Regno Unito: il 47% prevede di ampliare i team tech

Il 29 settembre 2026, il resoconto di Onrec ha riportato i risultati di una rilevazione Robert Half condotta a giugno su 500 responsabili delle assunzioni e 1.000 professionisti nel Regno Unito: il 47% dei datori interpellati prevede di ampliare l’organico tecnologico permanente entro fine anno e un ulteriore 25% di accrescere il ricorso a professionisti a contratto o per progetto. Sono piani dichiarati, non assunzioni già concluse.

Il comunicato di Robert Half colloca fra le competenze cercate cybersecurity (54%), uso dell’IA agentica (50%), soluzioni di IA generativa (48%), cloud e business intelligence (44% ciascuno); Matt Weston, dirigente per Regno Unito e Irlanda, sintetizza così il ruolo delle persone: «AI is automating some tasks, but it isn't replacing the need for skilled technology talent». Per chi cerca di capire quali profili servano oggi, il dato collega competenze tecniche e capacità di valutare il lavoro svolto dai sistemi automatici.

Le competenze che accompagnano l’espansione dei team

La sicurezza informatica guida le priorità espresse dai datori britannici; subito dopo vengono due forme distinte di IA, seguite da infrastrutture cloud e business intelligence. L’ordine aiuta a leggere il tipo di investimenti previsti: proteggere sistemi e informazioni, impiegare l’automazione nelle attività e mantenere dati e servizi disponibili. Le risposte indicano aree di interesse dei responsabili delle assunzioni, non una classifica delle offerte di lavoro effettivamente pubblicate.

Queste capacità possono incontrarsi nello stesso progetto senza coincidere nella stessa mansione. Un’applicazione di IA, per esempio, può dipendere da risorse cloud, trattare dati sensibili e richiedere controlli di sicurezza; svilupparla, amministrarla e autorizzarne l’uso restano responsabilità differenti. La distinzione spiega perché una richiesta di competenze trasversali non autorizza a immaginare un unico specialista capace di sostituire un’intera squadra.

Quando l’IA cambia il contenuto del lavoro

Il resoconto di IT Pro del 30 settembre riporta che, fra i professionisti tech britannici intervistati, il 45% è chiamato a sviluppare nuove competenze legate all’IA, il 38% dedica più tempo a supervisionare e validare gli output automatici, il 53% riferisce meno tempo speso in compiti di routine e il 37% descrive un ruolo più strategico. Queste sono esperienze dichiarate dai lavoratori: non misurano quante assunzioni abbiano prodotto i piani dei datori.

L’uso di uno strumento e la responsabilità per il suo risultato sono momenti diversi. Un sistema può preparare codice, riassumere un incidente o proporre una configurazione; chi lavora sul processo deve capire da quali dati nasce l’output, se contiene errori e quali conseguenze avrebbe adottarlo. La verifica può richiedere prove tecniche, controllo delle autorizzazioni e conoscenza del contesto aziendale. Anche quando una parte ripetitiva viene automatizzata, resta da stabilire quale risultato sia sufficientemente affidabile per passare alla fase successiva.

Una matrice tra competenza e compito

Le aree citate dai datori si possono leggere attraverso tre responsabilità: usare l’IA, validarne l’output, decidere che cosa farne. I casi seguenti sono esempi ipotetici, non mansioni attribuite ai partecipanti al sondaggio. Servono a distinguere l’abilità di avviare uno strumento dalla capacità di governarne l’impiego in una funzione tecnica.

Cybersecurity. Un sistema può ordinare le segnalazioni secondo la probabilità di un incidente. Il professionista controlla indizi e falsi positivi, poi stabilisce quali eventi richiedano contenimento, ulteriore analisi o nessun intervento. La decisione ha effetti sui servizi e sulle persone che li usano.
IA agentica. Un agente può eseguire passaggi successivi per completare un compito. Serve delimitare accessi e condizioni di arresto, verificare le azioni compiute e decidere quali operazioni richiedano autorizzazione umana prima di produrre effetti.
IA generativa. Un modello può preparare una bozza di codice o documentazione. Chi la utilizza deve controllarne correttezza, pertinenza e uso delle informazioni, poi assumersi la scelta di incorporarla oppure respingerla.
Cloud e business intelligence. L’automazione può suggerire una configurazione o sintetizzare dati operativi. La validazione riguarda sicurezza, qualità dei dati, costi e affidabilità; la decisione finale determina come distribuire risorse o quali informazioni portare a una scelta aziendale.

Che cosa rende credibile un profilo

Per presentare queste competenze, un portfolio può mostrare il percorso completo di un progetto: problema affrontato, parte svolta con strumenti automatici, controllo applicato e scelta presa dopo il controllo. È più informativo di un elenco di nomi di prodotti, perché permette di vedere dove finisce l’esecuzione e dove comincia il giudizio. Un caso simulato va indicato come tale; un progetto reale può essere spiegato senza esporre dati riservati.

In un colloquio, le domande più rivelatrici riguardano le decisioni: quale output è stato rifiutato, quale prova ne ha mostrato il difetto, che cosa è cambiato nel sistema dopo la correzione. Sono esempi di evidenze che un candidato può portare, non criteri che il sondaggio attribuisce a tutti i datori britannici. Rendono però osservabile la combinazione di competenza tecnica e responsabilità umana a cui la ricerca dà rilievo.

Il limite britannico per chi legge dall’Italia

La rilevazione riguarda responsabili delle assunzioni e professionisti nel Regno Unito, attraverso più discipline. Le sue percentuali non descrivono la domanda delle imprese italiane e non dicono quali specializzazioni saranno più pagate o più facili da ottenere in Italia. Offrono invece una distinzione utile per interpretare offerte e percorsi professionali: conoscere un sistema, controllarne i risultati e decidere in base a essi sono capacità collegate, ma valutabili separatamente.

La misura successiva sarà nelle assunzioni realizzate entro la fine dell’anno: solo allora si potrà confrontare l’espansione prevista con gli organici effettivi. Nel frattempo, il cambiamento già raccontato dai professionisti riguarda il lavoro quotidiano: meno routine per alcuni, più responsabilità nel dire quando un output automatico è pronto a diventare una decisione.