Al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA: come svi­lup­pa­re le com­pe­ten­ze sull’IA?

L’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA indica la capacità di uti­liz­za­re i sistemi di IA in modo sicuro, re­spon­sa­bi­le e con­sa­pe­vo­le. L’obbligo di pro­muo­ve­re l’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA si applica dal 2 febbraio 2025. Dall’entrata in vigore del re­go­la­men­to (UE) 2026/1744 il 27 luglio 2026, l’articolo 4 impone ai fornitori e ai deployer di adottare misure per pro­muo­ve­re l’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA tra le persone che ge­sti­sco­no tali sistemi per loro conto. Il livello di al­fa­be­tiz­za­zio­ne richiesto dipende, tra l’altro, dalle co­no­scen­ze tecniche, dall’espe­rien­za, dalla for­ma­zio­ne e dal contesto di utilizzo.

Che cosa significa al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA?

L’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA indica la com­bi­na­zio­ne di co­no­scen­ze, com­pe­ten­ze e com­pren­sio­ne ne­ces­sa­rie per uti­liz­za­re i sistemi di IA in modo ap­pro­pria­to. Comprende, tra l’altro, una com­pren­sio­ne di base del fun­zio­na­men­to dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le e del modo di in­ter­pre­tar­ne i risultati. Implica saper valutare in modo critico le pos­si­bi­li­tà e i rischi legati alle diverse ap­pli­ca­zio­ni dell’IA. Le persone con una buona al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA sono quindi più in grado di prendere decisioni con­sa­pe­vo­li e di tenere conto degli aspetti etici, giuridici e sociali.

L’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA include anche la capacità di uti­liz­za­re gli strumenti di IA in modo ap­pro­pria­to e di in­di­vi­duar­ne i limiti, gli errori o i possibili rischi. È presa in con­si­de­ra­zio­ne, tra l’altro, nel re­go­la­men­to europeo sull’IA (AI Act). Il suo articolo 4 prevede che i fornitori e i deployer di sistemi di IA adottino misure per pro­muo­ve­re lo sviluppo dell’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA tra il proprio personale e le altre persone che si occupano del fun­zio­na­men­to e dell’utilizzo di tali sistemi per loro conto. Il livello di co­no­scen­ze e com­pe­ten­ze ne­ces­sa­rio dipende, tra l’altro, dall’espe­rien­za, dalla for­ma­zio­ne e dal contesto di utilizzo.

Perché e per chi è im­por­tan­te l’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA?

L’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA è im­por­tan­te per uti­liz­za­re l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le in modo sensato, sicuro e re­spon­sa­bi­le. Diventa sempre più rilevante man mano che i sistemi di IA si dif­fon­do­no nel mondo del lavoro, nella pubblica am­mi­ni­stra­zio­ne e nella vita quo­ti­dia­na. Aiuta i col­la­bo­ra­to­ri a capire come uti­liz­za­re l’IA, a valutarne cri­ti­ca­men­te i risultati e a in­di­vi­dua­re i rischi po­ten­zia­li, come errori, bias o problemi legati alla pro­te­zio­ne dei dati. Le aziende possono così sfruttare meglio le pos­si­bi­li­tà offerte dall’IA, limitando al contempo i rischi connessi al suo utilizzo.

Le misure previste dal re­go­la­men­to europeo sull’IA devono tenere conto, tra l’altro, delle co­no­scen­ze tecniche, dell’espe­rien­za, della for­ma­zio­ne e del contesto di utilizzo. Il re­go­la­men­to non impone tuttavia di garantire un livello specifico di al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA a ogni persona e non prevede una cer­ti­fi­ca­zio­ne o un esame stan­dar­diz­za­to ob­bli­ga­to­rio.

In pratica, le aziende possono ad esempio proporre corsi di for­ma­zio­ne, risorse in­for­ma­ti­ve o linee guida adattate agli strumenti di IA uti­liz­za­ti. Le esigenze variano in base ai compiti, ai rischi associati ai sistemi e al livello di co­no­scen­ze delle persone in­te­res­sa­te. L’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA con­tri­bui­sce così a un utilizzo più con­sa­pe­vo­le e re­spon­sa­bi­le dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le all’interno delle aziende.

Che cosa comprende l’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA?

