Domande che nel tempo hanno preso strade diverse
I lavori raccolti in questo sito non sono nati da un unico progetto.
All'inizio alcune domande stavano ancora vicine. L'intelligenza artificiale portava a interrogarsi sulla creatività, sul linguaggio, sull'apprendimento e sul lavoro. Le trasformazioni delle competenze conducevano verso la formazione e le organizzazioni. L'orientamento poneva un altro problema: come prepararsi a un futuro professionale che diventava sempre meno descrivibile in anticipo.
Per qualche tempo questi temi hanno continuato a mescolarsi.
Poi alcune domande hanno cominciato a chiedere un lavoro proprio.
Prima che le strade si separassero
Nei lavori del 2024 e del 2025 molte delle questioni che oggi seguo erano già presenti, ma stavano ancora insieme.
Scrivere di intelligenza artificiale significava attraversare creatività, linguaggio, apprendimento, lavoro e identità. Creatività nell'era dell'Intelligenza Artificiale interrogava il rapporto fra creatività umana e computazionale. Chi parla quando parla l'intelligenza artificiale generativa? spostava l'attenzione verso un linguaggio prodotto senza esperienza del mondo, corpo, intenzione o responsabilità. Ripensare l'intelligenza artificiale nell'apprendimento portava la trasformazione dentro l'educazione, facendo emergere autonomia, esplorazione e costruzione attiva.
In Ciò che resta umano molte di queste domande convivono ancora. Compaiono la delega, la perdita di alcuni passaggi attraverso cui comprendiamo ciò che facciamo, il rapporto fra trasformazione e identità e l'idea del «saper diventare».
Riletti oggi, questi lavori contengono antecedenti di ricerche successive. Non erano ancora le quattro direzioni che questo sito distingue oggi. Quelle si sono rese riconoscibili mentre i problemi venivano approfonditi.
Osservare il cambiamento del lavoro ha portato a seguire ciò che accade nelle relazioni fra persone, tecnologie, organizzazioni e sistemi di apprendimento.
Lavorare sull'orientamento dei ragazzi ha spostato l'attenzione dalla scelta alle esperienze attraverso cui una possibilità entra nel loro orizzonte e può diventare qualcosa da esplorare.
L'arrivo di sistemi artificiali capaci di assumere obiettivi e compiere parti crescenti di un processo ha portato a interrogare la delega: che cosa affidiamo a una macchina quando non le chiediamo più soltanto un risultato, ma le lasciamo anche una parte dell'azione?
Più recentemente, il cambiamento delle attività attraverso cui si entra nel lavoro ha fatto emergere un'altra questione. Alcune di quelle attività servivano a produrre qualcosa per l'organizzazione e, nello stesso tempo, permettevano alla persona di accumulare esperienza e diventare progressivamente più capace.
Con il tempo, quattro percorsi sono diventati più riconoscibili.
Non sono quattro parti di una teoria. Sono le direzioni che alcune domande hanno preso continuando a essere studiate.
Trasformare i sistemi
Una tecnologia entra nel lavoro e cambia alcune attività. Le persone imparano a usarla e, usandola, modificano il proprio modo di lavorare. L'organizzazione ridisegna processi e responsabilità. Cambiano le competenze richieste e la formazione prova a seguire ciò che sta accadendo.
Intanto la tecnologia continua a evolvere.
La ricerca sulla Co-evoluzione adattiva nasce dall'osservazione di questa reciprocità. Persone, tecnologie, organizzazioni e sistemi di apprendimento vengono guardati dentro le relazioni attraverso cui si modificano nel tempo.
Il metamodello sviluppato nel percorso utilizza sette punti di osservazione: tempo, significato, relazione, apprendimento, agency, complessità e cura. Servono a seguire una trasformazione senza ridurla all'introduzione di uno strumento o alla necessità di aggiornare un elenco di competenze.
Alcune formulazioni sviluppate durante il percorso sono state successivamente modificate. La Co-evoluzione adattiva rimane una proposta teorica e un metamodello in sviluppo.
Nel percorso: Co-evoluzione adattiva · trasformazioni del lavoro · competenze · apprendimento organizzativo
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Costruire possibilità
Spesso, quando orientiamo un ragazzo, gli chiediamo di capire chi è e che cosa gli interessa.
Ma come può saperlo se molte cose non ha ancora avuto occasione di conoscerle, provarle, viverle?
Da questa difficoltà è cresciuta una parte importante della ricerca sull'orientamento.
Le forze del viaggio lavora nella secondaria di primo grado, quando cominciano a prendere forma il racconto di sé, la fiducia nelle proprie risorse e le prime immagini del futuro. I lavori successivi hanno seguito i ragazzi nella scuola secondaria di secondo grado e nelle transizioni, portando sempre più attenzione alle esperienze attraverso cui incontrano possibilità che prima non conoscevano.
Il Campo delle Possibilità prova a descrivere lo spazio delle alternative che una persona riesce a riconoscere come significative e, almeno in qualche misura, perseguibili.
La ricerca sulla Future Capability guarda invece a ciò che può svilupparsi nella persona mentre impara a esplorare quel campo, ampliarlo, scegliere e rivedere una direzione.
Sono concetti con statuti differenti. Il Campo delle Possibilità è un'elaborazione teorica in sviluppo. Future Capability è un programma di ricerca che deve ancora dimostrare se e quanto aggiunga ai costrutti già presenti nella letteratura sull'orientamento e sulle carriere.
