Quando l’IA risponde a tutto, l’università deve cambiare domanda

La vera sfida per l’università non è più soltanto trasmettere conoscenze, ma aiutare gli studenti a orientarsi in un mondo in cui ottenere una risposta richiede pochi secondi. È da questa domanda che l’Open Institute of Technology (OPIT) ha avviato il quarto anno accademico, con una cerimonia al Museo Nazionale dell’Automobile di Torino dedicata al rapporto tra IA, istruzione, lavoro e responsabilità.

L’istituto, fondato nel 2023 da Riccardo Ocleppo e guidato dal rettore Francesco Profumo, ha scelto fin dall’inizio un’organizzazione completamente digitale. La formula è pensata soprattutto per studenti internazionali, con un’età media vicina ai trent’anni e, nella maggior parte dei casi, già impegnati professionalmente.

La risposta non basta più

Nel suo intervento inaugurale, Francesco Profumo ha messo al centro l’incertezza che accompagna il lavoro delle università: preparare persone destinate a svolgere professioni che ancora non esistono e ad affrontare problemi difficili da prevedere. «Più le macchine producono risposte, più dobbiamo imparare a porre le domande giuste», ha detto rivolgendosi agli studenti.

Secondo il rettore, il rischio non consiste soltanto nell’utilizzo scorretto degli strumenti digitali. Una risposta plausibile può contenere errori, mentre una scelta tecnologicamente efficace può produrre conseguenze ingiuste. Per questo l’IA dovrebbe sostenere il ragionamento, non sostituirlo, e ogni risultato andrebbe verificato considerando anche l’impatto sulle persone.

Profumo ha indicato tre responsabilità per il percorso degli studenti. La prima è mantenere l’abitudine ad aggiornarsi, soprattutto in ambiti come programmazione, dati, sicurezza informatica e IA. La seconda è usare questi strumenti come un potenziamento, evitando di affidare loro in modo permanente il compito di pensare. La terza riguarda la consapevolezza: dietro un algoritmo o una decisione automatizzata restano individui che possono ricevere vantaggi oppure subirne i costi.

In questa prospettiva, la laurea non rappresenta il punto conclusivo della formazione. Diventa piuttosto una fase di un cammino destinato a proseguire durante carriere più lunghe, discontinue e soggette a frequenti cambiamenti. La sintesi proposta dal rettore è un ciclo continuo di apprendimento, revisione di ciò che si è appreso e nuova acquisizione di competenze.

Dalle aule alle imprese

La discussione si è poi spostata sul mondo aziendale con Barbara Cominelli, partner di Cysero AI e manager con una lunga esperienza nel settore tecnologico. Nel suo intervento ha richiamato il lavoro svolto su TOBi in Vodafone e l’esperienza maturata in Microsoft, dove ha affrontato con Satya Nadella il tema dell’IA come strumento capace di ampliare l’ingegno umano.

Cominelli ha distinto tra il valore degli strumenti e la direzione scelta da un’organizzazione. «L’IA non è una strategia. L’IA rende tutte le strategie possibili», ha affermato. In altre parole, la tecnologia può offrire nuove possibilità, ma non decide quale futuro debba perseguire un’impresa: quella resta una responsabilità del management.

Il percorso descritto parte dai sistemi predittivi, capaci di analizzare dati e stimare comportamenti, passa per quelli generativi, che producono testi, immagini, codice e analisi, e arriva agli agenti. Questi ultimi possono pianificare attività e intervenire in diversi sistemi aziendali. Di conseguenza, anche la natura degli errori cambia: un chatbot può comunicare un’informazione errata, mentre un agente collegato agli strumenti dell’impresa può trasformare quella svista in un’azione concreta.

Il lavoro cambia, la formazione anche

Per rappresentare l’impatto della trasformazione, Cominelli ha paragonato le aziende a costruzioni composte da mattoncini Lego. Strutture interne, dati, processi, sistemi informativi e competenze sono stati assemblati nel tempo anche sulla base dei limiti tecnologici esistenti al momento della progettazione. L’IA può attribuire nuove funzioni a molti di questi elementi e spingere a ripensare l’insieme.

Un esempio riguarda IKEA, che ha introdotto il chatbot Billie nel servizio clienti e, nello stesso periodo, ha investito nella riqualificazione di circa 8.500 dipendenti, indirizzandoli verso consulenza e vendita a distanza. La produttività ottenuta con l’automazione, dunque, può essere utilizzata per ridurre i costi oppure per sostenere nuove competenze e servizi.

Resta però un problema legato alla crescita professionale. Se le attività più semplici, spesso affidate ai lavoratori all’inizio del percorso, vengono automatizzate, diventa meno chiaro come si formeranno i futuri professionisti esperti. Anche i compiti ripetitivi, gli errori e il confronto con difficoltà quotidiane hanno infatti contribuito a costruire competenze.

Da qui il richiamo a un profilo professionale capace di combinare una specializzazione profonda con l’attitudine a dialogare tra discipline diverse. A questa impostazione si aggiunge l’idea di una curiosità permanente, associata da Cominelli alla cultura promossa da Satya Nadella: non considerare mai concluso ciò che si è imparato.

Un ateneo nato per studenti mobili

L’esperienza di OPIT si inserisce in questo scenario con una comunità di oltre 650 studenti distribuiti su sei continenti. Alla cerimonia torinese hanno partecipato circa 300 persone, tra pubblico presente e collegamenti a distanza.

L’offerta formativa è interamente online e in inglese. Comprende sei corsi di laurea triennale e magistrale dedicati a informatica, scienza dei dati e IA, attività d’impresa digitale, sicurezza informatica aziendale, innovazione digitale e IA responsabile. L’istituto propone inoltre un dottorato in IA e un percorso preparatorio.

Il corpo docente conta circa cinquanta professori con esperienze internazionali, maturate sia nelle università sia nelle aziende. I percorsi sono accreditati a livello europeo e puntano a rispondere alle esigenze di persone che devono conciliare studio, lavoro, famiglia e altri impegni.

La tecnologia, nell’impostazione di OPIT, serve quindi ad accorciare le distanze e a rendere più accessibile la partecipazione. Il nodo discusso a Torino resta però più ampio: in un contesto in cui le macchine producono risposte sempre più rapidamente, l’università deve continuare a costruire capacità di giudizio, responsabilità e disponibilità a imparare di nuovo.