L’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA non è una com­pe­ten­za singola, ma un insieme di co­no­scen­ze, capacità e pratiche che si com­ple­ta­no a vicenda. Può essere suddivisa, tra l’altro, in diversi ambiti chiave:

1. Com­pren­sio­ne di base dell’IA: una co­no­scen­za fon­da­men­ta­le dell’IA, del suo fun­zio­na­men­to, degli algoritmi di IA, dei diversi tipi di sistemi e dei loro prin­ci­pa­li ambiti di ap­pli­ca­zio­ne co­sti­tui­sce una base im­por­tan­te. Permette di com­pren­de­re meglio le pos­si­bi­li­tà e i limiti dei sistemi di IA.
2. Va­lu­ta­zio­ne critica: la capacità di valutare in modo critico i sistemi di IA e i loro risultati fa parte dell’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA. Chi utilizza questi sistemi deve poter in­di­vi­dua­re, tra l’altro, errori, bias e rischi po­ten­zia­li e valutare l’af­fi­da­bi­li­tà dei risultati.
3. Com­pe­ten­ze pratiche: l’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA comprende la capacità di uti­liz­za­re gli strumenti di IA in modo ap­pro­pria­to e sicuro. Ciò implica, tra l’altro, saper in­ter­pre­ta­re i loro risultati, ri­co­no­scer­ne i limiti e stabilire in quali si­tua­zio­ni il loro utilizzo è opportuno.
4. Co­no­scen­ze giu­ri­di­che e normative: a seconda del contesto di utilizzo, è im­por­tan­te conoscere i prin­ci­pa­li requisiti legali ap­pli­ca­bi­li ai sistemi di IA, in par­ti­co­la­re quelli del re­go­la­men­to europeo sull’IA. Le persone in­te­res­sa­te devono sapere quali norme si applicano al loro utilizzo dell’IA e come limitare i rischi che ne possono derivare.

Come svi­lup­pa­re l’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA?

Lo sviluppo dell’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA è un processo continuo che deve avvenire su più livelli. Per prima cosa si consiglia di acquisire una solida base di co­no­scen­ze. Questa può essere costruita con corsi online, workshop, let­te­ra­tu­ra spe­cia­liz­za­ta o webinar che pre­sen­ta­no i principi fon­da­men­ta­li e il fun­zio­na­men­to dell’IA, nonché le buone pratiche per uti­liz­zar­la nella quo­ti­dia­ni­tà. Pa­ral­le­la­men­te è im­por­tan­te svi­lup­pa­re una capacità di ri­fles­sio­ne critica, in par­ti­co­la­re at­tra­ver­so casi di studio, di­scus­sio­ni in team e analisi degli aspetti etici e giuridici. Esercizi pratici ed esempi concreti fa­vo­ri­sco­no un utilizzo sicuro ed efficace degli strumenti di IA nel lavoro quo­ti­dia­no e raf­for­za­no la fiducia dei col­la­bo­ra­to­ri nel loro impiego.

Le aziende do­vreb­be­ro, tra l’altro:

• Ana­liz­za­re le esigenze formative in­di­vi­dua­li
• In­di­vi­dua­re i col­la­bo­ra­to­ri in­te­res­sa­ti
• Scegliere misure formative adeguate

Queste possono com­pren­de­re workshop in­tro­dut­ti­vi, corsi di for­ma­zio­ne tecnica ap­pro­fon­di­ti, ag­gior­na­men­ti periodici e corsi mirati su de­ter­mi­na­ti strumenti o casi d’uso. Linee guida interne, checklist e, in base alle esigenze, la de­si­gna­zio­ne di un re­spon­sa­bi­le per le questioni legate all’IA possono con­tri­bui­re a coor­di­nar­ne l’at­tua­zio­ne e a fa­ci­li­ta­re il rispetto dei requisiti ap­pli­ca­bi­li.

È inoltre im­por­tan­te adeguare co­stan­te­men­te l’al­fa­be­tiz­za­zio­ne in materia di IA all’evo­lu­zio­ne tec­no­lo­gi­ca e ai nuovi requisiti normativi. Ciò può avvenire at­tra­ver­so la for­ma­zio­ne continua, lo scambio di espe­rien­ze con esperti e l’in­te­gra­zio­ne degli in­se­gna­men­ti tratti dalla pratica. Le aziende possono così aiutare i col­la­bo­ra­to­ri a uti­liz­za­re i sistemi di IA in modo sicuro, ponderato ed efficace.