Nel percorso: Le forze del viaggio · orientamento trasformativo · Costruire il futuro · Campo delle Possibilità · Future Capability
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Redistribuire l'azione
Con l'AI generativa abbiamo cominciato ad affidare a un sistema la produzione di testi, immagini, codice, analisi.
Con i sistemi agentici la delega può comprendere una parte più ampia del percorso: ricevere un obiettivo, articolare passaggi, utilizzare strumenti, acquisire informazioni, osservare gli esiti e modificare le azioni successive.
Con l'Embodied AI alcune di queste azioni possono produrre conseguenze direttamente nel mondo fisico.
Questi sviluppi non formano una successione lineare di tre stadi. Rendono visibili, in modi diversi, porzioni crescenti dell'agire che possono essere affidate a sistemi artificiali.
La ricerca segue soprattutto questo spostamento.
La capacità operativa di una macchina e l'autonomia umana rimangono concetti differenti. Un sistema può selezionare e concatenare azioni senza diventare per questo il soggetto morale al quale attribuiamo intenzione e responsabilità.
La possibilità tecnica di delegare apre quindi una decisione che resta umana: quanto di ciò che un sistema può fare vogliamo effettivamente affidargli, in quali condizioni e conservando quali forme di controllo.
Nel percorso: AI generativa · AI agentica · autonomia operativa · responsabilità · Embodied AI
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Generare capacità
Una persona esperta vede cose che all'inizio non vedeva.
Fra quei due momenti ci sono casi affrontati, errori, correzioni, problemi progressivamente più difficili, osservazione di persone più esperte, responsabilità conquistata nel tempo.
Molte attività iniziali di lavoro facevano parte di questo percorso.
Quando l'intelligenza artificiale può svolgerne alcune, diventa possibile ottenere il risultato senza attraversare interamente l'esperienza che prima contribuiva a produrlo. Da qui è cominciata una ricerca su ciò che un'attività lascia nella persona.
L'esperienza, vista in questo modo, non coincide semplicemente con il tempo trascorso al lavoro. Due persone possono avere lavorato per lo stesso numero di mesi e avere incontrato varietà, feedback, complessità e autonomia molto differenti.
Da questa ricerca sono nate due direzioni che continuano a parlarsi.
Experience Guarantee esplora la possibilità di progettare e rendere osservabili esperienze capaci di produrre apprendimento ed expertise, soprattutto nelle fasi iniziali delle traiettorie professionali.
La fatica che ci rende capaci porta lo stesso problema dentro l'interazione con l'AI. Se un sistema può assisterci durante un'attività, interessa capire come distribuire il lavoro in modo che il risultato migliori senza perdere proprio l'operazione cognitiva che vogliamo sviluppare.
Una riguarda soprattutto la qualità delle esperienze alle quali le persone accedono. L'altra guarda più da vicino a ciò che accade durante l'attività.
Entrambe portano a osservare ciò che rimane nella persona dopo che il risultato è stato prodotto.
Nel percorso: esperienza · expertise · Experience Guarantee · La fatica che ci rende capaci · debito di capacità
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Dove i percorsi si incontrano
Le separazioni aiutano a vedere meglio i problemi. Nella realtà, i confini sono meno ordinati.
Un'esperienza di orientamento può far conoscere a un ragazzo una possibilità che ignorava e, nello stesso tempo, permettergli di sviluppare una capacità che prima non possedeva.
Un sistema agentico può togliere alla persona una parte dell'azione e modificare, proprio per questo, le occasioni attraverso cui esercita giudizio e autonomia.
Una trasformazione organizzativa può cambiare contemporaneamente tecnologie, attività, competenze, possibilità professionali ed esperienze attraverso cui quelle competenze vengono costruite.
AI & Adolescenti si trova proprio in uno di questi incroci. Il rapporto dei ragazzi con l'intelligenza artificiale riguarda ciò che possono esplorare, ciò che scelgono di affidare al sistema e ciò che continuano a esercitare personalmente.
Le quattro direzioni servono quindi a entrare nella ricerca. Non stabiliscono confini che i problemi debbano rispettare.
Possibilità, esperienza, azione, capacità
Nel corso dei lavori alcune parole hanno continuato a riapparire.
Una persona incontra possibilità. Alcune diventano esperienze. Dentro quelle esperienze agisce. Alcune azioni modificano ciò che diventa capace di fare. Quella capacità può cambiare, a sua volta, ciò che riesce a vedere, scegliere e affrontare in seguito.
È una relazione che emerge attraversando lavori nati da problemi differenti.
Per ora la considero esattamente per quello che è: una relazione da interrogare, non un modello al quale ricondurre retroattivamente tutto il percorso.
Come procede la ricerca
Una parte dei concetti utilizzati in questi lavori proviene da tradizioni scientifiche consolidate. Altri sono nati durante il percorso e richiedono ancora verifica.
Per questo un saggio teorico, un modello progettuale, una guida evidence-informed e un risultato empirico non vengono trattati allo stesso modo.
Future Capability deve ancora dimostrare il proprio valore aggiunto rispetto ai costrutti esistenti. Experience Guarantee richiede definizioni operative e sperimentazione. Il Mismatch Diagnostic Framework ha una prima applicazione empirica e questioni metodologiche ancora aperte. La fatica che ci rende capaci utilizza risultati consolidati della ricerca sull'apprendimento insieme a concetti progettuali che hanno uno statuto diverso.
Anche le formulazioni precedenti rimangono visibili quando aiutano a capire come una domanda è cambiata. Alcune oggi le scriverei diversamente.
La ricerca procede anche così.
Opere
Saggi, guide, modelli e programmi di ricerca hanno raggiunto gradi diversi di maturazione.
