Cosa significa alfabetizzazione all'IA?
Avere competenze di base sull'IA significa comprenderla abbastanza da usarla consapevolmente, anziché alla cieca. Un utente competente sa che uno strumento generativo prevede un testo plausibile anziché cercare fatti, che può affermare cose false con sicurezza, che i dati inseriti possono essere conservati o trattati secondo le condizioni del fornitore e che chi invia il risultato ne è responsabile.
L'EU AI Act fornisce una definizione formale all'articolo 3, punto 56. Come pubblicato sul portale di assistenza della Commissione europea dedicato al regolamento sull'IA, l'alfabetizzazione in materia di IA indica "le competenze, le conoscenze e la comprensione che consentono ai fornitori, ai soggetti che utilizzano i sistemi di IA e alle persone interessate, tenendo conto dei rispettivi diritti e obblighi nel contesto del presente regolamento, di procedere a una diffusione informata dei sistemi di IA, nonché di acquisire consapevolezza in merito alle opportunità e ai rischi dell'IA e ai possibili danni che essa può causare".
Università e scuole usano il termine in senso più ampio, includendo il modo in cui l'IA influisce sulla società, sull'apprendimento e sulla creatività. Per un datore di lavoro, l'accezione utile è più circoscritta e pratica: questa persona sa prendere decisioni informate quando usa gli strumenti di IA previsti dal suo lavoro?
Qual è la differenza tra alfabetizzazione all’IA e competenze nell’uso dell’IA?
L'alfabetizzazione all'IA riguarda la comprensione; le competenze nell'IA sono i comportamenti esercitati che la mettono in pratica. Sapere che gli strumenti possono inventare citazioni è alfabetizzazione. Aprire ogni fonte citata prima di inviare una relazione è una competenza. Una persona può avere conoscenze sull'IA ma non saperla ancora usare, per esempio essere consapevole dei rischi ma non sapere come formulare una richiesta utile.
Nella formazione è meglio sviluppare entrambe insieme. Una breve spiegazione del perché gli strumenti inventano informazioni viene compresa meglio quando chi apprende deve subito individuare un dato inventato in una bozza. La guida alle competenze nell'IA approfondisce i comportamenti pratici.
Quali sono i quattro pilastri dell'alfabetizzazione all'IA?
Non esiste un unico insieme ufficiale di quattro pilastri. I quadri di riferimento accademici e didattici suddividono l'alfabetizzazione all'IA in modi diversi e l'EU AI Act non prescrive una struttura. Per il lavoro, la seguente suddivisione in quattro parti è un'impostazione redazionale pratica, non uno standard da seguire obbligatoriamente.
Comprendere
Quali sono gli strumenti in uso, a grandi linee come producono i risultati e i principali modi in cui sbagliano, tra cui errori espressi con sicurezza, mancanza di contesto e distorsioni.
Usare
Come fornire contesto a uno strumento, scegliere attività adatte e lavorare usando solo gli strumenti e le impostazioni approvati.
Valuta
Come confrontare i risultati con le fonti, rifare i calcoli e riconoscere quando una bozza ha trasformato una condizione in una promessa.
Agisci in modo responsabile
Quali informazioni si possono inserire in uno strumento, chi risponde del risultato e quando invece un'attività richiede una persona qualificata.
Qual è un esempio di alfabetizzazione all'IA?
Un negozio immaginario di attrezzature per attività all'aperto, Kestrel Outdoor, ha un gruppo di assistenza che usa un assistente di IA approvato per preparare le risposte. Un cliente chiede se può restituire una tenda acquistata 40 giorni fa. L'addetto, Sam, chiede allo strumento di scrivere una risposta. La bozza è cordiale e chiara e afferma che il negozio accetta resi entro 60 giorni. La politica effettiva di Kestrel prevede 30 giorni.
