Come reagire alla passività cognitiva che un uso indiscriminato e non critico della GenAI potrebbe generare nell’approccio mentale di studenti e lavoratori? Il rischio paradossale è proprio quello di indebolire facoltà umane, come pensiero critico e creatività, per un uso non bilanciato dei sistemi automatici che potrebbero impigrire proprio quelle funzioni, benché non replicabili da una macchina.
Il Rapporto annuale di Fondazione Randstad AI &Humanities, che raccoglie ricerche e analisi internazionali, nonché approfondimenti svolti da Randstad Reaseach nel 2025, spiega e motiva come l’alfabetizzazione digitale vada accompagnata dal potenziamento delle soft skill, come pensiero critico, creatività, flessibilità, problem solving per farne un uso produttivo e consapevole.
Formazione continua: dove si ferma l’AI
Se l’AI è efficiente nell’automatizzare compiti cognitivi routinari, non può replicare quelle facoltà che contraddistinguono gli esseri umani, come creatività e pensiero critico.
L’AI può generare testi o immagini, ma sempre a partire da relazioni già osservate o su regole, esplicite o implicite, già validate.Manca quindi della capacità di astrazione, intuizione e di connessione libera delle idee, in modo nuovo e imprevedibile. Per il World Economic Forum (WEF 2025), proprio la domanda di creatività potrebbe aumentare del 12% in Europa e del 16% negli Stati Uniti entro il 2030.
L’AI aiuta a elaborare i dati, agendo quasi da “tutor socratico”, ma la decisione finale, il giudizio etico e l’intuizione rimangono in capo all’uomo. Inoltre, anche l’intelligenza sociale ed emotiva acquisisce un’importanza cruciale in questo contesto ibrido e automatizzato: empatia, collaborazione e leadership sono competenze insostituibili per gestire le complesse dinamiche relazionali e per motivare i team.
L’AI può analizzare i sentimenti e i modelli di interazione, ma non può provare empatia o gestire un conflitto con la sensibilità umana.
Infine, la capacita di risolvere problemi complessi e l’adattabilità diventano meta-competenze essenziali. L’AI è addestrata per risolvere problemi definiti, ma si arresta di fronte a situazioni nuove o ambigue che richiedono un pensiero laterale e la capacità di imparare in modo non lineare e adattivo, come indicato dall’OCSE (2025).
I rischi di un confronto passivo con l’AI generativa
Le nuove generazioni, sempre più esposte a strumenti come i chatbot, tendono a preferire un formato conversazionale e a porre domande, piuttosto che dedicarsi a uno studio analitico e riflessivo, con il rischio di una potenziale carenza nello sviluppo dell’aspetto riflessivo e critico del pensiero.
La ricerca neuroscientifica suggerisce che i cervelli delle diverse generazioni rispondono in modo differente agli stimoli tecnologici e che il substrato cognitivo delle nuove generazioni sarà intrinsecamente plasmato da questa interazione precoce con l’AI, un’esperienza radicalmente diversa da quella delle generazioni precedenti.
Consigli didattici per potenziare le soft skill
Presentato alla Camera dei Deputati il 1° aprile in occasione dell’evento “Educarsi all’intelligenza artificiale o educare l’intelligenza artificiale?”, il Rapporto della Fondazione Randstad mostra la necessità di ripensare le metodologie didattiche della scuola e della formazione continua degli adulti in modo da agire in contemporanea su due dimensioni di competenze, quelle tecniche e quelle cognitive, comportamentali e motivazionali. Viene per esempio suggerita la metodologia del “learn by doing” (imparare facendo), con la prototipazione rapida di soluzioni innovative.
«È importante introdurre un nuovo metodo di apprendimento basato sul “learn by doing”, che superi il modello della lezione frontale e della memorizzazione “a magazzino”. La nostra proposta è introdurre una didattica basata sulla pratica e la prototipazione rapida, in cui l’AI sia utilizzata per supportare gli studenti nel pensiero critico e nell’acquisizione di competenze pratiche.
