Epidemiologia annunci per data analyst / scientist

Durante il COVID i non addetti ai lavori hanno conosciuto il parametro R0, ossia il numero di soggetti che possono venire infettati da un solo individuo durante tutto il suo periodo di infezione.

L’R0 diventa pericoloso quando maggiore o uguale ad 1. Significa che una persona infetta due persone. In questo articolo come soggetto non abbiamo un agente virale, ma un comportamento che ha conseguenze negative. E anche in questa tematica esistono i negazionisti, ma fanno molta meno notizia. Fortunatamente l’R0 di questo comportamento non implica virulenza, ma bisogna tenerlo d’occhio.

Come fattore di rischio qui non abbiamo aerosol e la vicinanza ma un misto di ignoranza, dinamiche di mercato e pregiudizi cognitivi

Al posto di distanziamento sociale e dispositivi di protezione individuale qui serve avvicinamento culturale, che abbassa anche un po’ di ignoranza in buona fede e un protettore aziendale, STATiCalmo in questo caso ma se ne possono trovare anche altri.

 

A seguire il grafico di una chiave di ricerca che può tracciare l’R0 del contesto, quindi una variabile sosia (proxy):

Come anticipato, anche se le curve hanno a che fare con altro, non abbiamo un fenomeno esponenziale, ma timidamente lineare, quindi potenzialmente gestibile senza misure drastiche.

 

Non si tratta di un fenomeno nuovo, si possono trovare articoli più vecchi di 10 anni

Uno studio (Modestino, Shoag, Ballanca, 2019) ha mostrato che il fenomeno degli annunci di lavoro “ridicoli” è collegato al tasso di disoccupazione, e la grande recessione l’ha innalzato in vari paesi. Ma anche quando il tasso si è abbassato, l’usanza dei requisiti inflazionati è grossomodo rimasta.

 

Questo per dire che probabilmente esiste un eccesso di offerta, ma non solo a livello aggregato, quindi per tutti i lavori: la mia facoltà universitaria, già prima del 2020, parlava di x nuovi laureati, in Italia, contro y richiesti per il nostro profilo di laurea. Non ricordo esattamente i numeri ma emergeva un eccesso, lato offerta, maggiore del 25%. Di sicuro quei corsi a pagamento per “diventare analista dei dati in 3 mesi” stanno peggiorando l’eccesso, con la differenza che chi proviene da lì, si spera, ha un ingresso preferenziale in certe grosse aziende. 

 

In uno studio del 2017, Fuller e Raman argomentano come l’inflazione educativa sta minando la competitività degli Stati Uniti e sta danneggiando la sua classe media. 

Riassumendo: maggior disoccupazione porta le aziende a chiedere lavoratori con più titoli, competenze, anche se non servono, e questo comporta anche costi inutili. Un paradosso.

 

Tutti noi maschietti conosciamo un altro ambito dove lo sbilanciamento tra domanda e offerta porta a chi crea la domanda a diventare più schizzinoso: le relazioni. E così come nelle app per trovare relazioni, chi si occupa di risorse umane spesso non sa usare né GPT per scrivere l’annuncio, né il sito che utilizzano per postare l’annuncio, né sa impostare gli algoritmi per filtrare i candidati. 

Però, se la pesca a strascico non funziona con le relazioni, perché dovrebbe funzionare con la ricerca di lavoratori? In questo caso la metafora significa creare annunci con un numero non ragionevole di competenze richieste.

 

Se vuoi una figura come un analista dei dati o scienziato dei dati, parti dai sintomi aziendali che ti fanno pensare che potrebbe servirti, non dalle competenze che nemmeno un intero dipartimento ha. Posso aiutarti a riconoscere quei sintomi in una chiamata gratuita e aiutarti con la stesura di un annuncio. 

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