di Redazione Lesdit

Viviamo in un’epoca postmediale. Significa che i media non sono più presenze riconoscibili e proprio per questo isolabili, ma realtà pervasive che sono entrate negli oggetti di consumo (Internet of Things, IoT) e che abitano le nostre pratiche individuali e sociali. Il risultato è una realtà aumentata, in cui il fisico e il digitale sono di fatto integrati. I media – non più semplicemente strumenti e solo in parte ambienti – sono il tessuto connettivo del nostro vivere, la pelle della nostra cultura.

Questa presenza dei media nelle nostre vite – resa ancora più pervasiva dalla datificazione e dagli sviluppi dell’Intelligenza Artificiale – lancia sfide importanti all’educazione e richiede una nuova sensibilità e nuove soluzioni per una Media Literacy al passo con i tempi.

La sfida della conoscenza

Una prima sfida riguarda la conoscenza. Viviamo un vero e proprio diluvio di informazioni con il problema di non poterle abbracciare con uno sguardo totalizzante: il nostro punto di vista è sempre limitato, necessita di aggiornamento costante, si fissa su acquisizioni che invecchiano con grande rapidità. Queste informazioni sono sempre più autoreferenziali, lontane dalla realtà cui si riferiscono, o addirittura generate artificialmente: vagliarne la veridicità è sempre più difficile e rischia di mettere in crisi gli strumenti tradizionali dell’analisi. L’avvento dell’IA generativa sollecita una riflessione sulla relazione che articola insieme dati, informazioni e conoscenze. Il ruolo del mercato e della politica è sempre più chiaro, come il rischio di sviluppare un’immagine del mondo ideologicamente orientata e tendente all’imposizione di un pensiero unico.

La sfida etica

Una seconda sfida riguarda l’etica, o meglio la razionalità pratica. La società della tecnica è costituita da un’ambiguità strutturale. I media non sono né buoni né cattivi; la loro natura è quella del pharmakon, allo stesso tempo veleno e rimedio, come già Platone aveva colto. Accettare e imparare a vivere stare nell’ambiguità intrinseca dei media e dei nuovi strumenti di espansione della conoscenza diviene dunque il nuovo imperativo categorico.  Il modo per farlo è agire scelte consapevoli nell’utilizzo della tecnologia e sensibilizzare la comunità all’utilizzo informato e consapevole, promuovendone le numerose potenzialità e sottolineando la necessità di valutarne criticamente gli impatti. Questa apertura alla comunità è fondamentale perché conferisce alla scelta individuale un effetto sociale: l’etica torna a essere giustamente il risvolto individuale della politica.

La sfida del futuro

La terza sfida riguarda il futuro, la nostra capacità di immaginare il futuro e di farlo non necessariamente in termini apocalittici ma sulla scorta di una speranza che non sia cieca. Siamo in un’epoca di grandi trasformazioni che chiede una riflessione sul sistema in cui l’uomo si misura in relazione all’ambiente e alla tecnologia. L’IA, il processo di datificazione e la piattaformizzazione della comunicazione influenzano profondamente la nostra vita quotidiana sollevando preoccupazioni riguardo alla privacy, alla sicurezza, all'autonomia individuale, alla sostenibilità. Si tratta di sviluppare forme di resistenza civile attraverso educazione e formazione, creare comunità di ricerca in grado di uscire dalle narrazioni dominanti utilizzando immaginazione e pensiero critico, creare le condizioni per armonizzare il noi e la tecnologia, da non intendere come altro da noi.

Verso un nuovo sistema di competenze (New Literacies)

Queste sfide impongono di ripensare la Media Literacy nelle sue declinazioni. La nostra proposta si può riassumere in tre punti.

1. Superare le facili semplificazioni che animano il dibattito pubblico in tema di media e che si traducono in scelte censorie, normative, lontanissime dal significato dell’educazione. Vietare l’uso dei dispositivi digitali in classe significa non avere compreso la cultura dei media; demonizzare i dispositivi significa non accettare le proprie responsabilità di adulti trovando in essi un gigantesco alibi; pretendere l’accesso allo smartphone del proprio figlio fino ai sedici anni è oltre che una violazione dei suoi diritti anche e soprattutto una gravissima mancanza di fiducia nei suoi confronti. L’educazione è un rischio calcolato la cui base è la fiducia: senza rischio e senza fiducia non ci può essere educazione. Siamo convinti che il problema della nostra società siamo noi adulti: riconoscerlo è il primo passo per stringere un nuovo patto con le nuove generazioni, fatto di relazioni autentiche e non di controllo.

2. Passare dall’idea della Media Literacy alla prospettiva plurale di un sistema di competenze (New Literacies) in grado di far fronte alle sfide della società postmediale. Di questo sistema di competenze fanno parte la Information Literacy (cercare, avvalorare criticamente, archiviare, gestire e condividere informazioni), la Data Literacy (gestire e usare dati), la AI Literacy (sviluppare cultura dell’Intelligenza Artificiale dal punto di vista dei linguaggi, del pensiero critico, della responsabilità, dell’espressività creativa), la Environmental Literacy(sviluppare sensibilità per la sostenibilità anche digitale).

3. Promuovere un’idea sociale di queste Literacies (New Social Literacies) capace di tener conto della frammentazione in atto nella società della “trasparenza” per promuovere comportamenti di resistenza. Attraverso la comprensione e l’uso critico dei media, le persone diventano partecipanti attivi delle dinamiche sociali e culturali, piuttosto che semplici spettatori o consumatori passivi. Questo significa creare comunità capaci di interagire in modo consapevole con l'informazione e di partecipare attivamente alla costruzione del discorso pubblico. In questo senso, le New Social Literacies si trasformano in un motore di inclusione sociale, promuovendo la partecipazione di gruppi tradizionalmente esclusi dal dibattito pubblico.

Le cinque azioni per cambiare prospettiva

Cosa proponiamo? Il cambio di prospettiva cui abbiamo fatto cenno prende corpo in alcune proposte che rappresentano la parte operativa di questo manifesto. Sono cinque azioni che consegniamo al dibattito pubblico, all’iniziativa dei soggetti, alla sensibilità delle istituzioni.

1. Integrare le New Social Literacies nel curricolo di scuola

Generare lo spazio per un’educazione ai media, ai dati, all’IA nei curricoli scolastici già a partire dalle scuole primarie, estendendo l'offerta formativa anche alle comunità locali, alle famiglie e ai contesti informali. In questo modo sarà possibile recepire la Raccomandazione della Comunità Europea del dicembre 2006 sulla Media Literacy in scuola.

2. Promuovere l’Attivismo Digitale

Sostenere l'attivismo digitale e il “civic engagement” attraverso i media, utilizzando campagne di sensibilizzazione che sfruttino la potenza dei social network. Creare spazi di dibattito pubblico sui media digitali dove i cittadini possano condividere esperienze personali, discutere soluzioni a problemi sociali e sostenere cause importanti. Offrire formazione ai giovani e agli adulti su come usare i social media per mobilitare la comunità, organizzare eventi e azioni di protesta pacifica.

3. Combattere la Disinformazione e Promuovere l’Educazione ai Dati

Implementare iniziative di educazione alla verifica delle fonti (fact-checking) e alla gestione dei dati per contrastare la disinformazione e favorire un uso corretto delle informazioni nei media. Creare toolkit digitali per aiutare i cittadini a riconoscere e contrastare le fake news, con linee guida su come verificare la veridicità delle informazioni. Sviluppare partnership con i principali media e piattaforme digitali per promuovere contenuti affidabili e combattere la diffusione della disinformazione. Inserire corsi sulla gestione dei dati e l’alfabetizzazione digitale nelle università, per formare i giovani a un uso consapevole delle tecnologie di informazione.

4. Sostenere la Diversità Culturale e la Rappresentazione Inclusiva

Promuovere la diversità culturale e la rappresentazione inclusiva nei media, incentivando la creazione di contenuti che diano voce a comunità emarginate o poco rappresentate. Finanziare film, documentari, serie web e podcast che rappresentino varie identità culturali, etniche, di genere e sociali. Collaborare con media locali e nazionali per migliorare la rappresentazione di comunità marginalizzate, con attenzione particolare a minoranze etniche, gruppi LGBTQ+, donne e persone con disabilità. Promuovere contenuti creativi che sfidino stereotipi e pregiudizi, utilizzando piattaforme come YouTube, Instagram e TikTok per raggiungere un vasto pubblico.

5. Creazione di Hub Digitali per l’Innovazione Sociale

Sostenere la creazione di terzi spazi dove i cittadini possano collaborare allo sviluppo di soluzioni innovative per problemi sociali utilizzando i media digitali. Pensiamo a centri di innovazione sociale che offrano accesso a strumenti tecnologici (come stampanti 3D, software di produzione multimediale) e spazi per la collaborazione.

Queste idee e questo programma di azione si compendia nell’idea di Resistenza intesa come l'atteggiamento di mobilitazione permanente e la pratica critica volta a sfidare, interrogare e, se necessario, opporsi all'integrazione acritica e incontrollata delle tecnologie digitali e dell'intelligenza artificiale nell'educazione.

La Resistenza, così intesa, ha per noi quattro accezioni

1. Resistenza Critica. È la capacità di mantenere uno sguardo attento e consapevole sui potenziali rischi e sugli effetti collaterali dell'adozione delle tecnologie, con particolare attenzione a mettere in discussione l'idea che gli strumenti digitali siano neutri e a insistere sull’importanza che l'educazione continui a coltivare valori umani, come la creatività, l'empatia, la riflessione critica e l’immaginazione.

2. Resistenza Pedagogica. Significa focalizzarsi sulla scelta consapevole di metodi didattici che non si lascino determinare dalle logiche di efficienza e standardizzazione imposte dalle tecnologie (fallacia omeopatica), ma che valorizzino la diversità delle esperienze di apprendimento integrandole. Questo comporta di sostenere un modello di insegnamento che coinvolga gli studenti in processi di co-creazione del sapere e promuovere la libertà di scegliere quali tecnologie adottare e come integrarle nel proprio percorso educativo, evitando l'imposizione di strumenti standardizzati che limitino la creatività didattica.

3. Resistenza Etica. Difendere i diritti degli studenti e degli educatori in un contesto in cui i dati personali e le informazioni sensibili sono sempre più esposti è di fondamentale importanza come resistere a qualsiasi forma di discriminazione o disuguaglianza generata dall'uso di tecnologie che potrebbero favorire alcuni gruppi a discapito di altri, assicurando che l'educazione rimanga uno spazio di equità e inclusione.

4. Resistenza Culturale. Ci rifiutiamo di ridurre la cultura e l'apprendimento a un insieme di dati e processi quantificabili. Occorre riconoscere e promuovere le specificità culturali, linguistiche e storiche di ciascun contesto educativo, resistendo alla tendenza a uniformare l'educazione secondo modelli globalizzati e digitalizzati o al potere di narrazioni univoche imposte dalle piattaforme digitali globali, promuovendo una pluralità di voci e prospettive nel discorso educativo.

di Federico Ruggiero

C'è una domanda su tutte che scuote il mondo economico e delle imprese: Come deve cambiare la formazione manageriale quando l’intelligenza artificiale diventa una componente ordinaria del lavoro? il quesito è stato il cuore dell'Annual Meeting dell'Academy of Management, uno dei principali appuntamenti internazionali dedicati alla ricerca e alla formazione del management e delle organizzazioni che a Filadelfia ha tagliato il traguerdo dell'86° edizione. Ogni anno la conferenza riunisce migliaia di ricercatori, docenti, professionisti e dottorandi provenienti da tutto il mondo, offrendo uno spazio di confronto sulle trasformazioni che stanno interessando il lavoro manageriale, le organizzazioni e i modelli di formazione.

Perché la formazione manageriale deve cambiare

Durante le varie sessioni che si sono alternate, si è discusso delle indicazioni ricevute dalle istituzioni, quali UNESCO e World Economic Forum negli ultimi anni in merito all'utilizzo responsabile di IA. In particolare, il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum mostra che l'86% dei datori di lavoro intervistati si aspetta che AI e tecnologie di elaborazione dell'informazione trasformino il proprio business entro il 2030. Ma, soprattutto, che il cambiamento riguarderebbe le competenze. Infatti, secondo il rapporto, in media il 39% delle competenze attuali dei lavoratori sarà trasformato o diventerà obsoleto nel periodo 2025-2030. Competenze in merito all' Intelligenza Artificiale e ai big data sono indicate tra quelle con la crescita più rapida, ma insieme a esse aumentano di importanza pensiero creativo, resilienza, flessibilità, curiosità e capacità di apprendimento continuo. Appare evidente come il ruolo dei docenti non sia più solo quello di far acquisire agli studenti le competenze tecniche aziendali ma anche quelle in merito all'utilizzo di strumenti basati su intelligenza artificiale. Quindi:

Dai contenuti al giudizio: cosa cambia per le business school

La formazione manageriale dovrebbe tenere in considerazione l'utilizzo consapevole e critico di intelligenza artificiale, favorendo ambienti di apprendimento in cui affrontare le dinamiche e i rischi che gli strumenti tecnologici si portano dietro. Significa sviluppare capacità di adattamento a contesti in cui tecnologie, attività e ruoli cambiano continuamente. Significa preparare la futura classe dirigenziale a un mondo dinamico in cui la tecnologia non sarà più solo mezzo ma anche, ma anche interlocutore, collaboratore e parte integrante dei processi decisionali. La formazione manageriale deve quindi spostare l'attenzione dalla semplice acquisizione di conoscenze e dall'esecuzione di compiti alla costruzione di capacità che permettano di lavorare efficacemente insieme all'AI. Se attività come raccogliere informazioni, sintetizzare documenti o generare una prima analisi possono essere sempre più facilmente supportate dalla tecnologia, diventano ancora più importanti competenze come il giudizio, il pensiero critico, la capacità di interpretare situazioni ambigue, valutare alternative e assumersi la responsabilità delle decisioni. La sfida per le business school non è quindi insegnare soltanto a utilizzare nuovi strumenti, ma riprogettare curriculum, esperienze di apprendimento e sistemi di valutazione affinché l'AI diventi parte del processo formativo senza sostituire l'agency dello studente.

Non sorprende quindi che il 77% delle imprese intervistate dal World Economic Forum dichiari di voler investire in reskilling e upskilling per permettere alle proprie persone di lavorare meglio insieme all'AI. Allo stesso tempo, il 50% degli executive identifica proprio la mancanza di competenze come principale ostacolo all'adozione dell'AI, seguito dalla mancanza di visione da parte di manager e leader, indicata dal 43%.

Secondo il report McKinsey The State of AI in 2025, quasi nove organizzazioni su dieci dichiarano ormai di utilizzare regolarmente l'AI. Eppure, quasi due terzi non sono ancora passati dalla sperimentazione alla diffusione su scala aziendale. Allo stesso tempo sta emergendo l'agentic AI: il 23% delle organizzazioni intervistate dichiara di avere già portato almeno un sistema agentico alla fase di scaling, mentre un ulteriore 39% sta sperimentando questi sistemi.

È proprio questo passaggio che rende la questione particolarmente interessante per le business school. L'AI sta progressivamente smettendo di essere soltanto uno strumento al quale chiediamo di svolgere un compito. Sta diventando parte di sistemi sociotecnici nei quali persone e sistemi artificiali collaborano, si scambiano informazioni e contribuiscono a processi decisionali più ampi.

Ripensare la valutazione nell'era dell'IA

Una volta compresa da parte del corpo docente la necessità di adottare e favorire l'utilizzo di strumenti di IA negli ambienti di apprendimento, è necessario imparare a difendersi dagli utilizzi impropri degli studenti. La domanda che spesso veicola i dibattiti delle sessioni è “come poter verificare che gli studenti non utilizzino impropriamente l'IA per svolgere le prove?”, “come possiamo essere certi che gli studenti abbiano appreso i contenuti presentati a lezione e non abbiano solo usato l'IA?”.

Una risposta possibile è che non esiste un unico strumento in grado di garantire che l'IA non venga utilizzata impropriamente. La strada più efficace consiste piuttosto nel ripensare le modalità di valutazione, progettando prove nelle quali sia più difficile delegare integralmente il lavoro all'IA e nelle quali lo studente sia chiamato a rendere visibile il proprio processo di apprendimento. Per studenti di MBA, master ed executive education, ad esempio, è possibile costruire esercitazioni che richiedano di applicare concetti e modelli a esperienze personali e professionali concrete: situazioni vissute sul luogo di lavoro, durante uno stage o all'interno di un progetto, chiedendo di motivare le proprie interpretazioni e decisioni. In questi casi, l'IA può eventualmente supportare l'elaborazione, ma non può sostituire completamente la conoscenza del contesto e la capacità dello studente di discuterlo criticamente.

Un secondo strumento particolarmente efficace è il ricorso all'interazione orale. Una prova scritta può essere integrata da brevi domande successive, nelle quali lo studente deve spiegare le scelte compiute, approfondire un passaggio dell'elaborato o rispondere a una variazione dello scenario proposto. In questo modo, l'attenzione si sposta dal solo prodotto finale alla capacità di argomentare, interpretare e dimostrare padronanza dei contenuti.

La questione diventa più complessa con gli studenti più giovani, che spesso non dispongono ancora di esperienze professionali significative da utilizzare come base per esercitazioni personalizzate. In questi casi, prove orali, attività svolte in aula, assessment articolati in più fasi e, dove appropriato, sistemi di tracciamento dell'attività rimangono opzioni percorribili. Più che inseguire una impossibile certezza sull'assenza di IA, l'obiettivo dovrebbe essere costruire sistemi di valutazione nei quali lo studente debba comunque dimostrare personalmente di saper comprendere, applicare e discutere ciò che ha appreso.

Il nuovo ruolo del docente

L'ingresso dell'intelligenza artificiale negli ambienti di apprendimento non modifica soltanto ciò che gli studenti possono fare, ma anche il ruolo del docente. Se un sistema di IA è in grado di spiegare un concetto, sintetizzare un testo, proporre esempi, generare esercizi o fornire un primo feedback, il valore della docenza non può più essere identificato esclusivamente con la trasmissione dei contenuti. Di conseguenza, una seconda domanda cruciale da affrontare potrebbe essere: Se l'IA può spiegare, suggerire, correggere e fornire feedback, quale diventa il ruolo del docente?

Il docente come progettista e regista dell'apprendimento

Da quanto emerso nei vari incontri, la risposta sembrerebbe andare nella direzione di un docente sempre più progettista e regista dell'esperienza di apprendimento. Il suo compito diventerebbe, infatti, quello di definire gli obiettivi formativi, selezionare le attività, stabilire quando e come utilizzare l'IA, costruire occasioni di confronto e intervenire nei momenti in cui sono necessari interpretazione, giudizio e contestualizzazione. In questa prospettiva, un approccio human-centered non significherebbe necessariamente costruire ambienti di apprendimento esclusivamente umani. Significherebbe piuttosto progettare configurazioni nelle quali persone e sistemi di IA possano interagire, mantenendo però giudizio, responsabilità e accountability in capo alle persone. L'IA può quindi guidare, mettere alla prova, offrire feedback e adattare alcuni aspetti del percorso senza però sostituire l'agency dello studente.

Per questo motivo, il docente non perde centralità ma cambia il modo in cui la esercita. La tecnologia diventerebbe sempre più un materiale di progettazione dell'esperienza formativa, mentre al docente resterebbe la responsabilità di governarne l'utilizzo e di assicurarsi che l'IA ampli le possibilità di apprendimento senza sostituire i processi di riflessione, confronto e sviluppo del pensiero critico.

Cosa resta, oltre il dibattito

Nel complesso, le discussioni emerse durante l'Annual Meeting dell'Academy of Management sembrano indicare che il dibattito sulla presenza dell'intelligenza artificiale nella formazione manageriale abbia ormai superato la fase iniziale, nella quale la questione principale era stabilire se consentirne o vietarne l'utilizzo. La direzione appare oggi diversa: l'IA è destinata a diventare una componente ordinaria degli ambienti di apprendimento e, proprio per questo motivo, business school e università devono comprendere come integrarla senza rinunciare agli obiettivi fondamentali della formazione. Ciò significa insegnare agli studenti non soltanto a utilizzare questi strumenti, ma anche a valutarne criticamente gli output, comprenderne i limiti, riconoscerne i rischi e assumersi la responsabilità delle decisioni prese con il loro supporto. Significa, allo stesso tempo, ripensare le modalità di valutazione, privilegiando prove che rendano maggiormente visibile il processo di apprendimento e che richiedano allo studente di argomentare, contestualizzare e difendere le proprie scelte. E significa, inoltre, ripensare il ruolo stesso del docente, sempre meno esclusivamente trasmettitore di conoscenze e sempre più progettista di esperienze di apprendimento nelle quali persone e sistemi di IA possono interagire senza che giudizio, responsabilità e agency vengano trasferiti alla tecnologia.

Questa prospettiva risulta coerente con l'idea, emersa anche nelle varie sessioni, secondo cui un approccio human-centered non debba necessariamente essere human-only. Ovvero, sistemi e agenti di intelligenza artificiale possono offrire guida, feedback, stimoli e adattamento, purché giudizio e accountability rimangano umani. Del resto, la necessità di sviluppare queste capacità non riguarda solamente il mondo universitario, infatti, il World Economic Forum identifica proprio la carenza di competenze come il principale ostacolo all'adozione dell'IA nelle organizzazioni e indica il reskilling e l'upskilling come la strategia più frequentemente prevista dalle imprese per affrontare questa trasformazione.

Una convergenza internazionale, con un nodo ancora aperto

Un ulteriore elemento interessante emerso dal confronto tra esperienze provenienti da università e business school differenti è che le direzioni intraprese appaiono ormai sorprendentemente simili. Il quadro restituito dalle sessioni è quello di istituzioni che, pur appartenendo a sistemi universitari diversi, stanno progressivamente accettando l'utilizzo dell'IA, promuovendo forme di AI literacy, sperimentando nuovi assessment, introducendo momenti di verifica orale e interrogandosi su come preservare pensiero critico, autonomia e responsabilità dello studente. Da questo punto di vista, sembra quindi formarsi una sorta di convergenza internazionale per cui il problema non è più stabilire se la trasformazione avverrà, ma capire con quale velocità e con quali modalità governarla.

Ed è proprio sul governo di questa trasformazione che sembra emergere uno degli aspetti ancora più problematici. In molte delle esperienze discusse, infatti, una parte significativa delle decisioni continua a essere lasciata ai singoli docenti: ciascuno può stabilire quanto consentire l'utilizzo dell'IA, quali strumenti ammettere, come modificare gli assessment, quali forme di disclosure richiedere agli studenti e, più in generale, quale ruolo attribuire all'IA all'interno del proprio insegnamento. Una certa autonomia didattica è certamente necessaria, anche perché discipline e obiettivi formativi possono essere molto diversi tra loro. Tuttavia, autonomia non dovrebbe significare assenza di coordinamento. Lasciare quasi interamente ai singoli docenti la responsabilità di interpretare una trasformazione di questa portata rischia infatti di produrre esperienze formative estremamente eterogenee all'interno della stessa università. Uno studente potrebbe trovarsi, nello stesso semestre, in un corso nel quale l'utilizzo dell'IA viene incoraggiato, in un altro nel quale è tollerato a determinate condizioni e in un terzo nel quale viene sostanzialmente vietato. Ancora più problematico, docenti con livelli molto differenti di conoscenza e familiarità con questi strumenti potrebbero trovarsi a definire autonomamente regole, modalità di verifica e criteri di valutazione, con il rischio di generare non solo confusione, ma anche differenze significative nella qualità dell'esperienza formativa.

Verso una governance istituzionale

È quindi legittimo chiedersi se il prossimo passaggio non debba essere proprio quello da una fase di sperimentazione individuale a una fase di governance istituzionale. Non si tratta necessariamente di introdurre regolamenti rigidi e uniformi per ogni corso, che rischierebbero di diventare rapidamente obsoleti in un contesto tecnologico in continua evoluzione. Sarebbe però importante che le università definissero almeno una cornice comune.

Alcune domande che potrebbero guidare il ragionamento: quali principi devono guidare l'utilizzo dell'IA nella didattica? Quale livello minimo di conoscenza dell'IA dovrebbe possedere uno studente al termine del proprio percorso? Quali utilizzi devono essere sempre dichiarati? Quali strumenti possono essere utilizzati quando sono coinvolti dati personali o informazioni riservate? Quali elementi di un assessment devono necessariamente restare sotto la responsabilità dello studente? E, soprattutto, quale formazione deve essere offerta ai docenti affinché non siano lasciati soli a rispondere a queste domande?

Le domande aperte per le business school

Forse è proprio questa la sfida che si apre ora. La sperimentazione dal basso ha avuto un ruolo fondamentale per comprendere le possibilità offerte dall'intelligenza artificiale e per sviluppare pratiche innovative. Ma una tecnologia che sta diventando strutturale non può essere governata esclusivamente attraverso una somma di iniziative individuali. Se l'IA è destinata a trasformare non solo gli strumenti utilizzati dagli studenti, ma anche curriculum, assessment, ruolo dei docenti e competenze attese dai futuri manager, allora diventa difficile considerarla semplicemente una scelta didattica del singolo insegnamento. A quale livello deve essere governata questa trasformazione? E fino a che punto un'università può dichiararsi pronta all'era dell'intelligenza artificiale se non dispone ancora di una visione condivisa su cosa significhi insegnare e apprendere insieme all'IA? Queste potrebbero essere le domande sulle quali le business school saranno chiamate a confrontarsi sempre più nei prossimi anni.

di Michele Allegretti

Le discussioni sull'intelligenza artificiale, al centro del dibattito pubblico-scientifico, si concentrano sulle capacità dei modelli generativi, sulla loro crescente autonomia e sulle trasformazioni che producono nel lavoro, nella ricerca e nella vita quotidiana. Il fil rouge delle del dibattito è un’assunzione raramente esplicitata: l’idea che l’intelligenza sia, per sua natura, qualcosa di simile a un cervello umano. Anche nella progettazione di sistemi artificiali complessi, si tende a concepire la cognizione come un processo centralizzato di elaborazione dell’informazione, fondato su un’istanza di coordinamento centrale. Il lavoro del neurobiologo vegetale Stefano Mancuso invita a mettere in discussione questa premessa antropocentrica. Per comprendere il presente e immaginare il futuro dell’intelligenza artificiale, può essere utile osservare un organismo che per secoli la cultura occidentale ha considerato l’emblema della passività e dell’assenza di pensiero: le piante.

Le piante sono davvero intelligenti?

La ricerca di Mancuso si colloca nel filone degli studi sull’«intelligenza vegetale», che a partire dagli anni Duemila ha conosciuto una forte riorganizzazione teorica, ma che affonda le radici in una tradizione più antica. Già Charles Darwin, in The Power of Movement in Plants (1880), aveva descritto la capacità dell'apice radicale di orientare la crescita in risposta a stimoli molteplici, arrivando a paragonarne la funzione a quella del cervello di un animale inferiore. Qualche decennio più tardi Jagadish Chandra Bose (1926) documentava sperimentalmente la trasmissione di segnali elettrici nei tessuti vegetali. In senso ancora più esteso, il filone si ricollega alle osservazioni naturalistiche di autori come Henry David Thoreau (Mancuso e Viola, 2013; Trewavas, 2014). In questo quadro, l’intelligenza non viene più ridotta alla presenza di un cervello o di un sistema nervoso centralizzato. Le piante non possiedono neuroni e non si muovono nello spazio come gli animali, eppure sono dotate di sofisticati sistemi di percezione e di elaborazione delle informazioni. Le evidenze sperimentali mostrano che le piante sono in grado di percepire con estrema precisione la gravità, la luce, l'umidità, le variazioni chimiche del suolo, le vibrazioni meccaniche e la presenza di altri organismi. Lungi dall'essere automi biologici rigidi, i vegetali possono modificare il proprio comportamento in funzione delle condizioni ambientali, apprendere da esperienze precedenti e conservare forme di memoria fisiologica che orientano le risposte successive (Trewavas, 2014; Calvo e Friston, 2017 L'aspetto teoricamente più rilevante del lavoro di Mancuso consiste tuttavia nello spostamento di prospettiva epistemologica che esso comporta. Se definiamo l'intelligenza in senso pragmatico, come capacità di risolvere problemi e di adattarsi efficacemente all'ambiente, allora il cervello cessa di essere la precondizione universale della mente e diventa soltanto una delle possibili soluzioni evolutive: una risposta specifica al problema del movimento.

