L’Intelligenza Artificiale sta modificando profondamente il modo in cui le aziende progettano infrastrutture, sviluppano software, amministrano ambienti cloud e proteggono dati e applicazioni. Parallelamente, sta cambiando anche il mercato delle competenze IT.
In questo scenario, una domanda sta diventando sempre più frequente tra professionisti, responsabili IT, security manager e aziende che devono pianificare percorsi di formazione tecnica:
Le certificazioni informatiche hanno ancora valore nell’era dell’AI?
La risposta è sì, ma con una condizione importante: occorre scegliere certificazioni e percorsi formativi con maggiore consapevolezza rispetto al passato.
Non è più sufficiente accumulare credenziali. Una strategia efficace di crescita professionale deve combinare conoscenze fondamentali, specializzazioni tecnologiche, capacità operative, esperienza pratica e comprensione delle nuove problematiche introdotte dall’Intelligenza Artificiale.
Per le aziende questo significa anche ripensare i programmi di formazione interna. Cloud computing, cybersecurity, networking, automazione, DevSecOps, container, Kubernetes e architetture a microservizi non possono più essere considerati ambiti indipendenti. Sono componenti di un unico ecosistema tecnologico nel quale infrastruttura, applicazioni, sicurezza e AI interagiscono continuamente.
Digital Lab opera proprio in questo contesto, offrendo formazione informatica specialistica e percorsi orientati alle principali tecnologie e certificazioni internazionali, tra cui Cisco, AWS, Microsoft, CompTIA ed EC-Council, oltre a programmi dedicati a cybersecurity, DevSecOps, Kubernetes, container, microservizi e altre competenze strategiche per le moderne infrastrutture digitali. Il catalogo pubblico Digital Lab comprende oggi sezioni dedicate ai principali vendor e percorsi custom.
In questo approfondimento analizziamo quindi quali certificazioni continuano a rappresentare un riferimento, quali nuove competenze stanno emergendo nell’ambito della sicurezza dell’Intelligenza Artificiale e, soprattutto, come costruire un percorso di formazione coerente con i ruoli professionali richiesti dalle organizzazioni moderne.
Le certificazioni non stanno scomparendo: sta cambiando il loro ruolo
Per molti anni una certificazione tecnica è stata considerata principalmente come uno strumento per distinguere il proprio curriculum.
Successivamente, con la diffusione delle certificazioni vendor e vendor-neutral, molte credenziali sono diventate veri e propri standard utilizzati dalle aziende per identificare rapidamente determinate competenze.
Oggi ci troviamo in una terza fase.
Una certificazione continua a essere importante, ma deve essere interpretata soprattutto come validazione strutturata di un insieme di competenze, non come sostituto dell’esperienza pratica.
Questo cambiamento è particolarmente evidente nel mondo della cybersecurity.
Un professionista può conoscere perfettamente definizioni, framework e metodologie, ma durante un'attività operativa deve essere anche in grado di analizzare log, comprendere l'origine di un comportamento anomalo, verificare configurazioni, interpretare una vulnerabilità, identificare un problema di autorizzazione, valutare un'architettura cloud o rispondere correttamente a un incidente.
L’AI rende questa distinzione ancora più importante.
Oggi è relativamente semplice ottenere spiegazioni teoriche, generare configurazioni di esempio, produrre script o costruire documentazione con strumenti basati su modelli linguistici. Di conseguenza, il valore professionale si sposta sempre più verso la capacità di comprendere il contesto, verificare l’output, prendere decisioni e applicare correttamente le tecnologie in scenari reali.
La certificazione rimane quindi importante, ma diventa una componente di una strategia più ampia.
Una strategia efficace dovrebbe essere costruita su quattro elementi:
- conoscenze fondamentali solide;
- specializzazione sulle piattaforme utilizzate realmente dalle aziende;
- attività pratiche e laboratori;
- aggiornamento continuo sulle tecnologie emergenti.
È precisamente in questa prospettiva che la formazione ufficiale e quella specialistica possono produrre il maggiore valore.
Cybersecurity: le certificazioni fondamentali restano un riferimento
L’arrivo dell’AI non ha eliminato l’esigenza di conoscere i fondamenti della sicurezza informatica.
Al contrario, la crescente complessità degli ambienti IT rende queste conoscenze ancora più importanti.
