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Bene, questo è circa il mio quinto tentativo, ma questa volta ci riuscirò davvero. Il mio consiglio è che, se sei interessato a una carriera nelle risorse umane, dovresti avere una laurea oppure essere iscritto a un corso di laurea. Se hai le risorse per mantenerti per più di quattro anni, allora trascorrere questo tempo in un'università tradizionale ti offrirà una grande esperienza e imparerai davvero molto. Tuttavia, se stare più di quattro anni senza un reddito non ti attira, e/o hai già un ottimo lavoro, allora studiare online ti permetterà di avere il meglio di entrambi i mondi – e, dato che lavori allo stesso tempo, avrai più esperienza rispetto ai laureati tradizionali che non hanno lavorato durante gli studi.

E questo ci porta alla domanda se studiare con un'università online oppure studiare online tramite un'università tradizionale. Per esperienza, credo che esista uno strumento giusto per ogni lavoro, e poi ci sono strumenti che forse ti permettono di portare a termine la cosa abbastanza bene (io preferisco sempre usare lo strumento giusto). Uno dei problemi che ho riscontrato studiando online con un'università tradizionale è che queste università non sono pienamente coinvolte in queste modalità. Non viene visto come il loro core business, ma come una bella opportunità di reddito aggiuntivo – e anche quando a volte rappresenta una fonte di reddito superiore a quella tradizionale, non è comunque considerato il cuore della loro attività. Da studente, questo è un vero problema, e l'ho vissuto personalmente. Qualche anno fa, mentre scrivo questo articolo, mi sono iscritto a un'università inserita tra le prime 100 al mondo (e spesso tra le prime 50). Dopo un mese, ho annullato l'iscrizione. Nella facoltà dove mi ero iscritto, l'università semplicemente non era attrezzata per offrire un percorso a studenti che non vivono il campus. L'orientamento online era un caos, l'audio dei file disponibili spesso non funzionava, non eravamo inclusi e quasi mai riconosciuti. L'ambiente di apprendimento mancava completamente: alla fine sono stato costretto a decidere se spendere decine di migliaia di dollari solo per avere un marchio sul mio curriculum, o usare diversamente il mio tempo e i miei soldi.

Questo è il mio consiglio: se tutto ciò che vuoi è un «marchio» sul curriculum, allora ti suggerisco di comprare della costosa carta filigranata e stampare lì sopra – ecco il tuo marchio. Ma se invece vuoi lavorare nelle risorse umane, allora è il momento di iniziare a prendere decisioni da professionista – e questa è la prima. Chi può soddisfare meglio le tue esigenze di apprendimento? Se è un'università tradizionale, bene; se è un'università online, altrettanto bene. Concentrati innanzitutto sulle tue necessità di apprendimento: per quanto io consideri fondamentale una laurea per una carriera nelle risorse umane, prima o poi essa verrà superata dalla tua esperienza. Quel titolo per cui hai lavorato tanto, alla fine sarà solo una casella da spuntare – ma ciò che apprendi dalla laurea, lo sfrutterai lungo tutta la tua carriera.

Brendan Lys

Operando all'incrocio tra Risorse Umane e Data Science, metto a frutto una vasta esperienza specialistica nelle Risorse Umane unita alle metodologie e agli approcci della Data Science. Questo approccio, focalizzato sulla scoperta di insight pratici dai dati, è stato applicato in ambiti quali: retribuzione e benefit, pianificazione del personale, selezione, salute e sicurezza, diversità e formazione. Ma come si traduce realmente l'applicazione della data science alle sfide e opportunità delle Risorse Umane? In un contesto HR, i dati con cui lavoriamo provengono solitamente direttamente dal nostro HRMIS; un vantaggio dei metodi di data science è che possiamo includere dati aggiuntivi sia interni che esterni all'organizzazione – dati che con un'analisi HR tradizionale sarebbero irraggiungibili. Si pensi ad esempio alle descrizioni delle posizioni, che racchiudono una quantità di informazioni normalmente trascurate perché non pronte per l'analisi. Un progetto collaterale a cui sto lavorando attualmente (aprile 2019) prevede l'uso del text mining sulle descrizioni delle mansioni per fornire indicazioni sulla famiglia professionale a cui appartiene la posizione. Gli insight del mio lavoro sono stati apprezzati da organizzazioni di diversi settori, tra cui: enti pubblici (Australia e Nuova Zelanda), società quotate ASX e NZX, utility, non profit e istituti di istruzione superiore.