Persone, tecnologie e organizzazioni cambiano insieme
Quando entra una nuova tecnologia in un'organizzazione guardiamo anzitutto ciò che permette di fare meglio, più velocemente o con meno risorse. Poco dopo compaiono le competenze che mancano e la formazione necessaria ad acquisirle.
È una sequenza che conosciamo bene: qualcosa cambia, le persone imparano ad adattarsi.
Con l'intelligenza artificiale i passaggi tendono a sovrapporsi. Mentre impariamo a usare una tecnologia cambiano le attività che svolgiamo, il modo in cui prendiamo decisioni, le competenze di cui abbiamo bisogno e ciò che affidiamo alle persone o alle macchine. Anche le tecnologie continuano a cambiare, spesso più rapidamente dei percorsi costruiti per imparare a utilizzarle.
La formazione si trova così dentro una trasformazione già in corso.
Tra il 2025 e il 2026 ho seguito questo problema in una serie di lavori sui rapporti fra lavoro, apprendimento e tecnologia. Progressivamente ha preso forma l'ipotesi della co-evoluzione adattiva.
Cambiare mentre stiamo imparando
Pensare la formazione come risposta a un fabbisogno presuppone che sia possibile riconoscere una distanza abbastanza stabile: qualcosa è cambiato, una competenza manca, qualcuno la acquisisce.
Accade ancora, naturalmente. Ma quando il cambiamento tecnologico entra direttamente nel lavoro cognitivo, anche il punto verso cui ci stiamo muovendo può modificarsi durante il percorso.
Una persona impara a utilizzare un sistema di AI e modifica il proprio modo di lavorare. L'organizzazione vede ciò che ora è possibile fare e ridisegna attività e responsabilità. Quel ridisegno produce nuovi bisogni di apprendimento e nuovi modi di usare la tecnologia. Gli usi reali fanno emergere possibilità che non erano state previste quando la tecnologia era stata introdotta.
Ho cominciato a usare l'espressione co-evoluzione adattiva per descrivere questo movimento. Persone, tecnologie, organizzazioni e sistemi di apprendimento costituiscono elementi interdipendenti che si influenzano. Ciascuno modifica una parte delle condizioni nelle quali gli altri continuano a evolvere.
Anche l'adattamento assume allora un nuovo significato. Chi apprende incontra un ambiente che cambia e, agendo al suo interno, partecipa a quel cambiamento.
Imparare dentro l'azione
Da qui è cambiato anche il mio modo di guardare alla formazione continua.
Se una parte rilevante del cambiamento avviene nel lavoro, il confine fra il momento nel quale produciamo e quello nel quale impariamo diventa meno netto. Problemi nuovi, nuove tecniche, errori, confronti con colleghi e sistemi artificiali entrano nello stesso processo.
La formazione strutturata conserva il proprio spazio, ma non esaurisce più l'apprendimento necessario. Diventano importanti anche ambienti nei quali si possa imparare affrontando situazioni reali, rendere visibili gli errori, confrontare strategie, ricevere feedback e tornare su ciò che è accaduto per comprenderlo meglio.
Nei primi lavori sulla co-evoluzione ho provato a leggere questi passaggi attraverso tre movimenti: perturbazione, risonanza, riflessività. Un equilibrio viene interrotto; persone e organizzazioni reagiscono e riorganizzano pratiche e significati; ciò che è accaduto può successivamente diventare materiale di osservazione e apprendimento.
È una formulazione ancora in sviluppo. Soprattutto, resta da capire quanto riesca a essere osservata e verificata nei contesti reali.
Ciò che conviene mantenere umano
L'AI ha portato dentro questa ricerca un problema ulteriore. Ricerca di informazioni, analisi, scrittura, sintesi e parti della decisione possono essere condivise con un sistema artificiale o, in alcuni casi, largamente affidate ad esso.
L'efficienza ci dice molto su ciò che conviene automatizzare. Dice meno su ciò che una persona dovrebbe continuare a conoscere, esercitare e saper controllare anche quando non è più necessario che lo faccia interamente da sola.
In alcuni lavori ho utilizzato l'espressione sistema operativo umano per indicare un insieme di facoltà che permettono di attraversare il cambiamento: comprendere, interpretare, giudicare, apprendere, collegare conoscenze, riconoscere un errore, assumere responsabilità.
È una metafora di lavoro. Non descrive un costrutto scientifico validato e neppure un inventario definitivo di qualità umane. Mi è servita soprattutto a non ridurre il problema alla quantità di competenze da aggiornare. Tecnologie e contesti possono cambiare molte volte nel corso di una vita professionale; alcune capacità intervengono proprio nel modo in cui riusciamo ad attraversare quei cambiamenti.
