[1]<\/sup><\/a>.<\/strong><\/p>\n\n\n\nNel 2022 le competenze legate a LLM e Generative AI comparivano in appena lo 0,03% degli annunci analizzati; AI Agent, Cursor e Claude Code non esistevano ancora come voci di ricerca.<\/p>\n\n\n\n
Nel primo semestre 2026 il quadro \u00e8 radicalmente cambiato: le competenze LLM sono citate nel 4,8% degli annunci, gli AI Agent nel 3,1%, la Generative AI nel 2,8%, Cursor nel 2,1%, Claude Code nell’1,7% e il Prompt Engineering nell’1,6%. Partendo da valori prossimi allo zero, i tassi di crescita sono vertiginosi: le competenze LLM aumentano di 97 volte, gli AI Agent di 62, la Generative AI di 56. Numeri che, letti insieme, mostrano come in soli 6 mesi vi sia stato un cambiamento rilevante del ruolo del Software Engineer che deve ora padroneggiare un nuovo stack tecnologico per lo sviluppo software, composto da modelli, agenti, interfacce e strumenti di sviluppo assistiti dall\u2019AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\nLa ricerca individua, inoltre, due curve nettamente distinte: mentre il machine learning classico resta stabile tra l’11% e il 15% degli annunci per tutto il periodo, la GenAI parte da 0 e arriva al 12,6%, quasi triplicando negli ultimi 18 mesi.<\/p>\n\n\n\n
Per Anthropos e Orbyta Tech \u00e8 un’indicazione precisa, rilevante anche per chi pianifica lo sviluppo delle competenze: da una parte le aziende si trovano a dover ripensare il tipo di skill ricercate per questi ruoli e i processi di selezione, dall’altro hanno l’urgenza di trasformare e fare upskilling dei loro tech team esistenti.<\/p>\n\n\n\n
Dal codice al giudizio: la crescita delle competenze umane.<\/strong><\/p>\n\n\n\nIl dato pi\u00f9 significativo della ricerca riguarda per\u00f2 le competenze umane<\/strong>. Per i Software Engineer, la quota di annunci che cita almeno una durable skill<\/em> passa dal 40,5% del 2022 al 65% del 2026: quasi due annunci su tre. La comunicazione cresce dal 32,5% al 46%, la leadership quasi triplica dall’8,2% al 23,8%, il problem solving sale dal 12,2% al 20,5%. Il fenomeno attraversa tutti i ruoli IT osservati, dai Project Manager (durable skill<\/em> dal 58% all’89,2%) ai DevOps Engineer (dal 31,8% al 60,8%), fino ai profili pi\u00f9 tecnici.<\/p>\n\n\n\nNon si tratta pi\u00f9 di qualit\u00e0 accessorie in coda alla job description, ma di requisiti descritti in modo esplicito: saper spiegare i compromessi tecnici a interlocutori non tecnici, assumersi la responsabilit\u00e0 dei risultati, decidere che cosa non costruire. Man mano che l\u2019AI assorbe una parte dell\u2019esecuzione \u2013 sintetizza il report \u2013 le aziende descrivono sempre pi\u00f9 esplicitamente il lavoro che resta alle persone.<\/p>\n\n\n\n
Gli strumenti cambiano pi\u00f9 in fretta delle capacit\u00e0.<\/strong><\/p>\n\n\n\nNello stesso periodo, tecnologie come Hadoop (dal 4% allo 0,9%), Puppet (dal 2,7% allo 0,8%) e Sass (dall’1,2% allo 0,3%) perdono terreno negli annunci. Il report stima una vita degli strumenti compresa tra tre e cinque anni, contro una domanda di competenze rimasta stabile intorno al 64% delle menzioni per tutto il periodo: un segnale, per chi seleziona e forma le persone, che una strategia costruita su una semplice lista di strumenti rischia di invecchiare in pochi mesi.<\/p>\n\n\n\n
Gli strumenti cambiano, ma la capacit\u00e0 di apprendere, integrare nuovi paradigmi tecnologici e trasferire conoscenze tra contesti diversi mantiene un valore pi\u00f9 duraturo.<\/p>\n\n\n\n
Cosa cambia per HR, IT e formazione.<\/strong><\/p>\n\n\n\nPer Anthropos e Orbyta Tech i dati chiamano in causa direttamente chi si occupa di recruiting, gestione e sviluppo dei talenti tecnologici.<\/strong><\/p>\n\n\n\nLe descrizioni delle posizioni definite prima della diffusione della GenAI rischiano di non rappresentare pi\u00f9 il contenuto reale dei ruoli.<\/p>\n\n\n\n
Anche i processi di selezione devono evolvere<\/strong>: le prove dovrebbero simulare attivit\u00e0 reali svolte con l\u2019AI, valutando la qualit\u00e0 delle decisioni pi\u00f9 che la sola capacit\u00e0 di esecuzione.<\/p>\n\n\n\nLa formazione, infine, deve partire dalla mappatura delle competenze effettivamente presenti nei team, differenziando i percorsi per ruolo integrando apprendimento formale, esperienziale e sociale e verificando sul campo le competenze acquisite, non solo il completamento di un corso.<\/p>\n\n\n\n
