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In today’s digital world, having a strong computational team is crucial for any organization that wants to thrive. Whether your goals involve developing cutting-edge AI, optimizing business processes, or simply keeping your IT infrastructure running smoothly, the right people are key.
But how do you assemble such a dream team? Here are some tips for developing a computational team that will take your organization to new heights.
Start with a clear vision. Have a well-defined strategy for how computational capabilities will further your mission. Know the types of projects and challenges the team may face. This will help identify the ideal skillsets and perspectives needed.
Cast a wide net. Don’t limit your search to just programmers or data scientists. Consider people from a variety of disciplines who bring diverse ways of thinking. You may find talent in graduates from fields like urban planning, political science or even the arts. Unique backgrounds can spur innovation.
Look for true T-shaped skills. Ideally, team members each have a depth of knowledge in their core area while also possessing broad functional literacy. They understand concepts like machine learning, cloud architecture and UX design, even if outside their specialization. This breadth fuels collaboration.
Prioritize soft skills. In addition to technical chops, evaluate candidates on traits like collaboration, communication and adaptability. Building strong relationships and workflows within the team is paramount. Interpersonal skills may predict success more than years of experience.
Build for versatility. As technologies change rapidly, ensure your team can reskill and take on new roles. Expose them to various projects to spark interest. Foster a culture where people support each other’s growth into emerging domains like blockchain, AI safety and more.
Keep diversity and inclusion central. Representation matters for achieving different perspectives and avoiding unintended bias. Actively seek candidates from all backgrounds. Make your team and workplace welcoming to people of all races, orientations, abilities and more.
Keep morale and motivation high. Treat your team well with competitive pay, benefits and work-life balance, don’t use this principle just as a slogan. Show appreciation for their efforts through praise, learning opportunities and professional development support. People will stay driven and devoted.
Assemble this dream team and your organization will gain a powerful computational asset. With the right mix of skills, backgrounds and culture, this team will take your computing capabilities to new heights.
How to keep your computational team up-to-date with emerging technologies
- Provide training and learning budgets. Allocate funds annually for each team member to pursue continuing education through online courses, conferences, seminars, etc., (allow them to actually participate).
- Hold educational sessions. Have team members lead occasional lunch-and-learn presentations on new technologies they’re exploring. This shares knowledge across the group.
- Encourage side projects. Allow time for team members to experiment with emerging tools/languages on small work-related projects of their own design.
- Bring in outside experts. Host talks from leaders in fields like AI, cybersecurity and blockchain who can provide insights on promising innovations.
- Subscribe to technology newsletters/podcasts. Have the team consume sources together to stay abreast of trends and developments.
- Attend technology conferences. Send team members to events where they can learn about cutting-edge research and network with pioneers.
- Set an “innovation team.” Designate a small group to intensively focus on scanning the horizon and testing prospective technologies.
- Offer certification reimbursement. Help fund certifications in new skills to motivate ongoing mastery and ensure résumés stay current.
- Highlight technology growth in reviews. During performance evaluations, recognize efforts to expand knowledge into forward-thinking domains.
- Foster a learning culture. Lead by example and make continued learning part of your organizational DNA so teams proactively self-educate.
The goal is to expose your team to technologies early to empower informed, strategic decision-making and problem-solving as fields evolve rapidly.
Here are some key soft skills that are important for a successful computational team
- Communication – Being able to clearly explain complex technical concepts to both technical and non-technical audiences.
- Collaboration – Working well with others, soliciting input, sharing knowledge, and combining skills to solve problems (we often see unnecessary jealousy in the R&D sector).
- Adaptability – Willingness to take on new types of projects, work with different teams, and adapt to changing priorities and technologies.
- Critical thinking – Ability to analyze problems, evaluate options, troubleshoot issues, and think creatively to resolve challenges.
- Time management – Effectively planning work, meeting deadlines, and balancing multiple long-term projects simultaneously (it is important that the works are completed within the standard 40 hours of the contract, exceeding is not an advantage but an organizational failure).
- Attention to detail – Ensuring work is accurate, thorough, and properly documented. Catching small errors or inconsistencies.
- Customer service – Understanding customer needs and providing responsive, helpful support when issues arise.
- Conflict resolution – Navigating disagreements constructively and finding compromise or consensus.
