Tra le prime 10 skill con la crescita più rapida negli annunci ICT su LinkedIn compare il Prompt Engineering (+112%), che è la capacità strutturata di fare le domande giuste all’AI fino a sfidare il sistema. Questa impennata nella domanda è segno dell’evoluzione del mercato verso competenze legate all’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali.
Allo stesso tempo, aumenta l’attenzione per le figure impegnate nella cybersecurity (+70%) e restano stabili, tra le figure professionali più richieste, lo sviluppatore software (14mila annunci), l’IT Project Manager e il software engineer (9mila annunci).
È quanto emerge dall’Osservatorio sulle Competenze Digitali 2025, realizzato da AICA, Anitec-Assinform e Assintel, in collaborazione con Talents Venture, sulla base degli annunci ICT su LinkedIn tra gennaio-settembre 2025 e gennaio-settembre 2024.
A fronte di circa 136mila annunci pubblicati su LinkedIn in un anno per questo tipo di figure, solo 73mila nuovi professionisti sono entrati nel mercato del lavoro, con un rapporto di quasi un nuovo professionista ogni due annunci pubblicati.
Questa dinamica aumenta il ritardo italiano in Europa: per portare la quota di occupati ICT del Paese ai valori degli altri Paesi europei servirebbero subito 236mila professionisti tech in più.
È un buon segnale l’impennata di Prompt Engineering, come nuova competenza richiesta dalle imprese?
Sì, è un buon segnale, perché indica che molte aziende stanno capendo una cosa importante: con l’AI non basta “cliccare e sperare”. Serve un ruolo attivo di chi la usa, capace di fare domande chiare e di interpretare le risposte con giudizio.
Come si costruisce questa nuova competenza?
Il Prompt Engineer non dovrebbe limitarsi a “scrivere la domanda perfetta”. È utile formare su due livelli questa figura in azienda, o la nuova competenza per un esperto di intelligenza artificiale.
Un primo livello pratico riguarda la formulazione di richieste precise, sempre con un contesto, un obiettivo e un formato dell’output. Se fai una domanda generica, spesso ottieni una risposta generica. Se fai domande precise, chiedi esempi, fonti, alternative e punti deboli, allora l’AI diventa molto più utile. Quindi servono domande per ridurre ambiguità e fraintendimenti e impostare controlli, con domande come “Dimmi anche cosa non sai”, “Se non hai dati, dichiaralo”, “Proponi più opzioni e i loro pro/contro”.
Un secondo livello di formazione è strategico, poiché le domande non servono solo a ottenere risposte, ma a esplorare nuove possibilità. Allora fare le domande giuste diventa un modo per vedere opportunità che gli altri non vedono: immaginare scenari, testare ipotesi, valutare rischi e prendere decisioni migliori. In questo senso, il prompt engineering è anche una competenza di leadership, perché aiuta a guidare l’AI verso ciò che davvero conta per il business.
Cosa accade con l’AI agentica?
Con l’arrivo dell’AI agentica, ossia con agenti che non si limitano a rispondere, ma possono eseguire compiti, orchestrare attività e portare avanti flussi di lavoro, questa competenza cresce ancora di valore. Perché non si tratta solo di “ottenere un testo”, ma di dare istruzioni, definire confini e impostare obiettivi a sistemi in grado di agire, come raccogliere dati, proporre azioni, effettuare controlli, aggiornare documenti, aprire ticket o generare report. Qui la qualità delle istruzioni e delle regole diventa decisiva, con linee guida su cosa si può fare con l’AI e cosa no (dati sensibili, decisioni critiche, comunicazioni esterne). Inoltre l’AI può sbagliare o “inventare”, quindi servono revisioni, audit a campione, tracciabilità delle fonti e dei passaggi. E poi c’è tutto il tema di ruoli e responsabilità. Chi valida i contenuti? Quale figura controlla la qualità? E, ancora, a chi spetta approvare le azioni se parliamo di agenti che operano davvero?
In pratica, i prompt dovranno essere sempre più “critici”?
Sì, in prospettiva ciò che farà davvero la differenza non sarà tanto “saper usare uno strumento”, ma saper ragionare bene: pensiero critico, capacità di scegliere tra alternative, valutare impatti e non fermarsi alla prima risposta. Ed è positivo che questa cultura si diffonda a tutti i livelli dell’organizzazione, non solo tra gli specialisti. L’AI, infatti, compresa quella agentica, può essere un ottimo copilota. Ma la rotta, il “perché” e il “dove andare”, deve restare una scelta guidata dall’essere umano, con realismo, responsabilità e ambizione.