di Sinthema | Giugno 2025
“Ho iniziato a usare l’AI nel mio lavoro. Come lo scrivo nel CV?”
E’ una domanda frequente e proviene da persone con background completamente diversi, perché l’uso dell’IA generativa (chatgpt. gemini o claude, per intenderci) è diventata una di quelle competenze che non si possono non avere e quindi mostrare ai futuri datori di lavoro.
Ma attenzione, non stiamo parlando di saper agire sull’architettura di un sistema IA, quella è una competenza IT vera e propria, ma di utilizzarla per lavorare in un modo migliore.
“Competenza informatica: Uso PC, mail, navigazione internet” vi ricordate?
Per capire dove siamo adesso, vale la pena fare un passo indietro.
Negli anni Novanta, la riga “utilizzo PC” nei CV aveva senso. Differenziava davvero chi sapeva usare un computer da chi non lo aveva mai toccato. Poi quella competenza è diventata ovvia, e nel tempo si è evoluta: si è trasformata in “conoscenza avanzata di Excel”, “utilizzo di software gestionale”, “competenze su SAP”. Più specifica, più misurabile, più utile per chi doveva valutarla e soprattutto collegata al proprio ruolo.
Oggi stiamo attraversando la stessa traiettoria con l’intelligenza artificiale. Scrivere “utilizzo strumenti AI” su un CV nel 2026 equivale a scrivere “uso PC” nel 2000 non è sbagliato, ma non dice quasi nulla.
La domanda giusta non è se inserire l’AI nel CV ma come inserirla e prima ancora capire quale tipo di competenza si possiede.
Due tipi di competenza, due modi di scriverla
Esiste una differenza fondamentale che vale la pena capire prima di andare oltre.
Da un lato c’è la AI literacy (alfabetizzazione all’intelligenza artificiale) — la capacità di usare strumenti AI in modo consapevole, critico e produttivo nel proprio lavoro. Non è una competenza tecnica in senso stretto. È trasversale: riguarda un HR, un avvocato, un project manager, un addetto alla contabilità. Chiunque, nei ruoli impiegatizi e manageriali, sta già lavorando con questi strumenti o almeno dovrebbe farlo.
Dall’altro lato ci sono le competenze hard (competenze tecniche specializzate) legate all’AI — quelle di chi l’intelligenza artificiale la costruisce, la progetta, la addestra.
Sono cose diverse come è diverso saper usare un gestionale dal saperlo costruire.
AI literacy (alfabetizzazione all’AI): la competenza che tutti devono sviluppare
La AI literacy non è fare domande a ChatGPT. È qualcosa di più solido e da apprendere.
Significa capire cosa può fare uno strumento AI e cosa non può fare. Significa saper formulare una richiesta in modo efficace – quello che nel gergo si chiama prompt (istruzione testuale) – e soprattutto saper valutare la risposta che si riceve: riconoscere quando è corretta, quando è plausibile ma imprecisa, quando è da verificare. Significa integrare questi strumenti nei propri workflow (flussi di lavoro) in modo che aggiungano valore, senza delegare il ragionamento e la decisione finale. E significa anche conoscere i rischi legati alla sicurezza dei dati se si caricano file aziendali riservati per chiedere un riassunto veloce.
Come si inserisce nel CV?
Non nella sezione “competenze” come voce isolata. Lì può comparire il nome degli strumenti che si usano abitualmente, e va bene. Ma la competenza vera va mostrata nell’esperienza lavorativa, dove c’è contesto, dove c’è un risultato, dove chi legge può capire cosa è cambiato nel modo di lavorare.
La formula è semplice: attività + strumento + risultato osservabile.
Qualche esempio concreto:
Prima: “Redazione di report mensili per la direzione” Dopo: “Redazione di report mensili: l’integrazione di strumenti AI nel processo di stesura ha ridotto i tempi del 35% mantenendo lo standard qualitativo richiesto”
Prima: “Gestione della corrispondenza con clienti e fornitori” Dopo: “Gestione della corrispondenza: utilizzo di strumenti AI per la prima bozza e la revisione del registro in comunicazioni complesse o multilingue”
La differenza non è un dettaglio. Comunica che si è cambiato un modo di lavorare, che lo si sa spiegare e che se ne misura l’impatto. Questo è ciò che un selezionatore può effettivamente valutare.
Le competenze hard (tecniche specializzate): dodici profili e lo standard UNI
Per chi lavora nell’ AI, e non solo con l’AI, il discorso cambia completamente.
Il 30 aprile 2026 è stata pubblicata la norma UNI 11621-8, primo standard nazionale in Europa che definisce i profili professionali dell’intelligenza artificiale. Un documento tecnico, sì, ma con implicazioni concrete per chi cerca lavoro in quest’area e per le aziende che cercano queste figure.
Lo standard identifica dodici profili: Chief AI Officer (responsabile AI aziendale), AI Consultant (consulente AI), AI Product Manager (responsabile di prodotto AI), Prompt Engineer (specialista nella progettazione di istruzioni per sistemi AI), Algorithm Engineer (ingegnere degli algoritmi), Deep Learning Engineer (ingegnere dell’apprendimento profondo), Data Engineer (ingegnere dei dati), Data Scientist (scienziato dei dati), AI Security Specialist (specialista in sicurezza AI), Machine Learning Engineer (ingegnere dell’apprendimento automatico), Natural Language Processing Engineer (ingegnere dell’elaborazione del linguaggio naturale), Research Scientist (ricercatore scientifico). Per ognuno descrive missione, competenze attese, attività tipiche e indicatori di risultato.
Per chi rientra tra queste figure, o vuole rientrarci, la norma è uno strumento di orientamento preciso. Permette di capire dove ci si colloca, cosa manca per spostarsi verso un ruolo diverso e come descrivere la propria esperienza in modo allineato al linguaggio che il mercato sta adottando.
Per le aziende, è un riferimento importante: adesso esiste un vocabolario condiviso su cosa deve saper fare un ML Engineer (ingegnere dell’apprendimento automatico) o un AI Security Specialist (specialista in sicurezza AI), scritto e verificabile.
Cosa fare adesso
Se sei un professionista che ha iniziato a lavorare con strumenti AI: rileva cosa è cambiato nel tuo lavoro, anche in modo approssimativo. Tempo risparmiato, qualità migliorata, processi semplificati. Poi trascrivi quelle osservazioni nell’esperienza lavorativa del tuo CV, con la formula attività-strumento-risultato.
Se sei un professionista tecnico o vuoi orientarti verso ruoli specializzati nell’AI: consulta la UNI 11621-8. Non come obbligo, ma come bussola. Ti dice dove sei rispetto al mercato e in quale direzione puoi muoverti.
In entrambi i casi, la competenza nel CV si dimostra spiegando come hai lavorato diversamente e perché.
