Chi forma chi?

Ogni formazione decide chi dà forma a chi. Questa è la soglia. Per molto tempo abbiamo pensato la formazione come il luogo in cui l'uomo imparava a dominare gli strumenti: comprenderli, governarli. Lo strumento restava davanti a lui. L'uomo apprendeva, sceglieva, correggeva, orientava. Con l'intelligenza artificiale (IA) qualcosa cambia. La macchina non resta soltanto davanti all'uomo. Entra nei passaggi intermedi del conoscere. Interviene mentre cerchiamo, scriviamo, decidiamo. Non accelera soltanto un gesto. Inizia a modellare il modo in cui quel gesto viene pensato. Per questo la formazione all'IA è una questione più radicale dell'addestramento. Non si tratta soltanto di formare gli uomini all'intelligenza artificiale, ma di impedire che l'intelligenza artificiale diventi il soggetto silenzioso della formazione dell'uomo. La formazione all'IA non può essere ridotta a una sequenza di strumenti, prompt, piattaforme, esercitazioni. Sarebbe una risposta povera a un passaggio profondo. L'IA non chiede soltanto competenze operative. Chiede una riflessione sulla forma dell'umano in un ambiente nel quale le macchine producono risposte, suggeriscono scelte, ordinano dati, simulano competenza, orientano attenzione. Il problema non è se useremo l'IA. La stiamo già usando, spesso senza riconoscerla. Il tema è se sapremo restare soggetti della nostra formazione mentre sistemi intelligenti iniziano a dare forma alle nostre domande, alle nostre abitudini cognitive, alle nostre decisioni.

Questa è la tesi.
La formazione all'intelligenza artificiale deve custodire la sovranità formativa dell'umano, che non significa chiusura né nostalgia. Significa mantenere nell'uomo la capacità di dare forma al proprio rapporto con la tecnica, invece di lasciare che sia la tecnica, silenziosamente, a formare l'uomo secondo la propria logica. Ogni tecnologia educa, attraverso i tempi che impone, i gesti che rende naturali, le dipendenze che produce. Come ha mostrato Gilbert Simondon, l'oggetto tecnico non è mai un puro strumento neutro a disposizione dell'uomo: possiede un proprio modo di esistenza, che struttura in anticipo il rapporto tra chi lo usa e il mondo. La tecnologia non è mai soltanto ciò che l'uomo usa. È anche ciò che modifica l'uomo mentre la usa. L'intelligenza artificiale rende questo processo più delicato perché agisce sul linguaggio, sulla conoscenza, sulla decisione. Non sposta soltanto oggetti, né trasmette soltanto messaggi: produce forme di risposta che somigliano al pensiero. E ciò che somiglia al pensiero può diventare, per abitudine, misura del pensare. Il rischio più profondo non è che l'IA pensi al posto nostro in modo totale e visibile. È che abitui progressivamente l'uomo a pensare dentro forme che non interroga più. A ricevere prima di cercare. A confermare prima di comprendere. A valutare sulla base della plausibilità, non della verità. Non è più solo un'ipotesi teorica. Uno studio del 2025 condotto su 666 partecipanti (Gerlich, pubblicato sulla rivista Societies) ha rilevato una correlazione negativa tra uso frequente dell'IA generativa e punteggi di pensiero critico, mediata proprio da questo meccanismo di delega: l'offloading cognitivo. A scambiare la fluidità di una risposta con la maturità di un giudizio. La formazione deve intervenire in questo punto. Non dopo. Non quando l'IA sarà già diventata infrastruttura invisibile delle pratiche quotidiane. Non quando l'adozione sarà stata più rapida della comprensione. La formazione deve entrare prima che l'abitudine si trasformi in destino.