Perché continuiamo a pensare l'IA come un cervello?

Questa intuizione pone delle domande nel dibattito contemporaneo sull'intelligenza artificiale. Gran parte della storia dell'AI è infatti caratterizzata dal tentativo di replicare o simulare alcune specifiche funzioni cognitive umane. Anche le reti neurali artificiali moderne, pur essendo strutturalmente e matematicamente distribuite, conservano una metafora di fondo di tipo strettamente neurocentrico. Se sul piano dei parametri una rete è effettivamente distribuita, milioni o miliardi di pesi che concorrono al calcolo, sul piano dell'apprendimento resta profondamente centralizzata e governata dall'alto: l'intero sistema viene ottimizzato rispetto a un'unica funzione di costo globale, e l'addestramento procede in modo top-down, propagando all'indietro (backpropagation) un solo segnale di errore che discende dall'uscita verso gli strati inferiori. È questo obiettivo unitario, posto al vertice, a determinare l'aggiustamento di ogni singola componente, più ancora dell'infrastruttura fisica su cui i modelli vengono eseguiti, e a costituire il vero residuo centralistico dell'intelligenza artificiale contemporanea. A questa logica top-down l'organizzazione delle piante oppone un paradigma radicalmente differente. In un organismo vegetale non esiste alcun centro di comando unico: le funzioni di percezione, regolazione e risposta sono distribuite nell'intero organismo. Gli apici radicali, le foglie, i sistemi di trasporto vascolare e le reti di segnalazione chimica cooperano continuamente in modalità bottom-up (dal basso verso l'alto), senza che esista un'istanza centrale che governi il sistema nel suo complesso. Mancuso descrive questa organizzazione come una forma di «intelligenza diffusa» (Mancuso, 2017). Dal punto di vista sistemico, le piante sono strutture altamente decentralizzate, ridondanti e resilienti. La perdita di una parte dell'organismo non determina il collasso dell'intero sistema. Al contrario, la pianta è in grado di riorganizzare continuamente le proprie funzioni e di redistribuire le risorse disponibili.

Una pianta può perdere fino al 90% del proprio corpo senza morire (Mancuso, 2017). Questo accade perché ha eliminato alla radice il concetto di Single Point of Failure: non ha un cuore, non ha polmoni, non ha un cervello. Ogni sua parte agisce e vive per il tutto.

Questa caratteristica appare particolarmente significativa se osservata attraverso la lente delle attuali ricerche sull'intelligenza artificiale e sui sistemi complessi. Uno dei problemi centrali di qualsiasi sistema cognitivo artificiale consiste infatti nella capacità di mantenere il proprio funzionamento in condizioni di incertezza, perturbazione o danneggiamento (la cosiddetta robustezza). Le architetture ispirate ai sistemi vegetali suggeriscono la possibilità di progettare sistemi artificiali più adattivi, nativamente distribuiti e strutturalmente meno vulnerabili rispetto ai modelli attuali, cronicamente dipendenti da enormi infrastrutture centralizzate.

Quando l'intelligenza non ha un centro

La riflessione di Mancuso si intreccia con alcuni dei più importanti sviluppi delle scienze cognitive contemporanee. In particolare, l’idea di un’intelligenza distribuita presenta significative affinità con la teoria della cognizione distribuita proposta da Edwin Hutchins (1995, 2010). Secondo questa prospettiva, i processi cognitivi non sono confinati alla mente individuale: si distribuiscono tra persone, strumenti, artefatti e ambiente, emergendo dall'interazione tra elementi eterogenei che cooperano all'interno di un sistema ecologico. L’intelligenza vegetale offre un chiaro esempio biologico di questo principio. Una pianta non “pensa” attraverso un organo specializzato, ma attraverso l’insieme delle relazioni dinamiche che si instaurano tra le diverse parti dell’organismo e tra l’organismo e l’ambiente in cui è immerso. È tuttavia l’enattivismo di Francisco Varela, Evan Thompson ed Eleanor Rosch (1991) a offrire una delle chiavi interpretative più rilevanti per comprendere alcune criticità dell’intelligenza artificiale contemporanea. Nella prospettiva enattiva la mente emerge dall'accoppiamento dinamico e corporeo tra organismo e ambiente, più che dalla computazione o dalla rappresentazione interna di un mondo esterno già dato: conoscere significa produrre senso attraverso l'azione e l'interazione incarnata (Wheeler, 2005).nA questo dibattito si affianca il contributo di Karl Friston, il cui Principio di Energia Libera (Free Energy Principle) propone una formalizzazione dei sistemi viventi come agenti che tendono a mantenere la propria organizzazione riducendo la discrepanza tra stati interni e ambiente attraverso processi di inferenza attiva (active inference). In questo contesto, la “free energy” va intesa come una quantità informazionale che misura il grado di sorpresa o di errore tra ciò che un sistema si aspetta (attraverso il proprio modello interno del mondo) e ciò che effettivamente riceve dai segnali sensoriali.In questa prospettiva, percezione e azione possono essere lette come due aspetti di un unico ciclo regolatorio che mantiene la coerenza del sistema attraverso la riduzione dell’errore di predizione, inteso come misura della discrepanza tra modelli interni e segnali sensoriali. Il rapporto con l’enattivismo è parziale e oggetto di dibattito. Alcune interpretazioni leggono il Principio di Energia Libera come una possibile descrizione formale del rapporto tra organismo e ambiente, mentre altre ne sottolineano la distanza rispetto all’enattivismo, che concepisce la cognizione non come processo inferenziale e rappresentazionale, ma come attività incarnata e non primariamente modellistica. Il confronto tra i due approcci riguarda soprattutto lo statuto della rappresentazione e il ruolo della modellizzazione nei sistemi cognitivi. La relazione tra questi due quadri resta quindi aperta, trattandosi di due cornici teoriche parzialmente sovrapponibili ma non coincidenti. Le piante svolgono in questo quadro una funzione teorica peculiare, poiché non si limitano a illustrare un modello alternativo di intelligenza, ma possono essere considerate un caso particolarmente istruttivo per mettere in relazione, e in parte distinguere, due diverse ontologie della cognizione. In questa duplice leggibilità, la loro intelligenza è inseparabile dall'ambiente in cui si manifesta: è situata, incorporata e relazionale. Non elaborano informazioni sul mondo in forma simbolica o statistica, nel senso tipico dei sistemi computazionali centralizzati come quelli basati su modelli linguistici di grandi dimensioni; il loro comportamento emerge piuttosto da processi continui di adattamento, crescita e trasformazione materiale. È proprio questa ambivalenza a renderle teoricamente rilevanti. Una lettura compatibile con il quadro di Friston consente di interpretarle come sistemi che mantengono la propria organizzazione attraverso la regolazione continua delle relazioni tra stati interni e ambiente, descrivibili anche tramite forme di modellizzazione implicita e inferenza attiva. La prospettiva enattiva sospende invece l'idea che tale regolazione debba essere ricondotta a un modello interno, e intende la cognizione come accoppiamento dinamico tra organismo e mondo, privo di un livello rappresentazionale separato. Se la cognizione vegetale è priva di un livello rappresentazionale separato, l'IA contemporanea ne è quasi interamente fatta: estremamente efficace nella manipolazione di simboli e pattern, ma disincarnata, perché le manca un corpo capace di agire sul mondo e di riceverne retroazioni materiali. È in questo scarto che le piante assumono il loro valore teorico: la loro organizzazione vitale può essere descritta come se implicasse un modello del mondo compatibile con una lettura inferenziale dei sistemi adattivi, ma resiste al tempo stesso a ogni riduzione integrale in termini rappresentazionali. Più che confermare l'una o l'altra posizione, sembrano funzionare come un punto di soglia: rendono visibile il luogo esatto in cui un paradigma della cognizione fondato sulla modellizzazione e una concezione non rappresentazionale della mente entrano in contatto e, insieme, divergono. Anziché invitare a scegliere tra queste due letture, l'intelligenza vegetale sposta l'attenzione su un terzo piano: quello dell'organizzazione. La domanda non è più come un sistema rappresenti il mondo, ma come distribuisca percezione, decisione e adattamento all'interno di una rete di relazioni. È in questo spostamento che il dialogo con gli sviluppi più recenti dell'intelligenza artificiale appare particolarmente fecondo.

L'IA può imparare dalle pia

Le implicazioni per l’intelligenza artificiale contemporanea sono già evidenti. Negli ultimi anni si è registrato un crescente interesse per i sistemi multiagente e per forme di intelligenza collettiva, nelle quali il comportamento intelligente globale emerge dalla cooperazione di molteplici entità artificiali relativamente semplici. Gli attuali sistemi agentici mostrano come agenti differenti possano assumere ruoli distinti, condividere informazioni attraverso la rete, coordinare le proprie azioni e correggersi reciprocamente nell’affrontare problemi complessi, senza la necessità di un supervisore umano o algoritmico centralizzato.

In tali architetture, l’intelligenza non risiede più nella potenza di calcolo di un singolo modello, ma nelle relazioni che si instaurano all’interno della rete di interazioni. Da questo punto di vista, l’intelligenza vegetale può essere interpretata come una forma di anticipazione biologica dei paradigmi emergenti dell’intelligenza artificiale, oltre che come loro possibile conferma evolutiva.

Anche la robotica bio-ispirata ha iniziato a esplorare concretamente queste possibilità. Il progetto GrowBot, sviluppato presso l’Istituto Italiano di Tecnologia sotto la guida di Barbara Mazzolai (Mazzolai et al., 2020), mira a trasferire i principi della biologia vegetale alla progettazione ingegneristica. L'obiettivo è comprendere le strategie adattive delle piante: la crescita come modalità di esplorazione dello spazio invece dello spostamento, la progressiva mappatura dell'ambiente attraverso l'estensione fisica, la decentralizzazione decisionale ottenuta distribuendo le funzioni sensoriali lungo tutta la struttura e, infine, un'elevata efficienza energetica ispirata al metabolismo a basso consumo dei vegetali.

A partire da questi concetti emerge la riflessione teorica più recente di Lee e Calvo (2022), che leggono la robotica di ispirazione vegetale in chiave dichiaratamente enattiva e osservano come i growbot realizzati finora ne riproducano l'architettura decentralizzata e modulare, ma non ancora l'autonomia. Essi continuano a dipendere da una fonte esterna di energia e di materia, e imitano dunque il corpo della pianta più che la sua intelligenza. Lo scarto tra ciò che di vegetale queste macchine incorporano e ciò che ancora manca coincide con la distinzione che attraversa tutto il discorso: il principio organizzativo, come la distribuzione e l'assenza di un centro, può essere trasferito molto prima dell'accoppiamento autonomo tra organismo e ambiente da cui, in chiave enattiva, l'intelligenza emerge.

Verso un'ecologia dell'apprendimento nelle Learning Sciences

La lezione delle piante assume infine un significato filosofico, politico ed educativo. La cultura occidentale ha spesso associato l’intelligenza al controllo, alla gerarchia, alla centralizzazione e alla velocità di elaborazione. Le piante mostrano invece l’efficacia di forme di intelligenza fondate sulla cooperazione, sulla ridondanza, sull’interdipendenza e sulla resilienza temporale (Mancuso, 2019). Per le Learning Sciences, questa prospettiva apre interrogativi rilevanti. Se la cognizione è distribuita, situata ed enattiva, allora anche i processi di apprendimento nelle scuole non possono più essere concepiti come la semplice acquisizione individuale di conoscenze da parte di un soggetto isolato, ma come la partecipazione attiva a ecologie cognitive. In queste ecologie, persone, tecnologie e ambienti cooperano nella costruzione del sapere, e l'intelligenza artificiale è essa stessa uno dei componenti dell'ecosistema cognitivo entro cui l'apprendimento prende forma.

Più ancora del dove e del cosa, diventa allora decisivo comprendere come l'apprendimento abbia luogo. Imparare, da questo punto di vista, può essere inteso come un processo continuo di revisione delle proprie aspettative alla luce dell'esperienza. E un'intelligenza artificiale ben progettata non si configura come un sostituto del docente o dello studente, ma come un interlocutore capace di rendere esplicite le nostre previsioni, metterle alla prova e favorirne la revisione. Il contributo di Stefano Mancuso al dibattito sull’intelligenza artificiale appare quindi più incisivo di quanto possa sembrare a una prima lettura tecnologica. Il suo lavoro non si limita a suggerire soluzioni biomimetiche ispirate alle radici, ma mette in discussione un presupposto metafisico radicato: l’idea che l’intelligenza debba necessariamente coincidere con un cervello, con un centro di comando o con una mente individuale. Le piante invitano invece a ripensare l’intelligenza come un processo emergente, diffuso e relazionale. Forse proprio questa è la lezione più importante per l’epoca dell’intelligenza artificiale: prima di chiederci quali macchine saremo in grado di costruire, dovremmo interrogarci su quali forme di intelligenza riconoscere.

Riferimenti bibliografici

Bose, J. C. (1926). The Nervous Mechanism of Plants. London: Longmans, Green and Co.

Calvo, P., & Friston, K. (2017). Predicting green: really radical (plant) predictive processing. Journal of the Royal Society Interface, 14(131), 20170096.

Darwin, C. (1880).The Power of Movement in Plants. London: John Murray.

Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138.

Hutchins, E. (1995). Cognition in the Wild. Cambridge, MA: MIT Press.

Hutchins, E. (2010). Cognitive ecology. Topics in Cognitive Science, 2(4), 705–715.

Lee, J., & Calvo, P. (2022). Enacting Plant-Inspired Robotics. Frontiers in Neurorobotics, 15, 772012.

Mancuso, S., & Viola, A. (2013). Verde brillante. Sensibilità e intelligenza del mondo vegetale. Firenze: Giunti.

Mancuso, S. (2017). Plant revolution. Le piante hanno già inventato il nostro futuro. Firenze: Giunti.

Mancuso, S. (2019). La nazione delle piante. Roma-Bari: Laterza.

Mazzolai, B., Tramacere, F., Fiorello, I., & Margheri, L. (2020). The bio-engineering approach for plant investigations and growing robots: A mini-review. Frontiers in Robotics and AI, 7, 573014.

Thoreau, H. D. (2020). La successione degli alberi nei boschi e altri scritti naturalistici (ed. orig. 1860). Milano: Piano B Edizioni.

Trewavas, A. (2014). Plant Behaviour and Intelligence. Oxford: Oxford University Press.

Varela, F. J., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience. Cambridge, MA: MIT Press.

Wheeler, M. (2005). Reconstructing the Cognitive World: The Next Step. Cambridge, MA: MIT Press.

di Loredana Boero e Pina Debbi

Parigi, estate 1960

Edgard Morin è seduto intorno a un tavolo e parla con Jean Rouch, etnologo, antropologo e regista. Con loro c'è anche Marceline Loridan Ivens. I tre discutono su come impostare la loro indagine sociale, che parte da una domanda rivolta ai passanti che attraversano le strade di Parigi: Sei felice? Nasce “Cronaca di un’estate", uno dei primi esempi di film-verità, realizzato - ed è una novità assoluta - in presa diretta, con una telecamera leggera e un microfono sincronizzato, stile documentario. Marceline Loridan Ivens, l'intervistatrice, incarna il ruolo della donna parigina indipendente con un passato profondo: la prigionia ad Auschwitz, il numero inciso su un braccio comparirà in una scena. Uno dei momenti più alti del film sarà il suo monologo tra Place de la Concorde e Les Halles, in cui ricorda il padre mai più tornato dal campo di concentramento. Lo spazio urbano di Parigi si trasforma in un luogo della memoria, individuale e collettiva. Edgard Morin all’epoca del film ha quasi quarant’anni ed essere ingabbiato in categorie concettuali gli va già stretto. Sociologo, filosofo, antropologo: è riduttivo circoscrivere il suo nome e il suo pensiero in uno spazio disciplinare. Morin attraversa due secoli con la capacità di rinnovare una proposta che non è mai solo lineare. Più volte, nella sua lunga vita chiusasi nei giorni scorsi alla vigilia dei centocinque anni, confessa di non sentirsi a suo agio nel paradigma di una sola disciplina. Un uomo con diverse radici, culture e identità: ebreo sefardita, origini italiane e spagnole, con antenati vissuti a Salonicco, mediterraneo, europeo, cittadino del mondo. Partigiano, comunista, anti-stalinista e anti-integralista. Il respiro multiculturale lo stimola a interrogarsi sulla società: studia legge e letteratura, ma poi si dedica alla cultura di massa, al cinema alla filosofia e incontra anche le culture indigene e meticce dell'America Latina.

L'uomo di frontiera

Morin è un uomo di frontiera, intesa come spazio che si apre verso l'altro o verso un’altra interpretazione del sapere. Lo studioso, scrittore e ricercatore che per quarant'anni ha inseguito e provato a definire l'indefinibile, la complessità, convinto che le specializzazioni figlie del positivismo siano limitanti: “La stessa scienza non è riuscita a dissipare l'apparente complessità dei fenomeni al fine di rivelare l'ordine semplice.” E se è vero che non è mai stato realmente al centro della vita accademica, è sempre stato nel cuore della vita intellettuale, come testimoniano il rispetto e il riconoscimento dei mondi della ricerca, della stessa accademia, della politica e dell'arte.

L'impegno politico: una vita nell'arena

Non si può parlare di Morin senza parlare della sua vocazione politica. Entrato nella Resistenza durante l'Occupazione nazista, è in quegli anni clandestini che abbandona il cognome Nahum e assume quello di Morin, un nome che porta come una seconda pelle. Dopo la Liberazione milita nel Partito Comunista Francese, ma la sua intelligenza critica mal sopporta l'ortodossia. Prende le distanze dallo stalinismo, viene espulso dal partito. Resterà per sempre un post-marxista grazie alla capacità di andare oltre Marx, senza mai consegnarsi a nessun altro dogma. Negli anni della maturità e della vecchiaia il suo impegno non si affievolisce: firma petizioni contro le guerre, prende posizioni scomode sulla questione palestinese, denuncia con forza le politiche coloniali dello Stato d'Israele, critica l'utilizzo della Shoah come dispositivo di legittimazione politica. Fino agli ultimi anni ha continuato a parlare, a firmare appelli, a intervenire nel dibattito pubblico con la stessa passione di un ragazzo che, come scrisse di sé, "voleva rispondere al richiamo della vita".

Per ricordarlo, abbiamo scelto le sue stesse parole. Un decalogo tratto dalle sue dichiarazioni, dalle sue interviste e dalle sue opere, parole dedicate a chi fa ricerca e vive ogni giorno la sfida della complessità.

1.   Vivere la complessità

La complessità è caratteristica pregnante del nostro tempo, viverla pienamente è una sfida centrale. Non semplificarla, non suddividerla, ma coglierla nella sua interezza, perché la complessità – al contrario di essere chiarificata - è occultata dalla rigida frammentazione dei saperi. Certo, soprattutto nel campo della ricerca, la specializzazione è necessaria, ma questa diventa pericolosa quando si trasforma in iperspecializzazione che impedisce di vedere i legami, le relazioni tra le parti e il tutto. Un buon ricercatore deve conoscere bene il proprio campo, ma anche essere profondamente consapevole che ogni oggetto di studio è inevitabilmente collegato ad altri a più livelli. Il primo sguardo dev’essere alla globalità, l’approccio olistico e transdisciplinare: solo in questo modo si può giungere a comprendere meglio la realtà.

2.   Non solo la parte è nel tutto, ma il tutto è nella parte

Nei sistemi complessi non basta dire che le parti appartengono al tutto: bisogna anche riconoscere che il tutto è presente nelle parti. Il verbo chiave è proprio relier, cioè collegare. In Morin, il verbo amplifica il senso originario di “legare insieme” per divenire principio epistemologico: pensare significa vedere in dettaglio senza separare e collegare senza confondere. La ricerca più feconda nasce spesso nelle zone di confine: tra scienze dure e scienze umane, tra tecnologia e filosofia, tra educazione e società, tra ecologia e politica. Morin direbbe: non abbiate paura della transdisciplinarità, ma praticatela con rigore, non come vaghezza.

3.   Conoscenza della conoscenza

La conoscenza non è mai qualcosa di assoluto e, nel suo divenire, possiede una doppia natura inscindibile: la possibilità della verità e il rischio dell’illusione. “Il problema della conoscenza non è quello di aprirsi alla verità respingendo l’errore, ma di capire che ogni verità porta in sé stessa il rischio dell’errore, così come ogni errore può contenere una scintilla di verità”. È necessario ricordarsi che quando vediamo o impariamo qualcosa, il nostro cervello non fa una fotografia fedele della realtà: la traduce attraverso il nostro background culturale e personale. Ed è proprio nel nostro atto di tradurre che l’errore può mischiarsi alla verità. Ogni conoscenza ha il dovere di includere una certa autocritica del soggetto che conosce.

4.   Accettate l’incertezza

Un giovane ricercatore è alla continua ricerca di certezze, metodi sicuri, risultati puliti. Morin sostiene che l’incertezza sia parte costitutiva del reale. Bisogna imparare a formularla, non a eluderla. Una delle sue citazioni più ricordate è «la conoscenza è una navigazione in un oceano di incertezza attraverso arcipelaghi di certezze” che è necessario mettere in relazione. Per questo è necessario avere una testa “ben fatta”: non basta sapere molte cose, bisogna saperle organizzare e collegare. Il punto cruciale è saper porre le domande, interrogare e interrogarsi, porre problemi, riconoscere relazioni, affrontare l’imprevisto, vivere pienamente l’incertezza.

5.   Autovigilanza intellettuale

Definisce così, in un’intervista del 2018 a Frace Inter, l’atto di autovalutarsi e trova voce in un frammento del suo libro Autocritiquein cui egli afferma “(…) Cerco di rendermi trasparente per vedere chiaro attraverso me stesso, al di là di me stesso. Chiunque scriva si crede sole: giudica dall’alto, a monte, i vivi e i morti. È possibile spezzare il sistema tolemaico che ciascuno costruisce intorno al proprio spirito? (…) Tento lo sforzo di sdoppiarmi in osservatore osservato. Voltandomi verso me stesso mi chiedo: come sono diventato un altro senza tuttavia cambiare? (…) Ho voluto fare un autoesame critico, perché di solito si scrive per criticare le persone che ci hanno ingannati ed io non ho voluto farlo. Ho voluto chiedermi perché io mi sono ingannato”. Il ricercatore non è un occhio neutro fuori dal mondo; porta con sé desideri, paure, ideologie, appartenenze, linguaggi, limiti. E deve cercare di esserne sempre consapevole. Rimettersi in questione è fondamentale, spingere la riflessione verso un cambiamento positivo di sé stessi e, su scala più grande, della società. Altrimenti i propri ideali diventano così intangibili che si cristallizzano in una religione immutabile, derivando nel dogmatismo

6.   Non perdete il senso etico della ricerca e della solidarietà

“La coscienza senza scienza e la scienza senza coscienza sono mutilate e mutilanti”. L’etica non può essere separata dal pensiero. Il dovere morale non deriva automaticamente dal sapere, ma ha bisogno del sapere per non diventare cieco. La ricerca deve sganciarsi da mere logiche di mercato. La domanda non è solo: “è vero?” o “funziona?” è anche “a che cosa serve?”, “quali conseguenze produce?”, “chi include e chi esclude?”, “quale idea di umanità presuppone?”. Anche un progetto animato da finalità nobili può produrre effetti negativi se non riflette sulle proprie conseguenze ed è così che la scienza senza coscienza rischia di diventare irresponsabile. Il ricercatore non produce solo dati o risultati: partecipa alla costruzione di un mondo comune; in un mondo che spinge alla competitività, Morin parla di reliace, di riscoperta dei legami di solidarietà. Per lui “Il sentimento di comunità è e sarà fonte di responsabilità e di solidarietà, a loro volta fonti di etica”: il senso della ricerca è un senso condiviso.

7.   Imparate a vivere con la contraddizione

“Si ritrova una formula dialogica ordine/disordine/organizzazione già a partire dalla nascita dell’universo” che si protrae nella storia; per questo imparare a vivere con la contraddizione significa riconoscere l’ambivalenza contestuale dei fenomeni umani e storici. Ordine e disordine non sono semplicemente opposti: possono essere antagonisti, ma anche complementari e produttivi proprio nella loro coesistenza. Il punto decisivo è l’organizzazione, cioè il processo attraverso cui dal gioco tra ordine e disordine emergono forme nuove. Pensare insieme termini opposti, ma inseparabili è imprescindibile nella ricerca.

8.   Cultura come contrappeso alla barbarie e via privilegiata di umanizzazione

“Mi cercavo tra Dostoevskij e Montaigne” afferma Morin ripensandosi diciottenne. Questa attitudine sarà quella che denoterà sempre la sua idea di cultura, in cui cercarsi e ritrovarsi, perché la letteratura ha un fortissimo potere conoscitivo com’egli stesso afferma “Bisogna non solo riunire delle conoscenze provenienti dalle scienze naturali e dalle scienze umane per comprendere l’umano, ma anche considerare la letteratura, che pure è un mezzo di conoscenza. I romanzi, e più esattamente quelli che sono chiamati i “grandi romanzi”, ci mostrano ciò che nessuna scienza è in grado di mostrare. Ci presentano esseri umani che vivono nella loro soggettività, nei loro sentimenti, nel loro pensiero, nel loro ambiente, nelle loro relazioni. I grandi romanzi sono mezzi di conoscenza dell’umano. Il romanzo non deve solo essere inteso come un oggetto di godimento estetico. È anche un mezzo di comprensione”. Il senso poetico della letteratura e dell’arte risvegliano in noi un umanesimo che non necessita spiegazioni. Per questo un giovane ricercatore non dovrebbe mai limitarsi a leggere solo articoli scientifici, ma dovrebbe sentire come necessarie anche letteratura, storia, filosofia, poesia.

9.   Libellule, non uomini-bruchi

“Ero giunto all’età in cui si tenta di uscire dalla propria crisalide. In un documentario avevo visto a prezzo di quali sforzi terribili la libellula riesca a strapparsi al suo involucro. Ancora più terribili sono gli sforzi degli esseri umani, perché spesso falliscono: esistono uomini-bruchi che restano tali per tutta la vita”. La ricerca deve portare alla trasformazione contemporanea di noi stessi e del mondo, altrimenti si finisce per restare uomini-bruchi. La strada non è sempre facile, ma la vita e la carriera di Morin dimostrano che ne vale la pena. “A diciotto anni credevo che non sarei mai riuscito a vivere; la guerra si avvicinava, oscurando l’intero orizzonte. Non avevo abbastanza forza vitale per vincere la mia paura. Temevo la violenza, vale a dire temevo la vita stessa; eppure, nello stesso tempo, volevo rispondere al richiamo della vita. Mi affacciavo a un mondo abbandonato alle prime convulsioni della grande violenza. Rifiutavo quel mondo non soltanto perché ne avevo paura, ma perché credevo nell’amore e nella ragione. E tuttavia erano proprio l’amore e la ragione a spingermi a entrare nell’arena.”