\u00abI ruoli tech e IT, a partire dal software engineer, sono totalmente diversi da un anno fa. Stiamo andando verso una progressiva automazione della scrittura del codice<\/em> \u2013 spiega Stefano Bellasio<\/strong>, CEO e fondatore di Anthropos<\/strong> Inc. \u2013 Oggi i ruoli tecnici richiedono competenze soft e di business che non sono mai state cos\u00ec presenti per questi ruoli e obbligano le aziende a partire da un profondo assessment delle reali competenze dei loro team per poter davvero adottare e sfruttare l\u2019AI in azienda.<\/em>\u00bb<\/p>\n\n\n\n\u00abLe organizzazioni non cercano soltanto professionisti in grado di utilizzare nuovi strumenti<\/em> \u2013 aggiunge Mirko Salvia<\/strong>, AI transformation lead di Orbyta Tech<\/strong> \u2013 ma persone capaci di valutarne i risultati, prendere decisioni, collaborare con interlocutori diversi e trasformare informazioni complesse in azioni concrete. \u00c8 anche per rispondere a queste esigenze che Orbyta ha sviluppato un framework formativo proprietario, un modello che combina competenze trasversali, AI mindset e Futures Thinking per preparare persone e organizzazioni a lavorare efficacemente con agenti AI e tecnologie generative, sviluppando capacit\u00e0 critiche, creative e strategiche<\/em>.\u00bb<\/p>\n\n\n\nIl Report.<\/strong><\/p>\n\n\n\n\u201cBeyond Coding\u201d \u00e8 disponibile integralmente su richiesta e analizza, oltre ai dati internazionali, un focus specifico sul mercato italiano, dove l’adozione della GenAI procede alla stessa velocit\u00e0 del resto del mondo (dallo 0% all’11,5% degli annunci), mentre le aziende, per ora, continuano ad aprire le porte ai profili junior pi\u00f9 che altrove.<\/p>\n\n\n\n
_____________________________<\/p>\n\n\n\n
CHI SONO ANTHROPOS E ORBYTA TECH<\/strong><\/p>\n\n\n\nOrbyta Tech<\/strong> \u00e8 un technology enabler<\/em> che accompagna le organizzazioni nei percorsi di trasformazione tecnologica, integrando visione strategica, capacit\u00e0 avanzate sui dati e software engineering di livello enterprise. Combinando consulenza tecnologica, AI, cloud, data e software engineering, supporta le organizzazioni nell’anticipare il cambiamento e trasformare le opportunit\u00e0 emergenti in soluzioni tecnologiche a valore aggiunto. Con 15 anni di esperienza nella digital transformation<\/strong>, il Gruppo Orbyta conta oggi 300 persone<\/strong>, headquarters nel cuore di Torino<\/strong>, e sedi a Milano, Roma e Lecce<\/strong>.<\/p>\n\n\n\nAnthropos<\/strong> \u00e8 una piattaforma tecnologica statunitense e svizzera che aiuta le aziende a mappare, verificare e trasformare le loro persone con l\u2019uso di strumenti AI avanzati e un approccio skills-based. Aiuta le organizzazioni a orientarsi nella trasformazione delle competenze guidata dall’AI, testando e formando le persone in scenari di lavoro reali corrispondenti ai loro ruoli. Il CEO e fondatore, Stefano Bellasio, ha fondato in precedenza Cloud Academy<\/em>, portandola a oltre 3.000 clienti enterprise prima dell’acquisizione da parte di QA Ltd.<\/p>\n\n\n\n[1]<\/sup><\/a> Stack tecnologico<\/em>: l’insieme coordinato di linguaggi di programmazione, framework, database e strumenti software che lavorano insieme per costruire e far funzionare un’applicazione o un prodotto digitale.<\/p>\n\n\nNuova ricerca di Anthropos e Orbyta Tech su 106.582 annunci di lavoro IT: le competenze…<\/p>\n","protected":false},"author":24,"featured_media":8110,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[136],"tags":[],"class_list":["post-8109","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-comunicato-stampa"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Beyond_Coding_Anthropos_Platform-scaled.png","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8109","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8109"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8109\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8111,"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8109\/revisions\/8111"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8110"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8109"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8109"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8109"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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