Mi chiamo Andrea Salmoiraghi e sono l’analista più giovane dello Studio Giaccardi & Associati.
Sono arrivato in Studio un anno fa per un tirocinio curriculare dall’Alma Mater Studiorum Università di Bologna e, dopo quella prima esperienza, ho avuto la possibilità di continuare la collaborazione.
Di recente, durante un workshop interno, mi è stato affidato un compito preciso: raccontare come
l’intelligenza artificiale sta cambiando il modo di studiare all’università. Non è solo una domanda teorica. Per questo non parlo di AI da osservatore esterno, ma da studente universitario che la vede entrare ogni giorno nel proprio modo di apprendere.
Il punto di partenza è questo: capire se l’AI è solo uno strumento in più oppure se sta cambiando qualcosa di più profondo. Non soltanto come studiamo, ma anche che cosa significa studiare.
Questo articolo non vuole esaltare l’intelligenza artificiale, né condannarla in anticipo. Vuole provare a raccontare cosa sta accadendo alla mia generazione e quali nuove responsabilità porta con sé questo cambiamento.
AI e studenti universitari
Essere studenti universitari significa muoversi dentro una quantità enorme di stimoli, scadenze e aspettative. L’intelligenza artificiale entra dentro questa condizione, non fuori da essa.
Un dato aiuta a capire la dimensione del fenomeno: secondo una ricerca Lenovo citata da ANSA,
il 97% degli studenti universitari italiani usa strumenti di intelligenza artificiale per preparare gli esami. Nella stessa indagine, l’88% degli studenti italiani dichiara di affidarsi alla tecnologia anche per gestire la pressione durante i periodi accademici più complessi. Questo secondo dato è forse il più interessante: dimostra che l’AI non entra solo nello studio, ma anche nell’ansia di non fare in tempo, nel bisogno di organizzarsi, nella fatica di tenere insieme tanti aspetti diversi della vita accademica. (Fonte qui ).
Per questo non credo che l’uso dell’AI da parte degli universitari possa essere indicato come semplice scorciatoia. A volte lo è, ma molto più spesso è un tentativo di mettere ordine. La stessa indagine segnala che le soluzioni di AI vengono usate soprattutto per sintesi di testi, organizzazione degli appunti e generazione di idee. Sono attività molto concrete che non indicano pigrizia, ma più un bisogno di orientamento dentro una quantità crescente di materiali e richieste.
La mia generazione ha accesso a più strumenti, ma non per questo ha automaticamente più certezze. Anzi, spesso succede il contrario, più informazioni abbiamo, più diventa difficile
capire quali siano davvero utili, affidabili e importanti.
Un altro aspetto riguarda la personalizzazione. Ognuno studia in modo diverso: c’è chi ha bisogno di esempi, chi di schemi, chi di una spiegazione più tecnica, chi di partire dalle basi. L’AI permette di adattare il contenuto al proprio livello di comprensione e di tornare più volte sullo stesso argomento, eliminando anche quel timore di fare una domanda sbagliata che frena alcuni dal proporla direttamente al docente.
Il punto di forza principale dell’AI, quindi, non è far studiare meno. È aiutare a usare meglio il
tempo. Può essere un buon punto di partenza, ma non dovrebbe mai diventare il punto di arrivo. Aiuta a entrare nei contenuti, a orientarsi, a costruire un primo ordine. Poi, però, resta il lavoro più importante di tornare ai materiali, controllare, approfondire e trasformare quello schema iniziale in apprendimento vero.
Serve un nuovo metodo
Se l’intelligenza artificiale può produrre una risposta in pochi secondi, allora cambia anche la domanda. Non è più solo “dove trovo questa informazione?” ma diventa “è corretta, utile, completa? L’ho capita davvero?”.
Per molto tempo studiare ha significato cercare contenuti, leggerli, memorizzarli e ripeterli. Oggi questo ma non basta più. Le informazioni sono ovunque e il problema principale non è più l’accesso al sapere, ma la capacità di orientarsi dentro una quantità enorme di risposte possibili.
Qui sta il cambiamento più importante. L’AI può generare spiegazioni ordinate, testi ben scritti e sintesi efficaci. Una risposta chiara non è automaticamente una risposta giusta e, soprattutto, non è automaticamente una risposta compresa.
Per questo il metodo diventa centrale. Uno studente deve imparare a fare domande migliori, perché con l’AI la qualità della risposta dipende dalla qualità della richiesta. Una domanda generica produce spesso una risposta generica; una domanda precisa, contestualizzata, costruita con attenzione può invece chiarire un concetto, aprire collegamenti, mettere in evidenza punti deboli o suggerire nuove prospettive.
