Formazione, Osservatorio Stem Deloitte: "Aziende in difficoltà nel trovare lavoratori scientifico-tecnologici"

Dal punto di vista delle imprese, le competenze Stem sono molto ricercate e le caselle disponibili difficilmente coperte: secondo la terza edizione dell’Osservatorio Stem 2024 - Empowering the multiple transitions through Stem skills realizzato da Deloitte, infatti, più di un’azienda su due conferma di aver avuto difficoltà a reperire le risorse necessarie in questo campo. Le competenze più ricercate sono nell’ambito di ingegneria (63% delle grandi aziende e 47% delle medio-piccole), seguito da scienza (51% grandi e 46% medio-piccole) e tecnologia (55% grandi e 42% medio-piccole). Inoltre, circa un’azienda su tre ritiene che trovare e trattenere le risorse con competenze Stem sia complesso anche a causa della competizione internazionale, mentre 6 su 10 affermano che occorrono salari più competitivi per attrarre questi profili. Per il 75% delle imprese le Stem saranno fondamentali per garantire l’innovazione continua e per il 55% nel guidare la trasformazione digitale.

Rispetto alla media, i professionisti Stem, che lavorano nell’ambito delle discipline scientifico-tecnologiche, attribuiscono una forte priorità alla “possibilità di lavorare in un contesto internazionale e dinamico” (il 29% contro un 17% di chi non ha scelto questi ambiti) e alla “integrità etica e sostenibilità ambientale/sociale dell’azienda” (18% contro 11%). Secondo il rapporto, inoltre, per circa 1 giovane occupato su 3, la scelta dell’impiego è guidata dalle prospettive economiche e di carriera e da una maggiore flessibilità e migliore equilibrio vita-lavoro. Otto giovani lavoratori su 10 invece prevedono, entro tre anni, cambiamenti lavorativi, di ruolo, attività o azienda; per circa un terzo del campione, inoltre, il futuro lavorativo è all’estero.

Secondo i giovani lavoratori, i settori in cui le Stem possono offrire un maggiore contributo sono scienza, salute e medicina (43%), autonomia energetica (38%) e intelligenza artificiale/machine learning (32%). Sei Stem-workers su 10 ritengono utile un approccio formativo multidisciplinare che coniughi discipline tecnico-scientifiche e umanistiche.