{"id":35960,"date":"2026-06-09T19:53:03","date_gmt":"2026-06-09T17:53:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=35960"},"modified":"2026-06-09T19:54:12","modified_gmt":"2026-06-09T17:54:12","slug":"ai-killed-the-data-star","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/carriere-tech\/ai-killed-the-data-star\/","title":{"rendered":"AI killed the data star"},"content":{"rendered":"\n

La settimana scorsa  sono stato invitato a parlare a degli studenti di liceo che hanno presentato lavori molto interessanti alla fine di un percorso formativo sull\u2019analisi dei dati presso i loro istituti.
Un piccolo intervento che in questi anni ho sempre fatto con piacere per dire che faccio un lavoro fico e aiuto le persone a farlo ancora meglio.<\/p>\n\n\n\n

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Quest\u2019anno per\u00f2 avrei voluto presentarmi con un teschio in mano pronunciando il celebre dubbio amletico rivisitato : \u201cessere o non essere\u2026 un data analyst?\u201d.
<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Bench\u00e9 le assunzioni siano in aumento e gli stipendi continuino a salire, lo spettro di Yorick mi appare pi\u00f9 o meno con la stessa frequenza con cui qualcuno pubblica su linkedin le proprie opinioni su un LLM nuovo di zecca.

Esce dagli angoli pi\u00f9 impensati ridendo del mio rassicurare tutti sul fatto che l\u2019AI \u00e8 ben lungi dal renderci dei disoccupati di lungo corso.<\/p>\n\n\n\n

Opus, Grock, Anthropic e compagnia bella, poi, hanno nomi cos\u00ec evocativi che sembra di assistere a un capitolo de \u201cIl Signore degli Anelli\u201d dove i generali di Mordor presentano i loro eserciti. Credo solo che il copyright sia troppo costoso altrimenti chiamare Saruman un LLM sarebbe sicuramente una scelta molto azzeccata. Ne consegue che ogni volta che esce un nuovo modello di intelligenza artificiale un esercito di troll inizi a decantare l\u2019incredibile potenza di questo o quel prodotto . Qualcuno pubblica uno screenshot di ChatGPT che genera una query SQL, crea una dashboard in pochi secondi o analizza un file Excel da migliaia di righe e immediatamente parte l\u2019anatema:“il Data Analyst \u00e8 morto” (sostituendo il ruolo con uno a voi pi\u00f9 vicino, la profezia rimane valida)<\/em><\/p>\n\n\n\n

Dopotutto, se un’intelligenza artificiale \u00e8 in grado di scrivere codice, creare grafici e persino commentare i risultati, perch\u00e9 un’azienda dovrebbe continuare ad assumere analisti?<\/p>\n\n\n\n

Denethor non ci ha insegnato molto a quanto pare.<\/p>\n\n\n\n

La risposta breve \u00e8 che il Data Analyst non sta scomparendo. Sta cambiando.<\/p>\n\n\n\n

Il problema non \u00e8 ottenere dati. \u00c8 capire cosa significano<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una volta il dato veniva preso dai faldoni enormi e trascritto su Lotus 1-2-3: ricordo open space in cui file e file di persone incravattate scartabellavano, digitavano furiosamente su tastiere indistruttibili e inviavano file tramite LPT a stampanti ad aghi (sic) simili a delle piccole mietitrebbie che incidevano dei lenzuoli a strisce grigie e bianche, i pi\u00f9 esaltati li appiccicavano al muro cerchiando qua e l\u00e0 i dati che ritenevano importanti. <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Oggi le organizzazioni sono sommerse da informazioni provenienti da ERP, CRM, sistemi di e-commerce, applicazioni cloud, sensori IoT, piattaforme di marketing e social network. L’intelligenza artificiale rende banale produrre report, dashboard e analisi.<\/p>\n\n\n\n

Ma avere pi\u00f9 dati non significa automaticamente prendere decisioni migliori e farci, in ultima analisi, dei soldi, anzi molte aziende si trovano in una situazione paradossale: hanno pi\u00f9 informazioni che mai e spesso meno chiarezza di prima, credono al rumore e ignorano i segnali giusti, alla fine i soldi li perdono.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 qui che entra in gioco il Data Analyst<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Il suo valore non consiste nel costruire un grafico a torta o nel realizzare una query. Il vero valore sta nel formulare le domande corrette comprendendo il contesto e trasformare numeri apparentemente scollegati in indicazioni utili, niente che il buon vecchio Socrate non avesse gi\u00e0 teorizzato 2500 anni fa.
<\/p>\n\n\n\n

