È da due anni che l’azienda ha un annuncio aperto su LinkedIn.
La posizione è *Data Scientist / AI Engineer*.
In due anni sono arrivate più di 300 candidature.
L’annuncio è ancora lì.
Con un costo che, nel frattempo, ha superato i 6.000 euro.
L’azienda è commerciale: e-commerce e punti vendita retail.
Vende prodotti di altri brand.
Si trova in una zona periferica del Piemonte, non particolarmente attrattiva dal punto di vista lavorativo.
Quando entro in azienda, la prima domanda che mi faccio è semplice:
com’è possibile che una ricerca del genere sia aperta da così tanto tempo?
Parlando con i titolari, il quadro si chiarisce.
È un’azienda familiare: padre CEO, figli coinvolti.
Uno dei figli è molto convinto che “questi siano gli anni del data driven”.
L’intuizione non è sbagliata.
Il problema è che nessuno ha davvero chiarito cosa significhi, per loro, diventare data driven.
La job nasce così: una cozzaglia di termini data, AI, analytics costruita più sull’idea di *dove bisognerebbe andare* che su un bisogno concreto e attuale dell’azienda.
Le decisioni commerciali, nel frattempo, continuano a essere prese per esperienza, per intuito, per sentiment del momento.
Sconti, prezzi, previsioni: poco strutturate, molto affidate alle persone.
Il bisogno, in realtà, esiste.
Ma non è ancora diventato un ruolo.
Poi emerge il tema dell’inserimento.
Questa figura dovrebbe essere molto pagata, si parla di 70.000 euro di RAL, e quindi viene immaginata come un direttore, assunta in holding, a diretto riporto della proprietà.
Il commitment, però, non è condiviso.
Il figlio spinge con convinzione.
Il padre è scettico, soprattutto per il “trattamento speciale” che questa figura richiederebbe: una RAL più alta, modalità diverse da quelle storicamente adottate, fuori dai suoi schemi consolidati di inserimento graduale, a tempo determinato e con retribuzioni più contenute.
Questa ambivalenza emerge presto anche nei colloqui.
Dopo una prima fase di entusiasmo, iniziano le trattative al ribasso sulla RAL, lo storytelling cambia in corsa, e l’immagine dell’azienda ne risente.
Nel frattempo, la figura continua a caricarsi di aspettative:
deve essere super skillata, lavorare da sola, senza team, in presenza, in una zona poco attrattiva, per un’azienda non tech.
Ogni curriculum viene filtrato con criteri sempre più rigidi.
Non solo per le competenze, ma per il percorso di studi, gli atenei “giusti”, le tecnologie considerate “in trend”, osservate più per aspirazione e curiosità personale che per un reale utilizzo già presente in azienda.
Conta anche la provenienza.
La conoscenza indiretta della persona.
La possibilità di “avere feedback dalla piazza”.
Un modello di valutazione che cerca garanzie nel passato più che potenziale nel presente.
È in questo punto che diventa chiaro che non stiamo cercando una persona reale.
Stiamo cercando Gino.
Gino è perfetto così com’è: super competente, autonomo, pronto subito, senza bisogno di contesto, senza chiedere nulla in cambio.
Gino non esiste.
Il tentativo di riportare il bisogno a terra c’è.
Mettiamo tutti intorno a un tavolo.
Chiediamo esempi concreti di analisi davvero utili.
Il profilo si trasforma: da AI engineer a business analyst, da figura mitologica a ruolo più diffuso sul mercato, con competenze di dominio sul ciclo di acquisto, vendita, stock e costi.
Si scopre anche che una parte del lavoro tecnico può essere assorbita dal fornitore ERP già presente, attraverso dashboard e strumenti di analisi sui dati esistenti.
Gino, però, non viene mai smontato del tutto.
Le resistenze restano.
L’ascolto si ferma.
La ricerca si irrigidisce di nuovo.
In casi come questo non c’è una causa unica, né una soluzione lineare.
C’è un intreccio di cultura aziendale, convinzioni, bias, equilibri interni, paure e decisioni rimandate che, sommate nel tempo, rendono la ricerca irrealizzabile.
A distanza di anni, quella posizione è ancora aperta.
Ed è qui che vale una regola semplice, ma scomoda: quando una ricerca non si chiude in tempi ragionevoli — uno, due, tre mesi nei casi complessi —
il problema raramente è il mercato.
È il modo in cui il ruolo è stato pensato.
O l’idea, spesso non detta,
di voler ottenere qualcosa che oggi non è accessibile per contesto, posizionamento o scelte organizzative.
Gino, intanto, corre ancora sul suo arcobaleno.
Sereno.
Totalmente indifferente alla gravità delle decisioni umane.
