Google e il Fondo per la Repubblica Digitale puntano sulla formazione AI: 1,3 milioni di euro per aggiornare le competenze di 2.500 professionisti dell’industria creativa italiana.
Google, attraverso Google.org, e il Fondo per la Repubblica Digitale finanziano con 1,3 milioni di euro un programma per riqualificare 2.500 professionisti italiani dei settori cinema e audiovisivo, musica e informazione, con particolare attenzione a chi rischia l’esclusione digitale.
L’iniziativa prevede un primo livello di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale e successivi workshop pratici specializzati per i diversi comparti creativi.
Il Fondo selezionerà organizzazioni non profit incaricate di coinvolgere e accompagnare i partecipanti, mentre l’avvio dei corsi sul territorio è previsto dalla metà del 2027.
Google presenta l’AI come uno strumento destinato ad affiancare il talento umano, ma la rapidità della trasformazione rende il reskilling una priorità per un comparto italiano che impiega circa 1,5 milioni di persone.
Secondo uno studio di Public First commissionato da Google, l’adozione dell’AI potrebbe generare 3,3 miliardi di euro di valore aggiunto per il settore creativo e contribuire fino a 11 miliardi di euro di PIL aggiuntivo per l’Italia entro il 2035.
New York adotta una moratoria sull’IA generativa fino alle scuole medie, mentre alle superiori punta su alfabetizzazione e sperimentazioni controllate. Un modello destinato ad alimentare il dibattito sull’AI a scuola.
New York City ha introdotto per l’anno scolastico 2026-2027 una moratoria di un anno sull’uso dell’IA generativa rivolta agli studenti dal 2-K fino all’ottavo grado, coinvolgendo quasi 600mila alunni. La misura annunciata dal sindaco Zohran Mamdani punta a preservare interazione umana, pensiero autonomo e capacità di affrontare problemi senza delegarli agli algoritmi; alle superiori sono invece previsti programmi pilota controllati e due moduli annuali di alfabetizzazione sull’IA.
Gli insegnanti potranno continuare a utilizzare strumenti approvati per pianificazione didattica e attività operative, mentre l’impiego dell’IA viene sottoposto a nuovi limiti e standard di sicurezza.
La politica comprende anche restrizioni sul tempo davanti agli schermi e si inserisce in un movimento più ampio che coinvolge anche Los Angeles, dove sono state introdotte limitazioni all’IA e alle tecnologie digitali nelle scuole.
Il caso apre così una questione strategica per l’istruzione: non più soltanto come integrare l’IA nelle classi, ma a quale età e con quali limiti sia opportuno farlo.
Perché le differenze tra le applicazioni di intelligenza artificiale contano meno di quanto pensiamo (e cosa conta davvero)
Quando si parla di ChatGPT, Claude, Grok, Gemini o delle interfacce locali come LM Studio e Ollama, la domanda che torna più spesso è: «Quale è meglio?». La risposta più onesta, e anche la più interessante, è che per il compito di base — prendere un input e generare una risposta — le differenze sono minori di quanto si pensi. “Sotto il cofano”, quasi tutte queste applicazioni fanno sostanzialmente la stessa cosa: mandano un prompt a un modello e restituiscono i token generati. L’inferenza, in sé, non è magica né particolarmente diversa da un sistema all’altro. Quello che cambia è tutto il resto.
La macchina
Il modello (i suoi parametri, l’architettura, i dati di training, il tipo di allineamento) è solo il motore. Intorno c’è un’intera macchina:
– la dimensione e la gestione del contesto – la capacità di usare strumenti (ricerca, codice, API) – la multimodalità (testo, immagini, audio, video) – l’infrastruttura (velocità, costo, affidabilità) – l’interfaccia e le funzioni di supporto (memoria, progetti, personalizzazione)
Due modelli con parametri simili possono dare esperienze completamente diverse a seconda di come è costruita questa “macchina”.
Il pilota
Ma c’è un elemento che spesso viene dimenticato nella metafora: il guidatore.
Lo stesso identico modello, sulla stessa piattaforma, produce risultati drasticamente diversi a seconda di chi lo usa. La capacità di strutturare il ragionamento, di decomporre i problemi, di iterare in modo intelligente, di conoscere i limiti dello strumento e di valutarne criticamente gli output fa una differenza enorme.
