Upskilling e Reskilling per i team tech: aggiornare o riconvertire le competenze?
Gestire e far crescere un team IT somiglia sempre di più a una corsa a ostacoli. Da una parte ci sono le richieste dei CTO, che hanno bisogno di nuove competenze per gestire tecnologie in continua evoluzione; dall’altra c’è un mercato del lavoro estremamente teso e contratto. I dati restituiscono una situazione preoccupante: in Italia, tre organizzazioni su quattro faticano a trovare i profili tecnologici di cui hanno bisogno. Il nostro skill gap nazionale ha raggiunto il 12%, rispetto alla media europea che si attesta al 10% (Fonte, link esterno).
Nel frattempo, l’intelligenza artificiale sta riscrivendo il lavoro. Come evidenzia il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, l’IA sta cambiando le mansioni di circa l’80% della forza lavoro e il 39% delle competenze richieste oggi si trasformerà in modo irreversibile entro il 2030.
Nel 2026, un team tech deve quindi affrontare due sfide contemporaneamente. Pensate al vostro sviluppatore più bravo: probabilmente sta già scrivendo codice con un assistente IA al suo fianco. Guardate ora il vostro sistemista di fiducia, che per anni ha mantenuto operativi i server fisici locali: oggi si trova a lavorare su un’infrastruttura che magari l’azienda sta per migrare interamente sul cloud.
Al primo serve un aggiornamento delle competenze, al secondo una vera e propria riconversione. La risposta a questo cambiamento rapido delle competenze si divide in due strade:
- L’upskilling potenzia e aggiorna le competenze di chi resta nello stesso ruolo.
- Il reskilling costruisce competenze interamente nuove per spostare una persona verso un ruolo diverso.
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Che cos’è l’upskilling: aggiornare un ruolo che si evolve
L’upskilling è il percorso con cui una persona potenzia e aggiorna le proprie abilità per stare al passo con l’evoluzione del proprio ruolo, senza cambiare posizione o titolo aziendale. Lo sviluppatore rimane uno sviluppatore e il data analyst continua a fare il data analyst: ciò che si trasforma è il modo in cui affrontano il lavoro quotidiano.
Per un profilo tecnologico la cui mansione resta nominalmente la stessa, l’aggiornamento si sviluppa lungo quattro direttrici fondamentali:
- L’IA generativa come copilota: il lavoro di tutti i giorni cambia natura più della job description. È necessario un solido percorso di formazione per utilizzare i modelli generativi come veri assistenti: dall’automatizzazione della scrittura del codice di base al debugging rapido, fino alla sintesi di documentazione tecnica complessa.
- Controllo e validazione: quando i compiti ripetitivi e codificabili vengono automatizzati, il valore professionale si sposta a monte. Fare upskilling, oggi, significa anche imparare a guidare gli strumenti attraverso il prompt engineering, validarne criticamente gli output e inserire i risultati all’interno di una cornice strategica.
- Un vero e-skill mix: le aziende cercano figure capaci di combinare competenze digitali fondamentali, linguaggi matematici avanzati, cybersecurity e gestione di soluzioni innovative. A questo si aggiunge la twin transition, ossia la capacità di applicare le competenze digitali per raggiungere obiettivi di sostenibilità, risparmio energetico e riduzione dell’impatto ambientale.
- Le soft skill strutturate: se le competenze tecniche hanno un ciclo di vita sempre più breve, le competenze trasversali rappresentano l’unico patrimonio non replicabile dalle macchine. Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum conferma che 7 delle 10 competenze più richieste nei prossimi anni appartengono a questa categoria, guidate da pensiero analitico e critico, resilienza, agilità, pensiero creativo, curiosità e un’attitudine all’apprendimento permanente.
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Che cos’è il reskilling: quando un ruolo richiede la riconversione
Il reskilling è un intervento strutturalmente diverso per profondità e impatto. In questo caso, la persona acquisisce un set di competenze interamente nuovo per passare a un ruolo differente, poiché la mansione di partenza sta scomparendo o affronta una trasformazione irreversibile.
In Kinetikon identifichiamo quattro scenari chiave in cui un ruolo tech richiede una riconversione in termini di competenze
- Automazione delle attività ripetitive: ambiti come il data entry, l’assistenza tecnica di base e l’helpdesk di primo livello stanno subendo una contrazione sul mercato. Qui l’upskilling non è sufficiente: occorre riqualificare le persone verso ruoli a maggior valore, quali Customer Experience Design, Cybersecurity o Data Analytics.
