'obsolescenza delle competenze e rimanere rilevanti nel mondo del lavoro

• Il mio approccio alla formazione continua per non rimanere indietro

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Fonte https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2020/

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