Identità, autenticazione, autorizzazione, crittografia, segmentazione delle reti, gestione delle vulnerabilità, logging, incident response, governance e risk management restano alla base di qualsiasi strategia di cybersecurity.
Tra le certificazioni maggiormente riconosciute nel settore continuano a figurare credenziali come CISSP per i professionisti senior e Security+ come certificazione trasversale orientata ai fondamenti della cybersecurity. Per i ruoli offensivi e di penetration testing, percorsi fortemente pratici continuano invece a essere particolarmente apprezzati.
Il principio da considerare è semplice: l’AI modifica gli strumenti e introduce nuove superfici di attacco, ma non elimina i principi fondamentali della sicurezza.
Per comprendere un attacco contro un'applicazione basata su Large Language Model, ad esempio, è comunque necessario comprendere gestione delle identità, controllo degli accessi, sicurezza delle API, protezione dei dati, sviluppo sicuro, monitoring e gestione delle vulnerabilità.
Per questo motivo partire dalle fondamenta continua a essere una scelta razionale.
CompTIA Security+ e i percorsi vendor-neutral
Per chi desidera costruire competenze trasversali di cybersecurity, l’ecosistema CompTIA continua a rappresentare un punto di partenza particolarmente interessante.
Digital Lab dedica una sezione specifica ai corsi CompTIA, partendo dalle competenze IT fondamentali fino a percorsi specialistici quali Security+ e CySA+. La formazione copre inoltre networking, cybersecurity, cloud e gestione dei sistemi. I corsi vengono erogati in collaborazione con Vega Training, CompTIA Training Partner.
Per un professionista all’inizio del proprio percorso nella sicurezza, una progressione vendor-neutral permette di comprendere prima i concetti e successivamente applicarli alle specifiche piattaforme utilizzate dall’organizzazione.
Scopri i percorsi CompTIA di Digital Lab:
https://new.digitallabtraining.it/corsi-comptia
Ethical Hacking e Incident Response: competenze operative indispensabili
Una seconda area che mantiene una forte rilevanza è quella dell’ethical hacking.
Comprendere come opera un attaccante permette infatti di progettare controlli di sicurezza più efficaci.
Questo approccio non riguarda esclusivamente penetration tester e red team. Anche security engineer, sviluppatori, sistemisti, network engineer e cloud architect possono beneficiare della conoscenza delle principali metodologie di attacco.
Digital Lab dispone di percorsi EC-Council dedicati proprio a questi temi.
Tra quelli presenti nel catalogo figurano CEH – Certified Ethical Hacker ed ECIH – EC-Council Certified Incident Handler. Il percorso CEH affronta attività quali footprinting, scanning, penetration testing e sicurezza delle reti wireless, mentre ECIH è orientato alla gestione e risposta agli incidenti di sicurezza. I corsi EC-Council vengono erogati in collaborazione con dgroove, EC-Council Training Partner.
Si tratta di due prospettive complementari.
La prima insegna a comprendere tecniche e metodologie utilizzate durante un attacco.
La seconda affronta quello che accade quando un incidente è già in corso o è stato identificato: analisi, contenimento, risposta e riduzione dell'impatto sull'organizzazione.
In un ecosistema caratterizzato da cloud, API, servizi distribuiti, applicazioni web e componenti AI, possedere entrambe le prospettive può diventare particolarmente utile.
Scopri i corsi EC-Council disponibili con Digital Lab:
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Cloud Security: una delle competenze più strategiche
Uno dei messaggi più importanti emersi negli ultimi anni riguarda la crescente centralità della sicurezza cloud.
AWS, Microsoft Azure e Google Cloud non sono più piattaforme utilizzate esclusivamente per progetti sperimentali o nuove applicazioni. Costituiscono ormai componenti centrali delle infrastrutture IT di moltissime organizzazioni.
Di conseguenza, conoscere la cybersecurity senza comprendere il cloud crea un limite professionale importante.
Nel cloud cambiano infatti numerosi aspetti tradizionali della sicurezza.
Il perimetro non coincide più semplicemente con la rete aziendale.
L’identità diventa uno dei principali confini di sicurezza.
Le configurazioni infrastrutturali vengono spesso definite attraverso codice.
Le applicazioni utilizzano API e servizi gestiti.
I workload vengono distribuiti attraverso container.