Lavorare con intelligenze diverse
Con l'AI generativa una parte del lavoro cognitivo può essere svolta insieme a un sistema artificiale. Nella stessa attività possiamo cercare da soli alcune informazioni, chiedere alla macchina di confrontarne altre, elaborare un'ipotesi, farla criticare, controllare una risposta, riprendere direttamente un passaggio che non vogliamo delegare.
Questa composizione richiede di decidere continuamente dove collocare il lavoro cognitivo.
Ho chiamato orchestrazione cognitiva la capacità di governarla: sapere quali risorse mobilitare, che cosa affidare, che cosa mantenere, come verificare ciò che viene prodotto e quando riprendere direttamente il controllo.
La considero una proposta concettuale ancora da sviluppare. I lavori successivi sulla delega all'AI, sull'esperienza e su ciò che rimane nella persona dopo un'attività assistita hanno reso alcune domande più precise; non abbiamo ancora ragioni sufficienti per trattare l'orchestrazione cognitiva come una competenza formalmente validata.
Sette modi di osservare una trasformazione
Una trasformazione può funzionare molto bene sul piano tecnico e avere conseguenze meno evidenti sul lavoro. Può migliorare una prestazione e cambiare, nello stesso tempo, le occasioni attraverso cui le persone imparavano. Può aumentare ciò che un'organizzazione riesce a fare modificando autonomia, responsabilità e relazioni al suo interno.
Nel Metamodello della co-evoluzione adattiva queste trasformazioni vengono osservate da sette prospettive.
Tempo riguarda il modo in cui ciò che osserviamo evolve.
Significato ciò che quel cambiamento arriva a significare per le persone coinvolte.
Relazione ciò che accade fra persone, tecnologie e organizzazioni.
Apprendimento ciò che viene acquisito, modificato o progressivamente perduto.
Agency la distribuzione dell'iniziativa, del controllo e della capacità di agire.
Complessità gli effetti che emergono dalle interazioni e che non erano contenuti nelle singole parti.
Cura ciò che, attraversando una trasformazione, scegliamo di preservare.
Sono punti di osservazione, non leggi del cambiamento. Una misura come la produttività, la velocità, l'adozione tecnologica o le competenze acquisite illumina una parte di ciò che sta accadendo. Le altre possono rimanere fuori campo.
Una ricerca che continua a cambiare
La co-evoluzione adattiva è comparsa a un certo punto di questo percorso. Non tutto ciò che oggi le sta vicino è nato da lì.
Le domande sull'intelligenza artificiale, sull'autonomia e sulla delega erano già emerse seguendo altre strade. Anche la ricerca sull'orientamento ha una propria storia. Con il tempo alcuni di questi percorsi hanno cominciato a condividere problemi.
Seguire le relazioni permette, per esempio, di vedere una tecnologia che cambia un'attività; quell'attività modifica l'esperienza di chi la svolge; esperienze diverse incidono sulle capacità che si formano; quelle capacità rendono a loro volta possibili modi diversi di organizzare il lavoro. Il movimento può proseguire, tornare indietro, produrre effetti inattesi.
Per ora considero la co-evoluzione adattiva una ricerca teorica e un metamodello in sviluppo. Le tradizioni scientifiche con cui dialoga hanno storie e basi empiriche proprie. La ricomposizione che sto tentando in questi lavori ha uno statuto diverso e dovrà essere confrontata con evidenze, casi e trasformazioni osservabili.
Anche le formulazioni presenti in questa pagina potranno quindi cambiare.
Sarebbe difficile studiare la trasformazione prendendo sul serio soltanto quella degli altri.
Opere e ricerche
Co-evoluzione adattiva
2025–2026 · Ricerca teorica e metamodello in sviluppo
Raccoglie il lavoro sulle trasformazioni reciproche fra persone, tecnologie, organizzazioni e sistemi di apprendimento, dalle prime formulazioni fino allo sviluppo del Metamodello della co-evoluzione adattiva.
Dalla formazione reattiva alla Co-evoluzione adattiva
2025 · Saggio teorico
Uno dei passaggi nei quali prende forma l'idea che l'apprendimento possa accompagnare il cambiamento mentre accade e partecipare alla trasformazione delle pratiche nelle quali è inserito.
Nota editoriale
Questa pagina ricostruisce una ricerca ancora aperta. Co-evoluzione adattiva, sistema operativo umano, orchestrazione cognitiva e il relativo metamodello sono elaborazioni teoriche sviluppate nel corso di questi lavori. Non sono presentate come costrutti già validati. Le singole opere documenteranno le basi scientifiche utilizzate, lo sviluppo delle proposte e le loro successive revisioni.