Lo studente deve anche diventare abile a verificare. Nessuna risposta generata dall’AI dovrebbe essere accettata solo perché appare chiara o ben scritta. Va confrontata con manuali, appunti, lezioni, fonti ufficiali, articoli scientifici o materiali indicati dai docenti. È questo passaggio che permette di distinguere ciò che è corretto da ciò che è soltanto plausibile.
Poi c’è la rielaborazione personale. L’AI può aiutare a costruire una scaletta, proporre una sintesi, suggerire esempi o migliorare la forma di un testo. Il passaggio che trasforma quelle informazioni in apprendimento resta umano. Rielaborare significa riscrivere con parole proprie, collegare concetti diversi, selezionare ciò che conta e costruire un punto di vista riconoscibile, essere capaci quindi di pensare in maniera critica.
Anche la trasparenza è parte del metodo. Se l’AI ha avuto un ruolo significativo nella preparazione di un elaborato, dichiarare come è stata usata non dovrebbe essere vissuto come una debolezza. È diverso usare uno strumento per ordinare gli appunti, generare domande di ripasso o migliorare una scaletta, rispetto a consegnare un testo interamente delegato alla macchina.
Per questo lo studente diventa ancora più responsabile. Quando le risposte sono sempre disponibili, veloci e ben confezionate, la differenza non la fa chi arriva prima a una soluzione, ma chi riesce a capire che cosa farsene.
In questo senso l’AI sposta il baricentro dello studio, richiede una ricerca meno meccanica della risposta e più capacità di giudizio. Lo studente non deve solo ottenere informazioni, ma imparare a governarle. È qui che lo studio resta insostituibile. Perché la tecnologia non può assumersi al posto nostro la responsabilità di capire. Quella rimane dello studente. E oggi pesa ancora di più.
I vantaggi dell’AI per chi studia
Il vero vantaggio dell’AI è aiutare a costruire elementi, contenuti e modelli di apprendimento e conoscenza più ordinati, consapevoli e personalizzati. In questo senso, l’AI non sostituisce lo studio, ma può renderlo più efficace. Aiuta a entrare in un argomento quando sembra troppo complesso, a costruire una prima mappa dei concetti, a
trasformare materiali disordinati in una scaletta più chiara. Può sintetizzare testi lunghi, proporre esempi, generare domande, evidenziare collegamenti e aiutare a capire dove ci sono punti ancora deboli. Sono attività che non eliminano il lavoro dello studente, ma lo orientano.
Per esempio, nella preparazione degli esami, uso l’AI soprattutto per ripassare rapidamente alcuni concetti e chiarire passaggi più complessi. Non è un sostituto del manuale o degli appunti, ma è uno strumento per testare la mia comprensione.
Rispetto a qualche anno fa, noto una differenza concreta. La preparazione degli esami non diventa automaticamente più semplice, ma diventa più guidata. C’è meno tempo perso nel cercare di capire da dove ripartire, meno disorientamento davanti a materiali molto ampi e una maggiore possibilità di controllare il proprio livello di preparazione. Questo dà anche più sicurezza, perché si possono simulare domande, verificare la capacità di rispondere e individuare lacune ancora presenti.
Il vantaggio, quindi, non è solo il risparmio di tempo. Quel tempo risparmiato può essere reinvestito meglio, non per evitare lo studio, ma per approfondire, collegare, ripetere e consolidare. Uno dei vantaggi più importanti è proprio questo: l’AI riduce il tempo perso nella fase iniziale di disorientamento.
C’è poi un vantaggio legato alla personalizzazione. Non tutti imparano allo stesso modo. Alcuni hanno bisogno di esempi concreti, altri di uno schema, altri ancora di una spiegazione più semplice prima di affrontare il linguaggio tecnico. L’AI permette di tornare più volte sullo stesso concetto, cambiarne il formato o costruire collegamenti tra argomenti diversi. Questo rende lo studio meno rigido e più vicino alle esigenze reali dello studente.
Inoltre, porre una buona domanda costringe lo studente a chiarire cosa vuole sapere, quale problema deve risolvere, quale livello di profondità serve. In questo passaggio c’è già una forma di apprendimento.
