L’IA automatizza un numero sempre grande di attività cognitive. Così come la diminuzione dello sforzo fisico ha reso fondamentale lo sport per la nostra salute, l’università potrebbe essere ripensata come spazio di allenamento del pensiero.
Che cos’è l’automazione cognitiva
I sistemi di intelligenza artificiale generativa non si limitano a supportare l’accesso all’informazione, ma producono direttamente testi, analisi, codice e raccomandazioni decisionali.
Con “automazione cognitiva” si intende perciò l’esternalizzazione a sistemi artificiali di funzioni mentali che tradizionalmente richiedevano elaborazione autonoma: scrittura argomentativa, sintesi critica di informazioni, scelta tra alternative in condizioni di incertezza.
Il dibattito pubblico si concentra molto sugli effetti occupazionali di questa trasformazione. Meno discusso è l’impatto sulle capacità cognitive individuali. Tuttavia, se una quota crescente di attività intellettuali viene delegata a sistemi artificiali, il rischio non è soltanto la sostituzione di alcune mansioni, ma anche la riduzione della frizione cognitiva: quello sforzo mentale che accompagna la comprensione profonda e la risoluzione autonoma di un problema.
Esempi concreti si vedono già: studenti che ricorrono sistematicamente a strumenti generativi tendono a esercitare meno la costruzione di un ragionamento articolato e la verifica della coerenza delle argomentazioni. Oppure professionisti che si affidano a sistemi di supporto decisionale possono ridurre l’attenzione critica alle ipotesi sottostanti. È una dinamica simile a quella osservata nell’uso abituale del Gps, associato a una minore capacità di orientamento autonomo. Un fenomeno analogo riguarda la memoria: la disponibilità costante di informazioni su dispositivi digitali riduce l’esigenza di ricordare dati, contatti o passaggi logici, spostando il carico cognitivo dall’elaborazione interna all’accesso esterno. Non si tratta di affermare che l’IA “rende meno intelligenti”, ma di riconoscere che l’ambiente cognitivo cambia.
L’università per allenare il ragionamento
Se l’automazione riduce l’esposizione quotidiana a compiti complessi, diventa perciò necessario creare contesti in cui tali competenze vengano esercitate in modo intenzionale.
Un parallelo utile è quello con l’automazione del lavoro manuale: negli ultimi decenni, nei paesi avanzati si è osservata una riduzione significativa dell’attività fisica legata al lavoro. Negli Stati Uniti, ad esempio, la quota di occupazioni fisicamente attive è passata da circa il 50 per cento negli anni Sessanta a meno del 20 per cento oggi. Lo spostamento ha reso necessario compensare la riduzione dello sforzo fisico quotidiano con attività intenzionali, come lo sport. Non si è fermata l’automazione, si è semplicemente compensato un effetto collaterale.
Del resto, la letteratura sulla “cognitive reserve” mostra come livelli più elevati di stimolazione mentale lungo l’arco della vita siano associati a maggiore resilienza al declino cognitivo. La Commissione Lancet sulla prevenzione della demenza identifica l’istruzione e la stimolazione cognitiva come fattori protettivi rilevanti.
Negli ultimi anni, le politiche educative si sono concentrate sulla “spendibilità” immediata delle competenze. Una scelta comprensibile in un’economia dinamica come quella contemporanea. Tuttavia, in un contesto di automazione cognitiva, questa impostazione rischia di diventare inadatta. Se molte competenze tecniche diventano rapidamente obsolete, il valore dell’istruzione torna a risiedere sempre più nelle capacità generali, come ragionamento, analisi critica, o comprensione dei modelli. Si tratta di competenze meno immediatamente “misurabili”, ma cruciali per operare in contesti complessi e incerti.
In questo quadro, si pone un’opportunità unica e interessante: l’università può essere ripensata come infrastruttura permanente di esercizio cognitivo. Non solo luogo di formazione iniziale, ma spazio accessibile lungo tutto l’arco della vita.
Non si parte da zero: molti atenei offrono già programmi per imprese e professionisti. Il punto è renderli – almeno in prospettiva – sempre più accessibili. Moduli brevi, flessibili e compatibili con il lavoro, focalizzati su pensiero scientifico, dati e uso consapevole dell’IA, potrebbero essere integrati nella vita lavorativa di qualunque professionista, in modo da ripensare l’università come “palestra” permanente di esercizio cognitivo lungo tutto l’arco della vita.
Ostacoli che possono essere eliminati
Le barriere principali sono note: anzitutto tempo e costo. I dati Ocse mostrano che molti adulti non partecipano alla formazione soprattutto per vincoli legati al lavoro e alla famiglia, più che per mancanza di interesse. In particolare, la difficoltà a ritagliare tempo all’interno dell’orario lavorativo e l’assenza di incentivi adeguati da parte delle imprese rappresentano ostacoli rilevanti. A questo si aggiunge una partecipazione diseguale: chi è già più qualificato – come mostra il grafico qui sotto – tende a formarsi di più, mentre i lavoratori con competenze più basse restano spesso esclusi. Questo divario è particolarmente evidente nel nostro paese, che si colloca sotto la media Ocse lungo tutta la distribuzione.
