Intelligenza artificiale e apprendimento: rischi e opportunità per i sistemi educativi

Nel dibattito sull’intelligenza artificiale applicata ai sistemi educativi e formativi prevalgono spesso due atteggiamenti opposti. Da un lato, l’entusiasmo per strumenti capaci di personalizzare i percorsi, accelerare i feedback, alleggerire il lavoro amministrativo di docenti e formatori, ampliare e facilitare l’accesso a contenuti e risorse. Dall’altro, la preoccupazione per una tecnologia che viene percepita come una minaccia alla qualità dell’apprendimento, all’autonomia del pensiero, all’integrità delle prove di valutazione e alla funzione stessa delle istituzioni formative.

Il recente report del World Economic Forum, Shaping the Future of Learning: Education Readiness for the Age of AI, pubblicato nel giugno 2026, ha il merito di sottrarsi a questa alternativa semplificata. La questione, infatti, non è se l’IA entrerà o meno nei processi educativi: vi è infatti già entrata. Piuttosto, diventa decisivo capire se scuole, università, enti di formazione professionale e istituzioni della formazione continua sapranno orientarne l’uso, oppure se saranno semplicemente costretti a inseguire comportamenti già diffusi tra studenti, docenti, lavoratori e imprese. Il report esprime questa prospettiva con una formula efficace: il problema non è l’adozione dell’IA in sé, ma il crescente disallineamento tra la rapidità con cui la tecnologia diventa disponibile, e quindi i processi di apprendimento che essa modifica, e la lentezza dei sistemi educativi, ancora poco attrezzati per governarla.

Nel nostro Paese, il confronto sull’IA nella formazione rischia spesso di concentrarsi o sugli strumenti – quali piattaforme usare, quali software introdurre, quali applicazioni sperimentare – oppure sulle regole – cosa vietare, cosa consentire, come controllare. Entrambe le dimensioni sono certamente necessarie, ma insufficienti. La vera domanda sembra piuttosto essere: in quali condizioni l’IA aiuta ad apprendere, e in quali condizioni, invece, produce soltanto scorciatoie cognitive?

Il primo rischio evidenziato dal report è infatti quello dell’atrofia cognitiva. L’IA generativa non si limita a fornire informazioni, come un motore di ricerca, né ad automatizzare operazioni meccaniche, come una calcolatrice. Essa può produrre testi, argomentazioni, sintesi, spiegazioni, comparazioni, ipotesi interpretative. In altri termini, può svolgere una parte rilevante di quelle operazioni cognitive che i sistemi educativi sono chiamati a sviluppare e far sviluppare ai discenti.

L’apprendimento non coincide, infatti, con la disponibilità immediata di una risposta corretta o plausibile. Si apprende attraversando un problema, formulando ipotesi, sbagliando, verificando, riformulando, collegando concetti già posseduti con conoscenze nuove. Se l’IA sostituisce sistematicamente questa dinamica, il risultato può essere una produzione più rapida di elaborati, ma non necessariamente un apprendimento più profondo e significativo. Si può avere un buon testo senza aver maturato la competenza necessaria per produrlo; una sintesi ordinata senza aver compreso il testo di partenza; una soluzione tecnicamente corretta senza aver sviluppato la capacità di affrontare problemi analoghi in autonomia.

Questo vale in modo particolare per i soggetti in formazione iniziale, ma riguarda anche gli adulti e i lavoratori coinvolti in percorsi di upskilling e reskilling. Nei contesti lavorativi l’IA può certamente aumentare la produttività di chi possiede già conoscenze, esperienza e capacità di giudizio. Ma può produrre effetti diversi su chi è ancora in fase di apprendimento: il principiante, proprio perché non dispone ancora di criteri solidi per valutare l’output della macchina, rischia di dipendere da essa prima ancora di aver costruito le proprie competenze di base. In questo senso, la questione non è se l’IA sostituirà gli esperti, ma se, in alcuni contesti, potrà impedire la formazione di nuovi esperti.

Il secondo rischio riguarda la qualità della conoscenza. Le cosiddette “allucinazioni” dei modelli generativi non sono semplicemente errori occasionali. Sono risposte formalmente coerenti, linguisticamente convincenti, e spesso presentate con un grado di sicurezza che può indurre l’utente a fidarsi. L’educazione non ha il compito di trasmettere contenuti in modo neutro; deve formare ad un metodo, alla capacità di distinguere tra affermazione e prova, tra fonte e opinione, tra plausibilità e verità. Se l’uso dell’IA abitua studenti e adulti in formazione ad accettare testi ben formulati senza verificarne la fondatezza, viene indebolita una delle funzioni essenziali dei sistemi educativi: permetto lo sviluppo del pensiero critico. In questo senso l’AI literacy, se presa sul serio, non è un addestramento all’uso di strumenti, ma educazione del giudizio.