10.    Tecnologia, non tecnocrazia

Morin afferma “La tecnocrazia si è sviluppata in modo da concepire gli esseri umani e il mondo attraverso il calcolo. Noi stessi diventiamo oggetti di calcolo: PIL, crescita economica, statistiche. Ma tutto ciò che è autenticamente umano sfugge a questa visione. A ciò si aggiunge il fatto che questa logica del calcolo è legata all’enorme sviluppo del profitto e alla degradazione delle antiche solidarietà (…). Vi è dunque qualcosa, nella nostra stessa società, che tende a dissolvere i legami umani”. Non la tecnologia, ma chi la usa per disumanizzare e asservire è il problema. Le scoperte tecnologiche si sono succedute fin dalla preistoria, scienza e tecnica sono sempre state ambivalenti: possono servire al meglio o al peggio. “L’intelligenza artificiale è l’ultimo stadio dello sviluppo scientifico-tecnico. Si tratta di possibilità considerevoli da domesticare per realizzare i nostri fini etici, i nostri fini politici, e che possono forse anche asservirci. Il grande problema è dunque la domesticazione dell’intelligenza artificiale, che richiede un’intelligenza ancora più complessa della sua per comprenderla e trasformarla.”

Merci Edgard Morin

Ha abitato il mondo, anticipando il futuro con i suoi sguardi: molto prima che diventassero senso comune i temi della crisi ecologica, della globalizzazione e dell'intelligenza artificiale, Morin aveva già individuato la natura sistemica delle grandi contraddizioni del nostro tempo. La sua critica al pensiero riduzionista trova oggi un interlocutore preciso: l'algoritmo. La macchina può riconoscere un modello, ma non comprende il senso di una vita. Può generare parole, ma non porta il peso morale di ciò che quelle parole producono. Può simulare una risposta, ma non abita la domanda e anche qui il problema è etico e politico, nessun rifiuto della scienza e della tecnologia: “ l’intelligenza artificiale  l'ultimo stadio dello sviluppo scientifico-tecnico. Si tratta di possibilità considerevoli da domesticare per realizzare i nostri fini etici, i nostri fini politici, e che possono forse anche asservirci. Il grande problema è dunque la su domesticazione, che richiede un'intelligenza ancora più complessa della sua per comprenderla e trasformarla."

Interviste tratte da:

Morin, E. (1961). Autocritique.

Morin, E. (1982). Science avec conscience.

Morin, E. (2013).La méthode : la vie de la vie. Média Diffusion.

Morin, E. (2013). La Méthode-tome 3 La Connaissance de la connaissance anthropologie de la connaissance : La Connaissance de la connaissance. Anthropologie de la connaissance. Média Diffusion.

Morin, E. (2013). La Méthode-tome 4 Les idées, leur habitat, leur vie, leurs moeurs, leur organisation : Les Idées. Leur habitat, leur vie, leurs moeurs, leur organisation. Média Diffusion.

Morin, E. (2014). La tête bien faite. Repenser la réforme, réformer la pensée. Média Diffusion.

Morin, E. (2015). Introduction à la pensée complexe. Média Diffusion.

Morin, E. (2018). Sette lezioni sul pensiero globale. Raffaello Cortina Editore.

https://www.radiofrance.fr/franceinter/podcasts/serie-edgar-morin-autocritique-d-une-vie

https://www.radiofrance.fr/franceculture/podcasts/serie-a-voix-nue-edgar-morin

https://www.radiofrance.fr/franceculture/podcasts/serie-edgar-morin-l-eternel-insurg

École de Communication EFAP | Interview Exclusive d’Edgar Morin

Edgar Morin : Unir le meilleur de l'Occident et de l’Afrique - New African - le Magazine de L'Afrique

Edgar Morin : "Résister à la prose de la vie pour trouver la poésie de sa propre vie" https://youtu.be/BupfIukO9x0?is=X5Rqu6klxvxprcM4

Edgar Morin - Amour, poésie, sagesse https://youtu.be/dfSFGMBSWvg?si=oHW8zuE25NxSoXlO

Edgar Morin, discorso in occasione della Laurea Honoris Causa IULM https://youtu.be/VwXLBq9vtsE?is=yBmM2VoToJt_zePf

di Alice Pierluigi

Per il Dottorato LESDIT, il kick off non è soltanto un appuntamento in calendario, ma un vero e proprio momento di soglia: la fine di un anno accademico e, insieme, l’inizio di un altro. Un passaggio di testimone che tiene insieme chi c’era prima e chi arriva ora. Infatti, in questi giorni abbiamo dato il benvenuto ai nuovi dottorandi e svolto le relazioni di passaggio d’anno. Due giornate ricche di suggestioni e intrise di quella multidisciplinarità e interdisciplinarità che costituiscono l’identità stessa di LESDIT. Ogni ciclo ha presentato il punto della propria ricerca, componendo un mosaico di temi, approcci e sensibilità diverse, che spaziano dall’educazione alla tecnologia, dalle scienze sociali alla didattica, dall’intelligenza artificiale alle pratiche culturali

Un mosaico di ricerche

C’è chi lavora sulle rivoluzioni didattiche e sul ruolo del docente nell’era dell’Intelligenza Artificiale, come Vanessa Pitrella, e chi indaga e l’experiential learning con l’IA generativa, come Federico Ruggiero. Sofia Foglia, invece, ha portato uno sguardo comparativo sulle concezioni della partecipazione politica dei giovani tra Italia e Colombia, mentre Martina Giorgi indaga l’auto-efficacia degli insegnamenti nell’inclusione attraverso un Tutor-AI assistant. Accanto a questi, ci sono progetti che intrecciano STEAM e inclusione nella scuola primaria (Sher Alam Khan), LLM e insegnamento del latino (Loredana Boero), plurilinguismo e new literacies (Serena Martini), fino a ricerche che toccano musica, arte, sostenibilità, gamification, design narrativo, educazione emotiva, patrimonio storico-scolastico e employability. Un elenco completo sarebbe lungo – e forse anche riduttivo – perché ciò che emerge non è solo la varietà dei temi, ma il dialogo continuo tra prospettive diverse, accomunate dalla stessa domanda di fondo: come cambiano l’educazione, l’apprendimento e la formazione in un mondo attraversato da trasformazioni tecnologiche, sociali e culturali profonde?

I nuovi ingressi del 41° ciclo, ma la stessa interdisciplinarietà

Quest’anno, poi, segna un ulteriore passaggio: con il 41º ciclo, il dottorato LESDIT da nazionale diventa consorziato. I nuovi ingressi sono nove, distribuiti in diverse sedi, ma l’animo distintivo resta invariato: anche nei profili dei nuovi dottorandi si ritrova lo stesso dialogo tra discipline, pratiche e visioni che caratterizza l’intero percorso. Ad esempio, Sara Guerra, pedagogista con una formazione in Media Education, porta con sé un interesse profondo per l’uso delle tecnologie nei contesti di apprendimento formali e informali. Il suo progetto si concentra sulle microcredenziali, ricostruendone la nascita e l’evoluzione tra teoria e pratiche educative, con l’ambizione di coniugare ricerca e applicazione concreta come instructional designer.

Francesca Pia Travisani, con un solido background in informatica e security engineering, incrocia competenze tecniche e passione per la didattica digitale. Il suo progetto esplora l’uso degli LLM per la creazione di ambienti di role-play destinati alla formazione in software engineering, simulando l’interazione con stakeholder virtuali e offrendo feedback personalizzati a supporto dell’apprendimento.

Michele Allegretti, invece, porta nel dottorato un percorso che unisce arti visive, didattica e progettazione. Formatosi tra pittura e arti visive, ha maturato esperienze di insegnamento in ambito artistico e progettuale, tenendo corsi di pittura, graphic design e User Centered Design presso l’Università di Torino e l’Accademia di Belle Arti di Cuneo. La scelta del dottorato LESDIT nasce dal desiderio di far dialogare arte e programmazione, riconoscendo in questo percorso uno spazio capace di tenere insieme interessi diversi e di esplorarne le connessioni nei contesti educativi.

Luca Taddeo arriva dalla psicologia sociale del lavoro e delle organizzazioni e da un forte interesse per la ricerca quantitativa. Il suo lavoro guarda alle tecnologie nella didattica a distanza, con un’attenzione particolare al ruolo dei supporti di Intelligenza Artificiale e al loro impatto sulla motivazione, sulle emozioni e sul rendimento accademico degli studenti.

Quattro percorsi diversi che si incontrano nello stesso spazio di ricerca. Ed è forse proprio questo il senso più profondo del kick off: non solo presentare progetti e risultati, ma riconoscersi parte di una comunità che cresce, cambia e si rinnova, anno dopo anno, attraverso il confronto, la contaminazione e la curiosità condivisa.

LESDIT e l’universitas ritrovata…

E vogliamo concludere tornando proprio alla riflessione di apertura di Pier Cesare Rivoltella, responsabile scientifico del dottorato. Nel suo intervento di introduzione al Kick off, ci ha ricordato come, alle origini, le università nascano come universitas: non semplicemente luoghi fisici o istituzioni burocratiche, ma corporazioni, comunità autonome di studenti e docenti, in cui persone provenienti da luoghi diversi si riunivano per discutere e “apprendere” insieme, dando vita a una comunità di sapere capace di autoregolarsi. Non a caso, il termine latino universitas indicava proprio un’associazione, una corporazione. Era un’idea di università profondamente comunitaria, fondata sulla solidarietà, sullo scambio culturale, sulla responsabilità condivisa del sapere. Ed è forse proprio questa dimensione che LESDIT sta provando, passo dopo passo, a ricostruire: una comunità di ricerca fatta di condivisione, confronto e supporto reciproco. Un luogo in cui le differenze disciplinari non separano, ma arricchiscono; in cui il percorso individuale trova senso dentro un cammino collettivo. Un po’ come un tempo…

di Giacomo Di Noto

Ricordo una bolina da Korčula a Hvar, il vento sui 25 nodi e il mare che cominciava a formarsi. Al timone cercavo di mantenere la rotta, occhi fissi sul segnavento e orecchie tese al fiocco che fremeva. "Cazza la randa!", "Lasca il genoa!", "Occhio alla raffica!". In quei momenti capisci che una barca a vela non si conduce da soli. Puoi essere il miglior skipper del Mediterraneo, ma senza qualcuno che regoli le vele, qualcuno che controlli la rotta, qualcuno che tenga d'occhio il meteo, sei solo un passeggero su un pezzo di vetroresina in balia delle onde. Otto anni di crociere nel Mediterraneo, dalla Croazia alla Grecia passando per l'Italia, mi hanno insegnato questa lezione fondamentale: in mare, la competenza individuale vale poco senza la capacità di lavorare insieme. E non lo sapevo ancora, ma qualche anno dopo avrei ritrovato questa stessa dinamica in un contesto completamente diverso: una redazione di dottorandi che cercava di navigare l'oceano dell'intelligenza artificiale.

L'equipaggio di LESDIT

Il progetto LESDIT Newsroom è nato nel 2023 all'interno del Dottorato Nazionale in Learning Sciences and Digital Technologies. Sulla carta, non avevamo molto in comune. Eravamo e rimaniamo un gruppo eterogeneo di ricercatori con background molto diversi: marketing, management, fisica, pedagogia, linguistica, giornalismo. Nella pratica, diventiamo qualcosa di nuovo ed incredibilmente utile: un equipaggio completo.

Su una barca a vela ogni membro ha un ruolo preciso. C'è chi sta al timone e tiene la rotta, chi regola le vele e ottimizza l'andatura, chi studia le carte e calcola i waypoint, chi monitora il meteo e anticipa i cambiamenti, chi tiene il diario di bordo e documenta il viaggio. Nessuno può fare tutto. Tutti possono imparare dagli altri.

Nella redazione funziona allo stesso modo. Il fisico porta il rigore del metodo scientifico e la comprensione dei meccanismi tecnici. Il pedagogo guida i processi di apprendimento e si interroga su come si impara davvero. Il linguista analizza le sfumature del linguaggio, le ambiguità, i non detti, gli impliciti, insomma. Il comunicatore osserva l'orizzonte, capisce come raggiungere il pubblico, traduce la complessità in accessibilità. Il giornalista trasforma l'esperienza in narrazione. In mare come in redazione, la forza non sta nel singolo talento ma nella capacità di far dialogare competenze diverse verso una rotta comune. L'obiettivo? Comunicare e promuovere un'educazione consapevole all'intelligenza artificiale generativa. Non solo spiegare cosa sia un LLM a chi già lo sa, ma rendere accessibile la complessità tecnologica a chi ne è intimorito, incuriosito, o semplicemente disorientato. E farlo attraverso la ricerca dottorale, unendo rigore accademico e linguaggio divulgativo. I numeri della rotta percorsa finora: una newsletter settimanale su LinkedIn con 1.061 iscritti e 96 (con questa) edizioni tematiche pubblicate, centinaia di contenuti multimediali su Instagram, TikTok e Facebook, centinaia di migliaia di visualizzazioni e una comunità in costante crescita. Miglia che non avremmo mai potuto percorrere da soli.

Un nuovo strumento a bordo

A un certo punto del viaggio, sulla nostra barca è comparso uno strumento nuovo. Immaginate di salire a bordo e trovare, accanto al vecchio chartplotter, uno schermo che non solo mostra la rotta ma te la suggerisce, ti corregge, a volte ti contraddice. "Secondo me dovresti virare", dice con voce sintetica. Tu guardi le onde, senti il vento sulla pelle, e pensi: ma questo aggeggio ha mai navigato davvero? L'intelligenza artificiale generativa è entrata nelle nostre vite professionali esattamente così: uno strumento potentissimo di cui nessuno capiva bene i limiti, le potenzialità, i rischi, le contraddizioni. Poteva scrivere articoli, generare immagini, sintetizzare paper scientifici. Ma poteva anche inventare citazioni inesistenti, produrre testi convincenti ma vuoti, allucinare con la sicurezza di chi non dubita mai di sé. Il problema non è averla a bordo. Il problema è capire quando fidarsi, imparare a conoscerla, interrogarla. E qui torna utile l'esperienza del marinaio (e del pensatore razionale!). Quando hai uno strumento nuovo, non butti via quelli vecchi. Non ti affidi ciecamente al GPS dimenticando come si legge una carta nautica. Impari a usarlo integrandolo con quello che già sai, testandolo, verificandolo, confrontando le sue indicazioni con la tua esperienza e quella dell'equipaggio.

Imparare navigando

Come si impara a usare uno strumento che nessuno ha mai usato prima? Facendo quello che i marinai fanno da sempre: provando, sbagliando, riprovando e confrontandosi con l'equipaggio. E allora puoi osservare e renderti conto che una vecchia e solida teoria rimane sempre una buona teoria. John Dewey lo chiamava learning by doing: si impara facendo, non studiando in astratto. Non si impara a navigare sui libri, e non si impara l'intelligenza artificiale solo leggendo manuali. Si impara anche e soprattutto usandola, mettendola alla prova, scoprendo dove funziona e dove fallisce. Ma ecco il punto cruciale: ognuno di noi poteva testare l'IA solo nel proprio ambito di competenza. Il fisico capiva se l'IA sapeva fare calcoli e ragionare in modo rigoroso. Il linguista valutava se sapeva scrivere davvero o solo assemblare parole in modo plausibile. Il pedagogo verificava se le sue spiegazioni funzionavano o creavano più confusione. Il comunicatore misurava se i contenuti generati raggiungevano il pubblico o parlavano al vuoto. È come quando il navigatore scopre che il nuovo chartplotter calcola male le correnti e lo dice al timoniere. O quando il nostromo nota che le previsioni meteo integrate sono imprecise e avvisa tutti. La conoscenza dello strumento si costruisce collettivamente, mettendo insieme le verifiche di ciascuno.

Etienne Wenger chiamerebbe questo processo una "comunità di pratica": un gruppo che condivide un dominio di interesse, una comunità che interagisce regolarmente, e una pratica che si affina attraverso l'esperienza condivisa. Noi lo chiamiamo semplicemente: imparare insieme.

Il briefing in pozzetto

Ogni martedì sera, dopo una settimana di navigazione, l'equipaggio si ritrova in pozzetto. Si parla di ciò che abbiamo fatto, di cosa ha funzionato e cosa no, di cosa si è imparato. È il momento in cui la conoscenza individuale diventa collettiva, in cui l'errore di uno diventa lezione per tutti, in cui si pianifica la rotta prossima. Nella nostra redazione le riunioni sincrone sono il nostro briefing: condividiamo letture, interpretiamo ricerche, discutiamo di prompt che hanno funzionato e di esperimenti falliti, generiamo insieme nuovi format divulgativi. Ogni incontro è uno spazio di apprendimento collettivo. Poi c'è il lavoro asincrono: la scrittura individuale, la creazione di contenuti, la sperimentazione solitaria con l'IA, la revisione dei testi degli altri. Sono le ore di navigazione tra un briefing e l'altro, quando ciascuno elabora e riflette, amplia i confini della propria disciplina, testa intuizioni che poi riporterà al gruppo. Lesdit Newsroom funziona così: come una redazione-laboratorio in cui scrittura, riflessione e tecnologia si fondono. Ogni newsletter, ogni post si propone come un microambiente di apprendimento. La complessità scientifica cerca un evoluzione in esperienza di senso condivisa. E nel processo, impariamo tutti: sia chi scrive che chi legge.

L'IA come potenziamento, non sostituzione

Una cosa l'abbiamo capita presto: l'uso della GenAI non può essere strumentale. Non è un ghostwriter a cui delegare il lavoro sporco. È, piuttosto, uno strumento di potenziamento cognitivo: un supporto per sintetizzare posizioni diverse, approfondire conoscenze, stimolare processi di ideazione. Attraverso la riflessività e il confronto tra i nostri diversi settori disciplinari, l'IA diventa occasione per esercitare consapevolezza critica. Quando la usiamo per generare una prima bozza, la sottoponiamo allo sguardo esperto di chi conosce l'argomento. Quando ci aiuta a sintetizzare un paper, verifichiamo che non abbia inventato nulla. Quando propone un'immagine, ci chiediamo se comunica davvero quello che vogliamo dire, ma anche i bias che possono essere nascosti dietro quell'immagine, che quasi sempre rappresenta la persona media della cultura del mondo anglosassone, o in modo più ampio, occidentale. È una pratica dialogica: tra umani e tra umani e macchine. Un esercizio continuo di co-creazione critica, ricordando però che la postura epistemica deve essere giocoforza la nostra e dobbiamo mantenere intatta la nostra capacità di giudizio, senza delegare nulla alla macchina, senza cedere ad un certo "impigrimento intellettuale". Questo stesso articolo è frutto di un complesso dibattito tra di noi e dei chatbot.

La rotta verso l'AI Literacy

Quello cerchiamo di costruire, navigata dopo navigata, è qualcosa che i ricercatori chiamano AI Literacy: la capacità non solo di usare l'intelligenza artificiale, ma di comprenderla criticamente, valutarne gli output, riconoscerne i limiti, essere consapevoli delle sue implicazioni etiche e sociali. La nostra esperienza suggerisce qualcosa di più: che l'AI Literacy non è una competenza solo individuale, ma anche collettiva. Si costruisce nel confronto, nella contaminazione tra saperi diversi, nella riflessione condivisa su cosa funziona e cosa no. Nessuno di noi, da solo, avrebbe potuto sviluppare la stessa consapevolezza critica che abbiamo costruito insieme. La divulgazione scientifica, in questo senso, si trasforma in qualcosa di inaspettato: una forma di apprendimento informale collaborativo intenzionale. Non scriviamo per insegnare agli altri quello che già sappiamo. Scriviamo per capire meglio quello che stiamo imparando. E nel processo, forse, aiutiamo anche chi ci legge a orientarsi in questo mare complesso. Imparare a comunicare la scienza significa anche imparare con la scienza: un esercizio di cittadinanza capace di unire rigore e accessibilità, teoria e pratica, avvicinando l'accademia alla società.

Terra in vista

Quella bolina da Korčula a Hvar l'abbiamo completata agilmente e ne ho un magnifico ricordo perché l'equipaggio sapeva lavorare insieme. Ognuno al suo posto, tutti attenti agli altri, pronti a correggere, suggerire, imparare. Oggi, navigando l'oceano dell'intelligenza artificiale con la ciurma di LESDIT, ritrovo la stessa lezione. L'IA è a bordo, ed è uno strumento potente. Ma nessuno strumento, per quanto sofisticato, sostituisce la capacità umana di confrontarsi, dubitare, verificare. Di imparare gli uni dagli altri. Il chartplotter può suggerire la rotta ma il timone rimane in mano tua.

Se siete arrivati alla fine del viaggio.... sappiate che tutte le immagini di questo articolo sono state generate con Imagen3 (Google Nano Banana Pro). Se il risultato vi sembra convincente, è perché abbiamo imparato a dialogare con lo strumento. Se notate qualche errore... beh, anche il miglior chartplotter a volte sbaglia la rotta.

di Federico Maiocco

Negli ultimi tempi, nel già affollato ecosistema di report e raccomandazioni internazionali, è comparso un documento, l’Implementation Guidance for the UNESCO, Framework for Culture and Arts Education. Per chi lavora nella ricerca educativa e nei cultural studies non è un testo qualsiasi: è la traduzione operativa del Framework for Culture and Arts Education e prova a rispondere a una domanda semplice solo in apparenza: come si fa, concretamente, a mettere cultura e arti al centro dei sistemi educativi? Confessiamolo: quando sentiamo parlare di un nuovo documento UNESCO, la reazione istintiva è spesso quella di chi vede arrivare l’ennesima circolare ministeriale. Un misto di rassegnazione e curiosità per capire quale nuova utopia pedagogica ci verrà proposta. Il Framework sembrava destinato a seguire il copione classico: grandi dichiarazioni, principi condivisibili, implementazione affidata alla buona volontà degli Stati membri. E invece no. O almeno, non del tutto.

La sorpresa: hanno fatto i compiti

La prima cosa che colpisce, scorrendo il documento, è l’assenza della retorica salvifica tipica dei testi UNESCO. Niente “l’arte salverà il mondo”, niente “la cultura come panacea universale”. Al loro posto, un impianto metodologico che rivela una conoscenza della letteratura degli ultimi vent’anni e un lavoro di consultazione reale: un processo triennale, 52 Paesi coinvolti, pratiche raccolte, fallimenti analizzati, risultati sistematizzati. La definizione di Educazione alla Cultura e alle Arti come “ecosistema” in cui si apprende riguardo, con e attraverso cultura e arti non è solo elegante: riflette una comprensione dei processi di apprendimento che va oltre la tradizionale distinzione tra formale e informale. Per chi si occupa di educazione è un segnale non scontato: il linguaggio delle policy si avvicina, almeno in parte, a quello della ricerca.

L'onestà intellettuale del riconoscere i limiti

Un altro elemento interessante è l’ammissione esplicita dei limiti. L’UNESCO riconosce che molti Paesi hanno programmi e progetti di educazione artistica e culturale, ma raramente esiste un’integrazione sistematica. Non è solo un problema di risorse: è una frammentazione strutturale.Da qui nasce un approccio pragmatico all’implementazione. Gli otto step proposti non sono una ricetta universale, ma un framework adattabile che parte dalla valutazione del contesto: analisi di base, priorità, obiettivi contestualizzati, progettazione partecipata, implementazione, monitoraggio, aggiustamenti, disseminazione. È project management applicato alle politiche educative, con una base teorica e un repertorio di pratiche testate: per chi lavora in progetti di ricerca e intervento, questa impostazione suona familiare e rassicurante.

Il sottotesto politico: cultura come infrastruttura

Il vero interesse del documento sta però nel suo posizionamento politico. Definire cultura e arti come “infrastruttura educativa” significa sottrarle alla logica dell’accessorio. L’inserimento esplicito della Culture and Arts Education nell’Agenda 2030, in particolare in relazione agli obiettivi 4- Quality Education  e 8- Decent Work and Economic Growth, collega le politiche culturali agli obiettivi di sviluppo sostenibile, creando un ponte tra il mondo della cultura e quello dello sviluppo economico e sociale. Questo è evidente nella sezione dedicata alle industrie culturali e creative: il Framework non si limita a riconoscere il valore intrinseco dell’esperienza artistica, ma la collega alle opportunità di lavoro dignitoso e crescita sostenibile. Può sembrare un approccio freddo ai puristi, ma ha il pregio della concretezza politica e offre argomenti spendibili nei dialoghi con decisori e stakeholder.

Ricerca, pratica e condizioni abilitanti

Dal punto di vista della ricerca educativa, alcuni passaggi meritano attenzione. La distinzione tra apprendimento riguardo, con e attraverso cultura e arti richiama i processi cognitivi e metacognitivi legati all’esperienza estetica. L’approccio “lifelong” e “life-wide” riconosce che l’apprendimento culturale dura tutta la vita e avviene in molti contesti (scuola, lavoro, tempo libero) superando la separazione rigida tra educazione formale, non formale e informale. Altro nodo cruciale è quello delle “condizioni abilitanti”. Il Framework elenca otto modalità di implementazione che vanno dalla governance intersettoriale al finanziamento stabile, dai partenariati strategici all’uso etico delle tecnologie digitali. È il riconoscimento che le buone pratiche educative non esistono nel vuoto, ma richiedono un ecosistema di supporto. E non è proprio su questo ecosistema che molti di noi lavorano in progetti di ricerca, cooperazione e innovazione didattica?

Tecnologie e IA: un realismo digitale

La sezione dedicata alle tecnologie digitali e all’intelligenza artificiale adotta quello che potremmo chiamare un “realismo digitale”: riconosce le potenzialità delle tecnologie per ampliare l’accesso e personalizzare l’apprendimento, ma mette in guardia dai rischi di digital divide e disinformazione. L’accento è su un uso “etico e responsabile”, con particolare attenzione ai Paesi a basso e medio reddito. Non è una posizione rivoluzionaria, ma è chiara e operativa, e offre a chi lavora su IA ed educazione un linguaggio condiviso e un aggancio alle agende internazionali.

Limiti e opportunità

Naturalmente, il Framework non è esente da limiti. Il primo è quello della sostenibilità finanziaria: parlare di “finanziamento stabile ed equo” è facile, reperire risorse lo è meno. Il secondo riguarda la misurazione dell’impatto: nonostante l’enfasi su monitoraggio e valutazione, mancano strumenti concreti per valutare l’efficacia delle politiche di educazione culturale. Il terzo limite è la governance: la collaborazione tra Ministeri, enti locali, università e istituzioni culturali non si decreta dall’alto, ma si costruisce nel tempo. E tuttavia, proprio da questi limiti emergono alcune opportunità per la comunità scientifica. L’integrazione sistematica di cultura e arti nell’educazione richiede ricerca interdisciplinare, metodologie per misurare l’impatto della partecipazione culturale, strumenti per leggere fenomeni complessi come la formazione dell’identità culturale. Il Framework, inoltre, offre un linguaggio comune e un set di obiettivi condivisi che possono facilitare collaborazioni internazionali: la raccolta di pratiche da 52 Paesi è già un patrimonio da esplorare criticamente.

Il verdetto: scetticismo costruttivo

Questo Framework UNESCO non è la rivoluzione che qualcuno potrebbe aspettarsi, ma nemmeno l’ennesimo documento destinato a raccogliere polvere negli archivi ministeriali. È un tentativo di sistematizzare anni di ricerca e sperimentazione, traducendoli in indicazioni operative. Il suo valore aggiunto non sta tanto nella novità dei contenuti quanto nella loro organizzazione e nel posizionamento strategico: l’educazione culturale viene trattata non come un lusso, ma come parte strutturale di un sistema educativo contemporaneo. Tra il dire e il fare restano la politica nazionale e locale, le risorse limitate, le resistenze corporative. Ma almeno ora abbiamo una mappa e una bussola su cui innestare progetti, analisi critiche, sperimentazioni didattiche. Il cambiamento nelle politiche educative avviene lentamente, per accumulo di piccole trasformazioni più che per rivoluzioni improvvise. Questo Framework potrebbe essere uno di quegli accumuli che, tra qualche anno, riconosceremo come significativo. Vale la pena seguirne l’evoluzione con attenzione e, magari, contribuire a orientarla con il nostro lavoro di ricerca.