Figura 1 – Partecipazione alla formazione continua per livello di competenze nei paesi Ocse
Fonte: elaborazioni su dati Ocse (Piaac).
Strumenti di policy possono ridurre questi vincoli agendo sia dal lato dell’offerta sia da quello della domanda. Incentivi fiscali per la formazione universitaria dei lavoratori adulti possono ridurre il costo individuale, mentre crediti formativi modulari e percorsi flessibili possono rendere più compatibile la formazione con gli impegni professionali. Al tempo stesso, accordi strutturati tra imprese e università possono integrare la formazione nei percorsi lavorativi, superando la separazione tra tempo di lavoro e tempo di apprendimento. Evidenze recenti mostrano inoltre come l’efficacia dei programmi di formazione nelle imprese dipenda in larga misura dalle pratiche manageriali e dall’organizzazione interna. Interventi che agiscono anche sull’organizzazione del tempo, ad esempio sostenendo ore di lavoro dedicate alla formazione, possono risultare particolarmente efficaci nel rendere queste opportunità realmente accessibili.
In conclusione, considerare l’università come infrastruttura strategica significa valutarne il ruolo non solo per il lavoro, ma per la resilienza cognitiva della società. In un contesto in cui le macchine partecipano sempre più ai processi decisionali, la capacità di comprendere e valutare diventa un elemento chiave.
L’intelligenza artificiale può ridurre la fatica del pensare. Ma proprio per questo diventa necessario curare spazi opportuni in cui il pensiero continua ad allenarsi.
* Le idee e le opinioni espresse in questo articolo sono da attribuire all’autore e non investono la responsabilità dell’istituzione di appartenenza.
Lavoce è di tutti: sostienila!
Lavoce.info non ospita pubblicità e, a differenza di molti altri siti di informazione, l’accesso ai nostri articoli è completamente gratuito. L’impegno dei redattori è volontario, ma le donazioni sono fondamentali per sostenere i costi del nostro sito. Il tuo contributo rafforzerebbe la nostra indipendenza e ci aiuterebbe a migliorare la nostra offerta di informazione libera, professionale e gratuita. Grazie del tuo aiuto!
Simone Formentin è docente di Automazione e Apprendimento Statistico al Politecnico di Milano. Si occupa di sistemi complessi e applicazioni dell’intelligenza artificiale principalmente in ambito industriale e automotive. Accanto all’attività di ricerca, collabora con imprese in Italia e all’estero su progetti di innovazione e trasferimento tecnologico. Ha ricoperto incarichi di ricerca e didattica presso diverse istituzioni internazionali, tra cui l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL, Svizzera), l’Università di Linz (Austria) e il Politecnico di Grenoble (Francia).
Kim ALLAMANDOLA
l’università per me va ripensata semplicemente nel presente, rimuovendo il corpo docente che è rimasto fermo in un’altra era. Oggi a parte qualche appunto scriviamo tutto a computer, ai bambini si insegna invece a scrivere a mano, all’università ancora si fan esami a mano “eh, ma scrivere matematica a computer è un problema”, certo per chi non sa farlo perché non ha mai imparato nel percorso scolare o personale a farlo. Si fanno conti a mano, anziché imparare a impostare i conti e farli e verificarli a macchina. Il risultato è che i discenti rigettano uno studio che forma per un mondo che non c’è più da decenni, i docenti abbassano l’asticella per non bocciar tutti, anziché capire che serve semplicemente EVOLUZIONE.
Cominciamo col dire che la triennale deve essere professionalizzante e aver come prerequisito basi di IT solide, desktop FLOSS, GNU/Linux tipicamente, uso naturale di una shell POSIX, scrittura in LaTeX, capacità di prender nota e collezionare references al computer, generazione di grafici e manipolazione dati di base in genere, controllo versione PER OGNI FACOLTÀ, umanistiche incluse. La magistrale deve essere ginnasio per il dottorato e questo essere la vera laurea, il percorso per la ricerca. Semplicemente perché nel tempo la quantità di cose da conoscere è aumentata quindi s’ha da allungare (manco poi di tanto, se si fa bene) il percorso di studi e si ha da farlo per ciò che oggi serve. Perché oggi il neolaureato medio è totalmente incapace e di ricerca e di lavoro a meno che non abbia fatto da se, sprecando il 90% del tempo passato in facoltà.
Le lezioni han da esser preparate, registrate con voce narrante, con materiali visivi sensati, vedere il docente che deambula non ha senso, vedere una lavagna virtuale dopo le formule sono una UI di un CAS quindi si possono calcolare e manipolare fermando l’audio, dove i grafici si possono manipolare per esplorare, il testo copio-incollare ecc ecc ecc e il tempo liberato al docente dalla lezione si impiega per colloqui 1:1 o 1:pochi eventualmente registrati e messi a disposizione di chi voglia, per avvicinarsi quanto più possibile al metodo del precettore che è il meno scalabile ma anche quello migliore che abbiamo mai avuto. Gli LLM usati da motori di ricerca danno una mano. Questa è evoluzione razionale di chi conosce il presente. Le proposte per abbassar l’asticella sono prosieguo del regresso ben visibile da tempo che ci sta uccidendo.