Tradizionalmente, il passaggio dai banchi di scuola alla carriera seguiva un percorso familiare: ottenere un lavoro entry-level, imparare di più attraverso l’esperienza pratica e continuare a crescere da lì. Quel primo impiego non era solo un lavoro; era una preziosa formazione professionale. I contratti entry-level erano il modo in cui i nuovi lavoratori sviluppavano capacità di giudizio e l’abilità di tradurre la teoria in pratica. Ma in un numero crescente di settori, quel cruciale primo gradino della scala della carriera sta scomparendo.
L’intelligenza artificiale (AI) sta automatizzando rapidamente molte delle mansioni che un tempo definivano i ruoli d’ingresso, contribuendo a un calo della domanda per alcune posizioni e ridisegnando le responsabilità e le competenze richieste per altre. In questo processo, il tradizionale ponte tra istruzione e occupazione sta iniziando a erodersi. Infatti, il 66% dei responsabili delle assunzioni afferma che la maggior parte dei neoassunti non è completamente preparata per il proprio ruolo, principalmente a causa della mancanza di esperienza.
Tuttavia, anche prima dell’avvento dell’AI, stavano scomparendo altre opportunità che storicamente hanno svolto un ruolo vitale nel collegare istruzione e mondo del lavoro. Nel 2023, quasi 4,6 milioni di studenti che desideravano un tirocinio non sono riusciti a ottenerlo. Eppure, l’87% dei laureati occupati afferma che i tirocini li hanno aiutati a trovare lavoro, mentre più della metà di coloro che non ne hanno fatto uno ritiene che ciò abbia danneggiato le proprie prospettive occupazionali, secondo il Graduate Employability Report di Cengage.
Poiché i tirocini diventano sempre più difficili da ottenere e l’AI ridisegna i lavori entry-level, il risultato è un divario di esperienza sempre più ampio, che lascia i nuovi arrivati nel mercato del lavoro senza l’opportunità di applicare ciò che hanno imparato in contesti reali.
Le università devono riprogettare il modo in cui viene offerta l’esperienza
Fondamentalmente, l’obiettivo dell’istruzione è preparare le persone al lavoro e alla crescita professionale. Ma poiché l’AI altera la natura del lavoro d’ingresso, le istituzioni non possono più dare per scontato che gli studenti acquisiranno esperienza pratica dopo la laurea. Sempre di più, la preparazione al mondo del lavoro deve essere integrata direttamente nel percorso educativo stesso.
Gli studenti stessi stanno segnalando questa necessità. Più della metà (56%) dei laureati che si sentono impreparati per i ruoli entry-level afferma di non avere competenze specifiche per il lavoro, mentre il 79% della Gen Z ritiene importante fare esperienze di apprendimento sul campo durante gli studi post-secondari. Cogliendo questa opportunità per contribuire a colmare l’emergente divario di esperienza, le università non si limiteranno a istruire gli studenti, ma si assicureranno che siano pronti per la forza lavoro di oggi. Ecco come gli istituti possono raggiungere al meglio questo obiettivo:
1. Integrare l’esperienza direttamente nel piano di studi
L’apprendimento esperienziale deve essere integrato nel nucleo centrale dell’istruzione superiore, non trattato come un elemento accessorio. Questo può assumere molte forme: dalle simulazioni immersive e gli strumenti di realtà virtuale o aumentata che rispecchiano scenari reali di lavoro, all’apprendimento basato su progetti che consente agli studenti di risolvere sfide aziendali reali come parte dei loro corsi. Poiché l’automazione si fa carico dei compiti più procedurali e ripetitivi, i datori di lavoro apprezzano sempre più competenze come la capacità di giudizio, l’adattabilità, la comunicazione e il problem-solving – capacità che si sviluppano al meglio attraverso l’esperienza pratica. Inoltre, quando l’applicazione nel mondo reale è integrata nel piano di studi, ogni studente, e non solo una cerchia rettangolare o ristretta, si laurea con l’esperienza pratica necessaria.
2. Costruire partnership più profonde con i datori di lavoro
Un maggiore allineamento con le aziende è fondamentale per garantire che l’istruzione tenga il passo con le esigenze del mercato del lavoro. I datori di lavoro offrono una comprensione in tempo reale delle competenze più richieste e delle tendenze in evoluzione del settore — una prospettiva preziosissima sia per i docenti sia per gli studenti. Ciò diventa particolarmente importante poiché l’AI accelera la rapidità con cui si evolvono gli strumenti di lavoro, i flussi operativi e le aspettative. I corsi di laurea statici, da soli, non possono adattarsi abbastanza velocemente per tenere il passo con il cambiamento tecnologico senza una più profonda collaborazione con le imprese.
Queste partnership dovrebbero estendersi anche a programmi strutturati come percorsi di alternanza scuola-lavoro (co-ops) e apprendistati, creando un canale affidabile di opportunità per gli studenti per fare esperienza pratica durante gli studi. Ad esempio, il programma co-op della Northeastern University registra che il 97% degli studenti trova impiego o prosegue gli studi magistrali/dottorati entro nove mesi dalla laurea, e il 58% riceve offerte di lavoro da un precedente datore di lavoro del circuito co-op.
Per le aziende, questi programmi offrono un accesso anticipato ai talenti emergenti, garantendo al contempo che i laureati entrino nel mercato con competenze già pronte per il lavoro. Per gli studenti che entrano in settori stravolti dall’AI, queste esperienze stanno diventando ancora più preziose perché mostrano loro come i professionisti lavorino concretamente a fianco delle tecnologie emergenti in contesti reali.
3. Ridefinire il modo in cui si misurano i risultati
Per molti versi, l’AI sta costringendo l’istruzione superiore ad affrontare una domanda fondamentale: non semplicemente se gli studenti abbiano completato un percorso di studi, ma se le università li abbiano veramente preparati per le realtà del lavoro moderno.
Rispondere a questa domanda richiede alle istituzioni di concentrarsi più da vicino sui risultati che contano di più — ovvero quanto i discenti siano preparati a entrare e crescere nel mercato del lavoro. Monitorando i tassi di occupazione e la progressione di carriera, le università possono comprendere più chiaramente i propri punti di forza e dove rimangono delle lacune, creando un percorso più informato per migliorare continuamente la prontezza professionale e colmare il divario di esperienza. In definitiva, il successo non è definito solo da ciò che accade in aula, ma da ciò che accade dopo che gli studenti l’hanno lasciata.
L’AI sta imponendo un ripensamento radicale del modo in cui i lavoratori acquisiscono esperienza, maturano sicurezza e passano alla via professionale. Se il lavoro entry-level non funge più da terreno di formazione come un tempo, l’istruzione superiore ha un ruolo cruciale da svolgere nel contribuire a colmare questo vuoto — ma non può risolvere questa sfida da sola.
Il modello di laurea tradizionale non è mai stato progettato per sostituire completamente l’esperienza del mondo reale, ed aspettarsi che lo faccia ora è irrealistico. Preparare la prossima generazione di lavoratori deve essere uno sforzo condiviso tra educatori, datori di lavoro e decisori politici. Ciò significa che i policy maker devono ampliare l’accesso a opportunità di apprendimento di alta qualità e allineate al mercato del lavoro, e che le aziende devono investire più a fondo nello sviluppo delle carriere iniziali e nelle partnership con le università.
La questione non è più se l’AI ridisegnerà il primo gradino della scala professionale. Lo sta già facendo. La vera sfida è garantire che la prossima generazione abbia ancora un modo per iniziare a salire.
L’articolo originale è su Fortune.com