E voi, cosa ne pensate? Avete già sperimentato approcci integrati all’educazione culturale nei vostri contesti di ricerca o pratica?

di Alice Pierluigi

Il dottorando chiuso in biblioteca dalle 8:00 del mattino fino alle 20:00 di sera; nelle città più grandi come Milano, se è fortunato, trova anche qualche struttura che resta aperta fino  mezzanotte e vive tutta la giornata imprigionato tra i libri e il silenzio di una città triste. Quelli con più capacità riescono, sforzandosi, a diventare amici della bibliotecaria e ad avere accesso a tutti i privilegi che questa posizione comporta, come prestiti dei libri prolungati e più documenti in anteprima. Questa è una delle varie immagini stereotipate della vita di stenti di un dottorando o di una dottoranda italiani. Per carità, a volte è una rappresentazione veritiera, ma tante altre volte no…

E allora, come si vive da “PhD student oggi?

Proveremo a rispondere a questa domanda descrivendo noi di  lesdit, e questi ultimi giorni passati insieme. Essendo dislocati in università in tutta Italia, siamo tanti amici di penna (di formazione e di ricerca) e ci vediamo fisicamente solo una manciata di volte l’anno. Ci riferiamo a quelle poche e fortunatissime occasioni, come il passaggio di fine anno, la summer school e magari qualche conferenza in cui capitiamo insieme. Proprio questa settimana è stato l’ultimo incontro in presenza, con la Summer School LeSDiT. Anche la location a qualcuno sembrerà inusuale: non siamo stati in un hotel con sala conferenze o inuna aula magna di qualche università, ma a Spiaggia Romea nei lidi ferraresi. Tra attività di formazione, team building e il tempo libero, ecco quello che abbiamo scoperto.

Nel mezzo del cammin dei lidi ferraresi

La settimana si è aperta con un’uscita in bici nel Parco del Delta del Po, patrimonio UNESCO. La guida ambientale certificata ci ha descritto quanto in questo luogo l’acqua la faccia da padrona: l’intorno racconta una storia di incontri e scontri tra fiume e mare, bonifica e laguna; si percepisce subito la magia di un luogo plasmato dall’acqua e dall’uomo. Il Parco del Delta è poi un paradiso di biodiversità, con daini, tori, aironi e cervi, che abbiamo avuto la fortuna di osservare in gruppo, immersi nel loro habitat naturale. La guida ci ha raccontato storie della fauna locale e di come questi animali convivano in un equilibrio altalenante ma sorprendentemente resistente. Anche i cavalli del Delta, discendenti del Camargue, fanno parte di questo spettacolo naturale: bassi e resistenti, con un mantello che nasce grigio per puro mimetismo fino a diventare bianco negli anni del completo sviluppo

Camminando dalla pineta fino alla sabbia del lungomare, abbiamo realizzato quanto questa terra sia un mosaico in continua mutazione. In un susseguirsi di bonifiche, di acqua di fiume, di canale, di valle e di mare, che si alternano lasciando dietro di sé un paesaggio che cambia colore e forma.

Imparare a leggere le immagini con Nicola Bruno

Oltre ad osservare la flora e la fauna della zona, in aula con Nicola Bruno siamo passati all’analisi delle immagini, interrogandoci sulla definizione dell'attuale scenario informativo visivo. A partire dalle 100 foto più iconiche secondo Time e analizzando tanto altri casi, abbiamo trovato foto reali, foto false e foto staged… Così ci siamo chiesti: come possiamo ancora fidarci delle fotografie? La risposta non è cercare solo il “falso”, ma sviluppare nuovi alfabeti visivi:

• riconoscere la provenienza delle fonti;
• leggere i contesti attraverso tecniche come la lettura laterale;
• ricostruire consapevolezze, anche con modalità come il progetto Four Corners.

La sfida oggi non è più soltanto smascherare le foto false, ma imparare a credere a quelle vere. Anche qui torna l’idea presentata da Rivoltella: serve educazione critica, non tanto per distruggere i media, ma per abitarli in modo più consapevole.

Leggere la realtà come testo con Pier Cesare Rivoltella

Con il professor Pier Cesare Rivoltella, coordinatore scientifico del dottorato, infatti, siamo entrati nel cuore della svolta semiotica: leggere la realtà come testo, che siano media, cultura materiale o processi sociali. Dalla semiotica dei media di Barthes alla media literacy, il filo conduttore è stato uno: sviluppare pensiero critico significa imparare a smontare i miti, i testi e ora anche le nuove forme di “realtà vicaria” come fake news e deepfake. Rivoltella ci ha guidato attraverso tre fronti su cui riflettere:

• Prebunkingcome vaccino contro le realtà surrogate, anche dette “realtà vicarie”;
• Pensiero posizionale, cioè imparare a guardare dal punto di vista dell’altro;
• Allargare le enciclopedie di riferimento, perché non c’è innovazione senza tradizione.

Il tutto con la consapevolezza che ogni epoca comporta inevitabilmente perdite e guadagni e che il nostro compito educativo è capire cosa difendere. E in un’epoca in cui la velocità dei cambiamenti è disorientante, il professor Rivoltella ci ha fatto soffermare sul concetto di controinformazione, quella “narrazione altra” rispetto alla narrazione mainstream che connetta gli specialisti di un settore  al grande pubblico, per evitare che le riflessioni rimangano confinate in bolle accademiche. Una lezione intensa, che ha mostrato come la semiotica non resti confinata ai libri, ma diventi strumento per vivere criticamente i media e la società.

Una dose extra di Podcast con Martínez e la prof.ssa De Santis

Se Rivoltella ci ha guidato nei testi e Bruno nelle immagini, la dottoressa Lydia Martínez e la professoressa Annamaria De Santis di Unimore ci hanno accompagnato nel mondo dei podcast, perché sì, il fenomeno dei podcast non è mai abbastanza! Dai dati IPSOS abbiamo scoperto che in Italia quasi 4 persone su 10 hanno ascoltato un podcast negli ultimi mesi, e che questo formato raggiunge soprattutto chi sfugge ai media tradizionali: giovani, studenti, professionisti.

Ma il podcast non è solo intrattenimento: ricerche europee mostrano come possa potenziare l’apprendimento universitario, se costruito con narrazioni coinvolgenti. In un’epoca di attenzione frammentata, resta uno strumento flessibile e potente per educare e divulgare… Nell’epoca dell’attenzione frammentata, il podcast si conferma nuovamente come uno strumento flessibile e intrinsecamente potente per divulgare ed educare. Non è mancata la parte laboratoriale: nell’ultimo giorno abbiamo progettato i nostri podcast, sperimentando con Jellypod e prendendo spunto dai contenuti della piattaforma OnAir di EduNext. Abbiamo creato dei contenuti divulgativi di ampissimo raggio, li abbiamo poi riascoltati e commentati insieme nella restituzione finale: un vero lavoro applicativo di gruppo

Quando il tempo libero unisce: più che colleghi, complici

Non c’è solo formazione nella summer school e forse è proprio fuori dalle aule che ci siamo conosciuti davvero. Le partite di beach volley hanno messo alla prova la nostra coordinazione: Mattia Polticchia può confermare che il bagher non è il suo forte. Contemporaneamente, il tennis ha incoronato due Alici, Alice Gallouin e Alice Pierluigi Pierluigi, come tenniste ufficiali LeSDiT, battendo Giacomo Di Noto Noto due volte, sia in singolo che in doppio. Le attività sono state tra le più varie: Pina Debbi tra uno speech e l’altro non rinunciava mai a un giro in bici o a un'oretta di camminata veloce, insieme a Lisa Ruffini e Cristiana Dell'Erba o a Loredana Boero; @Martina Gremignai e Federica Turco hanno sperimentato la canoa, anche se la direzione era un po’ inusuale, dato che giravano sempre in tondo, ma con tante risate. E alla fine, è proprio qui che il gruppo è diventato comunità: nel tempo libero dei “colleghi sparsi” hanno condiviso momenti genuini, scoprendo chi siamo davvero. Siamo passati da colleghi che si riconoscono professionalmente — sapendo chi ricerca cosa — a persone che si scoprono anche su un piano strettamente umano — cosa amano, di cosa hanno paura, con cosa ridono, cosa li motiva e cosa li fa svagare. Ed è proprio in queste connessioni sincere che si costruisce il valore più duraturo della nostra esperienza.

di Martina Gremignai e Mattia Polticchia

Nelle terre di confine, basta un passo e tutto cambia. La prospettiva, il ruolo, il coinvolgimento. E Borderland, come suggerisce il titolo stesso, è una terra di confine. L’opera di Manuel Gardina, curata da Serena Tabacchi e commissionata dal collezionista Luigi Carlon, abita da tempo le sale del museo Casa Maffei di Verona. Capitati quasi per caso, l’interazione fra spettatore e algoritmo ha reso evidente un aspetto fondamentale del dibattito pubblico attuale: la relazione tra umano e macchina nella produzione artistica. In questa mostra ci soffermiamo proprio su questo rapporto: tra ciò che produce un algoritmo e ciò che l’umano, con il suo corpo, i suoi colori, la sua presenza viva, offre come materia sensibile da cui partire.

Il confine si fa frontiera

Il confine, inteso come limite tra umano e artificiale, si trasforma in frontiera: non più barriera, ma soglia, varco, possibilità. Apertura verso un altrove dove l’errore viene accolto e diventa occasione creativa. Il corpo dell’umano, con i suoi colori, la sua postura, i suoi accessori diventa stimolo per l’opera. E le differenze non vengono cancellate ma rimescolate. Nuove forme di senso possono emergere dall’imprevedibile. Borderland non è soltanto una terra di confine: è una frontiera sperimentale in cui la creatività si fa relazione e la macchina non imita, ma reagisce, rielabora, ricompone. Entrando nella sala, ci si trova di fronte un’enorme tela, e per terra due semplici righe: limite analogico per questa terra di confine. Basta fare un passo in questo spazio, e la tela si anima. Pennellate digitali si tracciano “da sole” seguendo il movimento di chi osserva l’opera e si muove davanti ad essa: dopo la sorpresa iniziale, lo spettatore inizia a sperimentare passi e gesti, per vedere come cambiano le traiettorie, e quali figure affiorano da questo turbinio di colori in continuo movimento.

Occhi elettronici e memoria visiva

Ora vi starete chiedendo "ma come fa quest'opera a capire come e dove muovere questa tela virtuale?" Ottima domanda: il tutto viene orchestrato da un complesso sistema di videocamere e sensori. Questi "occhi robotici" tengono costantemente la zona circoscritta sotto controllo. Appena rivelano un visitatore entrare ecco che avviene la magia e l’opera prende vita. Volendo essere pignoli, e lo siamo, il meccanismo si basa su più livelli di analisi. In primis, viene monitorato il  rapporto tra il corpo del visitatore e dell’ambiente circostante. In seconda battuta, viene analizzata la postura del visitatore convertendola in quello che in ambienti 3D, o di realtà aumentata, viene chiamato "scheletro". Infine, ma non per importanza, vengono campionati i colori di cui il visitatore è “composto”: dai capelli, passando per i vestiti fino ad arrivare ad eventuali accessori.

Questi elementi diventano l’innesco del movimento sulla tela, ma qual è la materia di partenza? Queste pennellate non sono semplici masse di colore. L’autore non ha scelto i classici rosso, giallo e blu per la sua tavolozza, bensì le opere di grandi artisti del passato: Giacomo Balla, Giovanni Boldini, Simone Brentana, Antonio Canova, Giorgio de Chirico, Bonifacio de Pitati, Lucio Fontana, Giuseppe Gallo, Katsushika Hokusai, Renè Magritte, Marino Marini, Pablo Picasso, Michelangelo Pistoletto e Gaspar van Wittel. Tutte opere custodite nel Museo Casa Maffei, che grazie all’algoritmo vengono combinate a coppie, e trasformate dall’algoritmo che governa le pennellate digitali. Come pennelli ha gli ormai famosissimi ai più "Transformer". Precisamente, in questo caso, possiamo azzardare l'ipotesi di avere a che fare con una loro variante chiamata visual transformer. Questi sistemi suddividono l’intera immagine in tanti piccoli “frammenti visivi” ( o patch, di solito quadrati di pochi pixel). Ogni patch è poi convertita in un embedding numerico arricchito da un positional encoding, cioè una specie di “coordinate” che ne indicano la posizione originaria nell’immagine. È qui che entra in campo il meccanismo di self-attention: l’IA confronta ogni patch con tutte le altre e assegna più peso a quelle che risultano decisive nella definizione di stile, forme e sfumature cromatiche.

E se sbaglia? Meglio ancora.

Grazie a queste tecniche riesce a prendere tutto ciò che caratterizza le due opere ( lo stile artistico, la palette di colori e i soggetti principali ) e a fonderle creando così una nuova immagine dove le peculiarità emerse dall'analisi dell'intelligenza artificiale si fondono dando vita a qualcosa di nuovo e stocasticamente "unico"

Allora, come noi, anche l’AI è un essere imperfetto, un riflesso distorto della nostra immagine. E allora ogni allucinazione diventa un invito a chiederci non solo come l’arte stia cambiando attorno alla macchina, ma come la macchina stia ridefinendo la relazione fra l’arte e l’umano stesso. Quale sarà la mia reazione di fronte a Borderland? Cercherò di riconoscere le figure che emergono sulla tela, cercando di ricordare se le ho appena ammirate nelle sale del museo, o se ho reminiscenze scolastiche delle lezioni di storia dell’arte? Oppure mi lascerò suggestione da questo scambio continuo fra movimento umano e algoritmo digitale, senza cercare di ricondurlo a quello che conosco già? La coppia Gardina/Tabacchi riesce a coinvolgere lo spettatore e lo porta ad essere partecipante attivo della creazione artistica, posizionandolo nell’intersezione tra passato, presente e futuro. Con i suoi panorami artistici inediti, Borderland concretizza visivamente quella terra di confine, ignota, in cui ci troviamo al momento, la frontiera di esplorazione delle potenzialità dell’intelligenza artificiale. Ma ci ricorda anche che l’arte non nasce senza l’azione umana. Sia essa di chi crea, di chi guarda o di chi interagisce.

di Emanuele Florindi

Immaginate di scoprire di essere pregiudicati per un grave reato. Questo è esattamente quanto mi è successo circa un mese fa, durante un normale check di web reputation utilizzando un sistema di intelligenza artificiale, guardate attentamente la foto qui sotto: 

Naturalmente si tratta di una notizia falsa, inventata dalla piattaforma che, come si dice in gergo, ha allucinato. Le allucinazioni dell'AI possono essere definite come la produzione, da parte di un sistema di intelligenza artificiale, di informazioni errate, non corrispondenti alla realtà o incoerenti rispetto ai dati forniti. Questo fenomeno si verifica quando un modello AI genera contenuti plausibili, ma fattualmente scorretti o privi di fondamento nei dati di input o di addestramento come nel caso che mi riguarada.

Questo termine ha avuto un'evoluzione semantica: inizialmente associato positivamente alla computer vision, ha assunto una connotazione negativa con la diffusione dei Large Language Models (LLMs), indicando la generazione di output fuorvianti o completamente inventati. Le cause possono essere molteplici e complesse, ma spesso sono riconducibili ad errori nei processi di codifica e decodifica, dall'apprendimento di correlazioni errate o dall’assenza di adeguati strumenti di correzione o controllo dei risultati. Il fenomeno è più frequente di quanto non si pensi con alcuni modelli che inventano dati fino al 25% delle volte [Rapporto sulle Allucinazioni dell’AI 2025]. Del resto l'intelligenza artificiale generativa ha un dataset infinito, non comprende, non ragiona, nel senso umano del termine, ma ci fornisce la risposta, parola per parola, che appare più probabile in base ai pattern di addestramento. Senza volerci addentrare nelle complesse implicazioni legali e tecniche di un'allucinazione generata da un sistema di intelligenza artificiale (AI), possiamo dire che il fenomeno deve essere affrontato sul piano tecnico, normativo, ma soprattutto etico: quali possono essere le conseguenze di un’allucinazione sulla vita di un individuo?

Il Fenomeno delle Allucinazioni dell'AI: RAG, Guardrails e Responsabilità dei Programmatori

Il caso oggi in esame è il risultato di un complesso intreccio di errori nella progettazione e nell'implementazione del sistema AI con particolare riguardo ai meccanismi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) ed ai cosiddetti guardrail. Il RAG è un framework che integra gli LLMs con dati esterni per fornire risposte più precise e fondate, al fine di ridurre le allucinazioni ed il fallimento nel caso studio può essere attribuito a:

• Mancata o errata "grounded generation": Il modello potrebbe non aver utilizzato o aver mal interpretato le informazioni recuperate dal RAG.
• Errori nel recupero delle informazioni: Il sistema potrebbe aver recuperato fonti irrilevanti, errate o obsolete.
• Misinterpretazione del contesto: L'LLM potrebbe aver mal interpretato il contesto fornito dal RAG, portando a disinformazione.

Dalle verifiche effettuate dallo scrivente è possibile imputare l’allucinazione a questi tre elementi in quanto il sistema pone a fondamento della notizia un post, anonimo, pubblicato in un vecchio gruppo di discussione e successivamente rimosso. Se il sistema fosse stato correttamente configurato avrebbe dovuto valutare immediatamente l’inconsistenza della fonte, come avviene quando gli si chiede di documentare la sua affermazione:

• Mancanza di "contextual grounding checks": I guardrails non hanno verificato la coerenza della risposta con le fonti.
• Fallimento dei meccanismi di "Automated Reasoning": Se presenti, non sono riusciti a validare la veridicità dell'affermazione sulla condanna penale.
• Mancanza di blocco di argomenti sensibili: L'argomento "condanne legali" non è stato bloccato come ad alto rischio (ricordiamo che l’articolo 10 del GDPR prevede una cautela particolare per dati relativi a condanne e procedimenti penali!).

Un ulteriore aspetto critico è la potenziale interdipendenza tra RAG e guardrails, dove l'implementazione dei guardrails potrebbe inibire il funzionamento del RAG, creando un paradosso in cui il meccanismo di sicurezza contribuisce all'imprecisione, ma si tratta di una mera ipotesi.

Quello che sicuramente è mancato nel caso in esame è stata la supervisione umana ("human-in-the-loop") atteso che l’allucinazione è stata segnalata al DPO della piattaforma il 4 luglio 2025 ed ancora non sono stati presi provvedimenti di alcun genere. L'assenza di punti di giudizio umano e/o la mancanza di competenza o formazione adeguata degli operatori addetti a rispondere a simili segnalazioni sono tutti fattori che possono trasformare un errore tecnico in un danno concreto. La responsabilità della piattaforma si estende anche al design del sistema, che deve prevedere e facilitare una supervisione umana efficace in caso di errori.

La tutela della reputazione

Giunti a questo punto vediamo come, un comune cittadino, può agire per tutelare la propria reputazione. Per prima cosa è necessario chiarire che, astrattamente, la condotta posta in essere dalla piattaforma determina una serie di illeciti di natura civile, penale ed amministrativa. Il primo e, probabilmente, più rilevante è la lesione della reputazione dello scrivente che, chiaramente potrebbe essere danneggiata dalla diffusione della falsa notizia di una sua condanna. Ci troviamo in presenza di una fattispecie che potrebbe configurare il reato di diffamazione pluriaggravata che si perfeziona quando un soggetto, comunicando con più persone, offende l'altrui reputazione attribuendogli un fatto determinato ed utilizzando un qualsiasi mezzo di pubblicità. Il secondo potrebbe essere rappresentato da una serie di gravi violazioni al regolamento europeo sulla protezione dei dati personali (GDPR) e, più precisamente ai principi di esattezza dei dati (Art. 5, par. 1, lett. d), secondo cui i dati personali devono essere “esatti e, se necessario, aggiornati"; al principio di integrità e riservatezza, al diritto di rettifica (art.16), di cancellazione (art.17) e, soprattutto, all’obbligo di trasparenza sancito dall’articolo 12 del GDPR. Da queste violazioni potrebbero determinarsi, oltre alle sanzioni amministrative previste dal Regolamento, anche una responsabilità penale ai sensi dell’art. 167 del DLGS 196/03. Da ultimo, possiamo ravvisare una serie di violazioni anche al Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) che ha introdotto una serie di obblighi per i sistemi AI. Anche l'AI Act impone sanzioni amministrative pecuniarie molto elevate per la violazione di questi obblighi. In questo contesto la mancata adozione di adeguati guardrail potrebbe essere utilizzata come prova di "colpa" nell’ambito della responsabilità civile della piattaforma.

Limiti degli strumenti attuali

Pur di fronte ad una serie di possibili soluzioni, la questione presenta un notevole grado di complessità.

In primis la sede della piattaforma rende complesso, anche soltanto da un punto di vista economico, l’impiego degli ordinari strumenti processuali (ad esempio un procedimento inibitorio d’urgenza ex art.700 cpc) a cui deve aggiungersi l’assenza di strumenti rapidi di intervento da parte delle Autorità.

Il Garante per la Protezione dei dati personali, infatti, non può muoversi prima che siano trascorsi 30 giorni dall’invio della richiesta di esercizio dei diritti da parte dell’interessato, ma in trenta giorni la diffusione della falsa notizia può generare gravi conseguenze.

Perché, allora, non prevedere anche in questi casi un meccanismo di urgenza simile a quello previsto dall’articolo 144-bis del DLGS 196/03 in materia di revenge porn o dall’art.2 della legge 71/2017 in materia di cyberbullismo? Questi articoli consentono ai soggetti di chiedere l’oscuramento, la rimozione o il blocco di contenuti, a loro riferiti e diffusi per via telematica, e, se il titolare del trattamento o il gestore del sito internet o del social media che ospita i contenuti ritenuti offensivi non risponde e provvede alla eliminazione nei tempi previsti dalla legge (24 ore) ci si può rivolgere al Garante per la protezione dei dati personali, che entro 48 ore si attiva sulla segnalazione.

La stessa attribuzione della responsabilità è complessa e può coinvolgere diversi attori della catena di valore dell'AI:

• Responsabilità del programmatore e del produttore: la mancata adozione di standard tecnici (come un'adeguata implementazione di RAG e guardrails) e la mancata progettazione per una supervisione umana efficace possono configurare una negligenza
• Responsabilità dell'utilizzatore: L'AI Act impone agli utilizzatori, si pensi ad esempio ad un giornalista che utilizzi la piattaforma per fare una ricerca pe un articolo, un dovere di supervisione umana e di monitoraggio continuo. Il mancato intervento del supervisore umano, se questo aveva la competenza e la possibilità di prevenire il danno, potrebbe portare a responsabilità dirette.
• Responsabilità civile: In Italia, gli artt. 2043 e seguenti del c.c. potrebbero essere invocati per richiedere il risarcimento del danno ingiusto, se si riesce a dimostrare la colpa e il nesso causale.

In breve il caso studio non è un semplice difetto tecnico, ma una complessa questione di responsabilità che richiede un approccio olistico e multidisciplinare: le sfide principali rimangono la mancanza di una terminologia unificata, la difficoltà di adattare le leggi esistenti alla specificità dei sistemi di AI, e la necessità di armonizzazione normativa a livello globale fornendo ai cittadini strumenti accessibili e celeri. Probabilmente l'unica vera salvaguardia è un'AI sviluppata e utilizzata in modo etico e responsabile, che metta al centro una supervisione umana qualificata e una solida gestione dei rischi, con il supporto di un quadro normativo chiaro e adattivo.

di Alice Pierluigi

"Il nostro cervello non è nato per pensare, ma per sopravvivere". Un'affermazione che, di primo impatto, può spiazzare, soprattutto se si è abituati a considerare la mente come la sede privilegiata della razionalità. Eppure, le neuroscienze ci mostrano altro… Antonio Damasio, neuroscienziato portoghese di fama mondiale, ha dedicato la sua ricerca proprio a indagare il legame che c’è tra mente e corpo, opponendosi alla tradizionale visione dicotomica che per secoli li ha separati. Secondo Damasio, non si può capire davvero come funziona il cervello se si ignorano le emozioni:sono loro a guidare le nostre decisioni e a orientare le nostre azioni.

Il cervello, un sistema aperto

Il cervello, insomma, non è un’entità isolata: va studiato nel suo dialogo continuo con il corpo e con l’ambiente. È un sistema aperto, in equilibrio dinamico con ciò che lo circonda. Damasio ha dedicato numerosi articoli e libri sul tema, tra cui L’errore di Cartesio: Emozione, ragione e cervello umano (1995) e Sentire e Conoscere (2021). Le neuroscienze, e in particolare i lavori di Damasio, ci offrono una lente nuova per osservare come funzioniamo come esseri umani, anche nel ruolo di studenti, cioè di soggetti che apprendono, sentono, ricordano e agiscono in relazione costante con ciò che li circonda. Da questa prospettiva nasce un nuovo modo di guardare anche all’apprendimento: non più come qualcosa che “accade in testa”, ma come un processo integrato, radicato nel corpo e nel vissuto emotivo. E per comprendere davvero in che modo apprendiamo, è utile fare un passo indietro: capire come decidiamo, come sentiamo, fino all’origine, all’inizio, al centro di tutto, il sistema nervoso.

L’origine di tutto: i sistemi nervosi come un ripensamento della natura

Damasio spiega come i sistemi nervosi non si siano sviluppati per fare calcoli complessi o parlare le lingue: al contrario, sono un’evoluzione tardiva nella storia della vita, una sorta di “ripensamento della natura” per coordinare meglio organismi sempre più complessi e garantirne la sopravvivenza. Infatti, alla base di tutto, del nostro cervello, del midollo spinale, degli organi di senso, di tutti i nervi, di tutte le cellule che ci compongono… c’è sempre l’omeostasi: quel principio essenziale con cui ogni organismo regola le proprie funzioni vitali, temperatura, nutrienti, pH, per mantenersi in vita. È attorno a questo equilibrio che ruotano sia la nostra dimensione corporea sia quella mentale.

Il linguaggio, i sentimenti, la coscienza, il ragionamento: tutto ciò che ci rende umani nasce dentro (e grazie a) un sistema nervoso che ha come primo obiettivo la nostra conservazione.

“La vita è inscindibile da un unico evidente obiettivo: il proprio mantenimento.” (Damasio 2021, p.29)

Che cosa sono, davvero, le emozioni e i sentimenti?

Secondo Damasio, la differenza fondamentale tra emozioni e sentimenti risiede nella loro natura e nel livello di elaborazione cerebrale coinvolto. Damasio descrive le emozioni come risposte automatiche e preorganizzate, a determinati eventi percettivi, che consistono in azioni interne quali cambiamenti fisiologici e motori come le secrezioni ormonali o la frequenza cardiaca. Gli effetti si manifestano su organi interni, muscoli, sistema cardiovascolare, endocrino e nervoso autonomo. Le emozioni, quindi, si verificano anche in assenza di consapevolezza e sono involontarie: si attivano rapidamente in presenza di determinati stimoli, come per esempio un pericolo improvviso o una situazione di ricompensa (Damasio 2021, p.87).

I sentimenti rappresenterebbero invece un livello successivo. Secondo Damasio, sono le rappresentazioni mentali delle modificazioni corporee causate da diversi stati dell’omeostasi o dalle emozioni. In altre parole, un sentimento è ciò che proviamo quando diventiamo coscienti del fatto che stiamo vivendo un’emozione. Non si tratta più di una semplice risposta corporea, ma di un’esperienza soggettiva a tale risposta: i sentimenti dipendono da questa giustapposizione di un’immagine del corpo (con tutti i suoi cambiamenti che avvengono nell’emozione) e un’altra immagine, che può essere l’immagine visiva di un volto di una persona o l’immagine uditiva di una canzone (Damasio 1995, p.208). In questo modo, i sentimenti si basano su un’elaborazione più complessa e integrata del cervello. Ogni sentimento ha poi una valenza (positiva o negativa) e una certa intensità, che aiutano a guidare il comportamento e le decisioni. Anche Damasio (come numerosissimi altri ricercatori) sottolinea, infatti, l’utilità di TUTTI i sentimenti, piacevoli e spiacevoli che siano:

“Tutti i sentimenti sono coscienti, e benché quelli spiacevoli indichino situazioni che intralciano e mettono in pericolo la vita, quelli piacevoli indicano situazioni che, per contro, l’aiutano a prosperare.” (Damasio 2021, p.91)

Quindi, secondo Damasio, i sentimenti sono processi mentali fondamentali per la sopravvivenza: sono “mappe” sensoriali che informano l’individuo sullo stato del proprio corpo e sull’ambiente. Sono, a tutti gli effetti, ibridi di mente e corpo, come li definisce lo stesso autore. Nella loro duplice presenza, hanno poi una funzione informativa (o forse addirittura educativa!), in quanto agiscono come delle sentinelle guidando il comportamento umano e le interazioni sociali (Damasio 2021, p.103).