La telemetria viene raccolta da molteplici servizi.
Le responsabilità sulla sicurezza sono distribuite tra cloud provider e cliente secondo modelli di responsabilità condivisa.
Per questo motivo un security specialist moderno dovrebbe comprendere almeno i principi fondamentali delle principali piattaforme cloud.
AWS: costruire competenze cloud dal livello fondamentale alle architetture avanzate
Amazon Web Services dispone di un ecosistema di formazione e certificazione particolarmente articolato.
I corsi AWS disponibili attraverso Digital Lab consentono di affrontare differenti livelli di competenza e aree come architettura cloud, sviluppo di applicazioni, gestione e ottimizzazione delle risorse e sicurezza. Il percorso Digital Lab utilizza formazione ufficiale AWS con materiali e attività pratiche; i corsi sono erogati in collaborazione con Vega Training, AWS Training Partner.
Per chi opera nella cybersecurity, comprendere AWS significa acquisire familiarità con concetti come Identity and Access Management, logging, monitoring, network security, protezione dei dati e gestione sicura delle risorse cloud.
Per sviluppatori e DevOps engineer, invece, significa comprendere come progettare applicazioni cloud-native mantenendo sicurezza, osservabilità e resilienza fin dalle prime fasi del ciclo di sviluppo.
L’obiettivo non dovrebbe essere semplicemente ottenere una nuova credenziale da aggiungere al curriculum.
Una formazione cloud efficace dovrebbe permettere di rispondere concretamente a domande come:
come deve essere progettata un’architettura?
quali privilegi sono realmente necessari?
come vengono protetti i dati?
come si identificano configurazioni non sicure?
come si controllano gli accessi?
come si rileva un comportamento anomalo?
come vengono integrati sicurezza e automazione nella pipeline di deployment?
Quando la preparazione alla certificazione consente di rispondere a queste domande, la credenziale diventa il risultato finale di un percorso di competenza realmente utilizzabile.
Consulta i corsi AWS Digital Lab:
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Microsoft Azure: cloud, amministrazione, sviluppo e sicurezza
Considerazioni analoghe valgono per Microsoft Azure.
La piattaforma Microsoft occupa una posizione particolarmente importante negli ambienti enterprise, dove identità, infrastruttura, applicazioni, dati e strumenti di sicurezza sono spesso strettamente integrati.
Digital Lab propone una sezione dedicata alla formazione Microsoft Azure con corsi focalizzati, tra gli altri ambiti, su sviluppo di applicazioni cloud, amministrazione e gestione delle risorse, sicurezza e conformità e data analytics.
Per i professionisti della cybersecurity, la conoscenza degli ambienti Microsoft è particolarmente utile perché molte problematiche moderne di sicurezza ruotano attorno all'identità.
Gestione dei privilegi, autenticazione, accesso condizionale, ruoli, applicazioni enterprise e workload cloud richiedono competenze sempre più integrate.
Allo stesso tempo, per system administrator e cloud engineer, conoscere il funzionamento della sicurezza consente di evitare uno degli errori più comuni nella trasformazione cloud: trasferire workload e applicazioni senza rivedere adeguatamente modelli di autorizzazione, logging e controllo.
Scopri la formazione Microsoft proposta da DigitalLab:
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Networking: perché Cisco continua a essere strategica
La crescita del cloud non ha eliminato l’importanza del networking.
Lo ha reso più distribuito.
Una moderna applicazione può attraversare data center, servizi cloud, VPN, reti software-defined, sistemi di bilanciamento, API gateway, container e cluster Kubernetes.
In questo scenario è difficile progettare sicurezza efficace senza comprendere come viaggiano realmente dati e pacchetti.
Routing, switching, segmentazione, protocolli, troubleshooting e network security continuano quindi a costituire competenze fondamentali.
Digital Lab propone percorsi Cisco che coprono tecnologie di rete dalla progettazione e configurazione alla gestione e alla sicurezza, con corsi riguardanti anche routing e switching, wireless e data center. I corsi vengono erogati in collaborazione con Vega Training, Cisco Learning Partner.
Per chi vuole sviluppare una carriera in cybersecurity, una solida preparazione di networking rappresenta spesso un vantaggio significativo.
Molti incidenti di sicurezza diventano infatti molto più comprensibili quando si possiede una conoscenza concreta del funzionamento della rete.