Come la fa, naturalmente, la competenza nel settore specifico è l’esperienza pregressa nel “dominio”.
E questo non vale solo per il testo.
Con la generazione di immagini, video e audio il divario tra un utente mediocre e uno bravo tende ad allargarsi, non a ridursi. Un prompt vago produce risultati mediocri. Un prompt preciso, gerarchico, consapevole dei meccanismi del modello e accompagnato da un processo di raffinamento intelligente può portare a risultati di un altro livello — anche partendo dallo stesso motore.
La conclusione “scomoda”
Più i modelli diventano potenti e flessibili, più il fattore umano torna a essere decisivo. Non nel senso romantico del “l’AI non sostituirà mai la creatività”, ma in un senso molto più pragmatico: la qualità dell’output dipende sempre di più dalla qualità dell’interazione.
Il motore conta. La macchina conta. Ma senza un pilota capace, anche un’auto di Formula 1 resta ferma ai box.
Da diversi anni mi impegno a formare, con libri e formazione, dei “bravi piloti”.
Testi specifici dedicati alle singole piattaforme (ChatGPT, Gemini), ai diversi ambiti (Didattica, Comunicazione, Grafica) e ovviamente al prompt design/engineering e all’uso “locale” dell’AI.
Se vuoi diventare un bravo pilota e farti assistere sempre meglio dall’AI nell’ambito (o negli ambiti) di tuo interesse, non hai che andare in libreria (fisica o virtuale), scegliere e cominciare.
AgendaDigitale riprende una guida di Quantumleap Insights che analizza come orientarsi nel mercato del lavoro trasformato dall’intelligenza artificiale, sottolineando che non esistono più settori “sicuri” in senso assoluto. L’articolo, inoltre, menziona gli studi di Anthropic e Microsoft in cui è evidenziato come i ruoli più esposti sono quelli ripetitivi e standardizzati, mentre risultano più resilienti lavori basati su relazione, giudizio e presenza fisica. Come sottolineato nell’articolo, inoltre, secondo il World Economic Forum, entro il 2030 il saldo occupazionale globale resterà positivo, ma con una forte redistribuzione tra professioni. Crescono sanità, istruzione, mestieri tecnici e cybersecurity, mentre diventano fragili soprattutto i ruoli junior e impiegatizi automatizzabili. La strategia vincente, insomma, non è quella di evitare l’AI, ma di integrarla, ovvero costruire competenze solide in un dominio e usarla come leva per aumentare produttività e valore.
Colossi della Silicon Valley come OpenAI, Google e Anthropic stanno accelerando la creazione di proprie accademie e piattaforme formative, con l’obiettivo di formare direttamente sviluppatori e professionisti dell’intelligenza artificiale. Iniziative come Claude 101 di Anthropic, OpenAI Academy e Google Cloud Skills Boost offrono percorsi strutturati e certificazioni ufficiali che rischiano di diventare più influenti di una laurea tradizionale nel settore tech Questo spostamento del baricentro educativo verso soggetti privati nasce anche dalla lentezza dei sistemi pubblici nell’integrare l’alfabetizzazione algoritmica nei programmi di studio. Il risultato potrebbe essere un nuovo monopolio globale della formazione, dove le Big Tech non solo controllano gli strumenti e i dati, ma anche i criteri di certificazione delle competenze. Le implicazioni toccano occupazione, equità nell’accesso al sapere e autonomia delle istituzioni accademiche.
Nonostante i timori diffusi, i dati economici mostrano che l’intelligenza artificiale non sta causando una perdita massiccia di posti di lavoro: in Europa e nei principali Paesi anglosassoni la disoccupazione è ai minimi storici. Come già avvenuto con altre grandi innovazioni tecnologiche, l’AI elimina alcune mansioni ma ne crea di nuove, aumentando spesso la produttività invece di sostituire le persone. Il vero nodo, però, non è quanti lavori spariranno, ma chi saprà adattarsi ai nuovi strumenti. Secondo l’economista Renaud Foucart, il rischio maggiore è l’aumento delle disuguaglianze, perché solo una parte della forza lavoro possiede le competenze per sfruttare davvero l’AI. Senza politiche di formazione e inclusione, la tecnologia potrebbe quindi ampliare il divario economico e sociale.