Emozioni e decisioni: decidiamo davvero “razionalmente”?

Damasio fa ancora un passo avanti e ci invita a superare uno degli assunti più radicati nella cultura occidentale: la separazione tra ragione ed emozione. È questo, in fondo, “l’errore di Cartesio” a cui allude il titolo di uno dei suoi libri più noti. Secondo il neuroscienziato, mente e corpo non sono mondi separati; così come non lo sono razionalità ed emotività. Lo dimostrano anche i suoi studi su pazienti neurologici (tendenzialmente con lesioni prefrontali), apparentemente lucidi, ma incapaci di scegliere: senza emozioni, il pensiero perde orientamento e decidere spesso diventa impossibile. Uno dei casi più emblematici è quello di Elliot, pseudonimo di uno dei pazienti di Damasio. Prima della rimozione di un tumore cerebrale, Elliot era un uomo integro con una vita “ordinata”: aveva un lavoro stabile ed era un buon marito e un buon padre. Subito dopo l’intervento, nulla sembra compromesso nei test cognitivi: dai controlli svolti le facoltà fisiche e cognitive non erano state compromesse. Eppure, qualcosa si rompe: Elliot non riesce più a mantenersi un lavoro, prende decisioni rischiose, perde soldi e la sua vita familiare inizia a risentirne. Elliot non era più in grado di pianificare efficacemente né per il breve né per il lungo termine. Continuava a prendere decisioni disastrose e ripetute, senza imparare dai propri errori. La sua condizione, spiega Damasio, non era dovuta a mancanze di carattere o a scarsa intelligenza, ma a un danno neurologico cronico che aveva compromesso i circuiti cerebrali legati al giudizio e alle emozioni. In particolare, i test e le immagini cerebrali svolti dall’autore mostrarono che la lesione coinvolgeva le regioni orbito-frontali, soprattutto nel lato destro del cervello (Damasio 1995, p.78). Questa lesione aveva anche alterato la sua capacità emotiva, rendendo le sue decisioni “fredde”, prive del peso emotivo che normalmente ci aiuta a dare valore alle scelte (Damasio 1995, p.77). Così, pur sapendo razionalmente cosa fare, Elliot sembrava incapace di agire in modo efficace o coerente. La sua razionalità era intatta, ma disconnessa dalle emozioni, portandolo a comportamenti sociali e personali inadeguati. Così Damasio inizia a vedere sempre più chiaramente quanto le emozioni siano fondamentali per il processo decisionale umano (Damasio 1995, p.94). In questi casi, è come se le emozioni non potessero più agire come guida silenziosa del comportamento. E allora diventa chiaro: le emozioni non sono il contrario della ragione. Ne sono il fondamento.

Il marcatore somatico: e se il corpo decidesse prima della mente?

Una delle intuizioni più affascinanti di Damasio è la teoria del marcatore somatico: un meccanismo biologico che guida le decisioni attraverso segnali corporei; una sorta di meccanismo attraverso cui il corpo anticipa la mente nella scelta. Secondo Damasio, quando ci troviamo davanti a una scelta, il cervello non analizza freddamente tutte le opzioni come un calcolatore, ma riceve una preselezione automatica dal corpo: alcune alternative vengono "marcate" come potenzialmente piacevoli o spiacevoli, sulla base di esperienze pregresse, emozioni, educazione e contesto sociale. In altre parole, ogni volta che affrontiamo una decisione, il cervello attiva scenari vissuti in precedenza. A ciascuno di questi ricordi è collegata una reazione del corpo, che diventa un segnale: chiaro, viscerale, rapido. Prima ancora che la mente razionale entri in scena, il corpo ha già selezionato strade; alcune vengono escluse, altre favorite. È come se il corpo dicesse: “Attento, qui non ti sei sentito al sicuro” oppure “Vai, così andrà bene”. Si tratta di veri e propri segnali corporei, che non sono semplici sensazioni, ma sono la voce del nostro passato che si riflette nelle nostre scelte future. Queste “marche” somatiche, infatti, si formano fin dall’infanzia e accompagnano l’individuo per tutta la vita, influenzando ogni scelta, anche quelle educative… Siamo “influenzati” quando dobbiamo scegliere se partecipare o meno a un tandem linguistico, se parlare in pubblico a una conferenza, quale corso facoltativo attivare…

Perché tutto questo è importante nell’educazione?

In primo luogo, l’omeostasi, ovvero la ricerca dell’equilibrio interno, si intreccia con l’esperienza educativa. Anche l’apprendimento risponde a questa logica. Non è mai un’esperienza neutra: è profondamente ancorata al corpo, alle emozioni e al contesto. Le implicazioni sono profonde: l’ambiente di apprendimento, la relazione educativa, l’attenzione alle emozioni e al corpo non sono elementi accessori, ma centrali. Un’aula ben illuminata, pause adeguate, un clima relazionale sereno, esperienze significative e partecipate... Tutto questo influenza l’apprendimento tanto quanto – e forse più – del contenuto in sé. Infatti, quando, come docenti o formatori, introduciamo un nuovo contenuto – grammatica, matematica, letteratura – non stiamo semplicemente trasmettendo informazioni. Stiamo generando un’esperienza. E ogni esperienza lascia un'impronta (o addirittura una marca): emotiva, corporea, sensoriale. Una prima esperienza positiva potrebbe alimentare la curiosità e facilitare l’apprendimento futuro. Una prima esperienza negativa potrebbe, al contrario, attivare una sorta di evitamento, anche fisico. Per questo (e mille altri motivi!) non possiamo ridurre l’insegnamento a un'attività puramente intellettuale: un apprendimento è autentico solo se lascia il segno. E il “segno” passa attraverso la mente e il corpo, le emozioni, i sentimenti, le sensazioni…

Non si insegna a un cervello: si insegna a una persona. E una persona è anche il suo corpo. Un corpo che, per principio, deve stare bene, “in equilibrio”.

Bibliografia

• Damasio, A. (2021). Sentire e conoscere. Adelphi editore.
• Damasio, A. (1995). L’errore di Cartesio: Emozione, ragione e cervello umano. Adelphi editore.

di Pina Debbi

La stampa e i media tradizionali non sono mai stati così marginali. Il Digital News Report 2025 del Reuters Institute fotografa un cambiamento irreversibile: l'informazione nel mondo è ormai digital first, e le piattaforme sono diventate i veri mediatori cognitivi tra fatti e percezione pubblica. È un rischio? Può esserlo se non siamo consapevoli che quelle piattaforme, per come sono state costruite, ci invitano a passare più tempo possibile in quegli ambienti, proponendoci, con i loro algoritmi ciò che conferma la nostra visione del mondo e rischiamo di rimanere "schiavi" dei nostri bias e anche di quelli che emergono nell'interazione online. E tutto questo in un momento in cui c'è bisogno di buon giornalismo, o meglio di recuperare quel ruolo di "watchdog-guardiano" del potere, in un contesto in cui il potere è ancora più assertivo e autoritario che in passato e soprattutto comunica attraverso i suoi canali propri, sottraendosi al contraddittorio, la democrazia è sempre più fragile e l'etica pubblica sembra a tratti una sconosciuta. Se ampliamo uno sguardo e osserviamo quelli che oggi si appaiono come cambiamenti irreversibili ed epocali, ma che hanno preso l'avvio molto tempo fa e le ragioni sono molte se analizziamo i dati del Rapporto Reuters

Linguaggio, leadership e guerra: perché serve un giornalismo che sappia ancora parlare (e meno giudicare)

Viviamo in un mondo con tre guerre aperte, un ecosistema geopolitico instabile e una crescente diffusione di leadership autoritarie che parlano attraverso canali proprietari, senza mediazioni. In questo scenario, il giornalismo non può limitarsi a inseguire le breaking news. Deve riformulare il proprio linguaggio. Molti format sono ancora prigionieri del Novecento: servizi cronachistici, tono neutro ma distante, gergo tecnico. Questa rigidità si scontra con una realtà in cui il 40% delle persone, secondo il Digital News Report, dichiara di evitare spesso o talvolta le notizie, una cifra record insieme al dato del 2024, in netta crescita rispetto al 29% del 2017. L'evitamento informativo è più alto in paesi come Bulgaria (63%), Turchia (61%), Croazia (61%) e Grecia (60%), e più basso nei paesi nordici, a Taiwan (21%) e in Giappone (11%). Eppure i dati parlano chiaro: il pubblico non chiede più contenuti, ma comprensione. L’informazione deve tornare a essere una forma di mediazione culturale, non solo cronaca. Le ricerche hanno identificato due profili principali tra chi evita le notizie: 1) gli 'evitatori costanti', con basso interesse e bassa scolarizzazione; 2) gli 'evitatori selettivi', sopraffatti dal sovraccarico informativo. I giovani sotto i 35 anni affermano spesso che le notizie sono troppo difficili da capire, poco rilevanti o fonte di malessere. Non si tratta solo di linguaggio complesso, ma di una crescente sensazione di impotenza di fronte a temi come crisi economica, guerra, clima, discriminazioni. Progetti come l'app "Kompakt" del quotidiano svedese Svenska Dagbladet, con il motto 'Leggi meno, conosci di più, cercano di rispondere a questa esigenza, proponendo formati visivi, personalizzabili e più leggeri. Anche testate come, The Globe and Mail (Canada) sperimentano approcci più orientati al benessere, istituendo figure come il "reporter della felicità". Infine, la BBC stessa prevede l’uso dell’AI per rendere le notizie più adatte al pubblico giovane, personalizzando tono, formato e accessibilità

Il mondo in ascolto: il nuovo ecosistema informativo globale

Negli ultimi dodici anni:

la televisione ha perso 22 punti percentuali;

i siti web di notizie hanno perso 21 punti;

la carta stampata è crollata di 33 punti.

In parallelo, solo le reti sociali e i video online continuano a crescere (Nella foto trovate le il grafico con le statistiche). In paesi come il Regno Unito, la TV per le notizie è passata dal 79% al 48%; in Austria la lettura di quotidiani cartacei si è dimezzata dal 2015. Tra i giovani (18-24 anni), il 44% si informa principalmente sui social media mentre il 38% dei 25-34enni utilizza video e piattaforme online. Una novità assoluta: il 7% degli utenti globali dichiara di utilizzare chatbot basati su IA generativa come fonte diretta di notizie (accade soprattutto nei Paesi asiatici e inizia a verificarsi in alcuni africani. Non si tratta più solo di leggere titoli, ma di dialogare con l'informazione, chiedere spiegazioni, ricevere sintesi. Questo sposta l'accesso alla conoscenza da un modello reattivo a uno conversazionale. Il contesto è segnato da bassa fiducia (40% a livello globale), preoccupazione per la disinformazione (58%) e news avoidance attiva, con tassi molto elevati nei paesi anglosassoni: negli USA il 73% degli intervistati teme di non riuscire a distinguere vero e falso online.

L’eccezione italiana: resilienze, ritardi e nuovi attori

In Italia, il panorama informativo mostra peculiarità significative. La televisione mantiene un ruolo centrale: è responsabile del 72% dei ricavi del settore mediatico tradizionale. Questo dato segna una resistenza anomala rispetto ad altri contesti europei, dove la TV ha subito un forte calo. Ma anche da noi la stampa è in crisi: solo due testate, Il Corriere della Sera e La Repubblica, sono lette settimanalmente da almeno il 10% del pubblico. Il resto del comparto cartaceo arranca, come dimostrano la chiusura di Metro e la vendita di diverse testate locali da parte di GEDI. Nel digitale, l'ecosistema si frammenta: Fanpage è il sito più visitato tra i cosiddetti nativi digitali, mentre Il Post e Will Media parlano a pubblici più giovani e politicamente consapevoli. Le testate tradizionali restano forti ma devono competere su linguaggi e piattaforme. L'uso dei social media per informarsi segue i trend globali: Facebook (36%), Instagram (22%), WhatsApp (21%), YouTube (20%). TikTok, con una crescita annuale del +1%, arriva al 10% degli utenti italiani, sotto la media globale.

La fiducia nei media è ferma al 36% (contro il 40% globale), con una polarizzazione crescente. Tra i marchi più affidabili, accanto ad ANSA, SkyTG24 e ai quotidiani locali, emerge anche il TG La7, che si distingue per un alto livello di fiducia grazie alla sua riconoscibilità, continuità editoriale e credibilità nel racconto degli eventi politici e internazionali. Solo ANSA, SkyTG24 e i quotidiani locali mantengono una reputazione alta (oltre il 60%). Ma il dato più preoccupante è la riluttanza a pagare per le notizie: appena il 9% lo fa, contro una media del 18% nei paesi più sviluppati

Intelligenza artificiale e notizie: tra personalizzazione e diffidenza

L'intelligenza artificiale sta entrando nell'informazione su più livelli: produzione, distribuzione, personalizzazione. Ma il pubblico resta ambivalente. In Italia, l'utilizzo settimanale di chatbot AI per le notizie è del 4%, allineato con paesi come Francia, Germania e Regno Unito. La diffidenza è legata a diversi fattori:

• dubbi sull'accuratezza e la trasparenza;
• timori sull'autonomia editoriale;
• preoccupazioni per la privacy, come dimostrano i casi GEDI/OpenAI e l'intervento del Garante.

Eppure, ci sono segnali di apertura. Il pubblico è interessato a funzioni che migliorano accessibilità e comprensione: riassunti automatici (27%), traduzioni (24%), adattamento del linguaggio. Nei paesi asiatici l'adozione è più avanzata: in India il 44% degli utenti è a proprio agio con l'IA nelle notizie e il 18% usa chatbot informativi settimanalmente. In Thailandia, Indonesia e Nigeria si sperimentano notiziari con avatar IA e letture personalizzate. Il punto è chiaro: l'IA è vista come utile per semplificare, ma non come sostituto del giornalismo umano. Il rischio percepito è una perdita di trasparenza, responsabilità e fiducia.

Dalla sovraesposizione alla disconnessione, il fenomeno dei News Influencer" tra crisi di fiducia e disintermediazione

Viviamo in un'epoca di ipertrofia informativa. Video, notifiche, flussi continui: non è più un problema di accesso ma di saturazione. Questo porta a un fenomeno diffuso di news avoidance, specialmente nei più giovani. Nel vuoto lasciato dalla disintermediazione, si affermano figure ibride: influencer, podcaster, personalità online. In Nigeria e Kenya, oltre il 58% degli utenti li considera una minaccia alla corretta informazione, al pari dei politici nazionali. In USA, personaggi come Joe Rogan o Tucker Carlson raggiungono un pubblico paragonabile a quello delle testate tradizionali. In Francia, Hugo Travers raggiunge il 22% degli under 35. I canali diretti - dai gruppi Telegram alle newsletter, dalle stories ai podcast - sostituiscono le homepage. Ma la quantità non colma il bisogno di orientamento. L’intelligenza collettiva è dispersa in una miriade di micro-narrazioni individuali.

Ricostruire la fiducia: il caso BBC e l’urgenza di nuovi modelli

La BBC, sotto la guida di David Jordan, Director of Editorial Policy and Standards, ha avviato un progetto pilota per comprendere come ricostruire la fiducia. Il processo ha coinvolto comunità locali, giornalisti e studiosi in una serie di workshop, interviste e incontri pubblici. Ne è emerso che le persone vogliono:

• chiarezza nel linguaggio;
• trasparenza sulle fonti;
• priorità alle notizie locali e concrete;
• riconoscimento dei propri bisogni informativi.

In un mondo dove le piattaforme filtrano ciò che vediamo, questi dati ci trasmettono l'idea di una trasformazione necessaria nel giornalismo. Un giornalismo capace di farsi capire, di scegliere, di essere punto di riferimento nel "rumore" che ci pervade. Non più solo "più contenuti", ma più significato. Un giornalismo che non si limiti a informare, ma che aiuti a vivere nel presente.

Bibliografia:

https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2025

di Federico Maiocco

L’edizione 2025 di We Make Future, in corso a Bologna dal 4 al 6 giugno, si presenta come un momento cruciale per interrogarsi sul rapporto sempre più stretto tra arte, cultura e tecnologia. Scorrendo il programma si ha la netta sensazione che non si parli più soltanto di sperimentazioni o prototipi, ma di un futuro che si sta già costruendo. Un futuro, come recita il titolo di uno degli incontri, “necessario”.

La direzione che si sta consolidando è duplice: da un lato, le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale stanno diventando componenti strutturali nei processi di gestione, valorizzazione e fruizione del patrimonio culturale; dall’altro, prende forma una visione progettuale di lungo termine, che supera l’idea di innovazione episodica per orientarsi verso infrastrutture digitali stabili e interoperabili.

Anche qui, come in ogni ambito di applicazione dell'AI, si tratta di percorso che deve essere accompagnato dalla consapevolezza della necessità di monitorare con attenzione i limiti e i rischi (allucinazioni informative, trasparenza negli algoritmi e la verificabilità delle fonti). Diamolo per asssodato e vediamo quali novità stanno costruendo il futuro dei beni culturali.

Il progetto Cat-IA

La digitalizzazione del patrimonio culturale non è certo una novità: è un percorso iniziato da decenni, fatto di scanner, metadati e archivi online. Ma qualcosa oggi è cambiato profondamente. Con l’arrivo dell’intelligenza artificiale, l’archivio smette di essere un semplice contenitore per trasformarsi in un vero e proprio interlocutore attivo, capace di restituire conoscenza in modi nuovi e imprevedibili.

Un esempio concreto? Il progetto Cat-IA, presentato dal Ministero della Cultura e sviluppato dall’ICCD – Istituto Centrale per il Catalogo e la Documentazione. Si tratta di un chatbot alimentato da intelligenza artificiale generativa, che permette di esplorare e interrogare - in linguaggio naturale- il vastissimo Catalogo Generale dei Beni Culturali italiani.

Cat-IA naviga un grafo ontologico, una rete semantica che collega concetti, categorie e relazioni tra gli oggetti del catalogo. Il risultato è un’esperienza che va ben oltre la semplice accessibilità ai dati: è la possibilità di scoprire connessioni inaspettate, di ricombinare informazioni, di aprire nuove strade alla ricerca, alla curatela e alla narrazione digitaledel patrimonio.

Gli archivi si mettono in gioco: l'hackathon AI4Culture

Le potenzialità del Digital Heritage sono tali da sfidare la fantasia. Proprio come ha fatto la piattaforma AI4Culture organizzando recentemente un hackathon europeo con lo scopo di esplorare le potenzialità dell’IA nel trattamento del patrimonio digitale. L’hackathon AI4Culture ha offerto un contesto di sperimentazione significativo. I partecipanti, divisi in team multidisciplinari, hanno utilizzato i dataset di Europeana (www.europeana.eu offre l’accesso a oltre 50 milioni di oggetti digitali, tra opere d’arte, fotografie, manoscritti, audio, filmati e documenti storici)  per sviluppare prototipi capaci di arricchire, trasformare e analizzare il patrimonio digitale. I progetti vincitori?

·    ABC – Automating Blender Code: uno strumento per convertire immagini 2D in modelli 3D pronti per essere lavorati su Blender, utile per ricostruzioni museali e didattiche.

·    Patina: de:color of time: un software che analizza digitalmente l’invecchiamento delle opere d’arte, segnalando modifiche cromatiche e usura temporale.

· DeepCulture: un sistema di sentiment analysis applicato alle collezioni Europeana per rivelare tracce emotive e narrative dimenticate nei filmati d'epoca.

Questi esempi mostrano chiaramente come l’intelligenza artificiale non sia più soltanto un supporto tecnico dietro le quinte, ma stia diventando una vera protagonista nella produzione e interpretazione culturale. Non si tratta più solo di conservare: archiviare oggi significa anche raccontare.

Dallo storytelling computazionale all’interazione culturale generativa

Una volta ristrutturati e resi intelligibili, gli archivi non restano, quindi, fini a sé stessi, ma diventano materia prima per nuove forme di narrazione culturale. È su questa linea di transizione -dall’archiviazione alla costruzione di senso- che si colloca il secondo nucleo tematico emerso a We Make Future 2025: l’uso dell’IA e delle nuove tecnologie nella produzione di storytelling immersivo e personalizzato.

Nel contesto della digitalizzazione del patrimonio, la narrazione ha sempre avuto un ruolo fondamentale per la mediazione tra dati, pubblico e memoria collettiva. Ora, con l’avvento dell’IA si è accelerato il movimento per un racconto multistrato, modulare e reattivo. L’opera culturale diventa sempre da oggetto narrato ad ambiente narrant

Dall'immersione nel Seicento ai gamer del Castello Svevo

Il Ministero della Cultura porta a WMF un esempio di come ci si possa letteralmente immergere nella storia e nell'arte: il videomapping immersivo al Complesso della Pilotta di Parma. Il progetto ha ricostruito virtualmente il Teatro Farnese seicentesco, generando ambienti visivi e sonori in grado di offrire al pubblico la possibilità di dialogare con il luogo per ricreare quella illusione, non più fisica ma digitale, del  “teatro come macchina delle meraviglie”. Più focalizzato sul pubblico giovane, è il progetto del Castello Svevo di Bari, dove l’uso del famosissimo videogioco Minecraft ha permesso di progettare una ricostruzione storica esplorabile, arricchita da contenuti narrativi e percorsi educativi.

Dal contenuto alla relazione fino alla creazione: Sigma Lumina

Il percorso sembra chiaro: non ci limitiamo più a fruire di un contenuto museale, ma stiamo entrando in una nuova fase, in cui ciò che conta è la relazione attiva con l’ambiente artistico. Un’evoluzione naturale che ci porta, passo dopo passo, verso un coinvolgimento ancora più profondo: la partecipazione alla creazione stessa. Non è un’ipotesi lontana, ma una realtà che il mondo dell’arte sta già esplorando. Come non ricordare Sigma Lumina, l’opera dell’artista Agoria, ospitata lo scorso anno al Musée d’Orsay. Una scultura che non si limitava a essere osservata, ma chiamava in causa il visitatore come co-autore. Tutto partiva da un gesto tanto semplice quanto personale: un soffio. A intervalli regolari, la scultura proiettava sul pavimento un’ombra a forma di QR code. Bastava inquadrarlo con lo smartphone per accedere a una galleria di opere digitali, ispirate ai capolavori del museo. Ma l’esperienza non finiva lì. Soffiando nel microfono del proprio telefono, l’opera digitale si trasformava, reagiva, prendeva una nuova forma, unica e irripetibile, plasmata dall’intensità e dalle caratteristiche del respiro di ciascun partecipante. Un gesto intimo diventava così atto creativo, e l’intelligenza artificiale agiva da mediatore invisibile, trasformando la percezione fisica in un’opera viva. Non più solo spettatori, ma parte integrante del processo artistico

L'AI diventa archeologo

Con Sigma Lumina siamo entrati nel discorso pubblico sulla capacità della macchina di generare immagini, opere e testi creativi. Usciamone per andare in un ambito meno esplorato, ma altrettanto cruciale: l’impiego dell’IA come strumento di analisi e decodifica critica delle opere d’arte. A We Make Future 2025 il futuro capita che guardi al passato. A lontani passati. Il Museo Archeologico di Firenze presenta un progetto di decifrazione automatica dei geroglifici, sviluppato da un team di ricercatori dell'Istituto di Fisica Applicata "Nello Carrara" del CNR e dell'Università di Firenze, si concentra sull'analisi e il riconoscimento dei simboli geroglifici attraverso algoritmi basati su reti neurali. Anteprima al WMF per  il progetto RePAIR a Pompei (Reconstructing the Past with Artificial Intelligence and Robotics) che permette di ricostruire affreschi e reperti attraverso algoritmi di riconoscimento automatico e bracci robotici intelligenti. La ricostruzione di piccoli artefatti è tradizionalmente affidata a operatori esperti, tuttavia, quando il numero di frammenti coinvolti raggiunge l’ordine delle migliaia, le tecniche manuali diventano impraticabili. Per superare questo ostacolo, il progetto mira allo sviluppo di un sistema robotico intelligente, in grado di analizzare, riconoscere e ricomporre in modo autonomo grandi manufatti fratturati. Il progetto partirà nel 2026 e un primo risultato sarà il restauro degli affreschi del soffitto della casa dei pittori a Pompei, ora dimenticati a pezzi nei magazzini.

Verso un ecosistema digitale per la cultura

In un paese dal patrimonio culturale immenso come l'Italia i progetti in atto sono innumerevoli e qui  abbiamo citato solo alcuni dei tanti in programma a WMF 2025. L'impressione generale è che da una fase caratterizzata da progetti sperimentali si stia passando a una fase sistemica, in cui le nuove tecnologie non sono più semplici strumenti di supporto, ma componenti centrali delle politiche culturali. Questo cambiamento lo si coglie nelle iniziative  in cui si delineano architetture digitali complesse e integrate pensate per ridisegnare il ciclo di vita del patrimonio culturale, dalla digitalizzazione alla fruizione. Un tassello fondamentale di questa visione è rappresentato dalla Piattaforma Nazionale della Digital Library, coordinata dall’Istituto Centrale per la Digitalizzazione del Patrimonio Culturale (Digital Library). La piattaforma funge da hub di convergenza per archivi, musei, biblioteche e parchi archeologici, proponendosi come un’infrastruttura tecnologica unificata per la raccolta, la gestione semantica, la conservazione e l’esposizione dei contenuti culturali digitali. Costruita nativamente in ambiente cloud, essa non si limita a custodire risorse, ma mette a disposizione servizi abilitanti per la costruzione di portali e interfacce intelligenti, contribuendo all’armonizzazione dell’ecosistema culturale digitale italiano.Accanto alla Digital Library, si afferma l’importanza crescente dell’ecosistema Ecomic (Ecosistema digitale per la cultura). Si tratta di un'infrastruttura pensata non solo per aggregare dati e contenuti, ma per rendere possibile la creazione di nuovi prodotti e servizi culturali basati sui dati, grazie all’interazione tra istituzioni, imprese tecnologiche e ricerca. In questo contesto, la funzione dell’intelligenza artificiale non è accessoria, ma strategica: non solo come motore per l’analisi automatica di grandi moli di dati, ma anche come sistema di intermediazione tra contenuti e pubblico, capace di personalizzare l’accesso, suggerire percorsi, favorire la scoperta trasversale e migliorare l’accessibilità cognitiva del patrimonio.

