Le Amministrazioni scolastiche si trovano oggi ad affrontare un carico gestionale senza precedenti, strette tra la fitta rete di adempimenti legati ai fondi europei e le minuziose procedure per le carriere del Personale. In questo panorama, l’automazione intelligente smette di essere una prospettiva remota per diventare una risorsa operativa immediata, capace di alleggerire il peso delle mansioni ripetitive, della stesura di testi burocratici e della gestione dei flussi comunicativi.
Tuttavia, l’integrazione di questi strumenti non può essere lasciata all’improvvisazione, ma deve inserirsi in un metodico perimetro di gestione. È essenziale che l’adozione dell’innovazione segua i binari tracciati dal Decreto Ministeriale n. 166 del 9 agosto 2025 [1] e dal quadro comunitario definito dall’AI Act [2]. Non si tratta semplicemente di installare software, o sottoscrivere abbonamenti a servizi di IA, ma di implementare un’architettura tecnologica basata su piattaforme certificate e sicure, come le suite Education di Google o Microsoft, che garantiscano il pieno rispetto della riservatezza dei dati e della normativa GDPR [3].
L’obiettivo di fondo, in linea con gli orientamenti del Ministero dell’Istruzione e del Merito, è lo sviluppo di un modello in cui la tecnologia rimanga un ausilio subordinato alla vigilanza critica dell’uomo. La governance dell’IA nelle Segreterie diventa quindi la chiave per trasformare la macchina amministrativa: non una sostituzione del Personale, ma un potenziamento delle sue capacità professionali, per restituire centralità alle relazioni e alla qualità dei servizi educativi.
Indice degli argomenti
Introduzione
Il presente contributo è articolato in due parti complementari, con l’obiettivo di coniugare la riflessione teorica con l’applicazione pratica dell’Intelligenza Artificiale (IA) nelle Segreterie scolastiche. La prima parte è dedicata alla costruzione sintetica del quadro di riferimento normativo, organizzativo ed etico che deve guidare qualsiasi processo di adozione dell’IA nella scuola. Saranno analizzati il Framework Normativo ed Etico per l’IA nella Scuola, i principi della Privacy by Design [4] con particolare attenzione al rigore etico; alla sicurezza dei dati; all’efficacia e all’evoluzione tecnologica, nonché le strategie per costruire un ecosistema di fiducia capace di contrastare il fenomeno della Shadow AI [5]. Verranno inoltre approfonditi il paradigma della Human-Centered AI, nel quale l’IA assiste l’operatore senza sostituirne il giudizio e la responsabilità decisionale; e le criticità derivanti da una governance ancora debole e da un’adozione frammentata delle soluzioni IA nelle Istituzioni scolastiche.
La seconda parte, invece, assume un taglio prevalentemente operativo e illustra le potenzialità di Google Workspace Studio [6] come piattaforma per democratizzare l’IA nelle Segreterie scolastiche. Dopo una panoramica sulle modalità di accesso e sulla progettazione di flussi intelligenti senza necessità di programmare, verrà presentato un caso di studio che mostrerà come costruire un workflow capace di predisporre automaticamente la bozza di una risposta e-mail a fronte della segnalazione di un comportamento riconducibile al Regolamento d’Istituto. L’esempio evidenzierà come integrare trigger; modelli linguistici; logiche decisionali e consultazione di documentazione istituzionale, dimostrando come l’IA possa costituire un efficace supporto operativo, mantenendo sempre il controllo finale in capo al Personale amministrativo secondo il principio dell’Human in the Loop [7].
Il framework normativo ed etico per l’IA nella scuola
Per entrare nel dettaglio dei pilastri della governance dell’Intelligenza Artificiale nelle Scuole, è necessario analizzare come le disposizioni del Decreto Ministeriale n. 166 del 9 agosto 2025 e le Normative europee si traducono in azioni concrete per l’Amministrazione scolastica.
Obiettivi strategici e visione ministeriale
Il Ministero dell’Istruzione e del Merito (MIM) utilizza le proprie Linee Guida come una bussola per garantire uniformità di indirizzo, ed evitare approcci disomogenei tra le Istituzioni scolastiche. La strategia si sviluppa attorno a cinque obiettivi principali:
Innovazione amministrativa: Introduzione di sistemi di IA per automatizzare attività ripetitive e standardizzate, come la gestione delle richieste frequenti (FAQ) relative alle iscrizioni, con l’obiettivo di ridurre il carico operativo del Personale;
Tutela del benessere: l’impiego dell’IA deve essere orientato al supporto dei processi decisionali, evitando qualsiasi utilizzo che possa generare effetti discriminatori o impatti negativi su Studenti e Personale;
Sicurezza e riservatezza: protezione rigorosa dei dati trattati, garantendo integrità, disponibilità e confidenzialità delle informazioni secondo standard elevati di sicurezza;
Equità: promozione di condizioni omogenee di accesso alle tecnologie digitali, con l’obiettivo di ridurre le disuguaglianze tra Istituzioni scolastiche con differenti livelli di maturità digitale;
Formazione: sviluppo di competenze critiche e consapevoli nell’utilizzo dell’IA, finalizzate a un impiego responsabile e informato delle tecnologie emergenti.
