Complessità & Sistemi di SensoIl libro

Parte III

Il paradosso dell'AI Literacy

Sai riconoscere quando una risposta è sbagliata?

L’idea, in breve

Parto dalla mia esperienza nella formazione per interrogare una convinzione che consideravo solida: sapere di più dovrebbe aiutare a usare meglio l’AI. Discuto il divario fra competenza tecnica e accuratezza metacognitiva, gli usi effettivi degli strumenti e le posture di Centauro e Cyborg. Propongo una formazione capace di lavorare anche sui limiti del giudizio.

Qui sintetizzo il percorso del capitolo. Sotto trovi un estratto del mio libro e i riferimenti che vi cito, con la numerazione della bibliografia.

Scheda del sito rivista · 17 ottobre 2026

Dal percorso del libro

Un estratto dal mio libro

Testo originale, dall’apertura del capitolo. · 2 min

Era inevitabile che il cortocircuito, prima o poi, si verificasse. Era, statisticamente, solo questione di tempo. Da quando è iniziata la "corsa all'oro" dell'adozione dell'AI in azienda (metafora che mi sembra rappresentare bene la situazione che stiamo vivendo: masse di persone che a fatica sanno distinguere la pirite dal rame ma che diventano esperte di ingegneria dei materiali "overnight", attratte da faraoniche promesse a discapito di rischi e difficoltà della "ricerca" e reali benefici che stentano ad arrivare per tutti tranne che per chi vende pale, picconi e setacci) uno dei pochi capisaldi che mi sono sempre, in modo intellettualmente onesto, sentito di poter garantire come non solo utile ma necessario è stato quello della formazione. Rendere le persone consapevoli di costi e benefici e dotarle di qualche "malizia" di base per poter quanto meno "gestire" se non comprendere gli strumenti che stavano entusiasticamente usando mi è sembrato sempre un imperativo morale più che un esercizio di business. Mosso dalla convinzione dell'educatore che tra saperne e non saperne è sempre meglio la prima mi sono imbarcato in questa battaglia contro i mulini a vento che è convincere i decisori aziendali che, se per guidare una macchina serve una patente che si consegue con corsi di settimane di teoria e pratica, per poter evitare di fare danni con uno strumento costruito ad arte per convincerci con la plausibilità di una perfetta sintassi priva di consapevolezza semantica, servissero almeno un paio di giornate di teoria e di pratica per tutti i supposti utilizzatori. E siccome credo che la coerenza sia il valore più prezioso per chi fa un mestiere basato sulla fiducia, mi sono poi reso attore in prima persona del percorso formativo per diverse centinaia di "studenti aziendali" con i quali ho avuto la possibilità di lavorare.

La mia nota

La terza parte del libro (che scrivendolo è diventata la parte principale ma non lo era all'inizio) è una sequenza di sberle che parte dagli esiti di alcuni studi che hanno messo in discussione alcune delle mie certezze.

Le tavole del capitolo

Ingrandisci ogni tavola per leggerla. La sintesi e l’approfondimento sopra spiegano il capitolo in testo; non sono trascrizioni integrali delle immagini.

Mappa del capitolo #

Verifica e confronta

I riferimenti che cito nel capitolo

Ho riunito i riferimenti citati in questo capitolo, conservando le voci e i numeri della bibliografia del mio libro. Trovi un collegamento solo quando è presente nel volume.

  • [40] Fernandes, Daniela, Steeven Villa, Salla Nicholls, Otso Haavisto, Daniel Buschek, Albrecht Schmidt, Thomas Kosch, Chenxinran Shen e Robin Welsch. "AI makes you smarter but none the wiser: The disconnect between performance and metacognition". Computers in Human Behavior, 175, 108779, 2026. DOI: 10.1016/j.chb.2025.108779.
  • [47] Floridi, Luciano e Anna C. Nobre. "Anthropomorphising Machines and Computerising Minds: The Crosswiring of Languages Between Artificial Intelligence and Brain & Cognitive Sciences". Minds and Machines, 34(1), 1–9, 2024. DOI: 10.1007/s11023-024-09670-4.
  • [49] Floridi, Luciano. La differenza fondamentale. Artificial Agency: una nuova filosofia dell'intelligenza artificiale. Mondadori, Milano, 2025.
  • [26] Chatterji, Aaron, Thomas Cunningham, David J. Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan e Kevin Wadman. How People Use ChatGPT. NBER Working Paper No. 34255. National Bureau of Economic Research, 2025. DOI: 10.3386/w34255.
  • [101] Puntoni, Stefano, Prasanna Tambe e Jeremy Korst. Accountable Acceleration: Gen AI Fast-Tracks Into the Enterprise. 2025 AI Adoption Report. Wharton Human-AI Research & GBK Collective, University of Pennsylvania, ottobre 2025. ↗
  • [103] Randstad. More than Half of Workers Believe AI Skills Will Future-Proof Their Careers, but Only 13% Have Been Offered Such Training Opportunities - Randstad Data Reveals. Comunicato stampa, 5 settembre 2023.
  • [105] Randstad Enterprise. AI, Skills, and Flexibility in a "Talent Multiverse": Randstad Enterprise Highlights Top Priorities for Talent Leaders in 2025. Comunicato stampa, 6 febbraio 2025.
  • [104] Randstad Enterprise. 2025 Global In-demand Skills Research. 2025.
  • [18] Bick, Alexander, Adam Blandin e David J. Deming. The Rapid Adoption of Generative AI. NBER Working Paper No. 32966. National Bureau of Economic Research, 2024. DOI: 10.3386/w32966.
  • [11] Beauchene, Vinciane, Sylvain Duranton, Nipun Kalra e David Martin. AI at Work: Momentum Builds, but Gaps Remain. Boston Consulting Group, 26 giugno 2025.
  • [125] WalkMe. Employees Left Behind in Workplace AI Boom, New WalkMe Survey Finds. Comunicato stampa, 27 agosto 2025.
  • [87] Mollick, Ethan. Co-Intelligence: Living and Working with AI. Portfolio/Penguin, New York, 2024.
  • [32] Dell'Acqua, Fabrizio, Edward McFowland III, Ethan R. Mollick, Hila Lifshitz-Assaf, Katherine C. Kellogg, Saran Rajendran, Lisa Krayer, François Candelon e Karim R. Lakhani. Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality. Harvard Business School Technology & Operations Management Unit Working Paper No. 24-013 / The Wharton School Research Paper, 2023. DOI: 10.2139/ssrn.4573321.
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L'illusione dell'AI agentica

dall'agentico alla dimensione umana del rapporto con l'AI

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Deriva e resa cognitiva

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La formula del senso

C₁ — consapevolezza metacognitiva

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