Sitografia

Piattaforma Nazionale della Digital Library (MiC) – Presentazione e approfondimenti https://digitallibrary.cultura.gov.it https://pnrr.cultura.gov.it/misura-1-patrimonio-culturale-per-la-prossima-generazione/1-1-piattaforme-e-strategie-digitali-per-laccesso-al-patrimonio-culturale/

·    Ecomic – Ecosistema digitale per la cultura (DPaaS, D.PaC, I.PaC) https://digitallibrary.cultura.gov.it/approfondimenti/ecomic-dpaas/

·    Piano Nazionale di Digitalizzazione del Patrimonio Culturale (PND) https://digitalizzazione.icdp.beniculturali.it/linee-guida-pnd/

·    AI4Culture Hackathon – Progetto europeo + vincitori 2025 https://pro.europeana.eu/page/ai4culture https://pro.europeana.eu/event/ai4culture-hackathon

·    RePAIR – Ricostruzione robotica di reperti a Pompei https://www.repairproject.eu

·    Castello Svevo di Bari – Esperienze digitali immersive https://programmazionestrategica.cultura.gov.it/progetto/bari-castello-svevo-fruizione-digitale/

·    Σ Lumina – Agoria al Musée d'Orsay (NFT e interazione biometrica) https://www.musee-orsay.fr/en/whats-on/exhibitions/agoria-le-code-dorsay https://xtz.news/web3/le-code-dorsay-agoria-blends-artistic-innovation-with-blockchain-at-musee-dorsay/

· We Make Future – Programma ufficiale 2025 e aree tematiche https://www.wemakefuture.it/programma/

di Pina Debbi

La prima e unica volta che avevo visitato il Giappone era stato al termine delle Olimpiadi di Seoul, nel 1988, un anno per me magico: ero una giovane praticante giornalista per Telemontecarlo, l’allora tv dello sport, e nel giro di pochi mesi ero stata una delle rarissime donne (per la tv, solo io e Donatella Scarnati, se la memoria non mi inganna) inviate per raccontare gli Europei di calcio, in Germania. Ricordo l’arrivo traumatico a Tokyo, la mattina, due o tre ore trascorse tra aeroporto e un’affollata metropolitana e la fuga verso Kyoto.

Un workshop inaspettato

Due mesi fa, seguendo su LinkedIn Nicholas Diakopoulos uno dei primi ad occuparsi di Intelligenza Artificiale e giornalismo, con il suo testo “Automating the News”, ho letto che ci si poteva candidare per partecipare al workshop The Future of the News,organizzato all’interno di CHI2025, la più importante conferenza sull’interazione computer-umano.

Così, più per sfidarmi e mettermi alla prova, ho mandato uno studio parte della mia futura tesi di dottorato che riguarda l’impatto dell’Intelligenza Artificiale generativa sul giornalismo italiano.

Insomma, per farla breve, il mio contributo “Generative AI as a Cognitive Extension for Journalists: Navigating Innovation, Integrity and News Literacies” è stato ammesso al laboratorio e non ci ho pensato due volte. Mi sono organizzata il viaggio (data l’età e la posizione sono... senza borsa) e mi sono recata a Yokohama.

Emozioni familiari

L’ho presa un po’ alla larga perché ritrovarmi in fila per l’accredito, all’apertura, in mezzo a centinaia di giovani ricercatrici e ricercatori e giovani docenti universitari (solo nel mio laboratorio ce n’erano un paio che avevano appena 40 anni e già di ruolo) mi ha fatto rivivere quell’atmosfera di 38 anni prima, con la stessa emozione e un entusiasmo simile. Posso tradurlo citando la letteratura scientifica: la motivazione intrinseca è una spinta forte per l’apprendimento e non solo.

Il mio contributo

Il mio lavoro è stato selezionato insieme ad altri 18 spunti di ricerca molto interessanti che troverete descritti in poche righe al termine di questa newsletter, (se volete leggerli per intero cliccate questo link)

Ho descritto la realtà italiana: mentre a livello globale l’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) viene integrata nei flussi di lavoro per automatizzare attività quali trascrizione, sintesi, generazione di titoli, personalizzazione dei contenuti tra i diversi media, da noi c’è una sorta di tregua silenziosa tra editori e sindacati da una parte, mentre dall’altra ci sono esperimenti come Il Foglio, che per 4 settimane ha pubblicato un inserto di 4 pagine completamente generato da AI su prompt dei giornalisti, o Forbes Italia con un TG fatto con l'Intelligenza artificiale generativa e condotto da un avatar.

Il dibattito internazionale pone l'accento sulla produttività, sull'efficienza nella ricerca, produzione e distribuzione delle notizie e sulla necessità di alfabetizzazione all'IA; in Italia vige la cautela. I singoli giornalisti con ampie competenze digitali che stanno esplorando e sperimentando in modo sempre più informale l'IA generativa invece vanno oltre, conoscono sempre più gli LLM e arrivano a considerarli un vero e proprio partner cognitivo.

Una vecchia idea può essere una buona idea per Geoffrey Hinton, padre delle reti neurali e vincitore del Premio Nobel per la Fisica 2024. Io mi sono detta: una vecchia teoria è sempre una buona teoria, e così, rispolverando la teoria dei media di McLuhan, la mia ricerca concettualizza la Gen AI come un nuovo mezzo che può favorire apprendimento e creatività. Attraverso un'analisi qualitativa condotta con 15 interviste semi-strutturate con giornalisti che utilizzano l'IA generativa da almeno un anno (e quindi con una solida AI Literacy), i risultati mostrano che questa tecnologia può aiutare e accelerare l’apprendimento, favorire nuove connessioni, in particolare quando viene utilizzata come strumento dialogico che può stimolare indirettamente insight e creatività e restituire percorsi originali al giornalismo. Guidata dall'etica editoriale e da flussi di lavoro personalizzati, e non solo come strumento di automazione in nome della produttività, la "Gen AI" può diventare quella che McLuhan definirebbe una vera e propria estensione cognitiva del giornalista. Lo sfondo è ovviamente un utilizzo etico e responsabile della tecnologia. In definitiva, i giornalisti con consapevolezza epistemica e responsabilità etica non si limitano a supervisionare il prodotto delle macchine, ma possono co-creare insieme e dar vita a un nuovo ambiente cognitivo. Macchina e umano, una relazione che può guardare alla Gen AI come opportunità per rafforzare l'autonomia editoriale. La prospettiva che ho descritto nel mio lavoro affronta anche una tensione critica nel giornalismo contemporaneo: il rischio di una crescente omogeneizzazione dei contenuti a causa dell'automazione e la trasformazione del giornalista in un supervisor delle notizie. Se la Gen AI semplifica i flussi di lavoro automatizzando compiti ripetitivi, come l'adattamento dei contenuti a vari formati e piattaforme, la crisi strutturale del giornalismo richiede una rinnovata attenzione alla qualità della narrazione e all'approfondimento.

Ora più che mai, le organizzazioni dei media devono distinguersi per originalità, profondità e coerenza editoriale. Sono convinta che il giornalista non può limitarsi a controllare, verificare gli output delle macchine ma deve poter mettere in campo il suo valore aggiunto. Il futuro del giornalismo non sta nel competere con le macchine in termini di velocità o volume, ma nel recuperare il suo scopo epistemico e relazionale: creare fiducia, scoprire il significato e raccontare storie pprofonde, oltre che essere whatchdog del potere (sempre meno per la verità). Progettare sistemi di intelligenza artificiale in questa direzione non può essere solo una sfida tecnica, ma un imperativo culturale e democratico.

Immaginando il futuro: una riflessione interdisciplinare

Con in tasca i risultati di un anno e mezzo di ricerca, la mia prima conferenza internazionale da PhD student mi ha permesso di ampliare lo sguardo sul futuro di un giornalismo in crisi di identità nell’era dei social media e della disintermediazione. Oggi che l’intelligenza artificiale sta rimodellando il lavoro nelle redazioni, ho potuto fermarmi ad osservare, discutere e immaginare scenari, lavoro indispensabile, con la conclusione che c’è bisogno di ricerca, di ripensare collettivamente al ruolo di un giornalismo sempre più frammentato. Una ricerca che non può che essere transdisciplinare e interdisciplinare, perché riguarda la formazione e l'AI e le digital literacies, abbraccia tutte le scienze sociali, l’etica, e ovviamente le data e computer sciences.

Le voci del panel: tra fiducia, resistenze e co-creazione

Ma serve anche visione e cultura politica. Se è vero che i media mainstream giocano ancora un ruolo importante, è altrettanto vero che in un ecosistema dell’informazione così eterogeneo, come ha argomentato Bronwyn Jones (BBC e Università di Edimburgo) nel dibattito di apertura, il potere si sta riaggregando intorno alle aziende tecnologiche. Aziende i cui valori civili sono molto diversi e la cui direzione futura, nei diversi paesi, è ancora tutta da comprendere. La dipendenza dalle grandi piattaforme non è più solo un rischio, ma una realtà da affrontare in termini di regolamentazione. Per questo, lo risottolineo, è importante che la figura del giornalista rimanga alla guida dei processi e non diventi solo parte dell’ingranaggio di un nuovo taylorismo.

Il dibattito ha messo in luce una tensione continua tra due poli: da un lato l’entusiasmo per le potenzialità dell’intelligenza artificiale generativa, dall’altro la necessità – non più rinviabile – di ripensare l’etica, la cultura e la governance del giornalismo nell’era dell’automazione.

Uno sguardo oltre l’Italia

Guardando oltre il nostro orticello, si scoprono dinamiche estranee all’autoreferenzialità che ancora caratterizza parte del sistema mediatico italiano. Lydia Chilton (Columbia University, parte del team TikTok del Washington Post) ha collaborato con giornalisti per aiutarli a tradurre notizie in formati brevi per la piattaforma. Ha osservato come TikTok sia diventato il medium principale in molte aree dell’America profonda, dove i media locali sono praticamente scomparsi, evidenziando la fragilità del presidio informativo di prossimità (e anche il ruolo che questa realtà può aver avuto nelle elezioni americane, aggiungo io).

La sua proposta concreta è abbandonare l’idea dello“strumento chiuso” per abbracciare la logica dei toolkit: strumenti modulari, adattabili ai contesti redazionali, per consentire ai giornalisti di riappropriarsi della tecnologia secondo valori, tempi e linguaggi propri. Un’idea che risuona fortemente con la mia visione di un assistente AI personalizzabile, costruito sulle esigenze delle redazioni reali, non su modelli astratti pensati da chi non scrive notizie.

Henry Kreuer (CAIS, Università di Wuppertal), con un passato da giornalista radiofonico, per evitare il militare, come ha raccontato, ha sottolineato come l’IA non possa essere progettata dall’alto, ma debba nascere da un dialogo con chi lavora ogni giorno nei contesti redazionali.

Ancora Bronwyn Jones ha evidenziato un nodo cruciale: la resistenza interna delle redazioni. Gli strumenti percepiti come “calati dall’alto” rischiano di essere rigettati, soprattutto da chi ha minore familiarità digitale. L’adozione tecnologica impatta in modo diseguale e può aumentare la marginalizzazione di chi è già meno visibile o formato.

Esperienze asiatiche e design delle interfacce

Interessante anche il caso di Kazuhiro Kida Data editor di Nikkei, la holding proprietaria del Financial Times che ha raccontato l’implementazione di Minutes by (sistema di sintesi automatica degli articoli) e Ask FT, chatbot generativo basato sugli archivi del giornale. Entrambi i progetti sono nati con un focus sull’accessibilità e sui lettori giovani: IA come semplificazione, memoria storica, e conversazione. Un approccio che mi ha fatto riflettere sul valore delle interfacce. Non è il modello in sé a fare la differenza, ma come lo si rende parte dell’esperienza del giornalista e del lettore.

In un ecosistema informativo dove le fonti si moltiplicano, gli influencer competono con le redazioni e l’IA può generare notizie indistinguibili da quelle umane, come si costruisce la fiducia?

Il grande tema della fiducia

C’è chi dice che sia ancora il brand a generarla, altri che il volto umano o la voce siano diventati centrali. Ma ciò che appare davvero urgente nell'ecosistema globale è ripensare la fiducia come relazione dinamica, trasparente, fondata su criteri nuovi di responsabilità. Questa visione contestuale, che tiene insieme ambienti, infrastrutture e competenze sembra aver portato a una consapevolezza chiave: senza cultura dell’informazione e contesto umano, anche le tecnologie migliori rischiano il fallimento.

Cosa mi porto a casa

Se c’è una cosa che questo workshop mi ha insegnato, o meglio, confermato, è che l’intelligenza artificiale non si può affrontare con un approccio polarizzante: non è buona o cattiva, utile o inutile, salvifica o distruttiva. È un campo di tensioni in continuo movimento ed è nella qualità di queste tensioni che si gioca il futuro del giornalismo.

Il laboratorio, gestito con competenza, ironia e metodo da Sachita Nishal ricercatrice, data science, designer, cervello indiano in un'America oggi dificile (farebbe la fortuna di molte università italiane), ha avuto il merito di offrire uno spazio realmente partecipativo. Non si è trattato di ascoltare e applaudire, abbiamo lavorato in gruppo, confrontandoci e confutandoci, abbiamo riflettuto e costruito insieme, come se fossimo una comunità, discusso e disegnato scenari futuri, perfino distopici, provato a definire chi sono oggi gli attori dell’ecosistema dell’informazione nell’era dell’IA, e soprattutto quali sono le relazioni tra di loro. Chi detiene il potere? Chi lo media? Chi ne resta escluso? Chi regola? E quale ricerca progettare per l’immediato futuro?

A guidarci c’erano anche le competenze solide dei docenti già citati e di altri di cui non ho fatto in tempo, presa dal lavoro (più intenso di quello che svolgo tutti i giorni in redazione, con tempi determinati) a registrare il nome, se non di Kristen Vaccaro (forse per l’italianissima origine).

Una bella squadra capace di attraversare le frontiere disciplinari e culturali. Una delle riflessioni che ho trovato più urgenti riguarda proprio la responsabilità che potrei definire di tipo epistemico: in un’epoca in cui le fonti si confondono, le redazioni si riducono e la fiducia si sgretola, non basta innovare: bisogna costruire senso, significato e individuare una direzione che parta necessariamente dal ristabilire un contatto con l’audience, con il pubblico.

Da questo workshop porto con me almeno cinque spunti che intersecano direttamente il mio lavoro di ricerca:

1. La metodologia del design partecipativo non è un lusso per grandi centri di ricerca: è una necessità per progettare strumenti che parlino davvero con, e non sopra, i giornalisti.
2. Non serve “scimmiottare” i social, ma trovare un linguaggio coerente con quei formati, senza tradire i valori della professione. Una sfida culturale e non tecnica, abbassando un certo tipo di autoreferenzialità che non fa bene al giornalismo. I social sono nati per intrattenere, (gli studi di Walter Quattrociocchi lo spiegano bene) oggi ci sono generazioni che si informano esclusivamente su tik tok, instagram e intercettarne il linguaggio è fondamentale.
3. Formazione, formazione, formazione: è la leva chiave per costruire fiducia, consapevolezza, e colmare la frattura generazionale e cognitiva tra chi innova e chi resiste. Forse la comunità di pratica, per dirla con Wenger, potrebbe essere la metodologia più efficace nel contesto redazionale
4. “Toolkit, non rincorsa all’ultimo tool: l’idea di sviluppare una cassetta degli attrezzi, con strumenti adattabili, capaci di suggerire prospettive, verificare fonti, valorizzare i dati e dialogare con l’esperienza umana del giornalista è un terreno su cui vale la pena investire. Anche il fact-checking, come ha ricordato qualcuno, non potrà mai essere del tutto automatizzato, ma un buon toolkit AI potrà segnalare anomalie, incoerenze, pattern di disinformazione.
5. Il nodo della fiducia non è (solo) tecnologico, è relazionale: riguarda il pubblico, le redazioni, i processi decisionali, e va affrontato con nuovi metodi di governance e trasparenza

Gli altri contributi del workshop: uno sguardo d’insieme e un ringraziamento a tutti i giovani colleghi PhD student e ricercatori che hanno partecipato per la condivisione.

1. Exploring GenAI in News Consumption and the Future Media Environment Through Design Fiction - Joel Kiskola, Henrik Rydenfelt, Thomas Olsson Un lavoro di design fiction che immagina app di notizie alimentate da GenAI. Il rischio? Trasformare le news in puro intrattenimento, minacciando la costruzione di una realtà condivisa.

2. Supporting Investigative Reporting Using Programming by Demonstration And Generative AI - Besjon Cifliku @Center for Advanced Internet Studies (CAIS) Proposta di strumenti "programming-by-demonstration" che permettono ai giornalisti investigativi di automatizzare la raccolta dati senza programmare. Obiettivo: aumentare la data literacy senza tecnicismi.

3. Methodological Challenges We Faced in a Real-Time Study of Trust During the 2024 U.S. Presidential Election - Mandi Cai, Grace Wang, Fumeng Yang, Matthew Kay . Una dashboard per monitorare in tempo reale la fiducia del pubblico e la disinformazione durante le elezioni americane. Strumenti utili per reagire a caldo ai mutamenti percettivi.

4. Osmotic News Recommendation: Facilitating Serendipitous Information Discovery in Digital Journalism - Rupert Kiddle, Kasper Welbers, Anne Kroon, Damian Trilling Sperimentazione di algoritmi di raccomandazione "osmosici", che guidano l’utente verso contenuti nuovi senza forzature, favorendo apertura cognitiva e superamento delle bolle informative.

5. Implications of AI in News: Possibilities and Challenges - Jeongmin Ko, Byenghee Chang, Daehan Kang, Jaeeun Im Studio sugli anchor virtuali e il loro impatto sulla fiducia del pubblico. L’aspetto visivo e il tono della voce possono influenzare più del contenuto stesso, con potenziali rischi manipolativi.

6. Rethinking News and Media System Design Towards Positive Societal Implications. Florian Bemmann and Doruntina Murtezaj Una riflessione interdisciplinare che incrocia HCI, psicologia e scienze sociali per progettare sistemi informativi più etici, pensati per il benessere informativo delle comunità.

7. Identifying Geographic Contraction in U.S. Newspapers Coverage - Marianne Aubin Le Quéré, Siyan Wang, Michael Krisch Analisi automatizzata dei testi per misurare la riduzione della copertura territoriale da parte dei giornali locali americani. Un modo per fotografare la desertificazione informativa in atto.

8. Trust but Verify - Risks of Chatbot-driven Indoctrination with News Information - Jarod Govers Un’analisi critica dell’uso dei chatbot AI per informare: trasparenza opaca e persuasività implicita possono trasformarli in strumenti di indottrinamento non intenzionale.

9. Characterizing Physiological and Behavioral Responses to Human- and AI-Generated Real and Fake News - Lian A. Wu, Pooja Prajod, Abdallah El Ali, Pablo Cesar Studi sperimentali mostrano che gli utenti reagiscono emotivamente in modo simile a contenuti umani e contenuti generati da AI. Una sfida per la trasparenza e il discernimento. Proposta di un framework per calibrare la fiducia nei contenuti AI. Né cieca fiducia né rigetto totale: servono strumenti per valutare provenienza, trasparenza e controllo umano.

10. Spam, Slop, and the News : Beyond Pink Slime - Nina Lutz Una tassonomia critica dei contenuti-spazzatura generati da AI (spam, slop, pink slime news). Il lavoro propone concetti e strumenti per riconoscere e contrastare questo “rumore informativo”.

11. Volunteer Moderators' Role in Facilitating News Flow in Local Groups - Ankolika De, Kelley Cotter, Ava Francesca Battocchio, Marialina Antolini, Benji Davis, Nicholas Proferes, Kjerstin Thorson. Indagine sui moderatori volontari di gruppi Facebook locali, che oggi svolgono un ruolo simile ai giornalisti. Ma senza formazione, rischiano di amplificare bias e fake news.

12. Can Community Notes Replace Professional Fact-Checkers? - Nadav Borenstein, Greta Warren, Desmond Elliot, Isabelle Augenstein. Confronto tra le Community Notes di Twitter e il fact-checking professionale. Le prime raramente citano fonti solide, evidenziando la necessità di un rigore informativo anche nei sistemi partecipativi.

13. Understanding Social Media Crisis: A Data-driven Analysis of Online Problematic Behavior - Jeanne Choi*, Dongjae Kang*, Josep Seering (Co-authored) Un'analisi delle crisi nate e amplificate sui social. Attraverso il riconoscimento dei pattern di escalation, il team ha identificato segnali precoci che potrebbero aiutare a gestirle meglio.

14. Information Environment Pollution by the State-Sponsored Information Operations Tasnim Rahman, Cole Polychronis, Marina Kogan. Studio sulle operazioni informative statali, che sfruttano narrazioni esistenti per rafforzare la propaganda. Un lavoro importante per distinguere influenza legittima da manipolazione organizzata.

15. What's Political on TikTok? A User Centered Approach - Jason Greenfield, Stephanie Wang, Danaé Metaxa È stato già pubblicato su Medium il suo estratto. Attraverso survey e annotazioni, il team ha rilevato che gli utenti di Tik Tok  percepiscono come "politici" i contenuti sociali più che quelli istituzionali. Una nuova grammatica della politicizzazione.

16. Weatherfluencers - Julie Vera Studio etnografico sui weather influencer, che raccontano eventi estremi in tempo reale. Si pongono come nuove fonti di fiducia, ma rischiano la spettacolarizzazione della crisi.

17. Who Influences Newsfluencers? Who Influences Newsfluencers? The Need for Research on Newsfluencer-Audience Interactions - Joey Schafer Un’indagine sulle dinamiche tra newsfluencer e audience. L’agenda non è più solo dettata dal produttore di contenuti, ma plasmata in tempo reale dalle aspettative del pubblico.

di Alice Pierluigi

Quando pensiamo all’università, l’immagine che ci viene in mente oscilla ancora tra due estremi: da un lato, un mondo della conoscenza in fermento, ricco di potenzialità, dall’altro, un sistema percepito talvolta come autoreferenziale o distante dalle sfide concrete del mondo del lavoro e dell’innovazione. Ma oggi, per fortuna, si inizia ad avvertira un cambiamento, questa dicotomia è sempre meno attuale. Stanno emergendo con forza nuove idee di università, di formazione e di competenze.

È questa visione che ha guidato molte delle riflessioni emerse dal FORUM PA, tenutosi dal 19 al 21 maggio al Palazzo dei Congressi di Roma. Il tema di quest’anno, “Verso una PA aumentata. Persone, tecnologie, relazioni”, può (e deve) essere letto anche in chiave universitaria, perché il potenziamento del settore pubblico passa inevitabilmente attraverso un sistema educativo e formativo in grado di anticipare il cambiamento e formare cittadini e professionisti preparati ad affrontarlo.

In particolare, durante la tavola rotonda del 20 maggio, moderata da Claudia Bellini, docente di Pedagogia e Didattica sperimentale dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, e intitolata “Sinergie per innovare. Formazione continua e nuove competenze per lo sviluppo del Paese”, aziende, istituzioni e università si sono confrontate su un tema cruciale: come costruire un ecosistema della formazione che non sia solo trasmissione di saperi, ma leva strategica per lo sviluppo economico, sociale e culturale del Paese.

Un’istituzione in grado di formare competenze avanzate, di dialogare con le imprese, di co-progettare soluzioni con la società.

La formazione con e per le aziende

Secondo Donatella Proto, Dirigente del Ministero delle Imprese e del Made in Italy, “l’ossatura economica del Paese” – rappresentata dalle piccole e medie imprese (PMI) – spesso fatica ad affrontare la twin transition, la trasformazione digitale e green, per via della mancanza di competenze e figure professionali adeguate. Per questo, la formazione universitaria deve sapersi connettere in modo più diretto e sistemico con i fabbisogni concreti del tessuto produttivo.

Pur disponendo di numerose tecnologie, inclusa l’intelligenza artificiale, è essenziale che il loro utilizzo sia accompagnato da conoscenze, competenze e consapevolezza. L’IA è, infatti, solo la punta dell’iceberg di una trasformazione ben più ampia, che investe anche il mercato del lavoro. In particolare, il divario tra le competenze richieste e quelle disponibili, il cosiddetto skills mismatch, richiede programmi mirati di aggiornamento e riqualificazione.

Per colmare questo divario, sono stati attivati i Competence Center. I Centri di Competenza ad alta specializzazione sono poli pubblico-privati nati per supportare le imprese, soprattutto le PMI, nell’adozione delle tecnologie avanzate dell’Industria 4.0, offrendo orientamento, formazione e supporto per progetti di innovazione, ricerca e trasferimento tecnologico. Oggi sono otto in tutta Italia e rappresentano un punto di riferimento strategico per favorire l’innovazione e la competitività del sistema produttivo.

Tuttavia, come sottolinea la dott.ssa Proto, il successo di questa missione dipende anche da un’alleanza strutturata con il mondo accademico e da incentivi concreti alla formazione, intesa non solo come acquisizione iniziale di competenze, ma anche come reskilling e upskilling dei lavoratori, anche di quelli già presenti nelle imprese o nelle pubbliche amministrazioni.

Competere: andare insieme nella stessa (giusta) direzione

Nel linguaggio comune, il termine competere è spesso associato al conflitto o alle gare, ma la sua radice etimologica racconta tutt’altra storia: competere significa “andare insieme”, “muoversi verso una meta comune”.

Lo ricorda Sergio Diretti, Direttore delle Azioni Strategiche e Speciali di Lepida, a partire da un contesto molto concreto: quello delle pubbliche amministrazioni locali (il plurale è d’obbligo!). Infatti, in Italia, parlare di Pubblica Amministrazione al singolare risulta fuorviante, perché, nella realtà dei fatti, si tratta di tanti enti diversi che a volte faticano a comunicare tra loro.

Eppure, nonostante le differenze di scala, territorio e risorse, esiste un filo rosso che le lega: la necessità di camminare insieme per affrontare sfide complesse, che nessun ente, istituzione o singolo cittadino può risolvere da solo.

È su questo principio che si fondano, ad esempio, le comunità tematiche, una forma di comunità di pratica nate in Emilia-Romagna: veri e propri spazi collaborativi tra enti pubblici, costruiti per affrontare in modo condiviso temi cruciali per il territorio — dalla transizione digitale alla sanità, dalla mobilità alla sostenibilità. L’obiettivo è mettere in circolo esperienze, soluzioni e saperi e, soprattutto, dare risposte concrete alle domande reali dei cittadini e delle imprese.

E questo principio vale anche per il mondo della formazione: solo attraverso un lavoro congiunto tra università, enti pubblici e imprese è possibile affrontare le sfide complesse che ci attendono, dalla transizione ecologica alla rivoluzione digitale, fino al ripensamento dell’organizzazione del lavoro. In questo quadro, le università possono e devono giocare un ruolo chiave: non solo come erogatrici di conoscenza, ma come catalizzatori di innovazione sociale, culturale e tecnologica.

Misurare per crescere: l’università e la misurazione delle competenze

La definizione e lo sviluppo delle competenze non è più un tema riservato solo al mondo del lavoro. Anche la pubblica amministrazione e l’università oggi sono chiamate a misurare l’impatto reale dei percorsi formativi, a promuovere una didattica basata su competenze soft e hard.

Così la definizione e lo sviluppo delle competenze diventano elementi centrali. In questo senso, l’esperienza della Scuola Nazionale dell’Amministrazione (SNA) – che, ispirandosi alle linee guida dell’OCSE, ha mappato le competenze chiave per il management pubblico – rappresenta un esempio interessante anche per il mondo accademico.

Modelli di assessment, indicatori comportamentali, framework di competenze trasversali: strumenti simili potrebbero essere adottati (e in parte lo sono già) anche nei contesti universitari per migliorare l’efficacia dei percorsi di studio e accompagnare la crescita professionale degli studenti.

EDUNEXT: un nuovo paradigma per l’università italiana

Il progetto EDUNEXT rappresenta forse il segnale più forte della trasformazione in atto nel sistema universitario. Finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca nell’ambito del PNRR, EDUNEXT mira a costruire un ecosistema formativo avanzato, inclusivo, accessibile e allineato alle esigenze della società contemporanea.

Tra le iniziative più significative: lo sviluppo di corsi di laurea, master e MOOCs su temi strategici come cittadinanza digitale, data literacy, intelligenza artificiale e sostenibilità; la creazione di una Educational Content Library aperta e condivisa; e una vasta offerta di formazione per i docenti universitari e del personale tecnico-amministrativo.

L’evento EDUNEXT del 9 e 10 giugno ad Ancona, dedicato all’uso dell’IA nella didattica, sarà un momento cruciale per condividere buone pratiche e sperimentare approcci innovativi. Non solo teoria, ma workshop, confronto e co-progettazione. L’obiettivo è chiaro: costruire insieme, in due giornate di confronto e sperimentazione, una visione condivisa dell’innovazione accademica.

