Post di Gianna Martinengo, Fondatrice e Presidente di DKTS (Digital Knowledge Technologies Services)

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Intervenire oggi sul tema dell’Intelligenza Artificiale in relazione alla scuola e alla formazione significa affrontare una questione di interesse generale, che riguarda il modo in cui il nostro Paese costruisce competenze, cultura scientifica e capacità di governo dell’innovazione.

Spesso nel dibattito pubblico l’Intelligenza Artificiale è considerata come un semplice insieme di strumenti applicativi. Al contrario, essa è una disciplina scientifica rigorosa, che sta ridefinendo il confine tra informatica e scienze cognitive. L’IA studia come l’informazione viene prodotta, elaborata e utilizzata, tanto nei sistemi artificiali quanto in quelli naturali e sociali. Proprio per questa sua natura pervasiva, introdurre l’IA nella scuola non deve significare, banalmente, insegnare l’uso di nuove applicazioni o piattaforme digitali, quanto piuttosto rafforzare una cultura scientifica di base che consenta ai cittadini di comprendere fenomeni ormai centrali nella vita democratica: dall’automazione delle decisioni all’uso massivo dei dati, fino all’interazione complessa tra esseri umani e sistemi intelligenti. Come già accade per discipline fondamentali, ad esempio fisica e biologia, l’obiettivo della scuola non deve essere quello di formare esclusivamente dei tecnici, ma di fornire a ogni studente le chiavi di lettura indispensabili per decodificare il mondo contemporaneo.

Il ritardo italiano: un nodo culturale e organizzativo

l’Italia sconta oggi un ritardo che non è principalmente tecnologico, ma culturale e organizzativo. Per troppo tempo l’informatica, e ancor più l’Intelligenza Artificiale, sono state percepite come ambiti tecnici specialistici, quasi dei “corpi estranei” rispetto alla formazione generale. Questa visione limitata ha prodotto conseguenze tangibili: una diffusione disomogenea dell’insegnamento sul territorio, una formazione dei docenti spesso non allineata all’evoluzione rapidissima della disciplina e una difficoltà strutturale nel tradurre l’innovazione scientifica in politiche educative stabili e coerenti.

Per le istituzioni, questo rappresenta un nodo centrale e urgente da sciogliere: non è possibile governare ciò che non si comprende. Troppo spesso l’IA viene associata a una narrazione dominata dal rischio — perdita di posti di lavoro, disumanizzazione, sostituzione dell’intelletto umano. Sebbene si tratti di preoccupazioni comprensibili, la storia ci insegna che ogni grande trasformazione tecnologica ha ridotto il lavoro ripetitivo e faticoso per creare nuove professionalità e nuove opportunità. Il vero rischio non risiede nella tecnologia in sé, ma nell’assenza di politiche pubbliche capaci di orientarne l’uso verso obiettivi di equità, qualità del lavoro e coesione sociale.

Una nuova idea di intelligenza

Per affrontare correttamente il tema, è indispensabile chiarire cosa intendiamo oggi per intelligenza. Per lungo tempo, l’Intelligenza Artificiale è stata raccontata come un ambito astratto, fortemente tecnico e prevalentemente maschile, centrato su una visione riduttiva dell’intelligenza come puro calcolo logico: l’algoritmo. Al contrario, i concetti dell’IA sono pervasivi: riguardano il modo in cui agenti autonomi interagiscono in modo intelligente. Percezione, ragionamento, azione, comunicazione, interazione, collaborazione, competizione ed emozioni: sono questi i concetti di base indispensabili per comprendere e usare sistemi che già oggi realizzano molte di queste funzioni. Oggi sappiamo che l’intelligenza non è solo logica, ma anche linguaggio, emozione e cooperazione. L’IA contemporanea riflette questa complessità e si intreccia con le scienze cognitive, sociali e umane. Per questo motivo, i fondamenti della disciplina dovrebbero essere noti a tutti i docenti, non solo a quelli di materie scientifiche: l’intelligenza è una proprietà che pervade ogni sapere, non solo la matematica o l’ingegneria.

Una proposta operativa: la sperimentazione guidata

A questo punto, la domanda cruciale non è più se intervenire, ma come farlo in modo efficace. La nostra risposta risiede nella “sperimentazione guidata”, fondata sui principi dell’”imparare facendo” e dell’”imparare per affiancamento”.

L’Italia dispone oggi di una risorsa pubblica di immenso valore: i ricercatori che hanno animato gli undici ecosistemi dell’innovazione creati dal PNRR su tutto il territorio nazionale. Queste competenze scientifiche e interdisciplinari sono già finanziate con risorse pubbliche e possono essere coinvolte in modo sistematico nella formazione dei docenti. Non si tratta di delegare la scuola alle Big Tech o alle grandi piattaforme tecnologiche, ma di costruire percorsi di partenariato in cui i docenti vengano accompagnati nella comprensione dei principi dell’IA attraverso l’esperienza diretta e il confronto con la ricerca.

Un approccio di questo tipo consentirebbe di valorizzare pienamente gli investimenti del PNRR, rafforzando il legame tra ricerca, scuola e territorio, e promuovendo una cultura dell’innovazione fondata sulla conoscenza e sull’inclusione.

In conclusione, investire sull’Intelligenza Artificiale nella scuola significa assumere una responsabilità pubblica verso il futuro del Paese. Non lo si fa per inseguire una moda passeggera, ma per rafforzare la cultura scientifica dei nostri ragazzi e promuovere l’uguaglianza delle opportunità. È una scelta che non riguarda solo la competitività economica, ma la qualità stessa della nostra democrazia e della nostra convivenza civile. In questo scenario, la scuola ha il dovere di tornare a essere il luogo dove le trasformazioni vengono comprese criticamente, e non semplicemente subite.