L '人工知能 は生産およびトレーニングプロセスにますます取り入れられているが、その統合は普及と同じ速度で進んでいない。これは、「EDUNext – AI時代における教育とスキルの新たなシナリオ」、ローマで発表されたLook4ward Observatoryの新しい研究は、 インテサ サンパオロ そして、フランコ・フォンタナ戦略変革研究センターによって ルイスグイドカルリ大学.
今や中心的な問いとなっている問題に答えようとする作品： 学習方法の変化 AIが それは認知、教育、意思決定のプロセスの一部となるのだろうか？
AIはビジネス分野で成長を続けているが、人材育成のギャップは依然として大きい。
研究データによると 加速 明らか 人工知能技術の導入において調査対象企業の31%が既にAIソリューションを導入済み、または試験的に導入しており、これは2025年の19%から増加しています。この数字は、企業における人工知能が組織および生産プロセスにおいてますます構造的な要素になりつつあることを示しています。
しかし、この技術の進化は、 内部スキル AIとデジタルトレーニングについて。実際には状況は多様であり、 拡大する格差 イノベーションと人的資本の間：AIを導入している企業の85%が専用のトレーニングを開始または計画しているが、体系的で継続的なプログラムを実施しているのはわずか19%で、48%は試験的または一時的な取り組みにとどまっている。さらに重要なのは、データによると、 従業員の46％は研修を受けていない 特に人工知能に関しては、企業の44%が今後12～24ヶ月以内に人材育成への投資を計画していない。この乖離は、技術の進歩が人的資本の育成を上回っているという構造的な問題を浮き彫りにしている。
AIと学習：価値は文脈によって異なる
EDUNext研究の最も重要な側面の一つは、 人工知能が認知プロセスに与える影響 そして学習モデル。主に学生である約800人を対象に実施された実証分析は、驚くべき結果を示している。AIの有効性は自動的でも均一でもなく、タスクの複雑さに大きく依存するのだ。
実際、複雑性の低いタスクでは、技術ツールがないことが、より大きな関与、注意、および能動的な学習を促進し、 AIの利用は必ずしも改善要因とは限らないそれとは対照的に、非常に複雑なタスクにおいては、人工知能は認知負荷を軽減し、意思決定の質を向上させる効果的な支援ツールであることが証明されている。
この研究の重要な箇所では、「人工知能の価値は普遍的なものではなく、状況に応じて異なり、教育や職業上のプロセスにどのように統合されるかによって左右される」と強調している。
EDUNextの天才モデル：テクノロジーと認知自律性
これらの結果から、研究は新しい枠組みを提案する。 独創的なEDUNextモデル （新しいインテリジェント拡張学習教育のための生成エコシステム）。目的は、 統合可能な教育システム バランスの取れた方法で 人間と人工知能認知能力の代替と、技術の無批判な使用の両方を避ける。
このモデルは、拡張教育のいくつかの重要な原則に基づいています。タスクの複雑さに基づく人工知能の選択的使用、個人の認知的自律性の中心性、技術的、倫理的、批判的スキルの統合、人間と機械の相互作用における教育設計の決定的な役割です。このアプローチは、学習の自動化から「拡張学習」、つまり、 ラーニング 強化された しかし、それは技術に委ねられるものではない。
研究の声：変革と非対称性の間
あたり エリサ・ザンビート・マルサラインテサ・サンパオロの教育エコシステムおよびグローバル・バリュー・プログラム責任者は、「人工知能は学習に取って代わるものではなく、学習を変革するものであり、その価値は、それが統合される教育モデルの質に左右される」と述べています。この変革には、新たな横断的なスキルと、企業、大学、教育機関間のより緊密な連携が求められます。
エンツォ・ペルッフォルイス戦略変革研究センター所長のフランコ・フォンタナ氏は、「非対称的な」ダイナミクスを強調し、「EDUNextの研究は、極めて非対称的な変革を明らかにしています。人工知能はすでに日常の学習や業務活動に取り入れられていますが、教育、組織、意思決定プロセスへの統合はよりゆっくりと進んでいます」と述べています。さらに、「Genialeモデルはまさにこの証拠から生まれたものです。拡張学習は学習の自動化と一致するものではなく、テクノロジーと人間の能力との相互作用をより意識的に設計することと一致するのです」と付け加えています。