- Gestione strategica: la scrittura di codice standard e le attività base di debugging sono oggi ampiamente delegabili agli assistenti IA. Il professionista viene quindi riconvertito verso mansioni di gestione strategica, che comprendono l’istruzione delle macchine, la validazione in sicurezza degli output e la loro integrazione nei flussi operativi aziendali.
- Declino di tecnologie e carenza di talenti: quando un’area tecnologica viene meno o perde di impatto (si pensi ad esempio alla transizione dai server fisici in locale alle architetture cloud strutturate) riqualificare i collaboratori interni permette di colmare lo skill gap, aumentando la retention e la motivazione e riducendo al contempo i costi di selezione.
- Doppia transizione: i professionisti legati a settori come la meccatronica, l’impiantistica e l’IT classico operano in contesti che richiedono una forte integrazione con l’efficienza energetica e l’economia circolare. La riconversione serve a fondere solide green skill con le competenze digitali preesistenti.
L’esempio più evidente di questo percorso è il sistemista IT on-premise che si riconverte in Cloud Engineer o Cloud Security Specialist: la gestione fisica dei server aziendali diventa obsoleta e si rende necessario ricostruire le fondamenta della sua operatività quotidiana.
| Dimensione | Upskilling (Aggiornamento) | Reskilling (Riconversione) |
| Obiettivo | Potenziare e ampliare le competenze esistenti | Acquisire competenze nuove per ricoprire un ruolo diverso |
| Punto di partenza | Ruolo attuale da far evolvere mantenendo la mansione | Ruolo di origine da abbandonare o trasformare |
| Intensità | Progressiva, incrementale e continuativa | Profonda, strutturata e discontinua |
| Scenario tech tipico | Sviluppatore che integra l’IA generativa come copilota | Sistemista on-premise che diventa Cloud Engineer / Cloud Security Specialist |
Perché nel 2026 la trasformazione parte dai team tech
La necessità di aggiornare e riconvertire le persone coinvolge l’intera organizzazione, ma nei reparti IT e tech assume un carattere d’urgenza immediato. I dati descrivono uno scenario chiaro sia a livello globale sia nel contesto italiano.
Lo scenario globale e il “Great Skills Reset”
Da qui al 2030, il mercato del lavoro si sta ristrutturando in profondità. Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum traccia un quadro in cui:
- Il 39% delle competenze essenziali è destinato a cambiare.
- Il 59% della forza lavoro dovrà affrontare percorsi dedicati di upskilling o reskilling.
- Il 63% dei datori di lavoro identifica lo skill gap come il primo ostacolo alla trasformazione aziendale.
Non sorprende quindi che l’85% delle aziende abbia posizionato i programmi di aggiornamento in cima alle proprie priorità strategiche.
Digital skill gap in Italia
Nel nostro Paese la situazione assume i contorni di un’emergenza per chi gestisce le risorse umane nell’ICT:
- Lo skill gap nazionale è pari al 12%, rispetto ad una media europea che si ferma al 10%.
- Solo il 45,8% degli italiani possiede competenze digitali di base, a fronte dell’obiettivo dell’80% fissato dall’Unione Europea per il 2030.
- La quota di specialisti ICT sul totale degli occupati è scesa dal 4,1% al 4,0% (mentre la media UE è al 5% con un target dell’8,4% al 2030). L’Italia rappresenta l’unico grande Paese europeo a mostrare un arretramento su questo indicatore. (Fonte, link esterno)
Si crea così un forte paradosso: l’Italia sta realizzando importanti investimenti infrastrutturali, con 62,3 miliardi di euro dedicati alle infrastrutture digitali, ma mentre la tecnologia avanza, le competenze reali restano al palo.
Perché i reparti IT si trovano al centro della trasformazione
La pressione formativa si concentra sul settore tech e IT per tre ragioni precise:
- Adozione pervasiva dell’IA: sebbene il 72% delle imprese italiane abbia investito nella trasformazione digitale, l’adozione dell’IA a livello nazionale è al 12,4%, con picchi del 47,5% nelle grandi imprese e del 43,2% nei servizi informatici e nelle telecomunicazioni (Fonte, link esterno).
- Esposizione all’automazione: circa 10 milioni di lavoratori italiani sono esposti all’automazione e di conseguenza l’80% della forza lavoro vedrà mutare la natura delle proprie mansioni. Per chi lavora nell’IT, questo significa che l’upskilling non è facoltativo: occorre imparare a usare l’IA come copilota, spostando la professionalità su ruoli di curatela, governo dei dati, etica e cybersecurity applicata.
