Essere giovani non basta: l’AI mette alla prova le competenze dei nativi digitali

Mark Prensky ha concepito il concetto di «nativo digitale», contrapponendolo a quello speculare di «immigrato digitale», come categoria descrittivo-normativa per spiegare il rapporto fluido tra giovani generazioni e tecnologie digitali. Secondo Prensky, i nati all’interno della cultura digitale mostrerebbero modalità cognitivo-comportamentali diverse rispetto alle generazioni precedenti (Prensky, 2001).

Tuttavia, tale dicotomia appare oggi sostanzialmente inadeguata e parziale: la letteratura scientifica ha evidenziato che l’alfabetizzazione digitale non è un dato determinato da caratteristiche anagrafiche, ma dalla commistione di condizioni sociali, educative ed economiche (Helsper, Eynon, 2013). Parallelamente, la diffusione massiccia di strumenti basati su AI, modelli generativi di video, testo e immagini, e assistenti conversazionali, apre nuovi spazi di analisi.

Non si tratta solo di una fisiologica evoluzione tecnologica, ma di strumenti che modellano attivamente informazioni, comportamenti e relazioni sociali.

Nativi digitali e intelligenza artificiale: criticità del mito generazionale

La contrapposizione tra nativi e immigrati digitali fonda la propria cifra semantico-identitaria sulla presunta differenza nelle modalità di apprendimento, socializzazione e comunicazione (Prensky, 2001). Tuttavia, la letteratura successiva ha messo in evidenza la fragilità scientifico-empirica di questa distinzione: le competenze digitali sono riconducibili a differenze legate a fattori socio-economici, contesti educativi e possibilità tecniche e infrastrutturali di utilizzo.

Queste competenze non sono uniformemente distribuite neppure a livello intragenerazionale. L’immagine stereotipata del nativo come esperto tecnologico rischia di mistificare la realtà, celando disuguaglianze di accesso, alfabetizzazione critica e differenze di utilizzo legate a tempo libero, educazione e lavoro (Helsper, Eynon, 2013).

Da una prospettiva sociologica, è più fruttuoso intendere la «natività digitale» come condizione variabile: i giovani accumulano un capitale digitale le cui dimensioni (accesso, competenze tecniche, capacità critiche, reti sociali) sono mediate da classe sociale, genere, etnia e territorio.

Tale capitale influisce su come essi si appropriano di strumenti A.I.: chi possiede competenze meta-digitali o un buon accesso può sfruttare questi sistemi per apprendere, creare e partecipare politicamente. Chi ne è privo rischia di subire filtraggi e marginalizzazioni algoritmiche.

A.I. come attore sociale: dal tool all’infrastruttura di socializzazione

L’intelligenza artificiale, in particolare nelle sue declinazioni generative e predittive, non è semplicemente uno strumento neutro: agisce come infrastruttura che struttura flussi informativi, opportunità di apprendimento e forme di riconoscimento sociale.

Le piattaforme che integrano sistemi di raccomandazione modulano l’esposizione a contenuti, incentivano forme di engagement misurabili e spesso monetizzabili, e condizionano percorsi di formazione informale (tutorial, forum, creator economy). L’ingresso dell’A.I. nella vita quotidiana degli adolescenti significa che processi di formazione dell’identità e della conoscenza sono mediati da logiche algoritmiche che premiano specifiche forme di visibilità e performance (boyd, 2014; Turkle, 2012).

La «soggettivazione algoritmica» descrive il processo mediante il quale gli individui interiorizzano criteri algoritmici di valore (like, reach, punteggi di engagement) e li usano per costruire sé stessi in pubblico.

Per i nativi digitali, l’identità si negozia in contesti dove il feedback è immediato e quantificato: questo cambia la dimensione emozionale delle relazioni e la gestione della privacy, e può condurre a forme di performatività permanente e a pressioni psicologiche particolari (Twenge, 2017; boyd, 2014).