Consulta i percorsi Cisco DigitalLab:
https://new.digitallabtraining.it/corsi-cisco
Kubernetes, container e microservizi: la nuova infrastruttura applicativa
La sicurezza cloud non può essere separata dall'evoluzione dello sviluppo software.
Le moderne applicazioni sono sempre più frequentemente composte da servizi distribuiti, API, container e piattaforme di orchestrazione.
Kubernetes è diventato uno degli elementi centrali di questo ecosistema.
Di conseguenza, figure come DevOps engineer, cloud engineer, platform engineer e security specialist devono acquisire una comprensione crescente delle problematiche associate ai container.
Immagini vulnerabili, privilegi eccessivi, gestione non corretta dei secret, configurazioni di rete permissive, dipendenze software non controllate e autorizzazioni Kubernetes progettate male possono creare rischi significativi.
La formazione su container, Kubernetes e microservizi dovrebbe quindi essere considerata non soltanto come formazione infrastrutturale, ma come parte integrante della cybersecurity moderna.
La stessa osservazione vale per le architetture a microservizi.
Suddividere un'applicazione in numerosi servizi indipendenti offre importanti vantaggi sul piano della scalabilità e dell'evoluzione software, ma aumenta contemporaneamente il numero delle comunicazioni, delle identità macchina, delle API e dei punti che devono essere osservati e protetti.
La competenza richiesta non è quindi soltanto “saper usare Kubernetes”.
Occorre comprendere come Kubernetes, networking, cloud, sicurezza, CI/CD e sviluppo applicativo interagiscono tra loro.
DevSecOps: la sicurezza deve entrare nel ciclo di sviluppo
Da questa trasformazione deriva naturalmente il DevSecOps.
Il principio alla base del DevSecOps è semplice: la sicurezza non dovrebbe essere verificata soltanto alla fine del progetto.
Deve essere integrata durante l’intero ciclo di sviluppo.
Questo comporta una collaborazione più stretta tra sviluppatori, operations e security team e richiede competenze che tradizionalmente appartenevano a professioni separate.
Un professionista DevSecOps deve saper ragionare contemporaneamente su codice, pipeline, dipendenze, infrastruttura, container, autenticazione, gestione dei secret, vulnerability management e cloud.
L’Intelligenza Artificiale rende questo approccio ancora più rilevante.
Se gli strumenti AI vengono utilizzati per generare codice, configurazioni o Infrastructure as Code, l'organizzazione deve essere in grado di verificare automaticamente ciò che viene prodotto.
La velocità aumenta, ma deve aumentare anche la capacità di controllo.
Per questo motivo la formazione DevSecOps dovrebbe essere considerata strategica sia dalle organizzazioni che sviluppano software sia dalle aziende che stanno adottando infrastrutture cloud-native.
L’AI Security è una nuova specializzazione
Accanto alle certificazioni consolidate sta emergendo una nuova categoria: la sicurezza dell’Intelligenza Artificiale.
Questo non significa semplicemente utilizzare l’AI per migliorare la cybersecurity.
AI Security comprende almeno due prospettive differenti:
- utilizzare Intelligenza Artificiale e automazione nelle attività di sicurezza;
- proteggere sistemi, modelli e applicazioni che utilizzano Intelligenza Artificiale.
La seconda prospettiva introduce problematiche specifiche.
Applicazioni basate su LLM, sistemi agentici, integrazione con strumenti aziendali, accesso a database e knowledge base, prompt injection, gestione dei dati, autorizzazioni e controllo delle azioni eseguite automaticamente richiedono competenze ulteriori rispetto alla cybersecurity tradizionale.
Il mercato delle certificazioni ha già iniziato a rispondere.
ISACA AAISM: AI Security per governance e management
Nell’agosto 2025 ISACA ha introdotto Advanced in AI Security Management – AAISM, una certificazione indirizzata a professionisti senior che operano nella sicurezza e nella gestione del rischio legato all'Intelligenza Artificiale. Per accedere alla certificazione è necessario essere titolari attivi di CISM o CISSP. Le aree affrontate comprendono AI Governance and Program Management, AI Technologies and Controls e AI Risk Management.
Il segnale è significativo.
L’AI Security non viene trattata soltanto come problema tecnico, ma come tema di governance aziendale.