Il terzo profilo riguarda l’integrità dei processi valutativi. Anche qui la questione non può essere ridotta al rischio del plagio. L’IA rende più labile il confine tra supporto, collaborazione, delega e sostituzione. Un conto è usare uno strumento per ricevere un feedback su un testo già elaborato; altro è chiedere alla macchina di produrre l’intero elaborato; altro ancora è servirsi dell’IA per simulare una comprensione che non si possiede. Ne deriva una possibile messa in crisi della valutazione: che cosa stiamo davvero valutando? Il prodotto finale? Il processo? La capacità di argomentare? La padronanza dei contenuti? L’uso competente di strumenti?

Per i sistemi formativi italiani, compresi quelli più vicini al lavoro – IeFP, IFTS, ITS Academy, formazione continua – questo punto è cruciale. La valutazione delle competenze non può limitarsi alla verifica di un output, tanto più se quell’output può essere generato o fortemente assistito da sistemi artificiali. Occorre ripensare prove, compiti, situazioni valutative, momenti riflessivi. L’IA può essere integrata anche nella valutazione, ma solo se in fase di progettazione formativa viene chiarito quale apprendimento si intende osservare.

Il quarto rischio, spesso meno considerato, è l’erosione della relazione educativa. Il report insiste su questo aspetto: l’apprendimento non è solo un processo cognitivo, ma anche relazionale, sociale, corporeo. Si impara nel rapporto con docenti, formatori, tutor, pari, colleghi, maestri. Si impara attraverso il confronto, la correzione, l’imitazione, il conflitto cognitivo, il riconoscimento, la fiducia. L’IA può rendere più efficiente l’accesso ai contenuti, ma non può sostituire la profondità educativa di una relazione reale.

Una formazione esclusivamente mediata da strumenti digitali, in assenza di altri dispositivi di supporto all’apprendimento, rischierebbe di indebolire proprio quelle competenze che il mercato del lavoro continua a richiedere: collaborazione, responsabilità, comunicazione, capacità di collaborare, di leggere situazioni, di assumere decisioni. Paradossalmente, quanto più l’IA automatizza alcune funzioni cognitive, tanto più diventano decisive le competenze propriamente umane.

In questa prospettiva, le condizioni pedagogiche per un uso efficace dell’IA possono essere ricondotte ad alcuni principi. Primo: l’IA deve essere subordinata a obiettivi formativi espliciti, deve cioè favorire il raggiungimento di precise competenze. Secondo: va preservata la “difficoltà desiderabile” dell’apprendere. Non ogni fatica va eliminata; alcune fatiche sono precisamente ciò attraverso cui si costruiscono comprensione, memoria, autonomia, capacità di trasferimento. Terzo: il docente, il formatore e il tutor devono restare figure centrali di ogni processo formativo. L’IA può ampliare le possibilità di personalizzazione e feedback, ma il giudizio professionale umano è ciò che consente di capire quando usarla, come usarla e quando invece limitarla. Quarto: occorre rendere trasparente l’uso dell’IA. Studenti e adulti in formazione devono imparare a dichiarare come hanno utilizzato gli strumenti, quale parte del lavoro è propria, quale è assistita, quale è stata rielaborata. Quinto: l’IA deve essere integrata in ambienti formativi collaborativi e non solitari. Se viene usata solo per produrre più rapidamente compiti individuali, rischia di rafforzare isolamento e passività; se invece è inserita in attività di confronto, progettazione, verifica tra pari e discussione guidata, può diventare occasione per sviluppare il pensiero critico.

Da ultimo, vi è un nodo di policy. L’IA non può essere lasciata alla sola iniziativa individuale di studenti, docenti o formatori. Il report sottolinea che l’adozione sta avvenendo dal basso, spesso senza corrispondenti aggiornamenti di curricoli, valutazioni e governance. In questo senso, i sistemi formativi dovrebbero intervenire per orientare l’utilizzo dell’IA. Con riferimento al nostro Paese, sono quindi da salutare con favore sia l’adozione delle Linee Guida per l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle Istituzioni scolastiche, pubblicate nel 2025, che soprattutto il più recente schema di decreto legato all’AI Act e riguardante, tra le altre cose, anche il ruolo della “Intelligenza artificiale per i percorsi formativi, le professioni, il lavoro, la sanità e la pubblica amministrazione”, che sembra andare nella direzione prospettata anche dal report. L’IA dovrebbe infatti diventare parte di una strategia formativo-educativa, non ridursi ad una serie di sperimentazioni isolate. La posta in gioco, dunque, non è prima di tutto tecnologica, ma educativa (in tema vedi M. Tiraboschi, Quello che ancora non emerge nel dibattito italiano su IA e lavoro: l’urgenza di ripensare scuola, università e sistemi di formazione). Per questo, si tratta di decidere se i sistemi educativi saranno in grado di modellare l’uso dell’IA. Solo a questa condizione essa potrà rafforzare, e non indebolire, ciò che ogni processo formativo dovrebbe custodire: la crescita (integrale) della persona, la costruzione di competenze reali, la capacità di giudizio e la partecipazione responsabile alla vita sociale e professionale.

Matteo Colombo

Presidente Fondazione ADAPT

ADAPT Senior Fellow

@colombo_mat