Apprendimento e algoritmi educativi: opportunità e limiti dell’A.I. a scuola

L’integrazione di A.I. nei contesti educativi (tutor intelligenti, sistemi adattivi, grading automatico) promette personalizzazione e scalabilità. Tuttavia, la personalizzazione mediata da algoritmi è spesso una personalizzazione per profili di rischio, cioè un’ottimizzazione della retention, non necessariamente della comprensione profonda.

L’evidenza empirica mostra che l’efficacia didattica di tali strumenti dipende strettamente dalla qualità dei dati, dalla trasparenza degli obiettivi pedagogici e dall’integrazione con pratiche umane di insegnamento (Helsper, Eynon, 2013; OECD, documenti sull’educazione e A.I.). Inoltre, la delega eccessiva a sistemi opachi può impoverire competenze metacognitive e capacità critiche, lasciando i giovani abili nell’uso operativo ma deboli nella riflessione epistemica (Floridi).

La risposta educativa più robusta alla pervasività dell’A.I. non è il mero addestramento tecnico, ma lo sviluppo di una alfabetizzazione critica che includa: conoscenza dei limiti dei modelli, comprensione delle fonti dei dati, capacità di valutare bias e stereotipi incorporati, consapevolezza degli impatti etici delle scelte algoritmiche.

Queste competenze, che potremmo chiamare metadata-competence, sono cruciali per rendere i giovani attori autonomi e non semplici utenti-consumatori.

Salute mentale e socialità: rischi e ambivalenze dei sistemi conversazionali

Esistono correlazioni tra uso intensivo di dispositivi digitali e salute mentale nei fruitori più giovani (Twenge, 2017; studi Pew 2022–2023). In questo quadro, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale che facilita creazione di contenuti, simulazione di conversazioni e gestione emotiva personalizzata (chatbot terapeutici o compagni virtuali) genera uno scenario ambivalente.

Da un lato, emergono potenziali strumenti di accesso a supporto psicologico. Dall’altro, si aprono rischi di dipendenza, isolamento o sostituzione di relazioni umane significative con surrogati digitali.

È necessario distinguere tra correlazione e causalità, e considerare le condizioni sociali — pressione educativa, precarietà, carenza di servizi — che influenzano gli effetti osservati (Pew Research; Twenge). L’inclusione digitale non è automaticamente garantita dalla diffusione di tecnologie: la qualità dell’accesso, le competenze d’uso e l’adeguatezza dei contenuti definiscono la possibilità reale di partecipazione civica e formativa.

Sistemi di A.I. addestrati su dati parziali possono riprodurre e amplificare discriminazioni, ad esempio nelle modalità educative o nella moderazione dei contenuti, generando un effetto frattura tra chi beneficia di contenuti di qualità e chi riceve esempi degradati o marginalizzati.

Governance dell’A.I. e tutela dei minori: diritti, trasparenza, partecipazione

I profili etici sono centrali quando si parla di minori e A.I.: raccolta di dati, profilazione predittiva, uso di tecniche di persuasione e micro-targeting richiedono limiti normativi efficaci e stringenti.

Le raccomandazioni internazionali richiamano due indirizzi fondamentali:

(1) protezione dei diritti fondamentali (privacy, dignità, non discriminazione);

(2) promozione dell’autonomia critico-educativa. Documenti istituzionali recenti enfatizzano l’importanza di meccanismi di trasparenza, responsabilità e partecipazione dei giovani nelle decisioni che li riguardano (UNICEF Innocenti, 2025).

Per trasformare i rischi in opportunità, sono necessarie politiche multilivello.

• Scuola: integrare curricoli che sviluppino metadata-competence e pensiero critico; promuovere l’uso riflessivo di strumenti A.I. in classe come supporto, non come sostituto; valutare e regolare piattaforme educative per trasparenza e qualità pedagogica (Helsper, Eynon, 2013).
• Famiglia: sostenere pratiche di mediazione genitoriale basate su dialogo critico e non solo controllo tecnologico; offrire risorse per comprendere processi di privacy e profilazione.
• Comunità e servizi pubblici: costruire centri di competenza e laboratori di cittadinanza digitale che includano giovani nel design dei servizi; creare reti di supporto psicologico e digitale per gli adolescenti.