Questo è il senso più alto che oggi possiamo attribuire a DigComp 3.0. Non un semplice aggiornamento del vocabolario europeo delle competenze digitali, ma il segnale di una soglia: la competenza digitale non può più essere pensata come abilità tecnica laterale. Diventa una forma della cittadinanza contemporanea. Il nuovo quadro europeo non colloca l'intelligenza artificiale in una stanza separata. La riconosce come presenza trasversale. L'IA attraversa la ricerca delle informazioni, la comunicazione, la produzione dei contenuti, la cittadinanza. Attraversa ciò che una persona fa quando vive, apprende e lavora dentro ambienti digitali. Questa scelta è culturalmente decisiva. Se l'IA attraversa la competenza digitale, allora la formazione all'IA non può essere aggiunta alla fine. Non può essere un modulo decorativo, il corso specialistico che arriva dopo aver spiegato tutto il resto. L'IA modifica il resto. Che cosa cambia, esattamente? Il modo in cui si accede alle informazioni; la possibilità di distinguere fonte, generazione, interpretazione; il peso stesso che l'esperienza umana dava all'opera. E, di riflesso, i diritti e le decisioni pubbliche e private. Il cittadino digitale non vive più semplicemente davanti a strumenti. Vive dentro mediazioni intelligenti. È quella che Luciano Floridi, ne La quarta rivoluzione, descrive come condizione iperstorica: viviamo dentro un'unica infosfera in cui la mediazione digitale è condizione ordinaria dell'esperienza, non eccezione da gestire, e la distinzione tra online e offline perde progressivamente senso. Per questo, nell'ambiente digitale, "uso" e "utilizzo" non sono sinonimi. L'uso appartiene alla tecnica, alla manualità, alla capacità immediata di far funzionare uno strumento. L'utilizzo appartiene invece a una conoscenza più profonda della tecnologia: implica comprensione del contesto, consapevolezza dei limiti, valutazione delle conseguenze, responsabilità della scelta. Si può usare l'IA senza utilizzarla davvero. La formazione deve portare l'uomo dall'uso operativo all'utilizzo consapevole, critico e culturalmente fondato. Questa distinzione non è linguistica. È pedagogica. Una persona può saper usare una piattaforma e restare prigioniera della sua logica. Può diventare abile senza diventare competente, imparare la superficie della tecnica e perdere il senso della tecnologia. La competenza, nell'epoca dell'IA, non coincide con il saper fare ma con il saper abitare. 
Abitare significa riconoscere l'ambiente in cui si è immersi, comprendere che ogni risposta digitale può essere prodotta, filtrata, selezionata, personalizzata, orientata. Significa conservare una distanza interiore dentro la prossimità tecnica. Senza questa distanza, la competenza diventa adattamento. E l'adattamento non basta a una persona libera. Qui DigCompEdu assume un ruolo più profondo. Se DigComp riguarda il cittadino, DigCompEdu riguarda chi forma. E chi forma, oggi, non può limitarsi a introdurre strumenti digitali nella didattica. Come insegnava John Dewey, l'educazione non è trasmissione di contenuti ma organizzazione dell'esperienza: se la macchina restituisce la risposta senza che lo studente attraversi la ricerca e l'errore, l'esperienza educativa si svuota anche quando il risultato appare corretto. Deve comprendere quale idea di apprendimento viene prodotta quando la macchina entra tra la domanda dello studente e la fatica della risposta. Il docente non è chiamato a diventare dimostratore di applicazioni ma a custodire la forma umana dell'apprendere. In un ambiente nel quale le risposte diventano disponibili, il docente deve difendere la domanda. È il rischio che Paulo Freire chiamava "educazione bancaria": un sapere depositato invece che problematizzato. L'IA, se non governata pedagogicamente, rischia di trasformare l'aula in un deposito di risposte pronte invece che in un luogo dove la domanda viene coltivata. In un ambiente nel quale la produzione diventa facile, deve difendere il processo. Un caso concreto mostra cosa significhi non riuscire a difenderlo: nel maggio 2026 l'università di Princeton ha votato la fine del proprio codice d'onore, in vigore dal 1893, che consentiva agli studenti di sostenere gli esami senza sorveglianza, sulla fiducia. La diffusione dell'IA generativa ha reso quella fiducia insostenibile: non è saltato soltanto un metodo di verifica, è entrata in crisi un'intera infrastruttura educativa costruita su responsabilità condivisa e lealtà reciproca. Quando il processo non viene difeso, non si perde un esame: si perde il patto su cui la formazione si regge. Non è un problema americano: è la stessa domanda che le università italiane si pongono ogni volta che aggiornano un regolamento sull'uso dichiarato dell'IA nelle tesi, perché la posta in gioco, la tenuta del patto di fiducia tra chi insegna e chi apprende, non cambia con la latitudine. In un ambiente nel quale un testo può essere generato senza essere pensato, deve difendere il valore formativo della comprensione. In un ambiente nel quale la macchina può assistere, deve impedire che l'assistenza diventi sostituzione silenziosa. La scuola non deve competere con l'intelligenza artificiale né sulla rapidità né sulla quantità di informazioni: perderebbe su entrambi i fronti. Deve presidiare ciò che nessun sistema può fondare da solo: il rapporto tra sapere e significato, tra errore e maturazione, tra limite e crescita, tra conoscenza e responsabilità. La scuola serve proprio perché una risposta non basta a formare una persona. Serve perché l'uomo non nasce già capace di dare peso a ciò che incontra. Serve perché comprendere non significa ricevere, ma attraversare. L'IA può ridurre la fatica inutile. Ma non deve cancellare la fatica necessaria. Esiste una fatica che umilia e va superata. Ma esiste una fatica che forma. La fatica di cercare, sbagliare, riformulare, attendere, confrontarsi con il limite. Se la formazione all'IA non distingue queste due fatiche, rischia di scambiare il progresso con la semplificazione dell'umano. Il punto non è usare l'IA nella scuola. Il punto è impedire che la scuola assuma, senza accorgersene, l'idea di apprendimento implicita nelle macchine che usa. 
