Quello che ancora non emerge nel dibattito italiano su IA e lavoro: l’urgenza di ripensare scuola, università e sistemi di formazione*

Decisori politici e opinione pubblica sono concentrati sull’impatto della intelligenza artificiale (IA) sul mercato del lavoro: quanti posti saranno distrutti, quanti ne nasceranno, quali professioni diventeranno obsolete. È normale che sia così. Occupazione, produttività, salari: è questo, indubbiamente, l’ambito in cui la tecnologia mostra i suoi effetti più visibili. Restano tuttavia sullo sfondo – o lasciate al confronto tra specialisti – questioni altrettanto centrali e che non poco incideranno sul futuro del lavoro almeno per come lo abbiamo sin qui conosciuto.

Poco si parla della grande difficoltà dei sistemi educativi e formativi ad aggiornarsi al ritmo dei cambiamenti imposti dalla IA. La questione è stata evidenziata dalla Enciclica “Magnifica Humanitas”. Il Santo Padre Leone XIV ha lucidamente chiarito non solo come l’IA renda inadeguati programmi di studio pensati per una altra epoca, ma anche l’urgenza di ripensare l’organizzazione di scuola e università, i metodi di studio e di valutazione e la stessa figura del docente.

Alcuni Paesi stanno reagendo in modo incisivo su questo fronte. Tra il 2021 e il 2025 le università cinesi hanno revocato o sospeso circa 12.200 programmi e ne hanno introdotti 10.200. La direzione è chiara: sostenere settori ritenuti strategici per la competizione economica globale come IA, robotica, embodied intelligence, tecnologie industriali. Questo modello non è necessariamente da assumere come esempio. Anzi, contiene un rischio evidente: ridurre l’educazione a mero strumento della politica industriale. Il caso cinese ha però il merito di rendere visibile ciò che da noi resta implicito. L’IA non cambia solo i lavori del futuro; cambia l’idea di formazione utile, desiderabile, strategica.

Un segnale diverso arriva dagli Stati Uniti. Princeton, una delle università simbolo della tradizione accademica americana, ha deciso di reintrodurre la sorveglianza negli esami. Per oltre un secolo gli studenti di Princeton avevano sostenuto le prove senza docenti o sorveglianti in aula, confidando su un codice d’onore e sulla responsabilità personale. Le nuove possibilità di plagio e copiatura, rese più facili dagli strumenti di IA generativa, hanno contribuito a mettere in discussione quel patto educativo. Anche in questo caso la questione non valutare la correttezza o meno della scelta di Princeton. Il punto è capire cosa riveli questa decisione. L’IA non mette in crisi soltanto le prove d’esame. Mette in crisi una intera infrastruttura educativa basata su fiducia, responsabilità condivisa, lealtà, riconoscimento del valore dell’impegno personale e dello studio.

È questo il tema che dovrebbe interessare anche il dibattito italiano anche perché l’Italia non arriva a questa trasformazione da una posizione di forza. Le recenti Raccomandazioni del Semestre europeo 2026 (2026 Country Report – Italy) sono, su questo punto, molto dure. La Commissione segnala che le competenze di base degli adulti restano tra le più basse dell’Unione, che gli squilibri tra domanda e offerta di competenze sono tra i più elevati e che la minore partecipazione degli adulti alla formazione frena lo sviluppo del capitale umano e, con esso, la produttività. Non è un dettaglio. È il terreno su cui l’IA trova il nostro Paese.

Il giudizio sulla scuola è altrettanto severo. I risultati dell’apprendimento non sono tornati ai livelli pre-pandemia. Al Sud il 46 per cento degli alunni non acquisisce le competenze di base. Gli studenti svantaggiati hanno circa il triplo delle probabilità di ottenere risultati carenti rispetto ai coetanei provenienti da contesti più favorevoli. La Commissione chiede interventi mirati sulle scuole con i risultati più scadenti, più tempo pieno, incentivi per attrarre insegnanti esperti e programmi di studio più centrati sulle competenze.