Verso un'università "aumentata"

FORUM PA ha restituito un’immagine dell’università che evolve, che si connette, che sperimenta. Un’università che non si limita a “formare”, ma che trasforma: sé stessa, i suoi studenti e il sistema-Paese. La sfida delle competenze non è solo quantitativa, ma culturale: richiede alleanze solide, un ascolto attento delle esigenze sociali ed economiche e una visione condivisa di futuro. Perché innovare davvero, oggi, significa educare al cambiamento e costruire insieme una conoscenza che non sia mai fine a sé stessa, ma motore di impatto reale.

di Federico Maiocco

Quando si parla di arte, l'uso dei numeri ha sempre un che di riduttivo, come se il gesto artistico risultasse ingabbiato da una logica che non gli appartiene. Tuttavia, se il tema riguarda i dottorati delle Istituzioni di Alta Formazione Artistica, Musicale e Coreutica (AFAM), oggi sono proprio i numeri a conferire al mondo dell'arte in Italia un senso di libertà, poiché spezzano, dopo decenni di attesa, quello "zero" che lo cingeva in un abbraccio soffocante. Attesi, annunciati, finanziati, progettati: i dottorati di ricerca AFAM sono ora una realtà anche in Italia.

Una visione d'insieme ricca di sfumature

L'occasione di avere una prima visione d'insieme arriva dalla mappatura fornita dalla professoressa Marilena Maniaci del Consiglio Direttivo ANVUR il 17 dicembre alla Rete dei Nuclei di Valutazione delle Istituzioni AFAM, durante un incontro online il cui tema era la "sfida della qualità" per i nascenti dottorati di ricerca.

Nel totale dei 62 corsi attivati, si nota come praticamente tutte le diverse tipologie di Istituzioni che compongono l'universo AFAM abbiano accettato la sfida: 35 conservatori, 21 accademie di belle arti tra statali e legalmente riconosciute, 3 istituzioni artistiche, 2 Istituti Superiori per le Industrie Artistiche (ISIA) e l'Accademia Nazionale di Arte Drammatica.

Se circa la metà dei corsi (32) è stato affrontato singolarmente dalle AFAM e un quarto (15) in forma di aggregazioni tra AFAM, nell'elenco sono presenti numerosi dottorati in partenariato con imprese, università, pubblica amministrazione e enti di ricerca. Scorrendo i dati rilevanti, spiccano le 330 borse in prima assegnazione, i 10 corsi di dottorato industriali e la formazione di 2 dottorati a valenza nazionale.

Una rotta comune in un mare di temi

Dalla conservazione del patrimonio culturale alle nuove tecnologie, dalle arti performative al management, dalla didattica al design: ogni sfaccettatura del mondo artistico sembra essere rappresentata tra le tematiche dei curricula. Anche se li si ricondurrà a macroaree d'intervento, la varietà dei temi di ricerca rimanda a una visione globale, con uno spettro così ricco di sfumature da rendere difficile tracciare linee e confini. Ciò che si può tracciare, invece, è una rotta comune, seguendo alcuni punti fermi come le nuove tecnologie, l'internazionalizzazione, la riconoscibilità dei valori e la prospettiva occupazionale. D'altronde, per le istituzioni AFAM, quello dei dottorati di ricerca è un viaggio che inizia ora, e individuare una rotta comune sin da subito è già un risultato.

Una svolta epocale e un viaggio epico

La "svolta epocale", definizione spesso usata nel mondo AFAM per commentare l'istituzione dei dottorati, è ora movimento e azione. Un viaggio che i numeri dipingono come epico, anche solo per la varietà dei protagonisti. Anche la narrazione più vasta e corale, per essere vissuta e compresa, deve passare da una visione dall'alto e d'insieme a una più focalizzata e personale, dando voce ai singoli protagonisti. Così, nell'incontro indetto dall'ANVUR, hanno preso la parola i rappresentanti di diverse realtà: i 2 dottorati nazionali, quello industriale dell'ISIA di Roma e quello prettamente artistico "Siena Jazz".

I DIN targati AFAM

11 accademie, 11 conservatori, numerose imprese e fondazioni culturali si sono uniti sotto la guida dell'Accademia di Belle Arti di Napoli nel più vasto dei due DIN, che già dal nome riflette l'ampiezza dei temi di ricerca: Visual Arts, Performing Arts, New Media, New Technologies, Music & cultural heritage. 58 i posti resi disponibili dal bando, selezionati anche in funzione degli obiettivi prioritari che si sintetizzano nelle 3 parole chiave: network, interdisciplinarità e internazionalizzazione. "Ridurre la frammentazione", "creare un ponte tra ricerca accademica e industriale" e l'obiettivo di entrare nella rete degli European Doctoral Network sono aspetti sottolineati dai professori Pier Luigi Ciapparelli e Giuseppe Gaeta, che hanno ribadito come la nascita dei dottorati AFAM rappresenti una straordinaria opportunità per sanare la frattura tra il mondo della scienza e quello delle arti, e vincere la contemporanea sfida della complessità.

Il network e l'organizzazione di eventi complessi in rete uniscono negli intenti i due dottorati nazionali, essendo, nelle parole del professor Paolo Troncon la prima spinta che ha portato il Conservatorio di Castelfranco Veneto a mettersi capofila del Dottorato in Artistic Research on Musical Heritage. Sotto questo titolo comune si sono uniti 17 conservatori distribuiti in tutta Italia, caratterizzati dal fatto di essere istituti di piccole e medie dimensioni, scelta voluta per valorizzare la qualità espressa, a prescindere dalla collocazione e dai numeri. Tra i numeri, spicca la percentuale dei posti senza borsa: 14 su 58 totali.

Vecchi problemi e nuove sfide per una politica del sorriso

La sfida della qualità è stata al centro dell'incontro del 17 dicembre dell'ANVUR, che ha esposto, nell'intervento del dottor Marco Malgarini, tutti gli strumenti pensati e messi in atto per la valutazione della ricerca, che hanno dovuto bilanciare le specificità degli istituti AFAM con la necessità di integrazione con il mondo universitario. "Epocale" ritorna per definire l'anno 2024 anche nelle parole della professoressa Giovanna Cassese, Presidente del CNAM (Consiglio Nazionale dell'Alta Formazione Artistica e Musicale), sia per la nascita dei dottorati AFAM, sia per i regolamenti che guardano all'autonomia delle istituzioni e all'allineamento con il mondo universitario, anche in ottica di reclutamento.

Nel generale clima entusiasta e propositivo, restano ancora sospese vecchie questioni, in particolare la mancanza di linee guida che permettano di definire in modo chiaro i concetti di ricerca e di qualità legati al comparto AFAM. Così come abbiamo aperto parlando di numeri a proposito d'arte, chiudiamo con la sola apparente contraddizione della richiesta di regole e parametri che proviene da chi, nell'immaginario comune, cerca di fuggirli e superarli.

di Mariantonietta Suppa

Il lavoro agile rappresenta uno dei principali campi di sperimentazione del lavoro digitale, configurandosi come un “mirabile laboratorio” in cui testare nuovi modelli regolativi capaci di bilanciare le esigenze di produttività delle imprese con i diritti di autonomia e tutela dei lavoratori. Un aspetto cruciale di questa sperimentazione è la formazione, elemento chiave per sostenere i lavoratori agili nelle loro esigenze di lavoro e promuovere la competitività delle imprese. In questo contesto, le fonti autonome (i.e. i contratti collettivi e gli accordi individuali) si rivelano strumenti essenziali per sviluppare soluzioni innovative, in grado di assicurare un equilibrio tra progresso tecnologico e tutela dei diritti fondamentali dei lavoratori. Partendo dalla normativa italiana e dal Protocollo Nazionale del 2021, fino all’analisi delle disposizioni previste nella Contrattazione Collettiva Nazionale (CCNL) nei settori bancario, assicurativo, chimico ed energetico, emerge con chiarezza come la formazione non sia solo un obbligo normativo ma rappresenti una leva strategica per la crescita delle organizzazioni e lo sviluppo delle competenze dei lavoratori agili.

Gli accordi individuali nella normativa italiana in materia di lavoro agile e il ruolo della contrattazione collettiva.

La normativa italiana in materia di lavoro agile, noto anche come smart working, prevede che la regolazione dell’istituto sia affidata esclusivamente a un accordo individuale sottoscritto tra datore di lavoro e lavoratore. Dalla lettura sistematica delle disposizioni sullo smart working, contenute nella legge n. 81 del 2017, non emerge, infatti, alcuno spazio regolativo attribuito dal legislatore alla contrattazione collettiva. Tuttavia, la prassi dimostra come i CCNL abbiano colmato questa lacuna, integrando l’autonomia individuale con linee guida che favoriscono una più efficace conciliazione tra vita privata e lavoro per il lavoratore agile, contribuendo al tempo stesso a migliorare la competitività dell’impresa. Ne è conferma il fatto che la produzione contrattual-collettiva, in tema di lavoro agile, è stata quantitativamente e qualitativamente significativa, anche in considerazione della spinta “forzata” alla diffusione dello smart working generata dalla crisi pandemica. La contrattazione collettiva sembra costituire, di fatto, uno dei canali naturali per l’introduzione dello smart working nelle organizzazioni aziendali. Sotto il profilo formale, il ruolo di “facilitazione” attribuito alla contrattazione collettiva appare riconosciuto dal Protocollo Nazionale sul lavoro agile, promosso dal Ministero del Lavoro e sottoscritto dalle parti sociali il 7 dicembre 2021.

La formazione nel Protocollo Nazionale sul lavoro in modalità agile

In materia di formazione, un punto di svolta è rappresentato dal Protocollo Nazionale sul lavoro agile, sottoscritto nel 2021 tra Governo e Parti Sociali. Questo documento enfatizza l’importanza della formazione per tutti i lavoratori agili, delineando percorsi mirati a sviluppare competenze tecniche e trasversali. Tra gli obiettivi principali si evidenziano:

1. la promozione di una cultura aziendale orientata alla responsabilizzazione, all’autonomia e alla partecipazione;
2. l’acquisizione e il miglioramento delle competenze digitali per un utilizzo sicuro ed efficace degli strumenti tecnologici;
3. la prevenzione dell’isolamento dei lavoratori attraverso momenti di formazione in presenza. Le parti sottoscrittrici dimostrano consapevolezza del fatto che il corretto utilizzo degli strumenti digitali non possa prescindere dal possesso di adeguate competenze trasversali da parte del lavoratore, necessarie per lavorare in coerenza con il modello organizzativo smart adottato dall’impresa.

La combinazione di competenze tecniche e trasversali risulta fondamentale affinché i lavoratori in modalità di lavoro agile sviluppino le necessarie capacità di adattamento e aggiornino continuamente le proprie competenze nel corso della vita professionale, in linea con la rapidità del progresso tecnologico che attualmente caratterizza il mondo del lavoro.

La formazione del lavoratore agile: lo spazio regolativo della contrattazione collettiva nazionale nei settori bancario, assicurativo, chimico ed energetico.

La riflessione condotta fino a questo momento rimarca il ruolo fondamentale che la contrattazione collettiva nazionale gioca nella regolamentazione del lavoro agile. Per questo motivo, si prendono in considerazione i CCNL più recenti di quattro settori cruciali (bancario, assicurativo, chimico ed energetico), per verificare come abbiano integrato il tema della formazione nel lavoro agile.

Più nel dettaglio, il CCNL del settore bancario introduce lo Smart Learning: un modello formativo innovativo che permette ai lavoratori di aggiornarsi utilizzando le moderne tecnologie, senza interrompere la propria attività lavorativa. Inoltre, sono previsti interventi formativi specifici per i lavoratori agili e i loro responsabili, affinché la transizione verso modelli di lavoro flessibili sia realmente efficace e sicura.

Con riguardo al settore assicurativo, il CCNL di riferimento istituisce un Osservatorio Nazionale sulla Digitalizzazione e l’Innovazione Tecnologica. Questo organismo, pur non avendo compiti negoziali, monitora le evoluzioni tecnologiche e promuove percorsi di formazione continua, essenziali per aggiornare le competenze dei lavoratori. Il modello di contrattazione d’anticipo adottato nel settore assicurativo evidenzia un orientamento proattivo, diretto a prevedere l’evoluzione del settore e a stabilire le regole prima che i problemi insorgano.

Il CCNL del settore chimico promuove una cultura partecipativa e la formazione continua, con piani mirati a sviluppare le competenze digitali, la flessibilità, la gestione del lavoro virtuale e la fiducia reciproca, per affrontare la digitalizzazione e valorizzare il contributo dei lavoratori agili.

Il CCNL del settore energia e petrolio valorizza la formazione continua attraverso l’Istituzione Paritetica Nazionale, promuovendo la transizione energetica, la digitalizzazione, il benessere collettivo e l’accesso flessibile ai contenuti formativi grazie alle innovazioni digitali.

Formarsi a lavorare in modalità agile: un nuovo paradigma relazionale che incide sul concetto di subordinazione.

In un contesto in rapida trasformazione, i modelli organizzativi aziendali sono sempre più orientati verso un nuovo concetto di relazione: non più basato sulla classica dipendenza gerarchica del lavoratore subordinato, bensì sulla sua crescita e autonomia. Ne consegue che, quando si introduce il concetto di smart working, è necessario, inevitabilmente, che l’impresa sviluppi una cultura della responsabilità. Non è sufficiente possedere conoscenze digitali avanzate. I lavoratori agili devono sviluppare capacità relazionali, comunicative e organizzative per collaborare efficacemente, anche in contesti virtuali. In questo scenario, la formazione diventa un elemento chiave per facilitare questa transizione e garantire che il cambiamento non comprometta il senso di appartenenza aziendale o instilli il rischio di isolamento. Si registra, pertanto, una sostanziale unanimità nel riconoscere l’importanza della formazione degli smart worker, cosicché essi possano entrare in possesso delle competenze necessarie e utili ad affrontare e gestire al meglio le peculiarità del nuovo modello organizzativo che li vede coinvolti.

Riflessioni conclusive e prospettive future

L’analisi della contrattazione collettiva mostra come la formazione sia diventata un pilastro per l’implementazione del lavoro agile. Le aziende più lungimiranti hanno compreso che investire nella crescita professionale dei propri dipendenti non è solo una necessità normativa ma una strategia per affrontare le sfide della digitalizzazione. In linea con lo spirito che anima lo smart working, l’investimento formativo ideale appare quello capace di creare e mantenere l’efficienza di un vero e proprio “ufficio portatile”, che consente alle persone di raggiungere standard qualitativi elevati, liberandosi dalla necessità e dall’“obbligo” di una postazione fissa. La fase di formazione diviene, quindi, un passaggio cruciale nell’implementazione di un progetto di lavoro agile.

di Orsenigo, Pellizzari, Valentini

Nel XX secolo ha prevalso un tipo di censura per sottrazione. Le censure più note di questo genere furono quelle fascista, nazista e comunista. Riviste e quotidiani come La difesa della razza, Sonne ins Haus la rivista nazista per le famiglie e la Pravda operavano tramite una rigida selezione degli articoli da pubblicare.

Nel terzo decennio del XXI secolo vediamo potenziato un nuovo tipo di censura che può essere definito “censura per accumulo”; è l’esatto opposto della censura per sottrazione.

Pubblicare per censurare: il paradosso della ricerca

Oggi, il modo più efficace per censurare un articolo è pubblicarlo. Nel mare delle pubblicazioni quotidiane, un articolo finisce per avere un impatto estremamente limitato e la sua rilevanza svanisce in poche ore, cadendo nell’oblio. La nostra generazione di ricercatori è la prima a confrontarsi con una produzione di articoli talmente vasta, in cui la maggior parte non viene letta, mentre solo una piccola percentuale riceve attenzione o attenzione limitata (viene letto solo un paragrafo). Chi si ricorda i titoli o ancora meglio il contenuto di due articoli che ha letto ad inizio anno?

Abbiamo un serio problema nella direttrice lettura-studio-memoria a lungo termine. Ed è un problema che, allo stato attuale, sembra irrisolvibile, proprio per la quantità di articoli che ci raggiungono.

Un esempio lampante di censura per accumulo è il New York Times della domenica, con i suoi cento inserti: ha un effetto censurante simile a quello della Pravda ai tempi di Breznev. Le notizie principali sono non solo difficili da individuare, ma anche sommerse da una marea di contenuti la cui rilevanza è spesso discutibile (come ci ha insegnato Umberto Eco): «la Pravda censurava le informazioni indesiderate, il Sunday Times invece conta ben 600 pagine, che sicuramente contengono All the News that’s Fit to Print, tutte le notizie che vale la pena stampare, ma che con altrettanta sicurezza nessuno riuscirà a leggere per intero, neppure nell’arco di una settimana. Rischiamo di restare sommersi da un eccesso di informazioni, e la differenza fra «il silenzio e il troppo rumore è davvero minima» (Eco, 2013, pp. 5-6).

Eccesso di informazioni, poca chiarezza: le distorsioni del sistema

Nel campo della ricerca medica, per cercare di gestire questa enorme mole di pubblicazioni, sono stati introdotti modelli come il Prisma, che guida attraverso una serie di passaggi per condurre revisioni sistematiche. Queste revisioni hanno lo scopo di identificare i principali articoli rilevanti per un dato argomento, che diventano il fulcro di un progetto di ricerca. Tuttavia, il problema odierno è che non solo la quantità di articoli è aumentata, ma anche quella delle revisioni sistematiche stesse, al punto che alcuni gruppi di ricerca si vedono costretti a effettuare revisioni sistematiche delle revisioni sistematiche. Sempre con Umberto Eco, osserviamo che, oggi, la possibilità di avere per ogni argomento una bibliografia potenziale di diecimila titoli rischia di paralizzarci. Ci troviamo infatti nelle stesse condizioni di Funes El Memorioso, personaggio di Jorge Luis Borges, condannato a un’illimitata conoscenza composta principalmente da dettagli inutili e poco rilevanti, che nel nostro caso ostacolano le interazioni tra ricercatori e tra questi e la comunità. Funes, lo ricordiamo, tratteneva le informazioni di «tutti i rami e i grappoli di un pergolato, la forma delle nuvole australi dell’alba del 30 aprile 1882, il tracciato della schiuma che un remo sollevò dal Rio Negro alla vigilia dell’impresa di Quebracho» (Borges, 1986, p. 102). Questa condizione conduce Ireneo Funes all’isolamento e, in seguito, all’incomunicabilità. Sorte paradossale, visto che Funes «Aveva imparato l’inglese, il francese, il portoghese, il latino» (p.105); Borges, tuttavia, ci ricorda «Sospetto, tuttavia, che non fosse molto capace di pensare. Nel mondo sovraccarico di Funes, non c’erano che dettagli, quasi immediati» (ibidem). Evidentemente c’è qualcosa che non funziona nella produzione e nel trasferimento della conoscenza tra generazioni di ricercatori, per non parlare delle difficoltà nella comunicazione della conoscenza tra scienza e società.

Che cosa sta succedendo? Cosa stiamo facendo? Questo, ci chiediamo.

«Dobbiamo fronteggiare una forza sconvolgente che ha invaso la scienza, l’ultimo bastione aveva finora resistito nel variegato mondo della comunicazione commerciale. Si tratta della competizione che una volta c’era in altri mestieri, ma non così forte come in quello accademico». Inizia così Il sapere come mestiere (2023), l’ultimo libro di Paolo Legrenzi e Carlo Umiltà. Le comunicazioni tra ricercatori si fanno sì più veloci e continuative (ci si sente più volte al giorno, tutti i giorni), ma allo stesso tempo meno pregnanti e precise e, in questo senso, esiste la possibilità affatto rara di “perdere pezzi per strada”, dovendo ritornare più volte sui medesimi passaggi.

La proliferazione delle riviste non favorisce la qualità della ricerca

Da qui, nel tempo, un drastico abbassamento della qualità anche delle riviste, le quali oltre ad essersi moltiplicate, si differenziano esplicitamente per campi disciplinari ma, implicitamente, anche in riviste per i lettori e riviste per gli autori. Distinzione significativa a cui Legrenzi e Umiltà dedicano diverse pagine. Gli autori raccontano che attorno alla seconda metà degli anni Sessanta, la rivista Perceptual and Motor Skills, inizia la transizione da rivista per i lettori a rivista per gli autori, registrando un abbassamento notevole e rapido del rejection rate. La nascita di questa divisione risale quindi a molto lontano, e sin dai primi tempi incontriamo riviste che esplicitano le loro intenzioni: «archiviare i risultati di ricerche che non avevano il compito di aumentare le conoscenze, a tutto vantaggio del lettore, bensì di rendere un servizio all’autore, attestando le sue competenze nell’ideare, pianificare ed eseguire ricerche» (Legrenzi & Umiltà, 2023, p. 102). Il costante aumento, negli ultimi sessant’anni, di questa particolare tipologia di pubblicazione riflette l’incremento di articoli che non apportano un reale contributo né all’avanzamento della conoscenza scientifica né al progresso sociale. Al massimo, tale beneficio si traduce in un vantaggio per la carriera del singolo ricercatore o nella maggiore visibilità dei lavori di un determinato gruppo, influenzando spesso (ma in modo meccanico) gli indici di citazione, che sono cruciali per il progresso professionale soprattutto di chi “appartiene” a discipline bibliometriche. Tuttavia, questo processo, con l’inizio della crisi legata alla ripetizione, replicazione e riproduzione, non permette più di mantenere entro livelli accettabili l'imprevedibilità e l'incontrollabilità di alcuni fenomeni. Di conseguenza, diventa difficile trasmettere alla società nuovi significati in grado di stabilire legami più forti tra scienza e cittadini, tra laboratori e comunità.

Recuperare il senso della lettura profonda e dello studio

Riteniamo fondamentale dedicare tutto il tempo necessario a ricerche teoriche e sperimentali per produrre lavori di alta qualità, e per questo serve una nuova attenzione al tempo della ricerca. Crediamo che essa debba mantenersi in equilibrio tra rigore e passione, piuttosto che essere guidata da fini utilitaristici. Sosteniamo inoltre una ricerca animata da una tensione disinteressata, orientata al bene di chi trarrà vantaggio dai risultati, sia teorici che sperimentali. È altrettanto importante avere il tempo di tornare a leggere e studiare articoli pubblicati in passato. L’originalità e il buon funzionamento devono essere bilanciati da un senso di continuità, coltivando un’identità di ricerca che si sviluppa anche attraverso il riesame del proprio lavoro. Produrre continuamente nuovi articoli e ricercare nuove posizioni contraddice l'essenza stessa delle scienze umane, basate su una sedimentazione profonda e una rivisitazione progressiva, a spirale - come ci ha insegnato Jerome S. Bruner (1988; 1992) - dove si torna continuamente sulle stesse questioni, affrontandole a livelli sempre più complessi, ossia continuamente tesi verso una transdisciplinarità.

Che fare? Una chiamata alla resistenza accademica

Secondo noi, è il momento di dare il là ad una resistenza, a tutti i livelli accademici. Ci auguriamo che questo scritto possa continuare attraverso la voce concorde e discorde di altri, colleghe e colleghi.

Bibliografia

Borges J.L. (1986). Finzioni. Milano, Adelphi.

Bruner J.S. (1988). La mente a più dimensioni. Bari-Roma, Laterza.

Bruner J.S. (1992). La ricerca del significato. Per una psicologia culturale. Torino, Bollati Boringhieri.

Legrenzi P. & Umiltà C. (2023). Il sapere come mestiere. Bologna, Il Mulino

Sitografia

Eco U. (2013). Perché le Università? Alma Mater Studiorum – Università degli Studi di Bologna. https://magazine.unibo.it › perche_le_universita

di Redazione Lesdit

Il viaggio del sapere e della conoscenza, ecco perché scegliere la ricerca: ogni inizio porta con sé una storia, un intreccio di esperienze, passioni e ambizioni. Il 40° ciclo del dottorato LESDIT (Learning Sciences and Digital Technologies) accoglie quest’anno 37 nuovi dottorandi, ognuno con un percorso unico che converge in un obiettivo comune: esplorare e dare un contributo al mondo dell’apprendimento attraverso la ricerca e le tecnologie, sia nelle scienze dure che in quelle umanistiche o se preferite, sociali. LESDIT non è solo un percorso accademico, ma un laboratorio multidisciplinare all’interno del quale settori diversi, dall’ingegneria alla pedagogia, dall'informatica alla psicologia, dalla matematica alla filosofia e alla musica si incontrano e si “contaminano” per provare a dare risposte innovative alle sfide educative del presente e dell'immediato futuro.

Tra passioni e motivazioni: le strade verso LESDIT

Per molti, come Nicole Bellanca, l’inizio del dottorato rappresenta una chiamata personale. Psicologa con un master in Criminologia Clinica, Nicole si dedica al tema della violenza contro le donne, con l’obiettivo di sviluppare strumenti digitali che possano migliorare la prevenzione e il supporto per le vittime. “Voglio unire la tecnologia alla psicologia per creare risorse accessibili che possano fare la differenza,” racconta. La sua ricerca evidenzia come le scienze dell’apprendimento possano rispondere a temi sociali urgenti: il femminicidio resta un orrore del nostro tempo, difficile da combattere se non attraverso un cambio di cultura, un percorso per l’educazione al rispetto della diversità e all’affettività e all’eliminazione della parola “possesso.” Sara Tondo, magistrale in scienze pedagogiche vorrebbe utlizzare Gamification per ridurre il Gender Gap nelle materie Stem. Allo stesso modo, Camilla, con una formazione nelle neuroscienze educative e nell’insegnamento primario, punta a creare metodologie innovative che migliorino l’esperienza di apprendimento dei bambini, soprattutto nei contesti più sfidanti. Per lei, il dottorato è un’opportunità per trasformare la pratica in teoria, e viceversa.

Trasversalità: la forza del dottorato LESDIT

Il valore di LESDIT sta nella sua capacità di attrarre profili diversi, unendo saperi e approcci complementari. Irina, che tra le tante esperienze internazionali è stata anche giornalista sportiva, esplora come le tecnologie digitali possano migliorare la connessione tra atleti, tifosi e organizzazioni sportive. Federico, invece, porta nel dottorato i suoi vent’anni di lavoro nella comunicazione multimediale, con il desiderio di creare modelli educativi che promuovano l’inclusione sociale. Dal mondo della tecnologia arriva Sweta, che con un background in biotecnologia e data science sta sviluppando modelli predittivi basati sull’IA con l’obiettivo e il sogno di ridurre i tassi di abbandono scolastico. Analogamente, Jana Shiuli sta lavorando a dashboard di apprendimento che utilizzano l’intelligenza artificiale per identificare precocemente i segnali di disimpegno degli studenti, e poter supportare forme di apprendimento più personalizzato.

Arte, musica e tecnologia: incontri sorprendenti

LESDIT è anche un luogo dove arte e scienza si incontrano e si intrecciano. Gianluca, musicologo e pianista, sta progettando strumenti digitali che rendano l’educazione musicale più inclusiva. La sua ricerca unisce tradizione e innovazione, dimostrando come anche le discipline artistiche possano beneficiare dell’era digitale, non solo come stimolo ma anche come forma di creatività. Simone, percussionista e insegnante, lavora invece alla catalogazione dei timbri degli strumenti a percussione, creando risorse che possano supportare sia l’insegnamento che la composizione musicale.

Inclusione, innovazione e accessibilità al centro della ricerca

Molti progetti dei dottorandi puntano a rendere l’educazione più inclusiva, e più alla portata di tutti perché possa essere al servizio di ogni forma di diversità, perché insomma, superi le differenze e riduca le distanze. Naima utilizza la modellazione 3D per creare esperienze museali accessibili ai non vedenti, mentre Antonino vorrebbe sviluppare un serious game per combattere l’isolamento digitale e favorire la socializzazione. Carmen, con il suo progetto sull’alfabetizzazione digitale, mira a fornire agli insegnanti strumenti concreti per integrare l’IA nei loro metodi didattici. Martina sogna la carriera accademica ed è convinta che l'intelligenza artificiale può rivoluzionare i processi di apprendimento e valutazione rendendoli più personalizzati ed efficienti, innovando il sistema educativo. Giulia docente di sostegno per due anni e mezzo si è appassionata alla media education e alle tecnologie educative.