Inoltre, per imparare a usare e guidare gli strumenti IA, servono programmi educativi volti a sviluppare capacità di analisi e di sintesi. Gli studenti devono sviluppare capacità di prompting critico, così da essere in grado di formulare domande specifiche e profonde, utilizzando l’AI come strumento strategico di ricerca, non fonte di verità assoluta. Ed è poi necessario formarli alla capacità di discernimento per distinguere tra conoscenza autentica e informazioni generate dall’AI, contrastando quei rischi di “incoscienza artificiale” e di passività cognitiva che possono derivare dall’utilizzo di questi strumenti», raccomanda Enrico Giovannini, Presidente del Comitato Scientifico Randstad Research.
Nella collaborazione un’AI al servizio della persona
L’obiettivo non è dunque di sostituire l’intelligenza umana, ma costruire un ecosistema in cui la tecnologia sia alleata della creatività e della capacità decisionale dell’uomo. Solo attraverso un’educazione che promuova l’autonomia, il pensiero critico e la collaborazione tra uomo e tecnologia, si potrà garantire che l’evoluzione dell’AI sia al servizio del progresso umano.
«Da un lato, è necessario lo sviluppo di nuove competenze tecniche, che vanno dall’alfabetizzazione digitale di base, alla capacità di analisi dei dati e di comprensione della logica algoritmica. Dall’altro, è fondamentale potenziare le soft skill cruciali per collaborare in modo efficace con l’AI sapendo porre le domande giuste, come pensiero critico, creatività, empatia e capacità di risolvere problemi complessi», commenta Claudio De Masi, Presidente Fondazione Randstad AI & Humanities.
Nel “Future of Jobs Report” 2025 del WEF, infatti, circa un occupato su due ha indicato tra le skill “core” per svolgere la propria professione l’alfabetizzazione tecnologica e AI e big data.
Ma è sul fronte delle soft skill che si assiste a una vera e propria riscoperta del valore umano. Tra le competenze “core”, gli occupati indicano ai primi posti competenze non propriamente tecniche: pensiero analitico, resilienza, flessibilità, agilità, leadership e influenza sociale, motivazione e consapevolezza.
Figure a rischio di sostituzione, ma un’opportunità per il calo demografico
Il Rapporto ha indagato anche il tema della sostituzione di ruoli e dell’evoluzione delle funzioni. In particolare, secondo Randstad Research (2025) circa 10,5 milioni di lavoratori italiani sono considerati altamente esposti al rischio di automazione.
Le professioni meno qualificate, come artigiani, operai specializzati e agricoltori, insieme a conduttori di impianti e operai di macchinari e quelle esecutive nel lavoro di ufficio risultano maggiormente esposte alla sostituzione con sistemi automatici.
Altri studi, ad esempio quello effettuato da McKinsey (2024) prevedono un’elevata esposizione all’automazione per i settori della ristorazione, del supporto d’ufficio e della produzione. Il quadro, tuttavia, non è unicamente negativo secondo il Rapporto. Per esempio, l’impatto dell’AI si manifesta in un contesto di forte calo demografico in Italia, con una previsione di circa 1,7 milioni di lavoratori in meno entro il 2030.
L’automazione potrebbe contribuire a bilanciare la crescente domanda di manodopera con un’offerta sempre più ridotta. Si generano, al contempo, nuove opportunità lavorative: lo sviluppo, l’implementazione e la manutenzione di questo tipo di sistemi richiedono infatti competenze altamente specializzate, alimentando la domanda per figure professionali come data scientist, ingegneri di machine learning, specialisti in sicurezza informatica e tecnici manutentori.
Inoltre, un’analisi di Anitec-Assinform (2025) sottolinea la crescita del mercato dell’AI in Italia, che ha raggiunto i 909 milioni di euro nel 2024, confermando l’espansione dei settori legati a questa tecnologia, raddoppiato nel 2025 secondo gli ultimi dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.