Ogni strumento porta una pedagogia nascosta. L'IA ne porta una particolarmente potente: la pedagogia della risposta immediata, della fluidità, della personalizzazione, dell'assistenza continua. Può essere preziosa, se governata. Può essere pericolosa, se assorbita senza domanda. Per questo il docente-formatore diventa figura decisiva. Non perché debba sapere tutto della tecnologia, ma perché deve sapere quale parte dell'apprendimento non può essere consegnata alla tecnologia. La formazione all'IA, allora, non è aggiornamento. È governo della forma. Governare la forma significa decidere quali abitudini cognitive vogliamo coltivare, quali limiti vogliamo riconoscere, quali libertà vogliamo proteggere. L'IA non entra in un vuoto. Entra in istituzioni, scuole, uffici, famiglie. Entra dentro rapporti di potere, disuguaglianze, culture professionali. Nessuna tecnologia è socialmente innocente. Ciò che appare come innovazione può distribuire vantaggi e svantaggi in modo diseguale, ampliare opportunità e insieme rafforzare dipendenze. Può avvicinare il sapere e renderlo meno riconoscibile. Non è un'ipotesi astratta: la proliferazione di articoli scientifici generati o assistiti dall'IA su riviste predatorie, spesso privi di reale revisione tra pari, mostra concretamente come la produzione di sapere possa moltiplicarsi restando sempre meno verificabile e attribuibile. Può personalizzare l'esperienza e restringere l'orizzonte. Per questo formare all'IA significa rendere visibile ciò che la macchina tende a rendere invisibile. I dati. Le fonti. Gli interessi. Le responsabilità. Una formazione seria non deve soltanto dire come si usa un sistema. Deve chiedere che cosa quel sistema fa al soggetto che lo usa, all'organizzazione che lo adotta, alla comunità che lo normalizza. Questa è la differenza tra addestramento e cultura. L'addestramento produce utenti. La cultura forma soggetti. 
I decreti attuativi della Legge 132/2025 devono essere letti dentro questa soglia. Nel momento in cui l'intelligenza artificiale entra nel perimetro della responsabilità pubblica, del lavoro, delle professioni, della sanità, della pubblica amministrazione e della formazione, essa smette di essere una moda tecnologica e diventa una questione istituzionale. Non riguarda più soltanto innovatori, tecnici, aziende, scuole sperimentali. Riguarda il modo in cui una comunità politica decide di governare una potenza che incide sui diritti, sulle competenze, sulle decisioni e sulla fiducia. I decreti approvati in esame preliminare dal Consiglio dei Ministri il 10 giugno 2026 lo confermano concretamente: prevedono percorsi di formazione obbligatoria per docenti e pubblica amministrazione, l'introduzione dell'IA nell'Educazione Continua in Medicina e, per le amministrazioni che adottano sistemi ad alto rischio, l'obbligo di supervisione umana effettiva sulle decisioni. È una previsione importante, ma fragile nella sua attuazione concreta: il rischio, già segnalato da chi studia diritto e tecnologia, è che questa supervisione degeneri in una ratifica automatica dell'output algoritmico, il cosiddetto automation bias, in cui il funzionario o il professionista firma una decisione che la macchina ha già preso, senza averne davvero valutato i presupposti. Qui il passaggio normativo diventa culturale. Lo Stato, regolando e promuovendo la formazione sull'intelligenza artificiale, riconosce implicitamente che la competenza IA non è più un fatto privato. È una condizione della cittadinanza democratica. Non riguarda soltanto chi lavora con la tecnologia. Riguarda chi apprende, chi insegna, chi amministra, chi cura, chi decide, chi partecipa alla vita pubblica. È il terreno che Hannah Arendt, in Vita activa, riservava all'azione: la dimensione propriamente umana e politica in cui ci si espone al giudizio altrui e si assume la responsabilità delle conseguenze, a differenza del lavoro e dell'operare, che restano nell'ordine della necessità. Il funzionario che si limita a controfirmare l'output di un sistema, il rischio di automation bias appena richiamato, non sta agendo in senso arendtiano: