Carriera: meglio specializzarsi o essere multidisciplinare?

Quante volte vi è capitato di avere così tanti interessi da non sapere quale coltivare?

La curiosità e l’entusiasmo da soli non bastano..

La curiosità è il motore che spinge ognuno di noi a provare nuove apprendere percorsi alternativi, ci avvicina per la prima volta a qualcosa di nuovo motivandoci ad apprendere e saperne di più, questa la fase iniziale di novità e apprendimento.

L’impegno da solo non basta, tempo e spesso soldi sono un deterrente.

Per diventare esperti in un campo o in una pratica all’inizio del nostro percorso d’apprendimento l’entusiasmo è fondamentale, ma non sufficiente. Servono anche impegno, costanza, forza di volontà, denaro, tempo. I nostri mezzi sono spesso limitati e ci troviamo di fronte a delle scelte. A chiunque, almeno una volta, capita di appassionarsi a qualcosa ma, passata l’euforia della fase iniziale, l’interesse comincia a perdersi di fronte alle prime difficoltà o alla mancanza di tempo, e finisce per abbandonarlo.

Troppi interessi messi insieme ci portano a essere inconcludenti

Atteggiamento tipico di chi non ha trovato la sua vera aspirazione, per cui si cimenta in varie attività o interessi. Questo produce inevitabilmente una conoscenza limitata in ogni settore poiché dispersa e non concentrata in uno solo, con il risultato di non essere all’altezza e capacità in nessuna delle aree d’interesse.

Generalista o specialistico due posizioni contrapposte

Ovvio che sono due posizioni contrapposte, il termine stesso ne distingue le caratteristiche, ma sappiamo che le due posizioni hanno vantaggi e svantaggi, la scienza può spiegarci meglio questo fenomeno, basandosi sul modello concettuale ci descrive i due modi: ogni concetto che ci interessa studiare / approfondire per l’informatica diventa un “nodo” di un “albero“. Superando la terminologia forse poco amichevole, in realtà si tratta di un concetto abbastanza semplice. Vediamo di cosa si tratta!

Un po’ teoria.. cos’è un albero

Un albero informatico non è altro che un insieme di nodi (i cerchietti con i numeri) collegati come nella figura sottostante. A differenza della sua controparte biologica, ha le “radici” poste alla sommità della struttura e sono rappresentate con un nodo singolo detto “nodo radice”, da cui scendono nodi figli, dai quali possono dipendere altri nodi, figli e così via. Si chiama ramo il percorso completo padre, figlio, nipote, ecc (es. c’è il ramo 2-7-2, il ramo 2-7-6-5, il ramo 2-7-6-11 e così via). I nodi senza figli sono detti foglie, e rappresentano la fine del ramo sul quale si trovano.

 

grafo

Se dobbiamo esplorare un albero attraversandone i vari nodi, possiamo partire esplorando a fondo tutto un ramo (in profondità) o al contrario seguire l’approccio breadth-first che prevede di esplorare la struttura in orizzontale:

Approccio generalista (breadth first)

Partendo dalla radice (il cerchietto col 2 in alto), si scende di un “piano” e si scorrono tutti i nodi del primo livello (i cerchietti 7 e 5) prima di passare al piano successivo; ogni ramo è un argomento diverso. Così come una persona dagli interessi molto vari tende a coltivare le proprie passioni contemporaneamente, poco alla volta.

Questa strategie di esplorazione in ambito informatico si chiama approccio breadth-first (esplorare prima in ampiezza). Il termine nel gergo informatico si riferisce ad un algoritmo (leggasi metodo, strategia) utilizzato per analizzare appunto gli alberi.

Approccio specialistico (depth first)

Uno specialista, al contrario, predilige un unico campo. Come si può immaginare, questo si traduce nell’algoritmo analizzando l’albero verticalmente, o “scendendo di un piano” ogniqualvolta si incontra un nodo, raggiungendo la fine di un ramo prima di passare a un altro.

Così facendo riesce a concentrare le proprie energie, acquisisce conoscenze profonde e ne diventa un esperto. Anche in questo caso però ci sono degli svantaggi: chi si specializza troppo rischia di mancare di versatilità, poichè sa poco o niente dei rami che non lo competono.

 

Qual’è la strategia vincente?

In Informatica non esiste l’approccio definitivo, ma solamente quello più adatto al contesto. Si può dimostrare con un semplice esempio.

In un albero genealogico le persone più giovani sono le foglie mentre i più anziani e/o le persone decedute si trovano più vicine alla radice.

Nel caso si volesse cercare un individuo ancora in vita, questo risiederà con molta più probabilità in prossimità delle foglie, quindi un algoritmo breadth-first potrebbe impiegare molto più tempo, dato che deve scorrere ogni singolo piano prima di raggiungere il fondo.

Analogamente, se si volesse cercare un parente deceduto da diversi anni, lo stesso algoritmo breadth first potrebbe risultare più efficiente della controparte depth-first, dato che quest’ultima deve necessariamente arrivare in fondo all’albero prima di poter intraprendere un altro percorso.

E nel mondo reale?

In modo simile, anche se il mondo del lavoro sembra valorizzare le figure ultra-specializzate, queste potrebbero trovare difficoltà a reinventarsi in un futuro per adattarsi agli inevitabili cambiamenti della società, mentre chi ha un bagaglio di conoscenze più ampio potrebbe essere in vantaggio. O cosa dire delle skill sociali? O del momento in cui un tecnico volesse avviarsi verso una carriera manageriale?

Fortunatamente, esistono anche le vie di mezzo (chi pensa che possa esistere una soluzione perfetta che prevalga sulle altre, può approfondire leggendo gli articoli sul pensiero tutto o nulla). Le discipline ingegneristiche ad esempio incoraggiano lo studio trasversale fornendo un’abbondante infarinatura di diverse materie e di conoscenze intersettoriali, lasciando però sempre spazio alla possibilità di specializzazione.

Come migliorarsi?

“Non ho particolari talenti, sono solo appassionatamente curioso. ”

Albert Einstein

Non molti sanno che Albert Einstein, noto per i suoi grandi apporti alla fisica moderna, era molto attivo anche in ambiti umanistici, quali filosofia e politica.  Come già sappiamo, non tutto quello che facciamo dà dei frutti.

Questo fenomeno è descritto dal cosiddetto Principio di Pareto, una legge empirica nata in economia e conosciuta anche come legge 80/20, che può essere sintetizzata nella frase: “La maggior parte degli effetti è dovuta a un numero ristretto di cause”. Questo concetto, tradotto come

“la grande parte dei risultati deriva da una piccola parte dei nostri sforzi”

può essere esteso a molti aspetti della vita quotidiana, incluso il successo nel lavoro, negli studi, e nella propria crescita personale.

La chiave è concentrarsi sulle cose che si ritengono più importanti perchè sono quelle che danno più risultati.

 

Per chi volesse approfondire la teoria informatica alla base: Tree traversal

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