Le organizzazioni devono decidere quali sistemi AI possono essere utilizzati, quali dati possono elaborare, quali controlli devono essere implementati, come devono essere valutati i rischi e chi è responsabile delle decisioni prese dai sistemi automatizzati.
Significa che nei prossimi anni anche CISO, security manager, risk manager e responsabili della compliance dovranno acquisire competenze specifiche sull’AI.
ISC2 prepara una certificazione dedicata alla sicurezza dell’AI
Anche ISC2 sta sviluppando una propria certificazione specificamente dedicata all’AI Security.
L’organizzazione ha confermato nel luglio 2026 il progetto e prevede un pilot exam entro la fine del 2026. L’obiettivo dichiarato è definire e validare competenze relative alla progettazione, implementazione e gestione sicura di sistemi AI in scenari reali.
Il fatto che uno dei principali enti internazionali di certificazione cybersecurity stia sviluppando una credenziale dedicata conferma quanto questa specializzazione stia diventando rilevante.
Non significa, tuttavia, che sia possibile saltare le competenze tradizionali.
Per proteggere un sistema AI è comunque necessario comprendere infrastruttura, identità, dati, applicazioni, sviluppo software, cloud e sicurezza.
L’AI Security aggiunge quindi un nuovo livello alla cybersecurity esistente.
Non la sostituisce.
GIAC: AI Security con approccio hands-on
Un ulteriore segnale arriva dall’ecosistema SANS/GIAC.
Nel 2026 sono già presenti certificazioni focalizzate sull’Intelligenza Artificiale quali GIAC Offensive AI Analyst – GOAA, GIAC AI Platform Security – GAIPS e GIAC AI Security Automation Engineer – GASAE. Questi percorsi adottano anche componenti CyberLive, basate su ambienti pratici nei quali il candidato deve dimostrare capacità operative. GIAC indica inoltre un ampliamento della famiglia di certificazioni AI nel corso del 2026.
È un’evoluzione particolarmente interessante perché mostra la direzione verso cui si sta muovendo l’intero settore.
Non basta riconoscere la risposta corretta.
Occorre essere in grado di applicarla.
Certificazione e competenza pratica devono procedere insieme
Questo è probabilmente il punto più importante per chi sta costruendo oggi una carriera informatica.
Una certificazione può aprire una porta. La capacità di risolvere problemi permette di attraversarla.
Prepararsi per un esame soltanto attraverso memorizzazione di definizioni e domande simulate limita notevolmente il valore della formazione.
Un percorso efficace dovrebbe includere laboratori, troubleshooting, configurazioni, scenari, analisi degli errori e sperimentazione.
Il professionista dovrebbe essere in grado non soltanto di spiegare che cosa fa una tecnologia, ma anche di utilizzarla.
Un network engineer dovrebbe sapere diagnosticare un problema di connettività.
Un cloud engineer dovrebbe sapere identificare una configurazione non corretta.
Un security analyst dovrebbe sapere interpretare eventi e log.
Un DevSecOps engineer dovrebbe comprendere come inserire controlli nella pipeline.
Un Kubernetes administrator dovrebbe sapere individuare problemi di configurazione, autorizzazione e networking.
Un professionista AI Security dovrebbe essere in grado di comprendere che cosa accade quando un modello viene collegato a dati, applicazioni e strumenti aziendali.
È proprio qui che la formazione tecnica strutturata conserva il proprio valore.
Costruire anche evidenze concrete delle proprie competenze
Accanto alla certificazione può essere molto utile sviluppare attività concrete che dimostrino l'applicazione delle conoscenze acquisite.
Un laboratorio personale, un progetto GitHub, documentazione tecnica, un'architettura di esempio o un progetto di automazione possono trasformare conoscenze teoriche in competenze dimostrabili.
L'obiettivo non dovrebbe essere creare un portfolio artificiosamente perfetto.
Un buon progetto tecnico dovrebbe documentare anche il processo.
Quali problemi sono stati incontrati?
Quale configurazione non ha funzionato?
Perché una determinata architettura è stata modificata?
Quali log hanno permesso di individuare il problema?
Quali alternative sono state valutate?
Quale decisione è stata presa e perché?
Questi elementi dimostrano una capacità sempre più importante nell'era dell’AI: il giudizio tecnico.