L’AI sta eliminando il lavoro ripetitivo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Se guardiamo con onest\u00e0 a ci\u00f2 che accade oggi, \u00e8 chiaro che l’intelligenza artificiale sta gi\u00e0 sostituendo molte attivit\u00e0 tradizionali degli analisti.
Tutte attivit\u00e0 che fino a pochi anni fa occupavano una parte importante della giornata lavorativa, ma non \u00e8 necessariamente una cattiva notizia.
Pensiamo a cosa sta succedendo agli sviluppatori. Quando sono arrivati framework sempre pi\u00f9 evoluti, generatori di codice, librerie open source e piattaforme cloud, qualcuno aveva previsto la fine della programmazione, invece la produttivit\u00e0 \u00e8 aumentata e il livello delle competenze richieste si \u00e8 alzato: oggi uno sviluppatore scrive meno codice infrastrutturale (quasi 0) e dedica pi\u00f9 tempo alla progettazione, all’architettura e alla risoluzione dei problemi.<\/p>\n\n\n\n

Il Data Analyst del futuro sar\u00e0 pi\u00f9 vicino a un consulente che a un tecnico<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La figura che molte aziende cercano oggi non \u00e8 quella dell’operatore che produce report, quella parte sar\u00e0 sempre pi\u00f9 delegata a strumenti intelligenti. Oggi c\u2019\u00e8 bisogno di persone capaci di collegare i dati alle decisioni. Questo significa comprendere processi aziendali, modelli organizzativi, indicatori di performance e obiettivi strategici, il Data Analyst moderno diventa una figura di confine tra tecnologia e business.<\/p>\n\n\n\n

Le basi dell’intelligenza artificiale ci vengono dettate dalla torre di controllo. SQL, Power BI , Tableau Snowflake e Knime sono strumenti che ci aiutano a rimanere in volo, ma atterrare \u00e8 tutta un altra storia :  essere in grado di parlare con manager, responsabili di funzione e stakeholder aziendali per capire che succede e in che direzione andare fa di voi il pilota. Per questo motivo le competenze trasversali stanno diventando importanti quanto quelle tecniche, con buona pace delle prime donne tecnologiche.<\/p>\n\n\n\n

L’AI non capisce il contesto aziendale<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uno degli equivoci pi\u00f9 diffusi \u00e8 pensare che un modello linguistico possa sostituire completamente un professionista. In realt\u00e0 \u00e8 ormai assodato che i modelli generativi eccellono nel riconoscere schemi statistici e produrre contenuti coerenti, ma non conoscono il contesto in cui operano. Se un sistema AI rileva che le vendite sono diminuite del 15%, pu\u00f2 descrivere il fenomeno e pu\u00f2 persino suggerire possibili spiegazioni, sempre con i manleva del caso. Quello che non pu\u00f2 fare \u00e8 sapere se quell’andamento fosse previsto, se ci siano errori nei dati di origine o se l’azienda abbia deliberatamente cambiato strategia commerciale. La differenza tra informazione e comprensione continua a essere enorme ed \u00e8 proprio in questo spazio che si muove l\u2019analista.<\/p>\n\n\n\n

Vale ancora la pena investire in questa carriera?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Se oggi avessi vent’anni e dovessi scegliere un percorso professionale nel settore tecnologico, continuerei a considerare il Data Analyst una delle opzioni pi\u00f9 interessanti non perch\u00e9 il lavoro rimarr\u00e0 identico a quello di oggi, ma piuttosto perch\u00e9 il mondo produce e produrr\u00e0 sempre pi\u00f9 dati. Ogni applicazione, ogni processo aziendale e ogni sistema intelligente genera informazioni che devono essere comprese, controllate e trasformate in decisioni e la domanda di professionisti capaci di svolgere questo lavoro difficilmente diminuir\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Quello che cambier\u00e0 sicuramente, anche mentre scrivo, sono gli strumenti.<\/p>\n\n\n\n

Un DA che ignora l’intelligenza artificiale diventer\u00e0 rapidamente obsoleto, chi invece utilizza l’AI come leva di produttivit\u00e0 potrebbe raggiungere livelli di efficacia impensabili fino a pochi anni fa.<\/p>\n\n\n\n

Cosa studiare oggi per avere un vantaggio domani<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mentre mi facevo tutte queste \u201cmappe mentali\u201d mi ero abbastanza rasserenato convinto di poter fare un bel discorso inspirazionale . <\/p>\n\n\n\n

Cos\u00ec ho esordito: \u201cLa buona notizia \u00e8 che entrare nel mondo della data analysis \u00e8 ancora possibile senza dover partire per forza da un dottorato in matematica. La cattiva notizia \u00e8 che non basta fare prompt e dare tutto in pasto ad Excel  per commentare con dovizia di particolari la Heatmap del PSG su LinkedIn.\u201d <\/p>\n\n\n\n

All\u2019inizio li ho visti un p\u00f2 frastornati, forse si aspettavano cose pi\u00f9 di impatto tipo \u201csiate affamati, siate stupidi\u201d che in Italiano poi suona anche male.<\/p>\n\n\n\n

