Emergono sempre più evidenze di una difficoltà delle giovani generazioni nell’inserimento nel mondo del lavoro: i numeri sembrano confermare le prime impressioni legate al fatto che la progressiva adozione dell’AI nell’industria abbia alterato il delicato meccanismo che offre opportunità, seppur a basso costo, ai lavoratori junior.
Da tempo, infatti, gli osservatori indicavano un problema: la capacità dell’AI di svolgere compiti di livello junior rende meno conveniente per l’impresa assumere giovani e formarli, ottenendo in cambio una forza lavoro a basso costo tramite strumenti come stage e tirocini. I giovani, inoltre, spesso non ricevono una formazione dal sistema educativo che li prepari ai nuovi scenari e riequilibri l’equazione.
Cerchiamo di capire cosa ci dicono i dati recenti su questo fenomeno e come il sistema della formazione possa evolvere, soprattutto nella formazione di figure professionali in settori in cui l’AI ha un impatto significativo.
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Formazione al tempo dell’AI: cosa sta cambiando per i junior
In accordo a ricerche recenti (si veda, ad esempio, il lavoro di Erik Brynjolfsson et al.), i giovani della Gen-Z hanno perso, a partire dalla fine del 2022, il 16% dei posti di lavoro in settori in cui l’AI è stata adottata, come ad esempio nello sviluppo software.
Anche altri lavori sembrano confermare questa tendenza: Hossenei e Lichtinger notano come la GenAI abbia avuto un impatto significativo sul mercato del lavoro per le figure junior, mentre la dinamica delle figure senior è rimasta largamente inalterata.
Se i numeri indicano un cambiamento nella struttura del mercato del lavoro con un impatto soprattutto per i giovani, è materia di dibattito il perché di questa trasformazione. È evidente che l’equazione del tirocinio sia meno efficace in termini economici: l’AI può svolgere compiti più semplici più rapidamente di un giovane, rendendo meno appetibile caricarsi il compito di formare quest’ultimo senza un reale guadagno.
Ma basta questa considerazione a liquidare il fenomeno? Probabilmente no, e i dati a disposizione sono ancora pochi per capire se si tratti di un trend del momento o di un cambiamento strutturale.
Dalla scuola “professionalizzante” ai fondamentali: il nodo degli anni Novanta
Resta il fatto che sembra emergere una divergenza tra la struttura della formazione e le necessità all’ingresso del mondo del lavoro. In Italia e nel resto del mondo, a partire dagli anni Novanta dello scorso secolo, si è investito molto sulla professionalizzazione della scuola, sacrificando in parte una formazione basata sui fondamenti e sul ragionamento in favore dell’introduzione di contenuti più pratici e orientati al mondo del lavoro.
Questo approccio favoriva sicuramente l’ingresso dei giovani nel mondo del lavoro rispetto alle generazioni precedenti, spesso spaesate di fronte ai compiti pratici più semplici.
Ma i presupposti che hanno supportato questo cambiamento di approccio sembrano essere messi in discussione dall’arrivo dell’AI generativa. È quindi necessario riflettere su come e se il ciclo della formazione debba essere aggiornato di fronte a questi mutamenti di scenario.
Obiettivi e contenuti nella formazione al tempo dell’AI
Già nel corso del 2023, importanti istituzioni americane che avevano cercato di scoraggiare l’uso dell’AI nel ciclo formativo hanno invertito la rotta, sostenendo la necessità di introdurre questa tecnologia nella didattica per educare a un uso consapevole, piuttosto che lasciare gli studenti a usarla di nascosto e senza la dovuta preparazione.
Cambiare il ciclo formativo dei giovani, però, è un problema complesso: a volte servono generazioni per apprezzare davvero l’impatto di certe scelte. È quindi importante cercare un’introduzione meditata dell’AI nella didattica, senza correre dietro alla moda del momento.
Vanno poi considerati gli impatti sulla mente dei giovani in formazione, e alcuni studi sembrano indicare un impatto negativo sui più giovani e sulla formazione delle abilità primarie come il ragionamento. Nella valutazione su come cambiare le attività didattiche alla luce di questi cambiamenti è necessario considerare due aspetti essenziali: come rivedere contenuti e obiettivi formativi alla luce dell’AI, e se e quando introdurre le tecnologie dell’AI nel ciclo della formazione.
In accordo ai dati di OpenAI, una quota importante dei prompt degli utenti di ChatGPT riguarda l’autoformazione; non è un caso che sia stata introdotta la modalità apprendimento nella sua interfaccia. E tutti noi spesso chiediamo informazioni specifiche per approfondire conoscenze nozionistiche in aree in cui abbiamo mancanza di informazioni.
Sembra quindi che l’AI possa rappresentare un naturale strumento di approfondimento, a patto di disporre delle necessarie basi di conoscenza che consentano di recepire e comprendere in modo critico le informazioni che riceviamo. In questo senso, la formazione dovrebbe in parte tornare a concentrarsi sul fornire ai giovani solide basi, che consentano un uso consapevole e critico dell’AI: saper formulare le giuste richieste e valutare con attenzione le risposte, consapevoli che potrebbero anche essere non veritiere.