Una nota personale per i “giornalisti” che in questi giorni grideranno “al lupo!” contro l’AI riportando i tagli di Amazon: parliamo di un’azienda che aveva introdotto i robot in magazzino quando ancora di AI non si parlava neanche. Impegnatevi a divulgare e sensibilizzare sull’uso dell’AI, se proprio volete fare qualcosa di utile (lo so, “acchiappa” meno clic, per quello non vi piace).
Gennaio 2026. ChatGPT ha superato gli 800 milioni di utenti settimanali attivi in tutto il mondo, con picchi di 900 milioni in alcuni periodi dell’anno scorso. Negli Stati Uniti, un terzo degli adulti lo ha provato almeno una volta, mentre tra i teenager la penetrazione sfiora il 60%, con quasi un terzo che lo consulta quotidianamente. Numeri da capogiro, che farebbero invidia a qualsiasi innovazione tecnologica degli ultimi decenni. Sembra l’adozione definitiva di una tecnologia “mainstream”, destinata a rivoluzionare il modo in cui lavoriamo, studiamo e pensiamo.
Eppure, c’è un piccolo dettaglio: la maggior parte degli utenti crede che ChatGPT funzioni come “un motore di ricerca particolarmente furbo”.
Secondo un’indagine del Searchlight Institute condotta nell’estate 2025 su oltre 2.300 adulti americani, il 45% è convinto che, quando si pone una domanda a ChatGPT, l’IA “cerchi la risposta esatta in un database”. Un altro 21% pensa che segua “script pre-scritti”, come un albero decisionale sofisticato. Solo il 28% comprende che si tratta di generazione probabilistica: il modello prevede la parola successiva basandosi su pattern appresi da enormi quantità di testo, senza alcun “lookup” diretto.
In altre parole, sette utenti su dieci trattano ChatGPT come una “versione potenziata di Google”, convinti che stia recuperando fatti da un archivio immacolato, mentre sta inventando – sì, letteralmente inventando – frasi plausibili in tempo reale dagli atomi di linguaggio che ha assorbito e organizzato per affinità e frequenza durante il suo addestramento. È più simile a uno specchio che riflette le strutture del linguaggio umano che a una finestra aperta sulla realtà: restituisce immagini plausibili e ben formate, ma non garantisce che ciò che vedi “là fuori” esista davvero così com’è.
Questo equivoco non è innocuo, attenzione. Se si pensa che l’IA “cerchi” e “trovi” risposte, si tende a fidarsi ciecamente, ignorando le “allucinazioni” – quelle risposte plausibili ma completamente inventate – che continuano a infestare anche i modelli più avanzati. Pew Research conferma: nel 2025, il 34% degli adulti americani ha usato ChatGPT, ma la consapevolezza dei suoi limiti rimane bassa. Tra i giovani, che lo impiegano massicciamente per compiti scolastici, il rischio è ancora maggiore: trattare un generatore probabilistico come un’enciclopedia infallibile può portare a una dipendenza acritica, proprio mentre le competenze di verifica e pensiero critico dovrebbero essere al centro della formazione.
Il paradosso è intrigante: mai, nella storia una tecnologia, si era diffusa così rapidamente con una comprensione così limitata del suo funzionamento. È come se milioni di persone guidassero automobili elettriche convinte che funzionino ancora a benzina. Funziona, va veloce, è comoda… ma prima o poi qualcuno si chiederà perché non ci sia il serbatoio.
Forse è ora di aggiornare il “manuale d’istruzioni”. O, più realisticamente, di investire in alfabetizzazione all’IA, come sto facendo ormai io stesso, da oltre due anni, attraverso libri e formazione, senza demonizzare lo strumento come fanno spesso i media mainstream o i “cacciatori di click”, piuttosto spingere a usarlo con gli occhi e la mente ben aperti. Altrimenti, rischiamo di avere una società iper-connessa con un’intelligenza artificiale collettiva che, ironicamente, rimane piuttosto… analogica nelle sue convinzioni.