I rischi dell’AI
I benefici dell’AI sono concreti, ma non vanno letti in modo ingenuo. Proprio perché rende lo studio più veloce e accessibile, l’intelligenza artificiale può anche far perdere contatto con quei passaggi lenti e faticosi che rendono l’apprendimento davvero solido.
Il primo rischio dell’intelligenza artificiale è evidente: può sbagliare. Può produrre risposte imprecise, incomplete o inventate, ma scritte in modo così ordinato da sembrare vere. Sono le cosiddette “allucinazioni”. Da qui, il rischio più serio è abituarsi a ricevere risposte senza attraversare il ragionamento che le costruisce.
Un altro fattore di rischio è il cognitive offloading, cioè la tendenza a delegare parte dello sforzo mentale a uno strumento esterno. Con l’AI il passaggio è particolarmente delicato, perché non deleghiamo solo la ricerca di un’informazione, ma anche la sintesi, l’organizzazione e talvolta l’interpretazione dei contenuti. Il rischio è usare l’AI così tanto da saltare quei passaggi che rendono lo studio più lento, ma anche più solido.
Uno studio dell’Università Federale di Rio de Janeiro mostra che l’AI può rendere lo studio molto più veloce. Gli studenti che hanno utilizzato ChatGPT hanno completato il compito in media in 3,2 ore, con un risparmio di tempo del 45% rispetto a chi ha studiato senza supporto dell’AI. Il vantaggio immediato è evidente, l’intelligenza artificiale aiuta a cercare, sintetizzare e organizzare i contenuti in meno tempo.
Il punto, però, è che studiare più velocemente non equivale a imparare meglio. A distanza di 45 giorni, gli studenti che avevano usato l’IA ricordavano meno: il loro punteggio medio è stato 5,75 su 10, contro 6,85 su 10 del gruppo che aveva studiato con metodi tradizionali. La questione, quindi, non è negare l’utilità dell’IA, ma capire che la velocità può avere un costo sulla profondità dell’apprendimento (Click qui).
C’è poi un altro rischio, forse ancora più sottile: la forma può migliorare mentre il pensiero si indebolisce. In una riflessione ripresa dal Corriere della Sera, Walter Quattrociocchi, docente di Data Science all’Università La Sapienza di Roma, osserva che in alcuni esami i lavori degli studenti apparivano ordinati, con linguaggio fluido e terminologia corretta, ma diventavano fragili appena veniva chiesto di spiegare il senso delle scelte fatte. La sua frase è molto forte: “il grande assente era il senso”.
Un elaborato può essere ben scritto, una presentazione può essere ordinata, una risposta può usare parole corrette. Ma se lo studente non sa spiegare perché “ha scritto” quelle cose, da dove arrivano, che significato hanno e quali limiti presentano, allora non c’è vero apprendimento.
Per questo il rischio non è solo l’errore dell’AI. Il rischio è perdere il contatto con il processo di apprendimento della conoscenza che invece consiste in cercare, dubitare, sbagliare, correggere, confrontare, ricordare, rielaborare. Sono passaggi faticosi, ma sono proprio quelli che trasformano una risposta in conoscenza. Uno studente deve saper difendere ciò che produce, se non è in grado di spiegare perché ha scelto un argomento, da dove arrivano le informazioni, quale ragionamento sostiene una conclusione allora il risultato resta fragile, anche se formalmente
corretto.
Evitare limitazioni drastiche
Di fronte all’insieme di questi cambiamenti, la risposta più semplice potrebbe essere … il divieto.
Vietare l’uso dell’intelligenza artificiale negli elaborati, negli esami, nello studio individuale. Ma è una risposta che irrealistica e fuori dal tempo. Gli studenti stanno già usando l’AI e continueranno a farlo. Serve insegnare a usarla con metodo, distinguendo il supporto dalla delega e trasformandola in uno strumento di apprendimento consapevole.
Qui il ruolo dei docenti diventa decisivo. Non basta più trasmettere contenuti, serve orientare gli studenti a capire come si lavora con uno strumento che può produrre testi, sintesi, esempi e soluzioni in pochi secondi. Un docente non insegna soltanto una materia, ha anche la responsabilità di insegnare come affrontarla. È parte di questa responsabilità dei docenti aiutare gli studenti a usare l’AI senza subirla: formulare domande migliori, verificare le risposte, riconoscere gli errori, distinguere una fonte affidabile da una debole e non confondere un testo ordinato con una comprensione reale.
Non basta chiedere agli studenti di non usare l’AI in modo scorretto; bisogna metterli nelle condizioni di capire quando usarla, come usarla e quali limiti riconoscere, come renderla una competenza consapevole.
