11 giugno 2025
L’IA è già tra noi
perché è il momento di cambiare il modo in cui parliamo di formazione aziendale
Alla fine degli anni ’90 e nei primi anni 2000, l’adozione di Internet era accompagnata da molto scetticismo.
I principali dubbi, presenti in particolare in ambito aziendale, riguardavano la privacy, l’affidabilità e la gestione di una mole ingente di informazioni.
A distanza di venticinque anni, l’infrastruttura digitale non solo è stata accettata, ma è diventata essenziale per il funzionamento, la comunicazione e l’apprendimento nelle organizzazioni.
Uno schema simile si sta ora ripresentando con l’intelligenza artificiale.
Molti leader delle Risorse Umane (HR) e della Formazione e Sviluppo (L&D) sono comprensibilmente cauti. Applicare l’intelligenza artificiale a un ambito così tipicamente “umano” come l’apprendimento solleva domande importanti sulla privacy, sulla qualità e sul ruolo dei docenti nell’era digitale.
Ma la storia ci insegna che i grandi cambiamenti tecnologici spesso iniziano con il dubbio, per poi integrarsi nella vita quotidiana.
Invece di chiedersi se utilizzare l’IA, molti leader stanno esplorando una linea d’indagine più strategica: come usarla in modo responsabile ed efficace e quali parametri considerare nella scelta degli strumenti.
L’IA nella formazione: evoluzione, non sostituzione
L’idea che l’IA possa disumanizzare l’apprendimento sostituendo i docenti è una preoccupazione comune tra i professionisti della formazione. In realtà, le applicazioni più efficaci dell’IA nell’apprendimento linguistico aziendale sono progettate per rafforzare, e non per sostituire, la figura del docente.
Quando si tratta di apprendimento linguistico e comunicazione, le connessioni umane restano fondamentali. Il vero valore dell’IA è nel supportare aspetti dell’esperienza di apprendimento che prima erano difficili da rendere scalabili o personalizzare, come ad esempio le esercitazioni di conversazione individuale o l’elaborazione di feedback mirato. Questo crea più opportunità per gli studenti di sviluppare fluidità e sicurezza, specialmente tra una lezione e l’altra con un docente umano e nella vita reale.
I migliori modelli di apprendimento offrono un approccio ibrido, con un equilibrio tra supporto umano e IA, portando a un uso più efficace del tempo dei docenti e a risultati di apprendimento migliori.
Non solo un altro chatbot: cosa rende significativa l’IA nell’apprendimento
La diffusione di strumenti come ChatGPT ha portato l’IA al centro dell’attenzione. Ma non tutta l’IA è progettata per l’apprendimento.
I modelli generalisti possiedono una vasta conoscenza, ma spesso mancano della struttura, dell’allineamento ai contenuti e della progettazione pedagogica necessari per sviluppare competenze in modo efficace. Nell’apprendimento linguistico, ad esempio, coerenza, feedback e allineamento con un programma strutturato sono fondamentali.
È qui che modelli specifici, addestrati su dati didattici proprietari di alta qualità e con linee guida chiare, si distinguono. L’IA che si basa sul comportamento reale degli studenti, sul feedback degli insegnanti e su contenuti strutturati è ottimizzata per supportare un progresso concreto.
L'ascesa di strumenti come ChatGPT ha portato l'IA sotto i riflettori. Ma non tutta l'IA è progettata per l'apprendimento.
Imparare dai dati dei learner, in modo responsabile
Un altro aspetto cruciale è la privacy dei dati. Poiché i sistemi di IA spesso si basano su grandi quantità di dati, è giusto porsi domande sulla trasparenza e sul controllo di questi ultimi. Inoltre, in un periodo in cui quasi ogni app si presenta come “alimentata dall’IA”, è essenziale scegliere partner con esperienza nella gestione sicura dei dati degli studenti.
Nei contesti formativi, gli strumenti di IA più responsabili sono progettati per lavorare con dati comportamentali anonimizzati, come tassi di completamento delle lezioni, modelli vocali o comportamenti didattici, all’interno di un sistema proprietario chiuso. L’obiettivo non è monitorare i singoli individui, ma comprendere dove gli studenti incontrano difficoltà e cosa favorisce i miglioramenti, per offrire un supporto più personalizzato su larga scala.
Quali domande dovrebbero porsi i leader delle Risorse Umane
La traiettoria della maggior parte delle tecnologie digitali segue un percorso ben noto: scetticismo iniziale, sperimentazione cauta edintegrazione graduale. A fare la differenza sono la leadership e la strategia.
Piuttosto che chiedersi: “L’IA è sicura?” o “Sostituirà i docenti?”, le domande più strategiche che dovrebbero porsi i leader HR e L&D sono:
• Dove può l’IA aiutarci a scalare la personalizzazione, senza aumentare significativamente i costi?
• In che modo gli insight dai dati possono migliorare il supporto ai learner?
• Qual è il ruolo della facilitazione umana, man mano che gli strumenti digitali diventano più intelligenti?
Queste domande spostano la narrativa dalla gestione del rischio allo sviluppo delle capacità, posizionando i leader HR come promotori di innovazione.
Integrare l’IA nell’apprendimento non significa abbandonare i metodi tradizionali. Significa capire dove i nuovi strumenti possono migliorarli. L’insegnamento guidato da esseri umani resterà sempre al centro dell’apprendimento significativo ma con il giusto supporto dell’IA, può diventare più mirato, più inclusivo e più efficace.
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