Un framework AI per la misura del divario tra università e mercato del lavoro nella Circular Economy

Contesto

Una università italiana in qualità di committente ha richiesto a Technology Data Reply la realizzazione di un framework basato su modelli di intelligenza artificiale in cui i ricercatori universitari potessero condurre le loro analisi riguardanti la correlazione a livello nazionale italiano tra la domanda e l’offerta nell’ambito della Circular Economy, andando a esplorare i risultati ottenuti automaticamente dall’incrocio delle descrizioni degli annunci lavorativi riguardanti la CE estrapolati dalle piattaforme di job posting e le skill maturate dai neolaureati attraverso l’acquisizione dei programmi di studi universitari (schede SUA).

Scenario

In un contesto di ricerca universitaria, il cliente studia da anni la Circular Economy e le trasformazioni della nostra società ai fini di adeguarsi alla costante richiesta da parte della Unione Europea di riduzione degli sprechi e di applicazione delle cosiddette 8 erre.

Ad oggi, molti studi sono stati condotti per capire come le Università italiane stiano preparando i nuovi professionisti del mondo del lavoro nel ricoprire incarichi per i quali sono richieste delle skill legate proprio alla Economia Circolare e più in generale al mondo dell’ESG.

In questo scenario, Technology Data Reply è stata contattata per rendere automatizzate le loro ricerche e analisi di dati per capire in modo veloce e intuitivo il gap tra offerta universitaria e richieste del mondo del lavoro.

Soluzione

Il progetto consiste nella realizzazione di una piattaforma dati basata sull'architettura OCI (Oracle Cloud Infrastructure) in cui raccogliere e analizzare i dati degli annunci di lavoro estratti automaticamente dalla piattaforma Glassdoor.

L'obiettivo è identificare quelli relativi all'economia circolare e correlarli con i curriculum universitari su tutto il territorio nazionale, con granularità provinciale. Questa soluzione estrae automaticamente le informazioni chiave dagli annunci di lavoro pubblicati e acquisisce simultaneamente i curriculum universitari italiani, fondendo l'intero insieme di dati in un data lake.

Pertanto, modellare tali dati su un data warehouse e arricchirli utilizzando rispettivamente modelli di Machine Learning e LLM in grado di classificare gli annunci di lavoro estratti, riconoscere quelli relativi all'Economia Circolare (EC) ed estrapolare un punteggio tra offerte formative e annuncio di lavoro EC in base al grado di correlazione tra la figura professionale formata dall'università e le competenze richieste dall'offerta di lavoro, su base territoriale, così da esporre infine questi risultati in output su report specifici di una dashboard utilizzabile dagli utenti per le loro analisi.

Vantaggi

  • Il team di ricercatori fruendo della dashboard interattiva dotata di mappa del territorio italiano ha così avuto la possibilità di navigare sui risultati di incrocio tra domanda e offerta, avendo uno spaccato immediato della situazione sul sistema paese Italia.

  • La soluzione in OCI ha consentito una scalabilità immediata nel granulare la iniziale soluzione fino a livello provinciale, fornendo così visibilità massima agli analisti.

  • La soluzione in cloud non solo si presta all’estensione legata ai volumi dati e tipologie di dati nuovi (vedi i brevetti) ma anche estendibile a nuovi processi di analisi previsti a regime

  • Inoltre, tale soluzione diverrà un data source importante che andrà ad alimentare un lakehouse mediante il quale tali dataset risultanti di analisi verranno messi a fattor comune della comunità scientifica ed esposti come servizi a futuri privati cittadini che ne potranno fruire laddove in cerca di una collocazione lavorativa sul proprio territorio di residenza.

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