Non va meglio se si guarda all’università. La quota di giovani tra i 25 e i 34 anni con un titolo di istruzione terziaria e l’occupabilità dei neolaureati restano tra le più basse dell’Unione europea. Pesano i tempi lunghi di conseguimento dei titoli, gli abbandoni, il basso rendimento dell’istruzione e gli squilibri tra competenze offerte e competenze richieste. La Commissione arriva a indicare riforme molto concrete: orientamento più forte tra scuola secondaria e università, promozione delle STEM, soprattutto tra le donne, integrazione di competenze trasversali e professionalizzanti nei corsi universitari, maggiore esposizione all’apprendimento sul lavoro e tirocini obbligatori a livello universitario.

Questo passaggio va preso sul serio. Perché cambia il modo di leggere il problema. L’IA non si innesta su un sistema educativo ordinato, solido, capace di accompagnare tutti. Si innesta su un sistema che già fatica a garantire competenze di base, orientamento, continuità tra scuola e università, rapporto con il lavoro, formazione degli adulti. Parlare di IA nella scuola senza partire da qui rischia di essere astratto o anche solo consolatorio.

Scuola e università stanno comunque già vivendo una trasformazione profonda e silenziosa e, forse per questo, più insidiosa di quanto avvenga in altre parti del mondo. Studenti e docenti usano già l’IA. La usano però in modo del tutto informale, individuale, non accompagnato. La usano per studiare, scrivere, riassumere, preparare lezioni, costruire materiali, correggere testi, simulare interrogazioni, produrre elaborati. Non mancano linee guida, regolamenti, richiami alla trasparenza, alla responsabilità, al divieto di plagio. Sono strumenti necessari ma non bastano perché una policy di condotta non è un progetto educativo. Dire agli studenti che non devono copiare è giusto. Ma la domanda decisiva resta un’altra: come si insegna, come si studia, come si valuta, come si forma una decisione e una relativa responsabilità quando una macchina può produrre rapidamente, e senza fatica, testi, traduzioni, immagini, esercizi, risposte e soluzioni a problemi complessi? La facilità con cui si ottiene una risposta rischia di spegnere il desiderio di porre domande e la capacità di valutarne in modo critico il contenuto.

Qui torna il cuore della questione sollevata da “Magnifica Humanitas”. I sistemi educativi e formativi non sono chiamati a inseguire la velocità del cambiamento. Sono se mai chiamati a offrire ciò che la tecnologia non può dare: tempo condiviso per apprendere, curiosità, fiducia, metodo, ricerca del senso di quello che si fa e che ci circonda. È una indicazione semplice, ma radicale. Perché significa che il compito educativo non è rendere studenti e docenti più veloci della macchina. È aiutarli a non essere assorbiti dalla macchina. Ad usare consapevolmente l’IA, anche nel mondo del lavoro a quale sono destinati, senza subirne passivamente l’influsso.

Le stesse Raccomandazioni europee, del resto, collegano direttamente qualità del lavoro, formazione professionale, apprendimento degli adulti, analisi dei fabbisogni di competenze, risultati scolastici e rilevanza dell’istruzione terziaria per il mercato del lavoro. Non è solo una agenda economica. È una diagnosi sociale: senza scuola, università e formazione continua, anche il discorso su salari, produttività e buona occupazione resta sospeso e il rischio di un impatto devastante della IA diventa ancora maggiore.

La domanda di fondo, allora, non è tecnica e non riguarda soltanto quali competenze o professioni serviranno domani. Riguarda quale società vogliamo costruire oggi. Il futuro del mercato del lavoro nell’era della IA non sarà scritto dagli algoritmi e dagli ingegneri. Sarà scritto dagli educatori e formatori che sapranno, o non sapranno, accompagnare i giovani a restare umani mentre imparano a usare macchine sempre più capaci.

Michele Tiraboschi

Professore Ordinario di diritto del lavoro

Università di Modena e Reggio Emilia

X@MicheTiraboschi

*Il presente contributo è pubblicato anche su Avvenire il 24 giugno 2026