- Un mismatch di tipo verticale e selettivo: la carenza di profili riguarda le specializzazioni più avanzate. Data analyst, specialisti di cybersecurity e sviluppatori senior sono figure difficilmente reperibili sul mercato aperto. Quando la ricerca all’esterno si blocca, l’unica risposta sostenibile è la valorizzazione del talento interno attraverso percorsi di aggiornamento o riconversione.
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L’IA sta ridisegnando i ruoli tech
L’intelligenza artificiale non elimina i ruoli tecnologici in blocco, ma ne sposta il baricentro operativo. L’abilità di HR e CTO consiste proprio nel distinguere quali attività perdono valore e quali diventano strategiche.
L’automazione spinge le competenze verso due polarità opposte:
- Le competenze commoditizzate: perderanno gradualmente valore distintivo le attività puramente esecutive e codificabili. Scrivere codice standard o effettuare le prime fasi di debugging di un software sono compiti oggi affidati regolarmente ai copiloti digitali.
- Le competenze ad alto valore aggiunto: cresce il peso strategico di ciò che le macchine non sono in grado di replicare. Tra queste troviamo:
- AI literacy e orchestrazione: saper addestrare e guidare i modelli, integrarli nei flussi aziendali e ottenere output affidabili.
- Giudizio critico e gestione: analizzare con occhio esperto i risultati prodotti dall’IA e assumersi la responsabilità della loro validità.
- Sicurezza e governo dei dati: con l’aumentare dell’automazione, il presidio dei dati aziendali e la cybersecurity applicata diventano la vera priorità.
- Soft skill fondamentali: pensiero analitico, resilienza, attitudine creativa e curiosità intellettuale permangono come il fattore umano insostituibile.
Per la gestione dei team, la regola guida è chiara: laddove il lavoro consiste prevalentemente in esecuzione ripetitiva si pianifica un percorso di reskilling; dove invece le mansioni possono evolvere verso la curatela e il governo strategico, il punto di forza è l’upskilling.
Upskilling o reskilling? Come decidere
Scegliere tra aggiornamento e riconversione determina in modo diretto la competitività tecnologica dell’organizzazione e la sua capacità di trattenere i talenti nel tempo. Per effettuare questa scelta in modo mirato, la funzione HR e il dipartimento IT dovrebbero valutare insieme i seguenti fattori:
- Grado di automazione e natura delle mansioni: le attività caratterizzate da elevata ripetitività e facilità di codifica (come data entry, monitoraggio di base delle reti o helpdesk di primo livello) segnalano un ruolo esposto a obsolescenza: in questi casi la strada d’elezione è il reskilling. Viceversa, quando l’intelligenza artificiale interviene come copilota per velocizzare l’operatività senza sostituire la logica di processo, si opta per l’upskilling, riposizionando il lavoratore sulla supervisione critica degli output.
- Profilo delle soft skill del lavoratore: le competenze tecniche si possono insegnare, ma la flessibilità mentale è una disposizione individuale. I professionisti che mostrano forte curiosità intellettuale e spiccata capacità di adattamento rappresentano i candidati ideali per un percorso di reskilling. Chi possiede eccellenti competenze verticali ma riscontra maggiori difficoltà di fronte a cambi di paradigma esprime invece il massimo valore attraverso un upskilling specialistico sulle tecnologie di riferimento.
- Reperibilità del talento sul mercato: con il 75% delle imprese italiane che incontra difficoltà nel reclutare specialisti di IA, cloud o cybersecurity, cercare competenze all’esterno comporta tempi lunghi e costi elevati. Riqualificare un collaboratore già inserito e allineato ai valori aziendali è spesso la scelta economicamente più efficiente, con un impatto diretto sull’engagement e sulla retention.
- Gestione anagrafica e convivenza intergenerazionale: la coesistenza tra generazioni diverse all’interno del team tech si governa con efficacia anche attraverso progetti di reverse mentoring. I profili più giovani trasmettono la familiarità con le nuove tecnologie e gli strumenti di IA generativa, mentre i profili senior condividono la visione di business e la conoscenza dei processi aziendali.