sta operando, non giudicando; esegue un processo, non si espone a un giudizio. Anche qui la cittadinanza digitale interpella l'uomo come agente responsabile, non come utente efficiente. Ma la norma, da sola, non produce forma. Può indicare confini, obblighi, procedure, autorità, percorsi. Può orientare. Può proteggere. Può rendere visibile la responsabilità. Tuttavia nessuna norma può sostituire il lavoro culturale della formazione. Il rischio più grande è che anche la formazione all'IA diventi burocrazia: ore da certificare, moduli da compilare, poca trasformazione reale. Sarebbe un fallimento elegante. Formalmente corretto. Culturalmente vuoto. La questione è più alta. L'Italia, l'Europa, le scuole, le università, le amministrazioni, le imprese non hanno bisogno soltanto di persone aggiornate sull'IA. Hanno bisogno di persone capaci di non essere formate passivamente dall'IA: docenti che non confondano innovazione e imitazione, cittadini che non confondano comodità e libertà. La formazione all'IA deve impedire questa confusione. Come mostrò Martin Heidegger ne La questione della tecnica, la tecnica non è mai un semplice insieme di mezzi neutri a disposizione dell'uomo. È un modo di disporre il mondo, quello che Heidegger chiamava Gestell, l'im-posizione che ordina in anticipo ciò che appare utile, ciò che diventa misurabile, ciò che viene accelerato, ciò che viene dimenticato. Quando una tecnica entra nel linguaggio e nella decisione, tocca il cuore dell'umano. Per questo l'intelligenza artificiale non può essere affrontata soltanto con categorie operative. Richiede una cultura del limite, della responsabilità, della presenza. Il limite non blocca l'innovazione. Le impedisce di diventare dominio. La responsabilità non viene dopo l'efficienza. La rende umanamente accettabile. La presenza non è resistenza al digitale. È la capacità di restare autori del proprio agire dentro mediazioni sempre più potenti. 
Queste tre parole: limite, responsabilità, presenza, dovrebbero abitare ogni formazione all'IA. Senza limite, la tecnica si presenta come inevitabile. Senza responsabilità, la delega diventa alibi. Senza presenza, l'uomo scivola fuori dai processi che continua formalmente a governare. L'IA non elimina la responsabilità. La sposta. La distribuisce tra chi progetta, chi adotta, chi usa, chi controlla, chi subisce gli effetti, chi forma. Proprio per questo la rende più difficile da vedere. La formazione deve ricostruire questa catena. Deve insegnare che l'utilizzo di un sistema intelligente non sospende la responsabilità umana, ma la rende più complessa. La sovranità formativa dell'umano nasce qui. Nel rifiuto di delegare alla macchina non solo una risposta, ma la forma stessa del domandare. Perché la domanda è il primo luogo della libertà. Chi sa ancora domandare non è completamente governato; chi riceve soltanto risposte rischia di abitare un mondo già interpretato da altri. L'educazione ha sempre avuto questo compito: insegnare a non abitare il mondo come dato, ma come domanda. L'IA rende questo compito più urgente. Non perché sia nemica del pensiero, ma perché può renderlo superfluo agli occhi di chi non è stato educato a desiderarlo. Una società può perdere il pensiero non perché qualcuno glielo proibisce, ma perché smette di avvertirne il bisogno. Se ogni risposta arriva già pronta, se ogni sintesi è già confezionata, il pensiero rischia di apparire lento, faticoso, quasi inefficiente. Ma una società che considera inefficiente il pensiero prepara la propria dipendenza. La formazione deve opporsi a questa resa. Non opponendosi all'IA, ma alla riduzione dell'uomo a terminale intelligente di sistemi più produttivi di lui, e non più responsabili di lui nel significato. L'intelligenza artificiale aumenta le relazioni con il sapere, con il lavoro, con l'amministrazione, con la cura, con l'apprendimento. Ma ogni aumento modifica una distanza, come una lente che mette a fuoco un piano e ne sfoca un altro: guadagna la risposta, e con essa può perdere il processo; guadagna l'efficienza, e con essa può perdere la responsabilità. Una