Perché, in fondo, ChatGPT più che un “motore di ricerca”, è un “improvvisatore geniale”, statistico e probabilistico. E merita un pubblico che lo apprezzi per quello che è, non per quello che crede di essere.
Quando parla Mr. Draghi, bisogna fare attenzione e riflettere.
Per questo voglio riportarvi una sintesi del suo lungo discorso, in due formati:
1) punti fondamentali, ottenuti con Copilot
2) panoramica video, ottenuta con NotebookLM
3) Una infografica ottenuta sempre con NotebookLM (qui sotto).
Ovviamente avreste potuto ottenere da soli gli stessi materiali riepilogativi, ma vi risparmio la “fatica”, e più che altro lo faccio per stimolarvi a usare questi strumenti, come sempre, anche per altre occasioni, e per farvi qualche spunto di riflessione e dibattito, nel caso ne abbiate voglia.
Ecco la sintesi di Copilot, dopodiché vi lascio la Overview Video:
🌍 Contesto storico e tecnologico
La prosperità economica è sempre stata trainata da rivoluzioni tecnologiche (vapore, elettricità, fertilizzanti, container).
• Oggi la tecnologia è ancora più centrale perché popolazioni invecchiano e infrastrutture sono datate.
• La crescita futura dipende dalla produttività, cioè dall’adozione di nuove tecnologie.
⚡ Accelerazione dell’innovazione
Le innovazioni moderne si diffondono molto più rapidamente rispetto al passato (es. ChatGPT).
• Paesi che adottano l’IA cresceranno più velocemente rispetto a quelli che esitano.
• L’Europa rischia stagnazione: nel 2024 USA hanno prodotto 40 grandi modelli di IA, Cina 15, UE solo 3.
📈 Potenziale e rischi dell’IA
L’IA potrebbe aumentare la produttività europea di 0,8–1,3 punti percentuali annui.
• Rischi: sostituzione del lavoro, aumento disuguaglianze, frodi e violazioni della privacy.
• La transizione non è lineare: alcuni lavoratori e territori soffriranno più di altri.
• Le politiche pubbliche saranno decisive per distribuire equamente i benefici.
🏥 Sanità e 🎓 Istruzione
L’IA può ridurre disuguaglianze:
• Sanità: triage e diagnostica più rapidi, riduzione tempi di attesa.
• Istruzione: tutoraggio personalizzato, miglioramento delle performance soprattutto per studenti svantaggiati.
🛡️ Regolazione e cultura europea
L’Europa ha adottato un approccio troppo prudente (principio di precauzione).
• Il GDPR ha penalizzato innovazione e piccole imprese tecnologiche.
• Necessaria maggiore agilità normativa: adattare regole rapidamente ai cambiamenti tecnologici.
🏛️ Ricerca e università
L’Europa ha buona produzione scientifica, ma fatica nella commercializzazione e nella scala globale.
Proposte:
• Raddoppiare il bilancio ERC per ricerca fondamentale.
• Rendere le università più autonome nella raccolta fondi e attrazione talenti.
• Creare centri di eccellenza e programmi competitivi (“ERC per le istituzioni”, “Cattedre Europee”).
• Introdurre un quadro europeo simile al Bayh–Dole Act per favorire brevetti e spin-off universitari.
🇪🇺 Visione per i giovani
Draghi incoraggia gli studenti a diventare produttori di idee e imprenditori.
• Invita a costruire innovazione in Europa, combattendo interessi che frenano il cambiamento.
• Il futuro dell’Europa dipenderà dalla capacità di attrarre capitale e talento.
Dal 2 febbraio 2025, entra in vigore nell’Unione Europea l’obbligo di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale per imprese e enti pubblici, come previsto dall’AI Act. L’iniziativa mira a garantire che i dipendenti acquisiscano conoscenze adeguate sull’uso consapevole dei sistemi di AI, inclusi rischi e opportunità. La formazione deve essere calibrata sul ruolo e sul livello del personale, con obbligo di tracciabilità ma senza certificazioni formali. Le autorità inizieranno il monitoraggio a partire da agosto 2026, aprendo la strada a possibili sanzioni in caso di inadempienza.