Gli strumenti generativi possono produrre rapidamente codice, documentazione e configurazioni.
La responsabilità di verificare se siano corretti, sicuri e adeguati rimane però del professionista.
AI come supporto alla formazione, non come sostituto delle competenze
Anche nel percorso di studio è opportuno utilizzare l'Intelligenza Artificiale con consapevolezza.
Un assistente AI può essere estremamente utile per spiegare un concetto, creare esercizi, confrontare alternative, analizzare un errore o simulare domande.
Il rischio nasce quando viene utilizzato per sostituire completamente il processo di comprensione.
Un criterio molto semplice può aiutare:
saremmo in grado di spiegare e difendere tecnicamente ogni decisione senza l'assistenza dell'AI?
Se la risposta è negativa, quella competenza non è ancora realmente acquisita.
Questo principio vale per una configurazione Kubernetes come per un'architettura AWS, una regola firewall, una pipeline CI/CD o una strategia di incident response.
L’AI dovrebbe accelerare l’apprendimento.
Non eliminare il ragionamento.
Come scegliere la certificazione giusta
Non esiste una certificazione migliore in assoluto.
Esiste la certificazione più coerente con il ruolo professionale che si vuole costruire.
Per chi parte dalle fondamenta IT e cybersecurity, percorsi vendor-neutral come quelli CompTIA possono fornire una base strutturata.
Per chi opera nel networking, l’ecosistema Cisco consente di sviluppare competenze verticali sulle infrastrutture di rete.
Per cloud architect, developer, administrator e security engineer, AWS e Microsoft rappresentano due ecosistemi fondamentali.
Per chi vuole specializzarsi in ethical hacking e incident response, i percorsi EC-Council consentono di focalizzarsi su competenze direttamente legate alla cybersecurity.
Per chi opera in ambienti cloud-native, container, Kubernetes, microservizi e DevSecOps diventano progressivamente indispensabili.
Per i professionisti senior della cybersecurity, infine, AI governance, AI risk e AI security rappresentano una delle aree di sviluppo più interessanti dei prossimi anni.
Una possibile roadmap professionale
Una strategia formativa efficace potrebbe quindi procedere per livelli.
1. Costruire le fondamenta
Networking, sistemi operativi, sicurezza, cloud e scripting rappresentano la base.
Senza questi elementi diventa difficile comprendere realmente tecnologie più avanzate.
2. Scegliere un dominio principale
Cloud, networking, cybersecurity, sviluppo, DevOps o data.
Specializzarsi consente di raggiungere un livello di competenza superiore.
3. Aggiungere competenze complementari
Un cloud engineer dovrebbe conoscere security e networking.
Un security engineer dovrebbe comprendere cloud e automazione.
Un developer dovrebbe conoscere DevSecOps, container e API security.
Un network engineer dovrebbe sviluppare competenze su cloud networking e security.
4. Acquisire esperienza pratica
Laboratori e scenari reali trasformano le conoscenze in abilità.
5. Validare le competenze
A questo punto la certificazione diventa una conferma strutturata del percorso svolto.
6. Aggiornarsi sulle tecnologie emergenti
AI Security, automazione, cloud-native security e sicurezza della software supply chain rappresentano aree che stanno rapidamente acquisendo importanza.
Dalla singola certificazione alla strategia di competenze aziendale
Il tema è ancora più importante quando la formazione riguarda un'organizzazione anziché un singolo professionista.
Un’azienda non dovrebbe chiedersi soltanto:
“Quale certificazione dobbiamo acquistare?”
La domanda più utile è:
“Quali competenze devono possedere i nostri team nei prossimi due o tre anni?”
Da questa analisi può nascere un vero piano formativo.
Un'organizzazione che sta migrando verso il cloud, ad esempio, potrebbe avere bisogno di competenze AWS o Azure, ma contemporaneamente anche di cloud security, networking, Infrastructure as Code e DevSecOps.
Un'azienda che utilizza Kubernetes potrebbe dover sviluppare competenze non solo sull'amministrazione del cluster, ma anche sulla sicurezza dei container, sulle pipeline e sull'osservabilità.
Un'organizzazione che introduce strumenti generativi dovrebbe formare contemporaneamente sviluppatori, security specialist e responsabili governance.
È questo approccio integrato a trasformare la formazione da semplice costo a investimento tecnologico.
