In un mercato del lavoro in cui l’intelligenza artificiale sta ridefinendo ruoli, priorità e aspettative, la necessità di aggiornare le proprie competenze non è mai stata così urgente. Secondo il World Economic Forum, entro il 2030 il 40% delle skill fondamentali richieste dalle aziende sarà diverso rispetto a oggi e a questa trasformazione si aggiungono i dati del report Skillsoft 2024-2025, secondo cui i professionisti con competenze AI guadagnano in media il 47% in più rispetto ai colleghi privi di queste abilità.

In questo contesto di forte domanda e altrettanta carenza di profili qualificati, Amazon Web Services ha annunciato un pacchetto di quattro nuove soluzioni pensate per creare un percorso formativo completo, dalla formazione teorica all’applicazione pratica, fino alla validazione ufficiale delle competenze.

Questa iniziativa arriva nel momento in cui AWS e OpenAI hanno reso pubblica una partnership strategica pluriennale che consentirà a OpenAI di eseguire i propri carichi di lavoro avanzati direttamente sull’infrastruttura AWS. Un accordo che evidenzia la crescente interdipendenza tra competenze cloud e tecnologie generative di nuova generazione e che rafforza ulteriormente la missione di AWS nel formare professionisti pronti a operare in questo nuovo ecosistema.

Il primo pilastro di questo percorso è AWS Skill Builder, la piattaforma di formazione online di AWS che ora offre oltre 220 corsi gratuiti dedicati all’AI. Si va dalle basi dell’intelligenza artificiale e del machine learning agli argomenti più avanzati, come la generative AI e l’agentic AI. La varietà dei contenuti permette sia ai neofiti, sia ai professionisti con esperienza di aggiornarsi in modo flessibile, integrando lo studio nella propria routine lavorativa.

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Tuttavia, la sola teoria non basta per colmare il gap di competenze. Per questo AWS introduce una serie di strumenti pratici pensati per simulare situazioni reali e affinare abilità che vanno oltre la semplice conoscenza tecnica. Tra questi, l’AWS Skill Builder Meeting Simulator è probabilmente la novità più distintiva.

Si tratta di una soluzione che crea scenari di riunione realistici con personaggi animati da AI che reagiscono e interagiscono come persone vere. L’obiettivo è sviluppare competenze trasversali come saper spiegare concetti difficili, gestire obiezioni e comunicare con chiarezza. Il simulatore fornisce feedback immediato, guidando l’utente verso una comunicazione più efficace e professionale.

Accanto alla dimensione individuale, AWS pone l’accento anche sulla formazione collaborativa con Cohorts Studio, una nuova soluzione integrata in Skill Builder per gli abbonati Team. Le aziende possono creare gruppi di studio dedicati alla preparazione degli esami di certificazione, organizzare bootcamp di AI o avviare percorsi di apprendimento basati su sessioni condivise. Le attività sono supportate da leaderboard in tempo reale, suggerimenti di contenuti basati sull’AI e calendari flessibili.

Il percorso formativo diventa completo quando entra in gioco la validazione delle competenze. AWS amplia infatti il suo portafoglio di certificazioni introducendo la nuova AWS Certified Generative AI Developer – Professional, in fase beta dal 18 novembre.

Rivolta a sviluppatori con almeno due anni di esperienza nel cloud, questa certificazione misura competenze avanzate su foundation model, architetture RAG e strategie di deployment responsabile. Il piano di preparazione combina esercizi pratici, domande d’esame e sessioni hands-on tramite AWS SimuLearn. Si affianca alle certificazioni AWS già disponibili (AI Practitioner, Machine Learning Engineer Associate e Data Engineer Associate), creando percorsi chiari di crescita professionale.

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Un altro tassello importante per migliorare l’occupabilità dei candidati sono le microcredential, una nuova forma di validazione pratica all’interno di Skill Builder. A differenza delle certificazioni, che misurano la comprensione teorica, le microcredential dimostrano la capacità di svolgere compiti specifici in ambienti AWS reali.

Le prime due disponibili, AWS Serverless Demonstrated e AWS Agentic AI Demonstrated, richiedono di affrontare scenari complessi, risolvere problemi concreti e implementare soluzioni funzionanti. Per i professionisti, ciò significa poter mostrare non solo di sapere come funziona una tecnologia, ma anche di essere in grado di applicarla immediatamente.

In questo percorso sempre più strutturato rientra anche l’AWS Cloud Institute, programma virtuale che consente di diventare cloud developer in meno di nove mesi. Pensato per chi desidera cambiare carriera o entrare nel mondo tech da zero, offre un percorso guidato e coerente senza lasciare spazio a dubbi su cosa studiare o come muoversi.