Raccomandazioni politiche su nativi digitali e intelligenza artificiale

Da un punto di vista normativo e di policy, alcune priorità emergono:

1. Trasparenza e auditabilità: obbligo per i fornitori di sistemi A.I. usati in educazione e servizi ai minori di pubblicare descrizioni tecnico-pedagogiche accessibili e sottoporsi ad audit indipendenti (Floridi; documenti OECD/UE).
2. Standard di qualità educativa per piattaforme adattive, con criteri che misurino non solo engagement ma risultati di apprendimento e sviluppo critico.
3. Protezione rafforzata dei dati dei minori e limiti alla profilazione commerciale diretta, insieme a meccanismi di controllo genitoriale informato e partecipazione giovanile.
4. Finanziamento pubblico per programmi di alfabetizzazione critica e per ricerca indipendente sugli effetti a medio-lungo termine dell’A.I. su socializzazione e sviluppo.
5. Partecipazione giovanile: meccanismi deliberativi che includano giovani nella progettazione delle regole e degli strumenti che li riguardano.

Sono inoltre necessarie indagini longitudinali che integrino dati quantitativi e qualitativi per comprendere l’evoluzione degli effetti dell’A.I. su socializzazione, salute mentale e competenze. Occorre approfondire: l’efficacia comparata di interventi educativi volti a sviluppare metadata-competence; le dinamiche di formazione dell’identità in contesti di interazione con agenti conversazionali avanzati; gli impatti distributivi degli algoritmi educativi su diversi gruppi socio-economici.

Conclusioni: verso una cittadinanza competente nell’era algoritmica

Il passaggio dalla fase “digital native” intesa come semplice appartenenza anagrafica a una condizione critica di convivenza con A.I. richiede un ripensamento complessivo delle pratiche educative, delle politiche pubbliche e delle modalità di partecipazione sociale.

L’A.I. non è solo un aggregato di strumenti: è un’infrastruttura che media conoscenza, riconoscimento e valore sociale. Per far sì che i nativi digitali siano anche cittadini competenti e autonomi nell’era algoritmica, è necessario investire in alfabetizzazione critica, governance trasparente e politiche che riducano le disuguaglianze digitali.

La sfida è antropologica e politica insieme: trasformare tecnologie potenti in strumenti di emancipazione, non in meccanismi di riproduzione e amplificazione delle disuguaglianze.

Bibliografia

• Prensky, M. (2001). Digital natives, digital immigrants, On the Horizon, Vol. 9, No. 5. Emerald Group Publishing.
• Helsper, E. J. Eynon R. (2013). Digital natives: where is the evidence? (articolo). British Journal of Educational Technology / BERA journals.
• Boyd, d. (2014). It’s complicated: the social lives of networked teens. New Haven: Yale University Press.
• Twenge, J. M. (2017). iGen: why today’s super-connected Kids are growing up less rebellious, more tolerant, less happy and completely unprepared for adulthood. New York: Atria Books / Simon & Schuster.
• Turkle, S. (2012). Alone together: why we expect more from technology and less from each other. New York: Basic Books.
• Floridi, L. (2014). The fourth revolution: how the infosphere is reshaping human reality. Oxford: Oxford University Press.
• UNICEF Innocenti (2025). Guidance on artificial intelligence and children (3rd ed.). Florence: UNICEF Innocenti. (Rapporto e linee guida).
• Pew Research Center. (2023). Teens, social media and technology 2023. Washington, D.C.: Pew Research Center.
• OECD / European Commission ( 2025) Governing with Artificial Intelligence consultabile su: https://www.oecd.org/en/publications/governing-with-artificial-intelligence_795de142-en.html