> Leggi anche: “Age Diversity in Azienda: significato e sfide della nuova demografia”
Ecco una tabella di esempio con alcuni ruoli:
| Ruolo di partenza | Destinazione | Decisione | Criterio principale di scelta |
| Sviluppatore software | Developer potenziato da GenAI / Prompt Engineer | Upskilling | Il ruolo non scompare, ma si sposta alla gestione e validazione del codice generato da IA. |
| Sistemista IT on-premise | Cloud Engineer / Cloud Security Specialist | Reskilling | La migrazione al cloud rende obsoleta la gestione fisica dei server: occorre una riqualificazione profonda. |
| Data Analyst tradizionale | Big Data Specialist / Analytics Translator | Upskilling | Potenziamento della figura esistente con l’integrazione di metodi matematici e analisi predittiva. |
| Operatore Helpdesk / Data Entry | Cyber Security Tech / Junior Data Analyst | Reskilling | Mansione ad altissimo rischio di automazione: si riqualifica la risorsa verso ruoli a maggior valore aggiunto. |
Tuttavia, prima di applicare qualsiasi criterio, occorre chiarire un presupposto fondamentale: senza misurazione, ogni decisione rimane un’ipotesi. L’Osservatorio HR Innovation Practice del Politecnico di Milano rileva che oggi meno della metà delle aziende esegue una mappatura delle competenze interne. Avviare percorsi formativi senza conoscere il punto di partenza del team significa destinare risorse al buio.
Come costruire un piano di formazione per il team tech in 5 step
Pianificare la crescita o la riconversione di un reparto tecnologico richiede un metodo strutturato, capace di coniugare le esigenze dell’IT con la strategia di gestione delle risorse umane.
- Assessment iniziale delle competenze: consiste nel mappare in modo oggettivo il patrimonio di skill già presente in azienda prima di acquistare qualsiasi modulo formativo. Senza questa fotografia iniziale, gli investimenti rischiano di rimanere disallineati rispetto ai reali fabbisogni operativi.
- Analisi del gap ed esposizione all’IA: questo passaggio consiste nell’incrociare le competenze rilevate nell’assessment con l’indice di esposizione di ciascun ruolo all’automazione, definendo con precisione chi debba seguire un percorso di upskilling e chi necessiti di reskilling.
- Definizione dei percorsi e delle metodologie: si stabiliscono le modalità di erogazione, privilegiando la formazione esperienziale e l’applicazione pratica sui progetti aziendali.
- Coinvolgimento attivo delle persone: la formazione deve essere percepita come un’opportunità di crescita professionale. > Leggi anche: “Quanto costa non formare il team IT?”
- Definizione di KPI condivisi tra HR e IT: per misurare l’efficacia del piano occorre monitorare indicatori trasversali, che vanno dal tasso di adozione dei nuovi strumenti alla riduzione dei tempi di esecuzione delle attività tecniche.
> Leggi anche: “La formazione come ponte tra HR & Tech”
Come finanziare la formazione: i Fondi Interprofessionali
I percorsi di aggiornamento e riconversione per i team tech comportano un investimento economico, ma la buona notizia per le risorse umane è che la formazione può essere erogata a costo zero sfruttando le risorse già accantonate dall’azienda. La leva principale è rappresentata dai Fondi Interprofessionali.
Leggi questi articolo per maggiori informazioni.
In Kinetikon affianchiamo le aziende esattamente in questo percorso: dalla mappatura iniziale delle skill (assessment) alla progettazione di percorsi tecnici e manageriali dedicati, fino alla gestione completa delle pratiche di finanziamento (Fondimpresa, Fondirigenti, Fondo Nuove Competenze).
FAQ – Domande Frequenti su upskilling e reskilling
Qual è la differenza fondamentale tra upskilling e reskilling?
L’upskilling consiste nel potenziare le competenze esistenti per far evolvere una persona all’interno del medesimo ruolo; è un percorso incrementale e continuo. Il reskilling comporta invece l’acquisizione di un patrimonio di competenze interamente nuovo per consentire la transizione verso un ruolo differente; si tratta di un intervento profondo e discontinuo.
Che cosa si intende per reskilling in un team IT?
In ambito tecnologico, il reskilling è la riqualificazione professionale necessaria quando una mansione di partenza viene automatizzata o diventa obsoleta. Un esempio classico è la trasformazione di un sistemista esperto nella gestione di server locali (on-premise) in un Cloud Engineer o Cloud Security Specialist.
Chi sostiene i costi della formazione aziendale?
Se l’azienda è iscritta ad uno o più Fondi Interprofessionali, la formazione può essere finanziata in parte o in toto. Scopri la consulenza dedicata.
Quali saranno le competenze tech più richieste nei prossimi anni?
Accanto all’alfabetizzazione sull’IA (AI literacy) e all’orchestrazione dei modelli generativi, assumeranno un ruolo centrale il giudizio critico sugli output, la cybersecurity, la gestione e il governo dei dati e le architetture cloud. A queste si affiancano in modo sistematico le soft skill non replicabili dall’automazione, come il pensiero analitico, la creatività e l’attitudine all’apprendimento continuo.