Anche la valutazione deve cambiare. Se un elaborato può essere generato, corretto o migliorato con l’AI, allora non basta più guardare solo il prodotto finale. Diventa importante valutare anche il processo: quali fonti sono state usate, quali passaggi sono stati rielaborati, quali scelte sono state fatte, quanto lo studente è in grado di spiegare e difendere ciò che ha prodotto. In questo senso, l’AI obbliga l’università a riportare al centro una cosa essenziale: non solo il risultato, ma il percorso di apprendimento.
Alcuni atenei italiani stanno già andando in questa direzione. Secondo Agenda Digitale, l’intelligenza artificiale sta passando da supporto esterno a componente strutturale della didattica, della ricerca e dell’organizzazione accademica. Un esempio interessante è quello dell’Università di Pisa, dove in un corso magistrale di Computer Science l’AI è stata integrata nella progettazione dei contenuti, nella didattica in aula e nella valutazione finale. Il punto non è tenerla fuori dal percorso formativo, ma trasformarla in una competenza consapevole e gestita
(Click qui).
La domanda decisiva non è solo: “hai usato l’AI?”, ma “come l’hai usata, perché l’hai usata e sei ancora capace di spiegare quello che hai prodotto?”
Alla fine, l’intelligenza artificiale non elimina lo studio. Lo mette alla prova perché rende tutto più veloce, più accessibile, più immediato. Ma proprio per questo chiede allo studente di non fermarsi alla prima risposta, non accontentarsi di un testo ordinato, non confondere la facilità con la comprensione.
Questa è la vera questione culturale. Se l’ AI viene usata come scorciatoia, allora indebolisce lo studio. Se invece è usata come strumento di metodo, allora aiuta a organizzare, verificare, collegare, approfondire. La differenza non sta nella tecnologia in sé, ma nel modo in cui decidiamo di usarla, è una sfida molto concreta.
Da analista di uno Studio che lavora ogni giorno con dati, ricerca e decisioni, mi sembra anche una questione professionale: il problema non è solo produrre risposte migliori, ma costruire pensieri più solidi. E questo vale in ogni contesto nel quale le informazioni devono diventare conoscenza utile.
AI con metodo: una competenza per lavorare nel mondo
Alla fine, forse, l’AI dice qualcosa anche di noi più che della tecnologia. Non basta avere uno strumento potente: bisogna capire che uso vogliamo farne. Può diventare una scorciatoia, ma può anche diventare uno specchio. Mostra se abbiamo voglia di approfondire o solo di semplificare, se cerchiamo una risposta pronta o un modo per pensare meglio. Da universitario sento l’AI mi dà più possibilità, ma proprio per questo mi lascia anche meno alibi. Se posso organizzare meglio il tempo, ripassare con più metodo, verificare prima i miei limiti e prepararmi con maggiore sicurezza, allora devo usare tutto questo non per fare il minimo, ma per puntare più in alto.
Questa competenza non riguarda solo il mio modo di studiare oggi, ma probabilmente anche il mio modo di lavorare domani. In particolare, in un contesto come quello della consulenza di direzione e della data anlysis dove spesso bisogna capire rapidamente problemi complessi e trasformare molte informazioni in indicazioni utili, la capacità di usare l’AI con metodo può diventare una competenza professionale vera. Non basterà saper ottenere una risposta: servirà saper fare la domanda giusta, controllare la qualità delle fonti, distinguere ciò che è rilevante da ciò che è solo ben scritto e assumersi la responsabilità dell’interpretazione finale.
Per questo credo che l’apprendimento di oggi sia anche una forma di allenamento al lavoro di domani. La differenza continuerà a farla la persona, la sua capacità di giudizio, il suo senso critico, la sua attenzione al contesto e la sua responsabilità nel trasformare una risposta in una scelta. E forse il vero vantaggio competitivo, nello studio come nel lavoro, sarà proprio questo: non usare l’intelligenza artificiale per pensare meno, ma per pensare meglio, con più metodo, più velocità e più consapevolezza.
Tu che ne pensi, vuoi approfondire?
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Andrea Salmoiraghi, analista economico e sociale, a.salmoiraghi@giaccardiassociati.it, 3935481884
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Chiara Schirò, digital advisor, c.schiro@giaccardiassociati.it 3357368153
Giuseppe Giaccardi, consulente di strategia, g.giaccardi@giaccardiassociati.it, 3357368151.