Lesdit, un dottorato oltre i confini

Tra i nuovi dottorandi ci sono anche numerosi studenti che portano l’esperienza e la cultura di altri paesi, come Mihir Jana, imprenditore ed-tech dall’India, che intende sviluppare soluzioni scalabili e convenienti per il mercato educativo globale. Aysenur Didem Yilmaz, psicologa sociale, applica le teorie comportamentali e l’analisi dei dati per esplorare nuove modalità di apprendimento nei contesti multiculturali. Al centro di ogni progetto c’è la volontà di cambiare il modo in cui apprendiamo e insegniamo. Douglas Amante, ingegnere informatico Brasiliano ha girato il mondo, al Portogallo a Singapore prima di approdare a Lesdit. Mattia, appassionato di videogiochi, sta progettando esperienze educative personalizzate basate sul reinforcement learning, mentre Laura, con un approccio montessoriano, esplora l’uso dell’IA per migliorare le competenze linguistiche nei bambini. Entrambi dimostrano come l’educazione digitale possa essere adattata alle esigenze specifiche di chi apprende.

Una comunità in crescita con Unimore capofila

Con 37 nuovi dottorandi, il dottorato in Learning Sciences and Digital Technologies, con l’Università di Modena e Reggio Emilia come Capofila, un gigante come Pier Cesare Rivoltella come coordinatore scientifico e Tommaso Minerva, coordinatore amministrativo, si conferma un punto di riferimento per chi desidera esplorare l’intersezione tra educazione e tecnologia, tra scienze dure e scienze umanistiche. Le storie dei neodottorandi, così come quelle dei ricercatori del 39° e del 38° ciclo, chiamati all’esame di passaggio dell’anno, ci ricordano che l’apprendimento permanente non è solo una scelta, ma una necessità per affrontare le sfide di un mondo sempre più complesso e in continua evoluzione, con le sue accelerazioni. Il dottorato LESDIT non è solo un percorso accademico, ma una comunità di pensatori e innovatori. Ogni dottorando porta una visione unica, ma tutti condividono un obiettivo comune: trasformare l’educazione attraverso la ricerca, rendendola più inclusiva, personalizzata e accessibile e al passo con i tempi che abitiamo. Questo nuovo ciclo rappresenta un esempio concreto di come la multidisciplinarità e la collaborazione possano generare soluzioni che abbiano un impatto duraturo a livello globale.

Ecco i dottorandi del 40° ciclo che ci hanno raccontato storie e ambizioni:

Douglas Amante, Nicole Bellanca, Irina Belova, Gianluca Blasio, Martina Bruno, Simone Caparrucci, Giulia Cuozzo, Camilla De Stefani, Giacomo Di Noto, Francesco Gracci, Martina Gremignai, Maria Vittoria Lami, Elena Mantoet, Federico Maiocco, Jacopo Masiero, Jana Mihir, Debora Montano, Carmen Pisanti, Mattia Polticchia, Laura Rossi, Sweta Roy, Lisa Ruffini, Naima Scognamiglio, Jana Shiuli, Antonino Tarantino, Sara Tondo, Michela Trombetta, Aysenur Didem Yilmaz

di Enrico Orsenigo

Ancora troppo spesso la letteratura viene considerata o come semplice passatempo o, al contrario, come puro esercizio intellettuale. Ciò che intendo dimostrare attraverso i miei studi, nel tentativo di contribuire anche solo minimamente al dibattito aperto da illustri autori nell’ultimo secolo, è che la letteratura è molto più di questo. Essa informa e infonde significati in modo diretto lungo l’asse corpo-forza-azione, stabilendo un legame profondo con il nostro corpo, non limitandosi ai nostri occhi o ai nostri pensieri.

In altre parole, la letteratura, da un lato, ci induce a specifiche posture fisiche e, dall’altro, attraverso il mezzo dell’alfabeto, trasmette scenari che, nel passaggio dall’alfabeto all’immaginazione, vengono letteralmente incorporati. Diventano così parte delle nostre catene di pensiero e dei nostri schemi di riflessività e azione.

Esistono almeno quattro modi di intendere la letteratura, che non si escludono a vicenda. Certo, ve ne sono molti altri, ma questi quattro mi sembrano descrivere bene cosa sia la letteratura e, soprattutto, rispettano adeguatamente le altre possibili interpretazioni.

1. La Zona

Il primo modo di intendere la letteratura, proposto da Daniele Del Giudice, uno dei principali esponenti della letteratura italiana tra gli anni Ottanta e Duemila, è concepirla come una “zona” (2023). Che cos’è una zona? Etimologicamente deriva dal latino zona «cintura, fascia» (dal greco ζώνη, dal tema di ζώννυμι «cingere»). Storicamente, indicava la fascia usata nell’antica Grecia, specialmente dalle donne, per sostenere la veste. Tuttavia, il termine si estende anche a una fascia o porzione di superficie o spazio, una parte di terreno o area urbana che presenta caratteristiche specifiche o una funzione propria. Strutturalmente, una zona è dunque uno spazio ben definito con regole proprie che, se rispettate, ne fanno emergere la funzione. Nel caso della letteratura, queste regole possono essere identificate nelle righe che guidano l’occhio da sinistra a destra o da destra a sinistra, e nel rapporto con la tecnologia alfabetica, che permette di trasformare i segni in catene di immagini e successivamente in schemi di riflessività e azione, fungendo da guida orientativa.

2. Un Sistema di Moltiplicazione dei Possibili

Il secondo modo, strettamente collegato al primo, considera la letteratura come un sistema di moltiplicazione dei possibili, capace di esorcizzare la tragicità dell’unicità (Calvino, 1967; 1980; 1988). Analizzando il processo che va dallo stato alfabetico allo stato immaginale, si comprende che «alla sua nascita, l’immagine è un fascio di tendenze motorie, anticipazione a lungo termine dell’esperienza dell’oggetto; durante l’interazione tra organismo e ambiente, essa diventa sistema di ricezione dei segnali e consente all’attività sensomotoria di esercitarsi progressivamente» (Simondon, 2008, p. 9). Il testo alfabetico, tradotto in immagine, viene incorporato, trasformandosi e diventando parte del fisiologico.

3.  Un Sistema di Simulazione di Esperienze

Il terzo approccio alla letteratura è quello proposto da Mario Barenghi, saggista e uno dei massimi esperti dell’opera di Italo Calvino. Secondo Barenghi: «La letteratura, in quanto simulazione di esperienze, è la custode della connessione organica tra le nostre facoltà. Non si limita a registrare o produrre scosse emotive (turbamento, entusiasmo, rapimento, abbandono, ilarità, raccapriccio), ma provoca anche altri effetti: accensione intellettuale, tensione della coscienza morale, stimolo al giudizio e alla volontà» (2018, p. 3).

La letteratura – e con essa gli studi letterari, il cui scopo è guidare i lettori fino all’ingresso dei testi, come assistenti premurosi – ha, in definitiva, più affinità con la tecnica che con la scienza. Questo potrebbe suscitare qualche perplessità, poiché la tecnica è spesso percepita come qualcosa di secondario, subordinato e applicativo rispetto alla purezza della ricerca scientifica. Tuttavia, la tecnica non deve essere sottovalutata, anche per ragioni etimologiche: téchne (τέχνη) in greco significa «arte», e l’arte della parola trova le sue radici proprio in una competenza pratica, in un saper fare. Con Barenghi, scrivere una poesia o narrare una storia non è poi tanto diverso dal preparare il pane.

Inoltre, la letteratura, come rappresentazione di esperienze, costituisce una raffinata tecnologia sociale, finalizzata a mantenere la coesione e la consapevolezza di una comunità linguistica. In quanto depositaria dell’armonia delle diverse facoltà umane, la letteratura può svolgere una funzione di coordinamento nell’ambito delle scienze umane, fungendo da diapason. Non tanto nel senso tecnico dello strumento acustico (la cui vibrazione regola l’accordatura), quanto piuttosto come guida per espandere la comprensione dei suoni, o meglio, dei significati.

La letteratura dovrebbe costituire, per le scienze umane, un punto di riferimento epistemologico. Roland Barthes, nella Chambre claire (1980), ha parlato di mathesis singularis, un’ipotetica scienza dell’oggetto unico. Tuttavia, ciò che Barenghi intende è leggermente diverso: la letteratura è insostituibile come garante dell’integrazione della singolarità vissuta nel sapere umano. In altre parole, rappresenta un modello di come l’esperienza concreta, con tutta la sua imprevedibilità, specificità e casualità, possa diventare fonte di conoscenza. Dopotutto, la vita è una serie di eventi accidentali, ma questi possono arricchire il nostro sapere.

4. Uno Strumento di Orientamento

Il quarto approccio è quello proposto da Joseph Carroll: «La letteratura e le altre arti sono strumenti di orientamento, come bussole, sestanti e sonar, e sono essenziali per lo sviluppo personale, per l’integrazione delle identità individuali all’interno di un contesto culturale e per l’adattamento immaginativo dell’individuo al mondo più ampio in cui vive» (2007, p. 31).

Le narrazioni trasmettono insegnamenti acquisiti nel passato, modi di pensare spesso necessari per comprendere i fenomeni attuali e formulare proiezioni per il futuro. Questo processo anticipatorio può rendere le persone più consapevoli del loro ambiente, sia rispetto ai rischi che alle opportunità. In tal senso, la letteratura rappresenta a tutti gli effetti uno strumento cognitivo per l’orientamento esistenziale. Le arti, e in particolare la letteratura, possono essere considerate come «laboratori» in cui esercitare la propria identità, i ruoli sociali e le diverse modalità interpersonali della specie umana. Nel contesto complesso delle società occidentali moderne, le storie aiutano a dare ordine proponendo traiettorie di significato (forza centripeta della narrazione) e, allo stesso tempo, stimolano il pensiero divergente, aprendo nuove prospettive verso l’innovazione (forza centrifuga della narrazione).

A partire da queste riflessioni, possiamo comprendere la letteratura anche nella sua funzione pedagogica: come una zona di raccordo, un formatore dell’immaginazione, uno strumento che amplia i punti di vista su emozioni, sentimenti, strategie per affrontare compiti e risolvere problemi. La letteratura può essere vista come un vasto archivio di conoscenze, sedimentate nel corso dei secoli, che racchiude l’enorme varietà della condizione umana e delle sfide che essa ha dovuto affrontare.

Ciò che caratterizza il discorso narrativo, secondo la prospettiva di Jerome S. Bruner, è che esso rappresenta una modulazione particolare della realtà, da lui definita «coniugazione al congiuntivo»; qui il termine congiuntivo indica che «abbiamo a che fare con delle possibilità umane, anziché con stabili certezze» (1993, p. 34). In questo senso egli può affermare che un atto linguistico narrativo, sia esso concluso o in corso, produce un mondo al congiuntivo, un mondo, cioè, che si distingue da quello indicativo, situato, e che grazie al corpo e ai sensi viene recepito. Un mondo ulteriore, che, se a un primo momento può essere sentito come estraneo e distante, diverso da quello indicativo, tuttavia è destinato a incontrarsi (e talvolta a scontrarsi) con quest’ultimo, offrendo al soggetto la possibilità dell’inedito: una propulsione all’avvenire.

Il possibile ruolo degli LLM tra pedagogia e letteratura

considerando le quattro modalità di intendere la letteratura elencate in precedenza e tenendo conto del forte ruolo educativo che questo strumento umano di orientamento può giocare nella formazione, a tutti i livelli e per tutte le generazioni, le reti generative come gli LLM possono fornire un ulteriore contributo per rafforzare ancora la presenza della letteratura, dei personaggi fittizi, nella relazione educativa tra docente e discente. In che modo? in molti modi, ma tra questi direi che possono avere una posizione privilegiata la creazione di campi semantici e campi semiotici delle opere letterarie e l’orientamento narrativo. infatti, gli LLM sono particolarmente “abili” nella costruzione di aree di significato in relazione a entità reali e fittizie. Costruire un campo semantico per un personaggio come il Principe Myškin de L’idiota di Dostoevskij significa ottenere un elenco preciso di parole chiave ed espressioni tipiche del personaggio, eventualmente suddivise per scene e per le sue relazioni con gli altri protagonisti.

Un campo semiotico, invece, si compone di un insieme di oggetti, simboli, tendenze, inclinazioni e caratteristiche comportamentali che identificano l’idiota e lo distinguono da altri personaggi letterari; continuando in questa direzione si possono confrontare i campi semiotici di molteplici personaggi letterari, consentendo al lettore, allo studente, un’esperienza diversa degli esseri di fantasia, per così dire “fuori dalla pagina”, inseriti in una rete di oggetti e simboli che talvolta sono gli stessi con cui ci relazioniamo nel quotidiano.

Infine, vi è l’orientamento narrativo. Gli LLM possono svolgere un ruolo interessante nell’associare stati d’animo, tonalità emotive, inclinazioni cognitive e situazioni di problem solving a personaggi fittizi; questi abbinamenti risultano utili nel consigliare letture in base ai momenti di vita vissuti, permettendo di trovare il personaggio, l’ambientazione o le vicende più adatte alle emozioni o esperienze personali; in questo senso, tali abbinamenti, potrebbero risultare significativi per l’autoformazione del sé e lo sviluppo di una personale propulsione all’avvenire. In altre parole, una cura della propria persona e del proprio futuro.

Bibliografia

Barthes R. (1980). La camera chiara. Nota sulla fotografia, Torino, Einaudi.

Bruner J.S. (1993). La mente a più dimensioni, Roma-Bari, Laterza.

Calvino I. (1967). Cibernetica e fantasmi. In Appunti sulla narrativa come processo combinatorio, «Nuova Corrente», n. 46-47, 1968.

Calvino I. (1980). Una pietra sopra. Discorsi di letteratura e società, Torino, Einaudi.

Calvino I. (1988). Lezioni americane. Sei proposte per il nuovo millennio, Milano, Garzanti.

Carroll J. (2007). The Adaptive Function of Literature. In C. Martindale, P. Locher e V.M. Petrov (a cura di), Evolutionary and neurocognitive approaches to aesthetics, creativity and the arts, Londra, Routledge, pp. 31-45.

Del Giudice D. (2023), Del narrare, Torino, Einaudi.

Simondon G. (2008), Imagination et Invention (1965-1966), Chatou, Éditions de La Transparence. Trad. it., Immaginazione e invenzione (1965-1966), Milano, Mimesis, 2023.

Sitografia

Barenghi M. (2018), https://www.doppiozero.com/ perche-insegnare-letteratura-e-non-solo-aglistudenti-di-lettere (Consultato il 23/09/2024)

*Enrico Orsenigo, nato nel 1992, psicologo, dottorando di ricerca LESDIT all'Università di Modena e Reggio Emilia. Si occupa prevalentemente di Funzioni educative della letteratura. È utore e co-autore di pubblicazioni scientifiche, tra le quali: Pensare per orientare; Sulle lezioni americane di Italo Calvino (The Lab's Quarterly, 2021); Relazione e letteratura: una esplorazione (Educazione Aperta, 2024); La funzione educativa dei mondi possibili (Lifelong Lifewide Learning, 2024); Dallo stato alfabetico all'incorporazione (Corpo, Società, Educazione, 2024)

di Mariantonietta Suppa

Nella mia ricerca di dottorato mi occupo di un ambito affascinante e complesso: l’interazione tra robotica e diritto del lavoro. L’accostamento può richiamare scenari apocalittici, da “fine del lavoro”. Compito della mia ricerca è elaborare una riflessione critica sulla nuova generazione di robot dotati di apprendimento autonomo e autonomia decisionale, per contribuire al dibattito sulla robotica, al di là degli aspetti legati all’occupazione. Più nel dettaglio, la ricerca per il dottorato vuole indagare il versante della responsabilità del datore di lavoro, della sicurezza e tutela della privacy dei lavoratori in organizzazioni aziendali che utilizzano robotica collaborativa e verificare la compatibilità del potenziamento tecnologico dei lavoratori con il vigente sistema giuslavoristico.

Cobot: sfera di responsabilità 

Il tema conquista centralità nel diritto del lavoro per effetto della diffusione crescente nei luoghi di lavoro dei c.d. cobot o robot collaborativi, capaci di apprendere nella e dalla interazione con l’uomo. La riflessione può essere così inquadrata: accertato che il robot di ultima generazione è dotato di autonomia decisionale e capacità di entrare in relazione con i lavoratori, chi è responsabile degli esiti, anche disastrosi, delle sue azioni? L’imprenditore, ex art. 2087 cod. civ., è contrattualmente obbligato a adottare ogni misura che: “secondo la particolarità del lavoro, l’esperienza” e la “tecnica” risulti necessaria per tutelare “l’integrità fisica e la personalità morale” dei propri lavoratori. Pertanto, il datore di lavoro, che utilizzi un robot intelligente, risponde dell’infortunio e della lesione avvenuti sul luogo di lavoro, causati da un difetto di fabbricazione o di progettazione, senza possibilità di deviare dallo schema protettivo tradizionalmente applicabile in caso di malfunzionamento di qualsiasi altra macchina.

Rischi emergenti e nuove responsabilità

Esiste, tuttavia, una rilevante differenza tra i rischi causati dalle macchine tradizionali e i rischi legati ai robot potenziati dall’intelligenza artificiale. I robot dotati di autoapprendimento e autonomia decisionale possono attuare “comportamenti emergenti”, non prevedibili in fase di progettazione. Questa particolarità comporta che ogni robot possa discostarsi in modo significativo dal prototipo originale, generando rischi in termini di responsabilità e sicurezza. 
Quali sono, inter alia, le implicazioni da indagare? 
Innanzitutto,  la valutazione dei rischi: diventa più complesso identificare e valutare i rischi associati. La valutazione tradizionale dei rischi potrebbe non essere sufficiente, richiedendo nuove metodologie per monitorare e gestire i “rischi emergenti” la formazione dei lavoratori: i lavoratori devono essere adeguatamente formati, non solo per interagire con i robot ma anche per riconoscere e affrontare situazioni di rischio potenziale, non prevedibili in fase di progettazione;  la responsabilità del datore di lavoro: la responsabilità potrebbe configurarsi nella necessità di implementare misure di sicurezza adeguate e di aggiornare continuamente il documento di valutazione del rischio (c.d. DVR);  il monitoraggio delle prestazioni: potrebbe essere necessario sviluppare un sistema di monitoraggio continuo delle prestazioni dei robot per assicurare che operino in sicurezza;  le modifiche al contratto di lavoro: i contratti di lavoro dovrebbero essere aggiornati per riflettere le nuove responsabilità e i nuovi rischi associati all’uso di robot potenziati dall’intelligenza artificiale (inclusa la previsione di clausole specifiche riguardanti la formazione, la sicurezza e la gestione dei rischi). 

Trasparenza e tutela della privacy

I robot intelligenti, dotati di videocamere e sensori sofisticati, possono percepire l’ambiente esterno e questo li potrebbe rendere assimilabili agli “impianti audiovisivi” a cui si riferisce l’art. 4 della legge n. 300 del 1970 (c.d. statuto dei lavoratori), in termini di pervasività del controllo potenzialmente esercitabile. Un robot dotato di intelligenza artificiale potrebbe controllare, anche solo casualmente, l’ambiente di lavoro e i lavoratori in modo sia fisico che virtuale insieme, e in modo costante. Un tale incremento esponenziale del potere di controllo richiede, prima di tutto, che venga soddisfatta un’esigenza fondamentale di trasparenza assoluta, che si concretizza attraverso l’“adeguata informazione”, disciplinata dal riformato art. 4, comma 3, della legge n. 300 del 1970, e attraverso una continuità informativa, che garantisca il diritto del lavoratore di sapere costantemente con “cosa” si sta relazionando.
 

Potenziamento tecnologico: verso una coesistenza uomo - robot nei luoghi di lavoro? 

Per le attività lavorative pericolose e insalubri, l’uso della tecnologia robotica può offrire un sistema più efficace di protezione per i lavoratori. Tuttavia, come avviene spesso quando la tecnologia dischiude possibilità precedentemente sconosciute, è necessario considerare attentamente anche le controindicazioni, i rischi e le forzature, prima nemmeno immaginabili. Si pensi al possibile impiego di soluzioni di innesto o impianto robotico sul corpo umano, utilizzate come mero strumento di miglioramento della performance del lavoratore. È, quindi, legittimo domandarsi se e quando il potenziamento tecnologico delle capacità dei lavoratori possa essere considerato compatibile con il vigente sistema giuslavoristico. Eventuali pratiche di potenziamento tecnologico, sia in ambito fisico, sensoriale o cognitivo, devono essere respinte senza esitazione, se minacciano la salute fisica o l’equilibrio psicofisico del lavoratore. Nei casi in cui, invece, non vi sia alcun rischio per la salute, si vuole indagare se ed entro quali limiti, in punto di diritto, sia consentito alterare le capacità psicofisiche, mnemoniche e cognitive naturali del lavoratore per favorire un più efficiente e produttivo svolgimento delle mansioni o un migliore inserimento nell’organizzazione del lavoro. Posizioni di cautela possono essere argomentate a partire dalle previsioni costituzionali e comunitarie, che tutelano la libertà e la dignità dei lavoratori, sancendo, in particolare, il “divieto di fare del corpo umano e delle sue parti in quanto tali una fonte di lucro” (art. 3 Carta dei diritti fondamentali dell’Unione europea). L’utilizzo di soluzioni di innesto o impianto robotico sul corpo umano in ambito lavorativo pone al centro della ricerca di dottorato il tema del diritto del lavoratore alla “differenza umana” nei luoghi di lavoro e, di conseguenza, quello del diritto del lavoratore di rifiutare tali “protesi o connessioni potenzianti”. 
 
Limitare il potenziamento dei lavoratori non significherebbe chiudere le porte in maniera preconcetta al futuro ma rivendicare il valore preminente dei diritti dei lavoratori e dei valori ad essi sottesi sulle ragioni della tecnica. Il dibattito è appena cominciato…

di Cecilia Pellizzari

di Sher Alam Khan

Negli ultimi anni, l'integrazione delle tecnologie digitali nei contesti educativi è diventata sempre più dominante, offrendo nuove opportunità per migliorare le esperienze di insegnamento e apprendimento.  È davvero stimolante assistere agli sforzi di collaborazione del Governo italiano e del Ministero dell’ Università e della Ricerca (MUR), che ha avviato il dottorato di interesse nazionale in Learning Sciences and Digital Technologies. A tal fine, il Governo italiano, con la collaborazione dell'Università di Modena e Reggio Emilia, capofila del progetto,  ha previsto un team composto da 43 ricercatori, scienziati e studiosi con il supporto di oltre 100 professori, supervisori esperti di un settore multidisciplinare. 

LESDIT, il dottorato di respiro internazionale

La nostra iniziativa consiste nell'integrare la tecnologia digitale nell'istruzione e gli studenti e i ricercatori di tutto il mondo possono trarre beneficio da questo intervento. In questa era digitale in rapida evoluzione, nel 2024 e con un mondo interconnesso, gli sforzi contribuiranno senza dubbio alla conoscenza collettiva e al progresso della società. L'integrazione della tecnologia digitale nell'istruzione ha il potenziale di rivoluzionare le esperienze di apprendimento, rendendole più accessibili, interattive e adattate alle esigenze individuali. Partecipare a questo programma potrà produrre ancora innovazione per integrare le tecnologie digitali nell'istruzione. La tecnologia digitale sta diventando sempre più parte integrante dell'apprendimento: ha trasformato il modo in cui gli studenti imparano nuove conoscenze, consentendo loro di accedere alle informazioni, di collaborare con i compagni e di rimanere  coinvolti nei loro studi. 

Il ruolo e le potenzialità delle tecnologie digitali

Secondo l'Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (2020), "le tecnologie digitali possono essere utilizzate per migliorare il coinvolgimento e la motivazione degli studenti, personalizzando l'apprendimento e rendendo più efficace l'insegnamento". Le tecnologie dell'istruzione prevedono l'uso di strumenti digitali come computer, tablet e smartphone, per l'apprendimento e l'insegnamento. Studi di ricerca hanno dimostrato che alcuni Paesi, come la Svezia e la Norvegia, hanno già integrato la tecnologia digitale nell'istruzione traendone numerosi e verificati benefici. Il ruolo della tecnologia digitale nell'istruzione ha la capacità di estendere l'apprendimento al di là dell'aula e di fornire agli studenti maggiori opzioni di coinvolgimento e supporto. Essa inoltre consente agli insegnanti di utilizzare strumenti per adattare l'istruzione alle esigenze individuali di ogni studente e per fornire feedback e supporto in tempo reale. Allo stesso modo, la tecnologia digitale può essere utilizzata per aiutare i docenti a costruire un ambiente di apprendimento più inclusivo, offrendo opzioni per l'istruzione differenziata e fornendo l'accesso a risorse che potrebbero non essere disponibili in una classe tradizionale.  

Il digitale per personalizzare l’istruzione 

La tecnologia digitale ha il potenziale di modernizzare l'istruzione, rendendo l'apprendimento più coinvolgente e interattivo, oltre a fornire l'accesso a un'ampia gamma di risorse e materiali. Pertanto, la tecnologia digitale ha il potenziale di creare esperienze di apprendimento potenti, fornendo ai discenti l'accesso a una gamma di risorse digitali, da testi e video ad attività interattive e ambienti di apprendimento virtuali. Può offrire agli studenti l'opportunità di impegnarsi nell'apprendimento attraverso la sperimentazione, l'esplorazione e la collaborazione. Allo stesso modo, la tecnologia digitale può anche contribuire a migliorare le pratiche di valutazione, fornendo ai discenti un feedback più significativo e personalizzato. Gli studi hanno dimostrato che tali tecnologie possono promuovere l'impegno degli studenti e velocizzare i tempi di apprendimento. Per esempio, in uno studio gli autori hanno concluso che l'uso delle tecnologie digitali in classe ha portato a un maggiore impegno degli studenti, a una maggiore motivazione e a un miglioramento del rendimento scolastico. Inoltre, le tecnologie digitali possono essere utilizzate per consentire esperienze di apprendimento personalizzate. In conclusione, la tecnologia digitale sta giocando un ruolo sempre più importante nell'istruzione. Può essere utilizzata per migliorare il coinvolgimento e la motivazione degli studenti, per personalizzare l'apprendimento e per rendere più efficaci l'insegnamento e l'apprendimento. 

L’Importanza dei dati per migliorare l’apprendimento.

La sua adozione diffusa ha aperto nuove strade per esperienze di apprendimento collaborativo e interattivo. Le aule virtuali, i forum online e gli strumenti di collaborazione consentono agli studenti di impegnarsi con i compagni e gli educatori in modi che trascendono i confini geografici. Questa interconnessione favorisce un senso di comunità globale ed espone gli studenti a prospettive diverse, migliorando la loro esperienza educativa complessiva.  Le piattaforme digitali offrono inoltre un’infinita quantità di preziosi dati analitici che gli educatori possono sfruttare per valutare le prestazioni degli studenti e adattare le strategie didattiche per rispondere a specifiche esigenze di apprendimento. Questo approccio guidato dai dati consente un feedback in tempo reale, permettendo agli educatori di effettuare interventi e aggiustamenti tempestivi per ottimizzare il processo di apprendimento. Mentre l'istruzione continua ad evolversi, l'integrazione della tecnologia digitale non solo prepara gli studenti alle richieste della forza lavoro moderna, ma coltiva anche le competenze digitali essenziali che sono sempre più vitali nella nostra società tecnologicamente guidata.