Un addetto che sa usare l’IA non si chiede se la risposta sembra corretta. Sam sa che lo strumento non conosce in modo affidabile le condizioni del negozio, a meno che non gli siano state fornite: un numero preciso nella bozza è quindi un’affermazione da verificare. Consulta la pagina delle condizioni, corregge il termine indicato e aggiunge l’opzione effettivamente prevista, cioè la sostituzione dei prodotti difettosi. Omette anche il numero d’ordine e l’indirizzo del cliente, perché le linee guida del team vietano di incollare dati personali nello strumento.
Un secondo esempio viene dall'area finanziaria. Alla richiesta di spiegare perché una voce di costo mensile è aumentata, uno strumento suggerisce un aumento dei prezzi del fornitore. L'analista competente nell'uso dell'IA nota che la tabella fornita mostra soltanto che il costo è aumentato, non perché, e scrive che la causa è ancora da confermare. Il profilo NIST sull'IA generativa chiama questo rischio confabulazione e descrive separatamente il pregiudizio di automazione, ossia un'eccessiva fiducia nei sistemi automatizzati. La competenza nell'uso dell'IA consiste in gran parte nell'abitudine a resistere a entrambi.
Vuoi vedere come si collega a un ruolo?
Scopri la prova per i team prevista ↗Cosa serve per l'alfabetizzazione all'IA sul lavoro?
Le persone hanno bisogno di cinque cose, e solo una è un corso.
Uno strumento identificato e approvato
Il personale deve sapere esattamente quale servizio e quale account può usare per lavoro e come accedervi.
Limiti chiari sull'uso delle informazioni
Un breve elenco di ciò che si può e non si può inserire nello strumento, con un esempio per ciascun caso e una persona a cui rivolgersi in caso di dubbi.
Un quadro onesto di cosa può andare storto
Esempi concreti di errori presentati con sicurezza, fonti inventate e cause prive di riscontro, tratti da attività simili alle loro.
Esercitazioni con riscontri
Compiti in cui occorre individuare e correggere un errore realistico, con riscontri basati su criteri visibili.
Responsabilità chiare
Una regola esplicita secondo cui chi invia un contenuto generato o vi fa affidamento ne è responsabile, qualunque sia lo strumento che ha prodotto la bozza.
Cosa dice l'EU AI Act sull'alfabetizzazione in materia di IA?
L’articolo 4 dell’EU AI Act impone ai fornitori e ai soggetti che utilizzano sistemi di IA di adottare misure a sostegno dell’alfabetizzazione in materia di IA del proprio personale e delle altre persone che si occupano del funzionamento e dell’uso di tali sistemi per loro conto. Come riportato sul portale di assistenza della Commissione dedicato al regolamento sull’IA, queste misure dovrebbero tenere conto delle "loro conoscenze tecniche, della loro esperienza, istruzione e formazione, nonché del contesto in cui i sistemi di IA devono essere utilizzati"; inoltre, l’obbligo "non impone ai fornitori o ai soggetti che utilizzano tali sistemi di garantire uno specifico livello di alfabetizzazione in materia di IA per ogni individuo". Questa sezione contiene informazioni generali, non una consulenza legale.
Le domande e risposte della Commissione europea sull'alfabetizzazione in materia di IA affermano che l'obbligo si applica dal 2 febbraio 2025. Spiegano che per personale si intendono i dipendenti, mentre tra le altre persone possono rientrare collaboratori esterni, fornitori di servizi o clienti che operano sotto la responsabilità dell'organizzazione. Precisano che non è necessario un certificato e che le organizzazioni possono tenere un registro interno delle attività formative o di altre iniziative di orientamento.
Due punti di queste indicazioni sono importanti per i comuni team di lavoro. Primo: la Commissione afferma che limitarsi a fare affidamento sulle istruzioni d'uso di un sistema di IA, o chiedere al personale di leggerle, potrebbe essere inefficace. Secondo: prende in esame un'azienda i cui dipendenti usano ChatGPT per attività come scrivere testi pubblicitari o tradurre, e afferma che dovrebbero essere informati sui rischi specifici, ad esempio le allucinazioni. Se la tua organizzazione rientra nell'ambito di applicazione della normativa, anche l'uso di chatbot generalisti va preso in considerazione. Verifica con un consulente qualificato come si applica la normativa al tuo caso.
