Alla Rome Future Week 2026 ho partecipato all’evento organizzato da Asnor, dove mi è stata affidata una domanda che sembra una provocazione ma che mi ha permesso di entrare in profondità su un tema attualissimo. Per farlo, sono partito da un esempio ordinario. A cura di Gianfranco Rubino, Ricercatore indipendente, studioso di Intelligenza Artificiale, educazione e sostenibilità.
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Una donna di trentotto anni, dodici dei quali in banca, alle undici e quaranta di sera apre una chat e chiede cosa dovrebbe fare per cambiare lavoro. A quell’ora non c’è un orientatore disponibile, né un collega a cui chiedere.
La macchina risponde subito e non giudica
Quanto usiamo l’IA per prendere decisioni? Per inquadrare la portata di questo utilizzo degli LLM ho mostrato un’analisi su un ampio campione di conversazioni con ChatGPT che colloca circa metà dei messaggi nella categoria del chiedere e individua nel supporto alle decisioni il valore principale dello strumento (Chatterji et al., 2025). È un working paper non ancora sottoposto a revisione paritaria ma il dato resta significativo.
Chiedere, di per sé, non significa delegare. Un sistema generativo può mostrare alternative non considerate, esplicitare conseguenze, far emergere i criteri impliciti di una decisione. È ciò che fa un buon orientatore. Il punto critico si riconosce nella progressione delle domande. Da Aiutami a capire la mia situazione, Dimmi quali opzioni ho, Dimmi qual è la migliore fino a Dimmi cosa devo fare. La tecnologia resta identica, dal primo all’ultimo gradino: cambia la posizione della persona nel processo decisionale. Al terzo passaggio ordinare le opzioni significa già lasciare che il sistema applichi criteri inferiti da poche righe di conversazione.
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Perché l’IA non ci insegna a valutare le risposte
Qui parte la tesi proposta alla platea. Le AI Generative hanno abbassato drasticamente il costo di produzione di una risposta senza abbassare quello della sua valutazione. Una risposta plausibile non porta con sé anche i criteri per giudicarla. Un’indagine su 319 lavoratori della conoscenza rileva che a una maggiore fiducia nello strumento corrisponde un minore esercizio del pensiero critico (Lee et al., 2025), su dati auto-riferiti e correlazionali.
La modernità avanzata ha trasformato le biografie assegnate in biografie da costruire e da giustificare individualmente (Beck e Beck-Gernsheim, 2002), e di fronte a carichi insostenibili ci affidiamo a sistemi esperti che ce ne sollevano (Giddens, 1990). Chi cambia strada sceglie (e rischia di sbagliare) da solo. L’AI offre sollievo, e il sollievo è un bisogno legittimo.
Come cambia il lavoro dell’orientatore
Per chi orienta il mestiere cambia. Una parte delle persone arriva al colloquio con una risposta già pronta, e il lavoro si sposta su ciò che accade tra la risposta e la decisione.
Chiamo agency decisionale la capacità di restare autori della propria scelta: formulare la domanda, valutare la risposta, assumersi le conseguenze. A ciascuna corrisponde una domanda praticabile: Perché lo sto chiedendo? Con quale criterio giudicherò la risposta? Che cosa non posso delegare?
L’ultima è la più importante, perché non si può delegare ciò di cui si dovrà rispondere.
Lascio qui la domanda con cui ho chiuso l’intervento.
Qual è una decisione per cui accettereste l’aiuto di un’intelligenza artificiale, ma che non le lascereste mai prendere al posto vostro?
Bibliografia
- Beck, U., & Beck-Gernsheim, E. (2002). Individualization: Institutionalized individualism and its social and political consequences. Sage.
- Chatterji, A., Cunningham, T., Deming, D. J., Hitzig, Z., Ong, C., Shan, C. Y., & Wadman, K. (2025). How people use ChatGPT (NBER Working Paper No. 34255). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w34255
- Giddens, A. (1990). The consequences of modernity. Polity Press.
- Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778