- Piața tech se polarizează între surplus și deficit de candidați.
- AI redefinește rolurile din tehnologie și cerințele de competențe.
- 60% dintre angajații IT simt deja impactul AI asupra rolurilor lor.
- Cloud, analiza datelor și AI devin cele mai deficitare domenii.
- Python, SQL și AWS domină cererea de competențe în 2025.
- Lipsa specialiștilor IT forțează companiile să se reinventeze.
Piața globală a locurilor de muncă în tehnologie traversează o transformare fără precedent, iar inteligența artificială este principalul motor al schimbării. Potrivit unui nou raport Indeed, peste 60% dintre angajații IT simt deja impactul AI asupra rolurilor lor, în timp ce companiile raportează un surplus de candidați pentru unele posturi, precum dezvoltarea software sau managementul de produs, și un deficit critic în altele, mai ales în AI, cloud computing și analiza datelor. Analiza, bazată pe milioane de anunțuri de angajare și un sondaj realizat de YouGov pe 1.035 profesioniști IT din SUA, arată o piață trasă în două direcții: în timp ce anumite competențe devin redundant automatizabile, cererea pentru abilități integrate precum Python, machine learning, AWS și analiza datelor crește accelerat.
„Ceea ce a început ca o scădere ciclică a angajărilor IT intră acum într-o nouă fază, modelată de ascensiunea AI și de nevoia de competențe mai avansate”, avertizează raportul Indeed.
Ce spune Mihaly-Carol Tordai, fondator, Business Lads, pentru Aleph Business?
„Cred că e interesant că de obicei trendul trebuie să înceapă de la ce cred părinții și elevii că e important ca ei, ca copiii, să studieze și după aia se duc la o facultate pe care o studiază, termină facultatea și trebuie să se angajeze. Ce e adevărat e că dacă eu aș fi avut un copil la liceu acum cinci, zece ani și aș fi zis: „Du-te, învață programare, că e meserie de viitor”. Era foarte adevărat acum cinci, zece ani, pentru că piața era în boom, se făceau angajări în continuu, se dădeau salarii mari. Ei bine, știți cum, tot timpul există un delay, adică se schimbă piața și după cât-câțiva ani, sper eu, ani, nu decenii, se schimbă și sistemul educațional. Ideea e că acum totul s-a schimbat. S-a dus de la software clasic înspre zona de AI. Iar totuși, studenții pe care îi avem acum, oamenii care învață și fac cursuri, competențe, încă sunt pe mentalitatea de software care mergea foarte mult acum trei-patru ani. Nu de parcă nu mai e nevoie, încă e nevoie de software, dar clar s-a creat o cerere în zona de inteligență artificială. Eu cred că încât să– cumva corectăm curba asta și să vină mai mulți oameni care s-au specializat în Python, care este limbajul principal de programare pentru AI și în AI și Machine Learning, trebuie ca companiile private care acum doar asta angajează să pună presiune pe sistemul educațional să se ducă în școli, să facă campanii de informare, ca părinții să poată să-și încurajeze copiii să învețe Python și programă- și AI, încât următorii studenți care ne ies sunt deja pregătiți pentru noile joburi care se cer pe piață. Eu doar cred că s-a schimbat piața. Cum acum douăzeci de ani aveai nevoie de IT-ști și după aia s-a dezvoltat IT-ul și aveai nevoie de IT-ști, acum este mai mare nevoie de specialiști în Python sau de oameni care știu, înțeleg cum funcționează Machine Learning-ul și atunci doar trebuie să corectăm asta și în înclinația oamenilor în care își aleg cariera. Și dacă putem să facem asta și e datoria companiilor să educe cumva absolvenții, studenții în direcția în care ar trebui să se ducă cu limbajele pe care le învață, cred că o să putem să fim din nou pe un drum bun.”
În contextul unui surplus de candidați pe pozițiile entry-level și al unei lipse de experți în AI și securitate cibernetică, ce soluții practice ar trebui să adopte mediul de business pentru recalificare și retenția talentelor tech?
„E o chestie interesantă la AI, pentru că când vorbești despre AI și am nevoie de AI, de fapt oamenii nu au nevoie de AI. Există, evident, LLM-urile, să zic așa, modelele alea complicat de construit, cu antrenare pe bază de date, cu servere de la NVIDIA și tot. Și după aia există integrarea LLM-urilor care deja există în operațiuni simple de business, ca atunci când îți pui un chatbot. Cred că e cel mai ușor lucru de înțeles. Ca tu să pui un chatbot pe site-ul unei companii care are nevoie, tu nu trebuie să știi să construiești un sistem ca ChatGPT-u’ pe derost, așa de la zero, și să-l antrenezi. Nu, tu trebuie doar să știi cum să integrezi LLM-ul de la ChatGPT cu un set de date — site-ul clientului tău, ca după aia să ai o interfață unde ai dat câteva prompturi, ca să știi cum să se comporte cu clienții. Eu cred că există partea asta sofisticată de AI, unde clar există o nevoie de unu-doi la sută, unde e bătaie foarte mare și după aia există nevoia reală de AI, care este a lua lucrurile care deja există și doar a le traduce în business-uri simple, în procese și automatizări simple. Ceea ce e foarte ușor de-de-de cumva de obținut, pentru că tu nu ai nevoie ca un om să știe să facă Machine Learning, ca el să-ți facă niște integrări API, să conecteze un AI care deja există cu baza ta de date și să-l integreze într-o interfață la tine. Și dacă începem să ne uităm la asta așa, dacă întrebi un IT-ist care a făcut șase-opt ani de programare și îl întrebi dacă știe să facă niște integrări API, o să îți zică: „Da, păi asta e ușor. Eu mă ocup cu chestii mai complicate”. Ei bine, cred că asta ar trebui să facem. De la software-ul ăla foarte complicat de scris, unde petreceam mult timp, unde nu se mai cere la fel de mult, să re-shiftăm oamenii către o chestie mai accesibilă, dar care poate să aibă impact în business real. Adică să iei tehnologia de AI care deja există, o implementezi în procesele simple ale unei companii și îl ajuți să-și automatizeze procesele. Și asta cred că ar corecta destul de mult piața și ar– Și nici nu este o variantă foarte scumpă, unde trebuie să plătești 10.000 de euro salariul unui Machine Learning Engineer, cum se face de obicei. Sunt contracte de mii de euro, să zic așa, către agenție, care poate să ți le implementeze.”