«La scarsa alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale è come consegnare le chiavi del futuro a chi non sa leggere le istruzioni, moltiplicando disuguaglianze, manipolazioni e decisioni cieche che gravano su tutti noi.»

 (13 luglio 2025) – dei principali rischi che una scarsa alfabetizzazione all’IA può generare per le persone e la società. Per ciascun punto ti indico esempi o studi recenti che lo confermano.

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1. Vulnerabilità occupazionale e divario di competenze

• Senza competenze di base su dati & IA i lavoratori faticano ad affiancare (o governare) i sistemi intelligenti, diventando i primi candidati alla sostituzione. Il Data & AI Literacy Report 2025 mostra che le aziende con programmi di up-skilling crescono più velocemente (+22 % di produttività) rispetto a quelle che non investono in formazione digitale. (DataCamp)

• L’AI Index 2025 di Stanford rileva che i percorsi educativi formali sull’IA restano concentrati in pochi paesi ad alto reddito, ampliando il divario tra “talenti high-tech” e resto della forza lavoro. (Hai Production)

2. Misinformazione, deep-fake e fragilità democratica

• Secondo l’Eurobarometro “Digital Decade” (2024) un cittadino europeo su tre ammette di non saper riconoscere contenuti generati dall’IA; questo gruppo risulta quasi due volte più esposto a notizie false. (European Union)

• Ricerche UE sulle strategie anti-disinformazione indicano la literacy (più che i soli fact-check) come strumento chiave per costruire “immunità cognitiva”. (Open Research Europe, EU DisinfoLab)

3. Bias algoritmici non rilevati → discriminazioni

• Chi non comprende come sono addestrati i modelli fatica a individuare pregiudizi di genere, razza o età nei sistemi decisionali (assunzioni, credito, giustizia). Studi sul lavoro mostrano che i dipendenti con bassa AI-efficacy accettano passivamente raccomandazioni errate, mentre chi ha formazione critica segnala e corregge gli errori. (ScienceDirect)

4. Erosione della privacy e sfruttamento dei dati personali

• Il report KPMG + Università di Melbourne (2025) evidenzia che solo il 24 % degli australiani ha ricevuto formazione su IA & privacy; questo gruppo segnala il doppio degli incidenti di “condivisione non autorizzata” rispetto a chi ha almeno nozioni di base. (News.com.au)

5. Divario digitale Nord-Sud e nuove forme di esclusione

• La World Economic Forum (AI Literacy Framework, 2025) avverte che, se l’IA rimane in mano a pochi fornitori anglofoni, le comunità non-anglofone rischiano di avere modelli meno accurati e più costosi. (World Economic Forum)

• Organizzazioni non profit stanno creando chatbot open-source multilingua proprio per colmare questo gap, segno che il mercato non lo risolve da solo. (Business Insider)

6. Impatto negativo su salute mentale e benessere lavorativo

• Una review su Information & Management (2025) mostra una correlazione tra bassa alfabetizzazione e stress da “sorveglianza algoritmica”: chi non capisce i criteri di valutazione dell’IA percepisce maggiore ansia e minor controllo sulla propria carriera. (ScienceDirect)

7. Riduzione dell’autonomia decisionale

• Senza formazione critica, gli utenti tendono ad attribuire eccessiva autorità agli output dei modelli generativi (“automation bias”), con il rischio di errori sanitari, finanziari o legali. UNESCO, nella sua nuova AI Competency Framework per studenti e docenti (aggiornato febbraio 2025), insiste sull’insegnare “metacognizione digitale” per bilanciare l’affidamento alle macchine. (unesco.org, unesco.org)

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Che cosa fare (in breve)

1. Curricoli scolastici obbligatori su dati, etica e logica dei modelli (l’OCSE testerà l’“AI literacy” nei PISA 2029). (code acts in education)

2. Formazione continua mirata: micro-corsi aziendali (modello “90-day AI Literacy to Leadership”). (virtasant.com)

3. Campagne pubbliche di “fact-checking partecipativo” e tutorial anti-deepfake.

4. Standard di trasparenza (EU AI Act) che rendano spiegabili gli algoritmi anche ai non tecnici.

5. Inclusione linguistica: dataset e interfacce localizzate per evitare colonialismo digitale.

In sintesi, la carenza di istruzione sull’IA non è un dettaglio tecnico: moltiplica disparità economiche, mina la salute democratica e limita l’autonomia individuale. Investire in alfabetizzazione – dalla scuola primaria alla formazione professionale – è oggi un requisito di tutela sociale al pari della sicurezza sul lavoro.