Il valore della formazione DigitalLab
Digital Lab sviluppa percorsi formativi dedicati a professionisti e aziende che devono affrontare proprio questa evoluzione.
La proposta comprende formazione ufficiale legata ai principali vendor e percorsi personalizzati costruiti sulla base delle esigenze delle organizzazioni. Il catalogo Digital Lab include attualmente sezioni dedicate a CompTIA, Cisco, AWS, EC-Council, Microsoft e formazione DigitalLab, con programmi orientati alla combinazione di teoria, pratica e applicabilità nel contesto professionale.
L'obiettivo non è soltanto preparare un candidato a sostenere un esame.
La formazione deve consentire alle persone di comprendere le tecnologie che utilizzeranno realmente.
Questo principio assume un'importanza particolare in aree come:
- cybersecurity;
- cloud computing;
- networking;
- DevSecOps;
- Kubernetes;
- container;
- microservizi;
- sviluppo e automazione;
- AI Security.
Sono discipline sempre più interconnesse, nelle quali una conoscenza isolata raramente è sufficiente.
Quali certificazioni conteranno nei prossimi anni?
Non esiste una risposta definitiva, perché tecnologie e programmi di certificazione continueranno a evolversi.
È però possibile individuare una tendenza molto chiara.
Continueranno a essere rilevanti le certificazioni che validano competenze:
fondamentali, perché networking, sistemi e security non scompaiono;
cloud, perché infrastruttura e applicazioni continuano a spostarsi verso piattaforme distribuite;
pratiche, perché le aziende devono verificare che il candidato sappia realmente operare;
security-oriented, perché la superficie di attacco continua ad ampliarsi;
cloud-native, perché container, Kubernetes e microservizi modificano infrastruttura e sviluppo;
AI-oriented, perché l’Intelligenza Artificiale introduce nuovi strumenti, nuovi rischi e nuovi modelli operativi.
La credenziale, da sola, sarà invece sempre meno sufficiente.
Certificarsi nell’era dell’AI significa scegliere meglio
L'Intelligenza Artificiale non rende obsolete le certificazioni IT.
Rende obsolete le strategie formative basate esclusivamente sulla raccolta di certificazioni.
Il professionista che costruirà il profilo più solido sarà quello capace di combinare fondamenta tecniche, specializzazione, certificazioni riconosciute e capacità pratica.
Allo stesso modo, le organizzazioni più preparate saranno quelle capaci di costruire programmi di formazione coerenti con la propria roadmap tecnologica.
Cisco, AWS, Microsoft, CompTIA, cybersecurity, DevSecOps, container, Kubernetes, microservizi e AI Security non rappresentano percorsi separati.
Sono parti di un unico ecosistema.
Comprendere come queste tecnologie interagiscono sarà una delle competenze distintive dei professionisti IT dei prossimi anni.
Scopri il percorso di certificazione più adatto con DigitalLab
Che l'obiettivo sia costruire le fondamenta della propria carriera, ottenere una certificazione internazionale, sviluppare competenze cloud, specializzarsi nella cybersecurity o preparare un team aziendale alle nuove architetture IT, il primo passo consiste nell'individuare un percorso coerente.
Consulta il catalogo completo dei corsi DigitalLab:
https://new.digitallabtraining.it/corsi
Oppure esplora direttamente le principali aree formative:
Cisco – Networking, infrastrutture, sicurezza, wireless e data center
https://new.digitallabtraining.it/corsi-cisco
Amazon Web Services – AWS – Cloud computing, architettura, sviluppo, gestione e sicurezza
https://new.digitallabtraining.it/corsi-aws
Microsoft – Microsoft Azure, cloud, amministrazione, sviluppo, sicurezza e data
https://new.digitallabtraining.it/corsi-microsoft
CompTIA – Fondamenti IT, networking e cybersecurity, con percorsi quali Security+ e CySA+
https://new.digitallabtraining.it/corsi-comptia
EC-Council – Ethical Hacking e Incident Response, inclusi CEH ed ECIH
https://new.digitallabtraining.it/corsi-eccouncil
Percorsi Digital Lab – Formazione specialistica e programmi personalizzati
https://new.digitallabtraining.it/corsi-dlt
Investire oggi nelle competenze significa preparare professionisti e organizzazioni alle infrastrutture di domani.
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