- Learning orientation – Continuous drive to expand skills and stay knowledgeable about new developments in the field.
- Team player – Prioritizing collaborative success over individual achievements and helping others on the team. Personal advice, don’t wait for your colleagues to look for you to ask for help, This is always good but it is also true that there is reticence in doing so because this attitude is often self-assessed as a lack of preparation – wrong. It is much more important to be available to them even when you are not expressly asked because you also show real interest in their work. This has always been my mantra at home and abroad. 😉
Developing these interpersonal skills is just as important as technical expertise for computational teams tackling complex modern challenges.
🇮🇹 version
Nell’Era Digitale,oggigiorno, avere un forte team computazionale è fondamentale per qualsiasi organizzazione o studio di progettazione che voglia prosperare. Che i tuoi obiettivi riguardino lo sviluppo di un’intelligenza artificiale all’avanguardia, l’ottimizzazione dei processi relativi alla progettazione o semplicemente il corretto funzionamento della tua attività, le persone giuste sono fondamentali.
Ma come si mette insieme un dream team del genere?
Ecco alcuni suggerimenti per sviluppare un team computazionale che porterà la tua organizzazione a nuovi livelli.
Inizia con una visione chiara. Avere una strategia ben definita su come le capacità computazionali favoriranno la tua missione. Conoscere i tipi di progetti e le sfide che il team potrebbe affrontare. Ciò aiuterà a identificare le competenze e le prospettive ideali necessarie.
Intessi una rete ampia. Non limitare la tua ricerca solo a programmatori o data scientist. Considera persone provenienti da una varietà di discipline che portano diversi modi di pensare. Potresti trovare talento nei laureati in campi come la pianificazione urbana, le scienze politiche o anche le arti. Scenari unici possono stimolare l’innovazione.
Cerca le vere abilità “T-shaped”. Idealmente, i membri del team hanno ciascuno una conoscenza approfondita nella propria area principale e allo stesso tempo possiedono un’ampia “alfabetizzazione funzionale”. Questi comprendono concetti come machine learning, architettura, cloud e progettazione UX, anche se al di fuori della loro specializzazione. Questa ampiezza di vedute alimenta la collaborazione.
Dare priorità alle competenze trasversali. Oltre alle caratteristiche tecniche, valuta i candidati su caratteristiche come collaborazione, comunicazione e adattabilità. Costruire relazioni e flussi di lavoro forti all’interno del team è fondamentale. Le capacità interpersonali possono predire il successo più dei soli anni di esperienza (se non vissuti in modo corale).
Costruisci per la versatilità. Poiché le tecnologie cambiano rapidamente, assicurati che il tuo team possa riqualificarsi e assumere nuovi ruoli. Coinvolgili in vari progetti per suscitare il loro interesse. Promuovi una cultura in cui le persone si sostengono a vicenda nella crescita in settori emergenti come blockchain, sicurezza dell’intelligenza artificiale, programmazione informatica, aspetti sociali, ambientali e altro ancora.
Mantenere la diversità e l’inclusione al centro dell’attenzione. Il modo in cui lo studio è rappresentato (ma soprattutto la vera vita di studio) è importante per ottenere prospettive diverse ed evitare pregiudizi involontari. Cerca attivamente candidati di ogni provenienza. Rendi il tuo team e il tuo luogo di lavoro accoglienti per persone di ogni razza, orientamento, abilità e altro ancora.
Mantenere alto il morale e la motivazione. Tratta bene il tuo team con retribuzioni competitive, benefit ed equilibrio tra lavoro e vita privata, non usare questo principio solo come uno slogan. Mostra apprezzamento per i loro sforzi attraverso elogi, opportunità di apprendimento e supporto allo sviluppo professionale. Le persone rimarranno motivate e devote.
Metti insieme questo dream team e la tua organizzazione otterrà una potente risorsa computazionale (ma non solo). Con il giusto mix di competenze, background e cultura, questo team porterà le tue capacità progettuali a nuovi livelli.
Come mantenere aggiornato il tuo team computazionale con le tecnologie emergenti
- Fornire budget per la formazione e l’apprendimento. Assegnare annualmente fondi a ciascun membro del team per perseguire la formazione continua attraverso corsi online, conferenze, seminari, ecc. (consenti loro di parteciparvi realmente).
