L’Intelligenza Artificiale alle porte della scuola: indirizzi strategici dell’UE per adattare il sistema dell’istruzione e cambiamenti della domanda di competenze

1. I giorni scorsi si sono riaperte le scuole.
2. Tanti anni fa, il primo settembre, il Corriere della Sera pubblicò un articolo di Enzo Biagi, fra i più grandi giornalisti italiani, che rimarcava che, di fatto, l’inizio dell’anno si potrebbe fissare al primo settembre.
Da quella data in avanti, tutte le famiglie – e Biagi aveva probabilmente in mente in primo luogo quelle più umili – si devono preoccupare per i libri di scuola dei figli, per gli zaini e anche per il loro nuovo cappotto pesante per l’inverno.
3. Credo che per il nuovo anno scolastico le famiglie italiane non potranno non preoccuparsi anche di come le scuole italiane dovrebbero usare l’Intelligenza Artificiale (IA) per migliorare il rendimento scolastico dei loro figli.
4. Se lo scorso decennio è stato quello della “digitalizzazione” di sistemi formativi e attività didattiche – digitalizzazione inevitabilmente accelerata dalla terribile esperienza della pandemia e dalla conseguente prolungata chiusura degli istituti scolastici per rispettare le condizioni di distanziamento minimo fra i bambini/ragazzi e anche fra i membri del personale – quello in corso è certamente il decennio della diffusione dell’IA anche nel sistema dell’istruzione.
5. Anni fa un politico italiano disse che c’è un mondo prima di Google e un mondo dopo Google.
Mutatis mutandis, si potrebbe dire ormai che c’è un mondo prima del lancio di ChatGPT (2022) e uno dopo ChatGPT.
6. Questo vale anche per i sistemi educativi in tutto il mondo.
Nell’anno scolastico appena iniziato è ormai tempo che anche quello italiano acceleri nell’utilizzo degli strumenti di Intelligenza Artificiale generativa (GenAI). L’IA “rule-based” (predittiva), infatti, è ampiamente usata da tempo. [1]
7. Come ho accennato nei precedenti post, l’UE, soprattutto a partire dal 2020, ha ampiamente indirizzato il processo di digitalizzazione dei sistemi educativi europei.
In particolare si segnala l’importanza del Piano di azione per l’istruzione digitale 2021-2027, che era stato presentato il 30 settembre 2020 con l’intento, in particolare, di contrastare i problemi che le scuole avevano incontrato nell’approntare un sistema di Didattica-a-Distanza per dare continuità alle attività didattiche anche nelle fasi più problematiche di lock-down (si veda la Comunicazione della Commissione COM(2020) 624).
8. Negli anni successivi, anche sull’abbrivio del Piano appena citato, la Commissione, in misura crescente, ha tentato di indirizzare anche l’utilizzo di sistemi di IA nelle istituzioni scolastiche (sono state elaborate diverse linee guida su uso di dispositivi digitali e di sistemi di IA).
9. Lo scorso mese di giugno la Commissione ha presentato ufficialmente un proprio framework di riferimento per l’utilizzo di sistemi di IA nelle scuole (AILit framework), sviluppato in collaborazione con l’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OCSE).
L’Artificial Intelligence Literacy framework (AILit framework), pertanto, si può considerare a questo punto la base di riferimento degli indirizzi strategici e operativi che verranno formulati dalla Commissione per migliorare i sistemi formativi. [2]
10. A mio avviso, tuttavia, anche quando ragioniamo di applicazione di sistemi di GenAI nelle scuole dovremmo un po’ alzare lo sguardo e considerare come il Piano di azione per l’istruzione digitale 2021-2027 e lo stesso AILit framework si raccordano come gli indirizzi strategici dell’UE su digitalizzazione dell’economia e della società, promozione dell’IA e competitività. Infatti, se oltre a considerare il possibile contributo dei sistemi di IA all’aumento delle competenze, si ragiona anche sugli effetti dei cambiamenti strutturali legati all’IA sulla domanda di lavoro (e, quindi, sulla domanda di competenze), va tenuto in debita considerazione, come ho già ricordato in un precedente post, che l’IA ha anche una dimensione fisica, legata all’High Performance Computing e ai data center.
Pertanto, va anche tenuto a mente che l’IA comporterà anche un aumento indiretto di professionisti quali ingegneri e tecnici informatici, elettricisti e altre figure tecniche tradizionali per realizzare ed effettuare la manutenzione dei data center.
11. In questa prospettiva, se vogliamo capire meglio come l’UE cerca di facilitare e migliorare l’applicazione di strumenti e applicativi digitali per l’educazione (Educational Technologies) e di strumenti di IA (tradizionale e generativa) nel sistema scolastico e in quello della Formazione Professionale, dobbiamo ricostruire il quadro completo di riferimento (come cercherò di spiegare meglio nei prossimi post).
12. Nella fase attuale in cui si ragiona sull’IA generativa nelle scuole, si dovrà necessariamente considerare anche:
• il Piano di azione per il continente dell’IA (si veda la Comunicazione COM(2025) 165 del 9/04/2025);
• l’Iniziativa Apply AI (si veda la Comunicazione COM(2025) 723 del 8/10/2025);
• il pacchetto di proposte sulla “sovranità tecnologica europea” del 3 giugno scorso, segnatamente la proposta di regolamento per sostenere lo sviluppo di data center e servizi di cloud computing (si veda la Comunicazione COM(2026) 502 del 3/06/2026 sul Cloud and Artificial intelligence Development Act – CADA). [3]

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Immagine ex Pixabay

[1] Sia IBM che Microsoft, sul loro portale, forniscono un glossario molto articolato sull’IA.
La Microsoft distingue fra:
• IA tradizionale, nota anche come intelligenza artificiale debole o ristretta, è basata su regole e offre le migliori prestazioni per eseguire attività predefinite, ad esempio automatizzare i flussi di lavoro o prendere decisioni basate su algoritmi fissi. Viene in genere sottoposto a training usando tecniche di apprendimento con supervisione;
• IA generativa: usa tecniche avanzate di Machine Learning per analizzare grandi set di dati e generare nuovi contenuti basati sul contesto, sullo stile, sulla struttura e sul tono dei dati originali. Nella creazione di contenuti, il modello di intelligenza artificiale attinge dai modelli presenti nei dati per generare output che spesso sono indistinguibili da quelli creati dagli esseri umani, che si tratti di testi, immagini, codice o persino musica. L’IA generativa, nota anche come intelligenza artificiale creativa o forte, genera un output univoco che poi ottimizza in base a indicazioni e correzioni umane. Viene in genere sottoposta a training usando tecniche di apprendimento con supervisione”;
• IA conversazionale: è alla base di chatbot e assistenti virtuali che facilitano le interazioni in linguaggio naturale tra esseri umani e computer tramite interfacce testuali o vocali. L’IA conversazionale si basa su modelli di Machine Learning e sull’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il linguaggio naturale e generare risposte simili a quelle umane.
[2] In Italia il principale documento di indirizzo strategico e operativo è costituito dalle Linee guida per l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle Istituzioni scolastiche del Ministero dell’Istruzione e del Merito, approvate il 9/08/2025 con il Decreto 166/2025.
[3] Questo breve articolo è stato realizzato senza il supporto di strumenti di Intelligenza Artificiale.