Monia Cusini, Head of People e Head of HR Advisory di Sparq, racconta perché le organizzazioni che riescono a leggere l’evoluzione delle competenze prima dei job title sono spesso quelle che riescono ad anticipare il cambiamento invece di inseguirlo.

Durante l’ultima edizione di Sparking Thoughts, Monia Cusini ha proposto una domanda semplice:

E se stessimo osservando il futuro del lavoro dal punto sbagliato?

Per anni aziende e organizzazioni hanno letto il mercato attraverso ruoli, job title e organigrammi. È un approccio utile, ma sempre più limitante. Perché il cambiamento raramente parte dai ruoli. Prima si trasformano le competenze richieste per soddisfare i bisogni di business, poi cambiano i mestieri e solo in un secondo momento il mercato trova un nuovo nome per descriverli.

Una differenza apparentemente sottile, che però cambia completamente il modo in cui un’organizzazione può prepararsi al futuro.

Il problema dei job title

I job title servono. Aiutano a organizzare il lavoro, definire responsabilità e cercare persone sul mercato. Il rischio è considerarli una rappresentazione fedele e stabile di ciò che accade davvero dentro le organizzazioni.

In realtà, dietro ogni ruolo convivono competenze tecniche, relazionali, organizzative e decisionali che evolvono continuamente. Alcune diventano più importanti, altre perdono rilevanza, altre ancora entrano silenziosamente in lavori che fino a pochi anni prima richiedevano capacità molto diverse.

Quando continuiamo a osservare il lavoro solo attraverso i titoli professionali, rischiamo di vedere il mestiere ma non il cambiamento che sta avvenendo al suo interno.

La lezione del Data Scientist

Per spiegare questo meccanismo, Monia Cusini richiama la nascita di una delle professioni più citate degli ultimi anni: il Data Scientist.

Nel 2008 alcune persone all’interno di LinkedIn e Facebook stavano già svolgendo un lavoro nuovo. Analizzavano enormi quantità di dati, contribuivano allo sviluppo dei prodotti e supportavano decisioni di business sempre più complesse. Quello che facevano era chiaro. Meno chiaro era come definirlo.

Il nome arrivò dopo.

Il termine “Data Scientist” non ha creato quel lavoro. Ha semplicemente reso visibile qualcosa che esisteva già.

È un passaggio importante perché mostra come nascono molti dei mestieri che oggi consideriamo normali. Prima si aggregano nuove e vecchie competenze per rispondere a esigenze di business, poi emerge un bisogno organizzativo di chiarezza e condivisione e solo successivamente il mercato trova un’etichetta per dare struttura.

La vera lezione, quindi, non riguarda il Data Scientist in sé. Riguarda il processo che lo ha generato.

Dove guardare per capire cosa sta cambiando

Se i nuovi mestieri nascono dall’evoluzione delle competenze, allora cambia anche la domanda che dovremmo porci.

Più che chiederci quali lavori esisteranno tra dieci anni, dovremmo osservare quali competenze stanno già cambiando dentro le nostre organizzazioni.

Perché è lì che si nascondono i segnali più interessanti.

Le aziende che riescono a intercettare una competenza emergente prima che diventi un profilo professionale codificato guadagnano tempo. Tempo per formare, per sviluppare percorsi interni, per trattenere talenti e per prepararsi a una domanda che il mercato non ha ancora reso esplicita.

In un contesto in cui il cambiamento accelera continuamente, questo vantaggio può fare una differenza enorme.