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Il Mef va a caccia di giovani laureati: 400 ingressi già…

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Servizio |piano di assunzioni

Il Mef va a caccia di giovani laureati: 400 ingressi già quest’anno

I Big data stanno per imboccare gli sterminati corridoi ottocenteschi del Palazzo delle Finanze. Il loro compito sarà quello di censire le competenze dei dipendenti del Mef che non sono scritte nei curricula formali, e di intrecciarle con le esigenze e le posizioni disponibili nella macchina ministeriale per indicare a ciascuno il proprio “posto giusto”. Su base volontaria, ovviamente.
Passa dall’intelligenza artificiale una delle tre mosse con cui il ministero dell’Economia prova a cambiare pelle
: la chiave per accendere la macchina di questo cambiamento è un massiccio ingresso di giovani funzionari neolaureati, che parte con le 400 assunzioni programmate per quest’anno con i concorsi già avviati. A chi è già nei ruoli del ministero sono riservate invece le altre due leve del progetto: a luglio partirà il piano per il “lavoro agile” più grande di tutta la Pa italiana, che permetterà a 800 persone di lavorare senza andare in ufficio. E un’alleanza con il Cnr farà entrare in gioco appunto l’intelligenza artificiale per realizzare con i big data la mappatura delle competenze del personale e favorire per questa via la mobilità interna verso le posizioni più in linea con le capacità e gli inclinazioni dei diretti interessati.

In realtà i tre livelli del piano sul capitale umano, che viene presentato mercoledì 15 maggio al Forum Pa dal ministro dell’Economia Giovanni Tria con la titolare della Funzione pubblica Giulia Bongiorno, sono intrecciati fra loro. «Abbiamo bisogno di persone di qualità - ragiona Monica Parrella, che da inizio anno è la direttrice del personale al Mef - e per attrarle bisogna dare valore alla scelta di imbarcarsi in questo tipo di carriera, e far superare l’idea che lavorare nella finanza o nella consulenza sia per natura più stimolante che in un ministero».

Per le nuove assunzioni, in un quadro caratterizzato ora dal turn over tornato al 100% e da circa 500 uscite nel 2019 e una dinamica simile nel 2020 e nel 2021, si va a caccia di curricula anche fuori dal tradizionale recinto giuridico-economico, per diffondere negli uffici le competenze digitali con la pratica del reverse mentoring: il “tutoraggio inverso” in cui sono i nuovi arrivati ad accompagnare chi ha più esperienza verso l’innovazione e l’utilizzo più ampio di strumenti digitali. E dall’altro lato il lavoro agile e la mobilità volontaria servono anche a spolverare un po’ l’immagine ministeriale agli occhi di chi sta uscendo dall’università ed è un potenziale futuro abitante della casa dei conti pubblici.

«Nella scelta professionale - spiega Parrella - i giovani valutano flessibilità, orientamento alla tecnologia e conciliazione vita-lavoro, e noi proviamo ad affrontare tutti e tre questi aspetti».

A quasi il 10% dei dipendenti Mef da luglio sarà possibile separare lavoro e ufficio, in un progetto di lavoro agile che coinvolge le sedi centrali, tutte le commissioni tributarie e sei ragionerie territoriali con una sperimentazione che ambisce ad allargarsi nel tempo. Mentre per le famiglie di chi lavora a Via XX Settembre c’è già un asilo nido, e lo spazio “mini-midi-Mef” che nei periodi di chiusura delle scuole può ospitare i figli dei dipendenti nella fascia 4-13 anni.

Ma la sfida più ampia è naturalmente quella chiamata a rinnovare le competenze e il modo di lavorare. E per vincerla entrano in campo anche intelligenza artificiale e big data. Il problema in realtà è semplice: «Dei dipendenti conosciamo diplomi e lauree scritte nel curriculum presentato a inizio carriera - racconta la direttrice del personale Mef - ma non sappiamo tutti i corsi e le esperienze sviluppate dopo». Ma proprio lì si concentrano gli interessi reali delle persone, che possono tornare utili nel lavoro fra conti pubblici, decreti e circolari.

L’accordo, che viene presentato mercoledì 15 maggio al Forum Pa con l’Icar, l’istituto di calcolo del Cnr, darà il via a un progetto per raccogliere le competenze dei dipendenti Mef; poi un algoritmo le incrocerà con le diverse collocazioni professionali per portare i dipendenti che lo vogliono verso la collocazione più adatta a loro.

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