L’intelligenza artificiale sta entrando in modo sempre più stabile nei processi produttivi e formativi, ma la sua integrazione non procede alla stessa velocità della sua diffusione. È questo uno dei messaggi chiave che emerge da “EDUNext – Nuovi scenari per l’Education e le competenze nell’era dell’AI”, la nuova ricerca dell’Osservatorio Look4ward presentata a Roma da Intesa Sanpaolo e dal Centro di Ricerca in Strategic Change “Franco Fontana” della Università Luiss Guido Carli.
Un lavoro che prova a rispondere a una domanda ormai centrale: come cambia l’apprendimento quando l’AI diventa parte dei processi cognitivi, educativi e decisionali?
Crescita dell’AI nelle imprese, ma il gap formativo resta ampio
Dai dati dello studio emerge un’accelerazione evidente nell’adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale: il 31% delle imprese intervistate ha già adottato o sta sperimentando soluzioni AI, in crescita rispetto al 19% del 2025. Questo dato conferma come l’intelligenza artificiale nelle imprese stia diventando un elemento sempre più strutturale dei processi organizzativi e produttivi.
Tuttavia, questa evoluzione tecnologica non è accompagnata da un parallelo sviluppo delle competenze interne sull’AI e sulla formazione digitale. Il quadro è infatti disomogeneo e segnala un gap crescente tra innovazione e capitale umano: l’85% delle imprese con AI ha avviato o pianificato formazione dedicata, ma solo il 19% dispone di percorsi strutturati e continuativi, mentre il 48% si limita a iniziative pilota o occasionali. Ancora più critico è il dato secondo cui il 46% dei dipendenti non ha ricevuto formazione specifica sull’intelligenza artificiale e il 44% delle aziende non prevede investimenti formativi nei prossimi 12-24 mesi. Un disallineamento che evidenzia una criticità strutturale: la tecnologia corre più veloce della costruzione del capitale umano.
AI e apprendimento: il valore dipende dal contesto
Uno degli aspetti più rilevanti della ricerca EDUNext riguarda l’impatto dell’intelligenza artificiale sui processi cognitivi e sui modelli di apprendimento. L’analisi empirica condotta su circa 800 persone, in prevalenza studenti, mostra un risultato non scontato: l’efficacia dell’AI non è automatica né uniforme, ma dipende in modo significativo dalla complessità del compito.
Nei compiti a bassa complessità, infatti, l’assenza di strumenti tecnologici favorisce maggiore coinvolgimento, attenzione e apprendimento attivo, suggerendo che l’uso dell’AI non è sempre un fattore di miglioramento. Al contrario, nei compiti ad alta complessità l’intelligenza artificiale si rivela un supporto efficace, in grado di ridurre il carico cognitivo e migliorare la qualità delle decisioni.
Un passaggio chiave dello studio sottolinea che “il valore dell’intelligenza artificiale non è universale, ma contingente e dipende dal modo in cui viene integrata nei processi educativi e professionali”.
Il modello Geniale EDUNext: tecnologia e autonomia cognitiva
A partire da questi risultati, la ricerca propone un nuovo framework: il modello Geniale EDUNext (Generative Ecosystems for New Intelligent Augmented Learning Education). L’obiettivo è progettare sistemi educativi capaci di integrare in modo equilibrato intelligenza umana e artificiale, evitando sia la sostituzione delle capacità cognitive sia un uso acritico della tecnologia.
Il modello si fonda su alcuni principi chiave dell’educazione aumentata: uso selettivo dell’intelligenza artificiale in base alla complessità del compito, centralità dell’autonomia cognitiva degli individui, integrazione tra competenze tecnologiche, etiche e critiche e ruolo decisivo del design pedagogico nell’interazione uomo-macchina. Un approccio che sposta il focus dall’automazione dell’apprendimento all’“augmented learning”, cioè un apprendimento potenziato ma non delegato alla tecnologia.
Le voci della ricerca: tra trasformazione e asimmetrie
Per Elisa Zambito Marsala, responsabile Education Ecosystem and Global Value Programs di Intesa Sanpaolo, “l’intelligenza artificiale non sostituisce l’apprendimento, ma lo trasforma, e il suo valore dipende dalla qualità dei modelli educativi con cui viene integrata”. Una trasformazione che richiede nuove competenze trasversali e una maggiore collaborazione tra imprese, università e istituzioni.
Enzo Peruffo, direttore del Centro di Ricerca Luiss in Strategic Change “Franco Fontana”, evidenzia invece una dinamica “asimmetrica”: “Dalla ricerca EDUNext emerge una trasformazione profondamente asimmetrica: l’intelligenza artificiale è già entrata nelle attività quotidiane di studio e di lavoro, ma la sua integrazione nei processi educativi, organizzativi e decisionali procede con tempi più lenti.” E aggiunge: “Il modello Geniale nasce proprio da questa evidenza: l’augmented learning non coincide con l’automazione dell’apprendimento, ma con una progettazione più consapevole dell’interazione tra tecnologia e capacità umane”.
