AI literacy: competenze per non perdere il pensiero critico

Perché l’alfabetizzazione all’IA è oggi indispensabile

Non è più un supporto specialistico confinato ai reparti IT, ma una tecnologia pervasiva, integrata nei processi decisionali delle organizzazioni. Eppure, la capacità di interpretare l’IA, di comprenderne logiche, limiti e implicazioni, non ha seguito il ritmo della sua diffusione. Aumenta il numero di strumenti a disposizione, ma resta ancora poco sviluppata la competenza necessaria per interagirci in modo critico e consapevole (Biagini, 2024; Lintner, 2024; Gerlich, 2025).
È qui che entra in gioco il concetto di alfabetizzazione all’intelligenza artificiale: un insieme di capacità che non riguarda solo la familiarità tecnica ma coinvolge il pensiero critico, l’autonomia decisionale, la consapevolezza etica.

Non si tratta di saper “usare” un algoritmo ma di saperlo interrogare. E scegliere, con lucidità, se e quando delegare.

Le quattro dimensioni dell’AI literacy: conoscere, fidarsi, agire, valutare

La AI literacy è una competenza multidimensionale.

• In primo luogo, c’è la componente cognitiva, cioè il bagaglio di conoscenze su come funzionano gli algoritmi, su quali dati li alimentano e su quali logiche statistico-matematiche ne guidano le decisioni.
• A questa si affianca la dimensione affettiva, fatta di fiducia in se stessi e in ciò che si sta maneggiando, ma anche di autoconsapevolezza del proprio margine di incertezza: una forma di autoefficacia che spinge a non accettare passivamente ogni suggerimento dell’IA.
• La terza area è quella comportamentale: saper integrare uno strumento di IA nei propri processi quotidiani, sperimentarne i vantaggi, riconoscere quando smettere di utilizzarlo e cercare confronti con colleghi o fonti alternative.
• Infine, la dimensione etica ci chiede di misurare gli impatti sociali e i bias intrinseci nei modelli, per esempio come una rete neurale possa tendere a prediligere degli output in base a variabili sensibili (Biagini, 2024).

È dunque indispensabile un approccio integrato che vada oltre il saper “usare” un software e metta al centro la capacità di interrogare l’IA, di valutarne criticamente i risultati e di scegliere quando delegare e quando, invece, intervenire con giudizio autonomo (Lintner, 2024).

Cognitive offloading: il rischio di rinunciare al pensiero critico

A complicare ulteriormente il quadro della AI literacy interviene una dinamica sempre più centrale nell’interazione uomo-macchina: il cognitive offloading. Il termine indica la tendenza a “scaricare” su strumenti esterni una parte del carico mentale richiesto per ricordare, analizzare o prendere decisioni. È una strategia utile, persino necessaria in molti contesti. Ma quando diventa sistematica, può ridurre drasticamente la capacità di elaborazione autonoma, fino a compromettere il pensiero critico. Lo evidenzia in modo chiaro uno studio recente che ha coinvolto oltre seicento partecipanti e che ha analizzato il rapporto tra uso frequente di IA e abilità inferenziali (Gerlich, 2025). I risultati mostrano una correlazione significativa: più ci si affida all’IA per valutare informazioni, selezionare fonti o risolvere problemi, meno si è propensi a farlo in modo indipendente.

Questo effetto si manifesta con maggiore intensità nei soggetti più giovani e in chi ha livelli educativi più bassi, ma non risparmia i professionisti, anche quelli che utilizzano l’IA in ambiti strategici o ad alta responsabilità. Il rischio, dunque, non è solo quello di usare male l’IA. È quello, più subdolo, di perdere progressivamente la capacità di interrogarla, valutarla, metterla in discussione. Ed è proprio qui che l’alfabetizzazione all’IA rivela il suo valore più profondo: non come abilità tecnica, ma come strumento per evitare che l’automazione si trasformi in deresponsabilizzazione.

Quando l’automazione riduce la consapevolezza

La familiarità con l’IA non garantisce consapevolezza critica: può trasformarsi in un’assuefazione che indebolisce il controllo umano sui processi decisionali. Come evidenziato da Gerlich (2025) c’è una relazione inversa tra fiducia nei sistemi intelligenti e capacità di valutazione autonoma. Quando l’intelligenza artificiale viene percepita come efficiente, neutrale e oggettiva, tende ad abbassarsi la soglia del pensiero critico: più cresce la fiducia nel sistema, maggiore è la propensione a delegargli la valutazione, la memoria, la selezione delle fonti. Il risultato è una riduzione progressiva della capacità analitica che si traduce in un uso meno riflessivo e più passivo delle tecnologie intelligenti. Anche se questa dinamica colpisce in particolare i soggetti più giovani o con livelli educativi più bassi, non ne sono esenti manager e figure qualificate: in ambienti ad alta pressione decisionale e sovraccarico informativo, la tendenza a “delegare alla macchina” diventa una scorciatoia frequente.
Investire in alfabetizzazione all’intelligenza artificiale oggi significa saper usare questi strumenti come leva strategica e non come stampella cognitiva. Significa promuovere un’innovazione che non riduce l’intelligenza umana, ma la potenzia. E significa, soprattutto, prepararsi a un futuro in cui il pensiero critico sarà sempre più raro, ma anche sempre più determinante.

Decisioni aziendali e AI literacy: una responsabilità condivisa

L’adozione dell’intelligenza artificiale non è solo una questione tecnologica, ma una sfida culturale e strategica per le imprese. Le decisioni aziendali si basano sempre più su sistemi automatizzati: CRM intelligenti, dashboard predittive, strumenti di analisi del sentiment. Ma senza una solida capacità di interpretazione, questi strumenti rischiano di alimentare una delega acritica. Come sottolinea Lintner (2024), il vero pericolo non è l’errore tecnico ma la perdita di controllo umano nei processi di governance. Quando manca la consapevolezza critica, l’efficienza si confonde con l’automazione cieca. E la trasparenza, come ricorda Gerlich (2025), è tutt’altro che scontata: se non comprendiamo il funzionamento degli algoritmi, non siamo in grado di valutare né le decisioni né le loro conseguenze. Promuovere l’AI literacy diventa quindi un’esigenza trasversale.

Non basta formare gli specialisti: è necessario diffondere competenze cognitive, etiche e decisionali a tutti i livelli. Solo così l’intelligenza artificiale può diventare una leva di innovazione reale, capace di valorizzare e non sostituire la responsabilità e il pensiero critico delle persone. Nel futuro dell’IA, la vera innovazione sarà saper pensare con lucidità, nonostante, e grazie, all’automazione.

Bibliografia

Biagini, G. (2024). Assessing the assessments: Toward a multidimensional approach to AI literacy. Media Education, 15(1), 91-101.

Gerlich, M. (2025). AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies, 15(1), 6.

Lintner, T. (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9(1), 50.