- Tenere sessioni educative. Chiedi ai membri del team di condurre presentazioni occasionali di pranzo e apprendimento sulle nuove tecnologie che stanno esplorando e vagliando. Ciò condivide la conoscenza con tutto il gruppo.
- Incoraggiare progetti collaterali. Concedere tempo ai membri del team per sperimentare strumenti/linguaggi emergenti su piccoli progetti lavorativi di loro ideazione/intuizione.
Coinvolgi esperti esterni. Ospita interventi di leader in settori come l’intelligenza artificiale, la sicurezza informatica, il design computazionale nei vari settori e la blockchain che possono fornire approfondimenti su innovazioni promettenti. - Iscriviti a newsletter/podcast tecnologici. Chiedi al team di consumare insieme le fonti per rimanere al passo con le tendenze e gli sviluppi.
- Partecipa a conferenze sulla tecnologia. Invia i membri del team a eventi in cui possono conoscere la ricerca all’avanguardia e fare rete con i pionieri.
- Crea un “team di innovazione”. Designa un piccolo gruppo che si concentri intensamente sulle nuove opportunità presenti all’aorizzonte e su fasi di test sull’adozione di potenziali tecnologie.
- Offrire il rimborso della certificazione. Aiuta a finanziare le certificazioni in nuove competenze per motivare la padronanza continua di esse e garantire che i loro curricula rimangano aggiornati.
- Evidenzia la crescita tecnologica nelle recensioni. Durante le valutazioni delle prestazioni, riconoscigli sforzi volti ad espandere la conoscenza e la lungimiranza.
- Promuovere una cultura dell’apprendimento. Dai l’esempio e rendi l’apprendimento continuo parte del DNA della tua organizzazione in modo che i team si auto-educhino in modo proattivo.
L’obiettivo è “esporre tempestivamente” il tuo team alle tecnologie per consentire un processo decisionale informato e strategico per la risoluzione dei problemi a man mano che la tecnologia si evolve rapidamente.
Ecco alcune competenze trasversali chiave che sono importanti per un team computazionale di successo
- Comunicazione: essere in grado di spiegare chiaramente concetti tecnici complessi sia al pubblico tecnico che a quello non tecnico.
- Collaborazione: lavorare bene con gli altri, sollecitando input, condividendo conoscenze e combinando competenze per risolvere problemi (spesso si assiste a gelosie inutili nell’ambito del R&D).
- Adattabilità: disponibilità ad affrontare nuovi tipi di progetti, a lavorare con team diversi e ad adattarsi al cambiamento delle priorità e delle tecnologie.
- Pensiero critico: capacità di analizzare problemi, valutare opzioni, risolvere problemi e pensare in modo creativo per risolvere le sfide.
- Gestione del tempo: pianificazione efficace del lavoro, rispetto delle scadenze e bilanciamento di più progetti a lungo termine contemporaneamente (è importante che i lavori siano ultimati nelle 40 ore standard di contratto, eccedere non è un pregio ma un fallimento organizzativo).
- Attenzione ai dettagli: garantire che il lavoro sia accurato, approfondito e adeguatamente documentato. Rilevare piccoli errori o incoerenze.
- Servizio clienti: comprendere le esigenze dei clienti e fornire un supporto reattivo e utile in caso di problemi.
- Risoluzione dei conflitti: affrontare i disaccordi in modo costruttivo e trovare compromessi o consenso.
- Orientamento all’apprendimento: spinta continua ad espandere le competenze e rimanere informati sui nuovi sviluppi nel campo di proprio interesse.
- Giocatore di squadra: dare priorità al successo collaborativo rispetto ai risultati individuali e aiutare gli altri membri del team. Consiglio personale, non attendere che i tuoi colleghi ti cerchino per chiederti un aiuto, questo va sempre bene ma è anche vero che c’è reticenza nel farlo perchè spesso questo atteggiamento è autovalutato come mancanza di preparazione – errato. É molto più importante essere a loro disposizione anche quando non ti è espressamente chiesto perchè dimostrazione di reale interesse anche verso il loro lavoro. Questo è sempre stato il mio mantra in Patria e all’estero. 😉
Lo sviluppo di queste capacità interpersonali è importante tanto quanto le competenze tecniche per i team computazionali che affrontano problemi moderni complessi e future sfide progettuali.