relazione aumentata non è una relazione più comoda. È una relazione più esposta. Per questo chiede più cultura, non meno. Più pedagogia, non meno. Più responsabilità pubblica, non meno. Si potrebbe obiettare che tutto questo sia già previsto. DigComp 3.0 cataloga le competenze, DigCompEdu forma i docenti, i decreti attuativi della Legge 132/2025 impongono obblighi di alfabetizzazione, supervisione umana, spiegabilità. Perché insistere su una soglia culturale, se l'architettura normativa è già così articolata? La risposta non è che questa architettura sia inutile: senza obblighi di formazione, senza il vincolo della supervisione umana, senza le sanzioni previste per la loro violazione, la sovranità formativa dell'umano resterebbe un auspicio senza presa sulla realtà. La norma è condizione necessaria. Ma è la pretesa che sia anche sufficiente a essere fragile. L'architettura normativa disciplina l'uso, non l'abitare. Può imporre ore di formazione, non la qualità dell'interrogazione che quella formazione dovrebbe produrre. Può obbligare alla supervisione umana, ma come mostra il rischio di automation bias già richiamato, non può impedire che la supervisione diventi rituale, una firma apposta su una decisione già presa altrove. La norma fissa soglie minime di responsabilità, ma non genera da sola la disposizione a esercitarla. È esattamente la distinzione tra uso e utilizzo richiamata più sopra: si può rispettare ogni obbligo previsto dai decreti e restare, nella sostanza, prigionieri della logica che quegli stessi decreti volevano correggere. DigComp 3.0, DigCompEdu e i decreti attuativi della Legge 132/2025 possono dunque essere letti come strumenti tecnici. Sarebbe legittimo, ma insufficiente. La lettura più profonda è un'altra: essi segnalano che la formazione all'IA è diventata una delle forme attraverso cui l'Europa e l'Italia provano a difendere la qualità umana della trasformazione digitale. Non basta certificare competenze: bisogna generare coscienza della forma. E non è la stessa cosa introdurre l'IA nelle istituzioni e chiedersi, mentre la si introduce, che istituzione si sta diventando. Questa è la differenza tra una politica dell'innovazione e una civiltà della formazione. La prima introduce strumenti. La seconda decide quale uomo vuole far crescere mentre introduce quegli strumenti. 
Il futuro della formazione all'IA si gioca su questa domanda. Chi forma chi? Se l'uomo forma il proprio rapporto con l'intelligenza artificiale, l'IA può diventare occasione di maturazione. Può obbligarci a comprendere meglio che cosa sia un giudizio, una responsabilità, e a ripensare la scuola, il lavoro, la cittadinanza. Può farci riscoprire che conoscere non significa soltanto ottenere risposte, ma assumere il peso del loro significato. Se invece l'IA forma l'uomo senza essere interrogata, allora la trasformazione sarà più profonda e più povera insieme. Avremo competenze dichiarate e meno sovranità interiore. Avremo automazione e meno responsabilità visibile: più risposte, meno domande; più efficienza, meno presenza. La posta in gioco non è tecnologica. È formativa. E, proprio per questo, è politica e civile. Non si tratta più soltanto di formare all'IA, ma di decidere se l'uomo resterà il soggetto della propria formazione. L'uomo può utilizzare macchine che generano risposte. Non può lasciare alle macchine il potere di dare forma alla sua umanità.

Breve bibliografia essenziale 
Commissione europea, DigComp 3.0: European Digital Competence Framework, 2025. 
CNR-ITD, DigCompEdu. Il quadro di riferimento europeo sulle competenze digitali dei docenti e dei formatori, versione italiana. 
Regolamento (UE) 2024/1689, Artificial Intelligence Act. 
Legge 23 settembre 2025, n. 132, Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale. 
John Dewey, Democrazia e educazione. 
Paulo Freire, Pedagogia degli oppressi. 
Hannah Arendt, Vita activa. 
Martin Heidegger, La questione della tecnica. 
Gilbert Simondon, Sul modo di esistenza degli oggetti tecnici. 
Luciano Floridi, La quarta rivoluzione.

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