La revisione dei percorsi formativi incoraggia un ripensamento del bilanciamento tra acquisizione di nozioni e sviluppo di capacità cognitive. Questo riguarda tutti i gradi di formazione, ed è necessario e urgente stimolare un dibattito su come ciò debba avvenire, coinvolgendo esperti di ogni fascia di età.
Quando introdurre l’AI: perché l’alta formazione può essere il punto di equilibrio
L’introduzione dell’AI come strumento nel percorso formativo deve essere più ponderata. È probabilmente opportuno introdurla soprattutto nell’alta formazione, quando lo sviluppo cognitivo è già sostanzialmente concluso e si approfondiscono aspetti disciplinari.
Non bisogna dimenticare, però, che i ragazzi già fanno uso di questi strumenti. Ciò che è forse più preoccupante è che lo fanno utilizzando i livelli gratuiti, che consentono l’uso di modelli meno sofisticati e più pronti a sbagliare.
AI in un corso universitario: il caso di Advanced Programming a Pisa
Nel panorama universitario nazionale sono numerose le sperimentazioni riguardanti AI e didattica. Nel corso di Advanced Programming della laurea magistrale in Computer Science del Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa che, insieme al Prof. Andrea Corradini, ho tenuto nel primo semestre, abbiamo ridisegnato il corso introducendo l’AI in tutti gli aspetti didattici.
La prima considerazione è stata quella di spostare l’attenzione dallo sviluppo di abilità di scrittura del codice allo sviluppo della capacità di leggere il codice (presumibilmente generato dall’AI). Sebbene questa considerazione sia particolarmente centrata sullo sviluppo software, si tratta di una tendenza che riguarda tutti quegli ambiti in cui l’AI può essere impiegata e in cui l’operatore si trova a dover formulare i requisiti e verificare l’operato, divenendo di fatto una sorta di supervisore dell’operatore AI.
Abbiamo poi rivisto i contenuti favorendo gli aspetti fondazionali rispetto allo sviluppo di abilità tecniche, incoraggiando gli studenti ad approfondire queste ultime interagendo con l’AI. L’attenzione ai fondamentali, unita all’acquisizione di capacità tecniche con il supporto dell’AI e alla capacità di formulare prompt efficaci, è centrale nell’insieme di competenze che i futuri lavoratori junior dovranno possedere.
In particolare, in programmazione, educare a leggere il codice richiede fornire strumenti che consentano di apprezzare le funzionalità di un linguaggio in modo da poter valutare consapevolmente l’output dell’AI. D’altra parte, insegnare a scrivere codice può concentrarsi su un sottoinsieme delle funzionalità del linguaggio: lo studente risulta operativo, ma limitatamente alle aree illustrate.
Da un punto di vista più operativo, l’AI è stata impiegata nella progettazione dei contenuti: è stato sviluppato un GPT capace di generare materiale didattico a partire dalla trascrizione delle lezioni e, durante le lezioni, è stata usata la capacità dell’AI per ottenere materiale più interattivo rispetto a quello che si può ottenere con una presentazione PowerPoint.
Per esempio, ho chiesto a ChatGPT di simulare l’evoluzione della free list a fronte di operazioni di allocazione di memoria in C, ottenendo diagrammi corretti che illustravano come, all’avanzare delle operazioni, la struttura evolvesse.
Oltre a incoraggiare gli studenti ad approfondire gli aspetti tecnici formulando opportuni prompt, abbiamo richiesto lo sviluppo di un progetto di fine corso che usasse l’AI. In sostanza lo studente doveva affrontare e risolvere un compito utilizzando l’AI (sviluppo software, analisi di codice, esplorazione di funzionalità di linguaggi di programmazione) e sottomettere, oltre al risultato, i prompt utilizzati per ottenere l’output e le tecniche utilizzate per verificarne la correttezza.
I progetti sottomessi sono risultati decisamente di ottima qualità, così come i prompt utilizzati dagli studenti, spesso sorprendentemente articolati.
Questa modalità sembra quindi aver spinto gli studenti a fare un’esperienza di uso dell’AI in cui le domande formulate fossero significative grazie alle conoscenze acquisite durante il corso e, allo stesso tempo, a valutare in modo critico e verificando gli output ottenuti.
Come sperimentazione è sicuramente incoraggiante e i risultati lasciano intravedere nuovi modi di fare didattica che non si limitino alla generazione del materiale o a fornire assistenti per il ricevimento.
Conclusioni: perché serve una revisione rapida (e un dibattito nazionale)
La trasformazione del mercato del lavoro a causa dell’AI impone una revisione dei contenuti e degli strumenti usati nella didattica. Studenti capaci di utilizzare consapevolmente l’intelligenza artificiale potrebbero contribuire a riequilibrare l’equazione di ingresso nel mondo del lavoro, un aspetto critico se si vuole assicurare l’opportuno ricambio di figure senior in ambito aziendale.
In Italia si tratta di una sfida importante, che va affrontata con uno spirito diverso da quello di trent’anni fa, quando si cominciò l’introduzione capillare dell’informatica nella formazione. Con la velocità di sviluppo attuale, non abbiamo dieci anni per evolvere il sistema formativo: sono necessarie azioni concrete di breve periodo e la necessità di stimolare un dibattito nazionale che favorisca il confronto e determini le direzioni da seguire. L’Università può sicuramente giocare un ruolo centrale in questo percorso.