Poi si sono come svegliati e si sono trovati seduti, metaforicamente, sul pavimento assieme a me.
Le basi restano quelle : SQL, statistica di base, modellazione dei dati, Excel avanzato \u2014 s\u00ec, l\u2019ho detto \u2014 e uno strumento di visualizzazione come Power BI o Tableau<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

SQL e statistica rimangono il mio binomio preferito. SQL perch\u00e9 ti insegna a pensare in modo ordinato: relazioni, filtri, aggregazioni, join, granularit\u00e0. Statistica perch\u00e9 ti ricorda che i numeri non parlano mai da soli, anche quando sembrano ovvi. Mostrare una covarianza continua a farmi sentire per qualche secondo come il Dottor Manhattan, anche se ammetto che oggi \u00e8 meno spettacolare di chiedere a un modello generativo di spiegarti un dataset in linguaggio naturale.<\/p>\n\n\n\n

Ma il punto \u00e8 proprio questo: l\u2019AI non elimina la necessit\u00e0 di capire SQL e statistica. La rende necessaria.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 se non sai leggere una query, non sai nemmeno capire se l\u2019AI l\u2019ha scritta bene. Se non hai basi statistiche, rischi di prendere per insight quello che \u00e8 solo rumore ben formattato. Se non conosci il dominio, puoi produrre una dashboard bellissima e completamente inutile. <\/p>\n\n\n\n

Workslop<\/strong> \u00e8 la parola dell\u2019anno e probabilmente lo sar\u00e0 per molto tempo a venire <\/p>\n\n\n\n

Dalla base poi si aprono scenari diversi :<\/p>\n\n\n\n

C\u2019\u00e8 il percorso pi\u00f9 business-oriented<\/strong>, adatto a chi vuole lavorare vicino al management: SQL, Power BI, KPI, storytelling, processi aziendali, capacit\u00e0 di trasformare una domanda confusa in un\u2019analisi utile.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019\u00e8 un approccio pi\u00f9 technical<\/strong>, per chi vuole avvicinarsi al data engineering: Python, pipeline ETL, database cloud, data warehouse, API, qualit\u00e0 del dato. Qui il Data Analyst diventa quasi un ponte tra chi consuma il dato e chi costruisce l\u2019infrastruttura.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019\u00e8 il credo nell\u2019 AI-augmented<\/strong>, probabilmente il pi\u00f9 interessante oggi: usare strumenti generativi per esplorare dataset, generare ipotesi, documentare analisi, automatizzare report, interrogare dati in linguaggio naturale, costruire piccoli workflow con notebook, agenti e sistemi RAG.<\/p>\n\n\n\n

E poi c\u2019\u00e8 un canale orizzontale: quello del dominio<\/strong>. Sanit\u00e0, finance, retail, manufacturing, pubblica amministrazione, formazione, energia. Sapere \u201cfare analisi\u201d \u00e8 importante, ma sapere cosa stai analizzando lo \u00e8 ancora di pi\u00f9. Un Data Analyst che conosce davvero il settore in cui lavora vale molto pi\u00f9 di uno che sa solo le novit\u00e0 sull\u2019ultimo strumento.<\/p>\n\n\n\n

Occorre sapere se quello che si produce ha senso, seguendo sempre Socrate, che nascesse oggi farebbe sicuramente il data analyst. L’obiettivo \u00e8 raggiungere definizioni razionali, stabili e valide per tutti : le percezioni riguardano solo il presente<\/strong>…<\/p>\n\n\n\n

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La settimana scorsa  sono stato invitato a parlare a degli studenti di liceo che hanno presentato lavori molto interessanti alla fine di un percorso formativo sull\u2019analisi dei dati presso i loro istituti.Un piccolo intervento che in questi anni ho sempre fatto con piacere per dire che faccio un lavoro fico e aiuto le persone a… Read more<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":238,"featured_media":35961,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":0,"_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}","_uag_custom_page_level_css":"","_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[10315],"tags":[],"collections":[11422],"class_list":{"0":"post-35960","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-carriere-tech","8":"collections-unpopular-opinion-it","9":"entry"},"yoast_head":"\nAI killed the data star - Codemotion Magazine<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La buona notizia \u00e8 che entrare nel mondo della data analysis \u00e8 ancora possibile senza dover partire per forza da un dottorato in matematica. 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In 90s , while i was studing economic , i was often asked to help people on using personal computer for every day business : It's been a one way ticket. First and lasting love was for managing data , so i have started using msaccess and SqlServer to build databases , elaborate information and reports using tons and tons of Visual Basic code . My web career started developing in Asp and Asp.net , then I began to use php . I like to have an administrative approach ,too .In fact i have earned many certifications on database administration . Mixing up this two factors i developed many programs for data collecting and analyzing, being involved on publishing reports and articles based on elaborated information , in scenarios as Public Administration training , collaboration project between universities all over the world or survey on genetic structure and their relative kind of analysis. 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