Il minimo suggerito dalla Commissione è garantire una comprensione generale dell'IA nell'organizzazione, valutare se si agisce come fornitore o utilizzatore, considerare i rischi dei sistemi coinvolti e adeguare le misure alle conoscenze delle persone e al contesto d'uso, compresi gli aspetti giuridici ed etici.
Come si definisce un quadro di competenze di base sull'IA per un piccolo team?
Mantienilo abbastanza breve da poterlo aggiornare. Un quadro di riferimento per un'azienda di 30 persone può stare in due pagine, se chiarisce chi usa cosa, per quali attività e che cosa deve sapere ciascun gruppo.
Elenca strumenti e utilizzi
Elenca tutti gli strumenti di IA approvati e le attività per cui vengono attualmente utilizzati, compresi gli usi informali di cui sei a conoscenza.
Raggruppa le persone in base al contesto
Distingui chi redige note interne da chi invia risposte ai clienti o lavora con dati personali. Le loro esigenze sono diverse.
Definisci cosa deve comprendere ciascun gruppo
Per ogni gruppo, elenca i possibili errori e le regole sulle informazioni più rilevanti per le sue attività.
Scegli una verifica pratica
Scegli per ogni gruppo una breve attività che mostri se una persona sa applicare ciò che ha capito, per esempio individuando un errore inserito appositamente.
Tieni un registro semplice
Annota chi ha completato quale formazione o esercitazione e quando, così da avere una registrazione se dovesse esserti richiesta.
Rivedi le regole quando cambiano gli strumenti
Rivedi il quadro di riferimento quando viene introdotto un nuovo strumento, una nuova funzione o un nuovo caso d'uso, non solo a una data prestabilita.
Che cosa dovrebbe includere la formazione sulle competenze di base in materia di IA?
Dovrebbe includere brevi spiegazioni collegate agli strumenti che le persone usano davvero, esempi tratti dal loro tipo di lavoro e almeno un'attività in cui debbano individuare e correggere un errore. Un video su come funzionano le reti neurali può essere interessante, ma raramente cambia il modo in cui una persona prepara una risposta a un cliente in un pomeriggio pieno di impegni.
Tosheo.ai è in fase di progettazione per offrire questo tipo di formazione a team da 5 a 200 persone. Il prodotto non è ancora stato sviluppato, quindi si tratta di funzionalità previste: una verifica iniziale di 5 minuti, seguita da lezioni specifiche per ruolo da 10 a 15 minuti, ciascuna conclusa da un esercizio pratico in uno strumento di IA reale, valutato secondo una griglia visibile. È previsto che i responsabili vedano i progressi e il completamento anziché le cronologie integrali delle chat; queste informazioni possono anche contribuire a un registro interno della formazione. Non è un prodotto per la gestione della conformità e non certifica che un'organizzazione rispetti alcun obbligo di legge.
Quando la formazione sulle competenze di base nell’IA non è la soluzione?
Se al personale non è stato detto quale strumento può usare o quali informazioni non può inserire, iniziare dalla formazione significa procedere al contrario. Metti per iscritto i limiti, poi forma le persone affinché li rispettino. La guida alle regole sull'IA per le piccole imprese tratta questo passaggio.
Se la tua organizzazione fornisce o utilizza un sistema di IA ad alto rischio ai sensi del regolamento sull’IA, la Commissione precisa che potrebbero essere necessarie misure aggiuntive rispetto all’alfabetizzazione generale e che affidarsi alle istruzioni per l’uso non è sufficiente. Un prodotto per lo sviluppo di competenze generali non copre questi obblighi; servono una consulenza specifica e una formazione sul sistema in questione. Allo stesso modo, se ti servono lezioni in lingue diverse dall’inglese, queste non rientrano nell’offerta prevista al lancio di Tosheo.ai.
Fonti e ambito
Commissione europea, alfabetizzazione in materia di IA - Domande e risposte, 27 July 2026 ↗