È l’ora dell’intelligenza ibrida

L’intelligenza artificiale entra nelle università e nella Pubblica amministrazione mentre il dibattito si sposta dalla tecnologia alle regole. La questione non riguarda più soltanto l’adozione di nuovi strumenti digitali, ma il modo in cui docenti e istituzioni intendono governare sistemi capaci di incidere sulla produzione della conoscenza, sui processi decisionali e sul rapporto tra cittadini e Stato. Secondo Andrea Stazi, ordinario di Diritto comparato e Diritto delle nuove tecnologie presso l’Università San Raffaele di Roma e direttore del Centro interuniversitario LeitAi (Centre for Law and Ethics of Innovation, Technology and Artificial Intelligence delle Università Mercatorum, San Raffaele e Pegaso), l’IA non deve sostituire il giudizio umano, ma ridefinire le competenze necessarie per esercitarlo.

Nel saggio «Towards a University of Hybrid Intelligence», pubblicato sul Journal of Digital Educational Technology, Stazi parte dalle evidenze contenute nel Digital Education Outlook 2026 dell’Ocse e nella Guidance for Generative Ai in Education and Research dell’Unesco per descrivere una trasformazione strutturale dell’istruzione superiore. L’uso dell’intelligenza artificiale generativa, osserva, può migliorare nell’immediato le performance degli studenti, ma rischia di compromettere l’apprendimento profondo quando viene utilizzato come scorciatoia cognitiva. L’Ocse definisce questo fenomeno «miraggio della falsa maestria»: studenti che ottengono risultati migliori grazie all’IA, ma che mostrano maggiori difficoltà quando gli strumenti vengono rimossi. Il problema è legato al cosiddetto «cognitive offloading», cioè la delega del pensiero critico alla macchina. Se il sistema produce testi, sintesi e soluzioni al posto dello studente, si riduce l’attivazione dei processi metacognitivi necessari all’apprendimento. Per questo il nodo centrale, secondo Stazi, non è vietare l’uso dell’IA, ma ridefinire il rapporto tra persona e tecnologia.

L’intelligenza artificiale può infatti diventare un supporto per la didattica e per l’organizzazione universitaria. Nel testo vengono citati sistemi come JeepyTA della University of Pennsylvania e il chatbot Multilearn delle università del gruppo Multiversity (Mercatorum, San Raffaele e Pegaso), utilizzati per fornire risposte logistiche e feedback formativi continui. L’obiettivo non è sostituire il docente, ma liberarlo da attività ripetitive, lasciandogli più spazio per tutoraggio e discussione critica. Anche sul piano amministrativo, l’IA può essere impiegata per l’analisi dei curricula, il riconoscimento dei crediti o la gestione dei trasferimenti degli studenti.

Ma il punto decisivo resta il controllo umano. L’Unesco, richiamata da Stazi, sottolinea che l’IA opera attraverso pattern statistici e può produrre contenuti distorti o «allucinazioni». Da qui la necessità di un approccio «human-in-the-loop», nel quale l’essere umano rimanga al centro del processo decisionale. La stessa logica viene collegata alle riflessioni dello studioso Ronald Beghetto sul modello di «Slow AI»: un uso dell’intelligenza artificiale non finalizzato alla risposta immediata, ma al confronto critico e alla costruzione del ragionamento.

Secondo Stazi, l’università dovrà insegnare non solo a usare l’IA, ma soprattutto a interrogarla. È qui che entra in gioco il tema delle «competenze ibride Uomo-IA» descritte dall’Ocse: consapevolezza metacognitiva, capacità di co-creazione e giudizio valutativo sugli output prodotti dalle macchine. Nel testo viene richiamato anche il divario italiano sulle competenze digitali: solo il 45,8% degli italiani possiede competenze di base, contro una media europea del 55,6%, mentre continua la carenza di specialisti Ict.

Il ragionamento sull’università si collega a un documento elaborato da LeitAi, dedicato alla Pubblica amministrazione nell’era dell’intelligenza artificiale. Qui il focus si sposta dalla formazione alla governance pubblica dei sistemi algoritmici, ma l’impianto teorico resta lo stesso: evitare che la trasformazione digitale si traduca in una delega automatica alle macchine.

Nel position paper presentato in occasione del convegno alla Camera dei deputati del 26 maggio scorso, il Centro propone sei pilastri per l’integrazione dell’IA nella Pubblica amministrazione e, soprattutto, la questione della formazione, che torna anche nel rapporto dedicato alla Pa. Il documento propone percorsi differenziati per l’«AI Literacy» di cittadini, dipendenti pubblici e dirigenti. L’obiettivo è evitare che l’adozione dell’IA produca nuove forme di esclusione o delega acritica alle macchine. Accanto alla formazione tecnica, il centro insiste sulla necessità di sviluppare capacità di valutazione etica e giuridica dei sistemi algoritmici.

La conclusione è che la transizione digitale non può essere affrontata solo come un processo di efficientamento. Università e Pubblica amministrazione vengono descritte come luoghi nei quali costruire una «intelligenza ibrida critica», capace di usare l’IA senza rinunciare alla responsabilità umana. Il rischio non è soltanto tecnologico, ma culturale: formare studenti, funzionari e cittadini che utilizzano strumenti sempre più avanzati senza comprenderne davvero il funzionamento e gli effetti. (riproduzione riservata)