La scuola nel quadro dell’AI Act europeo
Secondo il Regolamento UE 2024/1689 (AI Act, loc.cit.), le Scuole sono classificate come “Deployer”. Questo ruolo non si esaurisce nell’adozione di strumenti digitali, ma comporta un insieme strutturato di responsabilità operative e organizzative;
Massima diligenza: selezione accurata dei fornitori e verifica della capacità dell’Istituzione di governare lo strumento, anche attraverso competenze interne adeguate;
Trasparenza: obbligo di rendere esplicito a utenti e famiglie l’eventuale interazione con sistemi di IA nei processi scolastici;
Documentazione: registrazione sistematica degli utilizzi dell’IA e predisposizione di canali strutturati per la gestione di segnalazioni e reclami da parte della comunità scolastica;
Gestione del rischio: considerata la natura di molte applicazioni scolastiche, spesso classificate come ad alto rischio, è richiesta una supervisione umana continua e la realizzazione di valutazioni d’impatto (DPIA) laddove necessario.
Il modello operativo MIM: i quattro pilastri
La governance si basa su una struttura integrata composta da quattro pilastri, che definiscono rispettivamente principi, strumenti, processi e responsabilità [8]:
Valori di riferimento: il sistema si fonda su legalità, principi etici e centralità della persona, con il principio inderogabile che le decisioni non possano essere completamente delegate alla macchina;
Requisiti Tecnici: le soluzioni adottate devono garantire affidabilità, sicurezza attraverso sistemi di cifratura avanzati e interoperabilità tramite standard aperti, evitando fenomeni di lock-in tecnologico;
Ciclo di vita del progetto: ogni iniziativa segue un percorso strutturato articolato in cinque fasi: analisi dei bisogni, valutazione dei rischi, sperimentazione controllata tramite pilot, monitoraggio delle prestazioni mediante KPI e valutazione conclusiva dei risultati.
Sistema di controllo: l’implementazione è supportata da una piattaforma centralizzata che consente la tracciabilità dei progetti e la condivisione di buone pratiche tra Istituzioni scolastiche.
Privacy by design: rigore Etico, sicurezza dei Dati, efficacia ed evoluzione tecnologica
Il rigore etico e la sicurezza dei dati costituiscono l’asse portante dell’intera governance dell’Intelligenza artificiale in ambito scolastico, a partire dal principio del “controllo umano significativo”, secondo cui i sistemi di IA possono supportare la redazione di documenti, l’elaborazione di informazioni e l’automazione di processi ripetitivi, ma non possono in alcun modo sostituire la valutazione finale, che rimane prerogativa esclusiva del Personale scolastico o del Dirigente. A tale principio si affianca l’approccio della “Privacy by design”, che impone l’integrazione della tutela dei dati fin dalla progettazione dei processi, attraverso la minimizzazione delle informazioni trattate e l’adozione di misure di sicurezza avanzate e verificabili, come la certificazione ISO/IEC 27001 e le qualificazioni rilasciate da AgID. In questo quadro, ogni Istituto scolastico, in qualità di titolare del trattamento, è chiamato non solo a rispettare la normativa vigente, ma anche a dimostrarne in modo documentato la conformità, secondo il principio di Accountability, che rende tracciabili e verificabili tutte le scelte organizzative e tecnologiche. L’efficacia di questa evoluzione tecnologica dipende quindi in modo diretto dalla capacità delle Istituzioni di governare l’adozione dell’IA in maniera consapevole e strutturata, assumendo il ruolo di “Deployer” previsto dall’AI Act, con i relativi obblighi di diligenza, trasparenza e gestione del rischio lungo tutto il ciclo di vita dei sistemi. In tale contesto, l’impiego di account istituzionali Education, come Google Workspace o Microsoft 365, non rappresenta una scelta opzionale, bensì una condizione essenziale di conformità, in quanto solo tali piattaforme possono garantire adeguate tutele contrattuali tramite Data Processing Agreement (DPA), assicurando che i dati trattati non vengano utilizzati per l’addestramento dei modelli di Intelligenza Artificiale, in piena coerenza con il principio di limitazione della finalità previsto dal GDPR. Al contrario, l’utilizzo di account personali o di strumenti consumer espone l’istituzione a significativi rischi giuridici e organizzativi, poiché non offre garanzie sufficienti rispetto a possibili trattamenti secondari dei dati: inclusa la revisione umana o il riutilizzo per finalità non istituzionali, compromettendo così la sicurezza complessiva del sistema e la conformità normativa.
Oltre l’ombra: verso un ecosistema di fiducia per l’IA a scuola a prova di shadow AI
Nonostante il crescente interesse verso l’IA, la maggior parte delle Istituzioni scolastiche non dispone ancora delle condizioni organizzative e contrattuali necessarie per un’adozione pienamente consapevole e sicura. In molti casi, il personale ricorre a strumenti scelti su base individuale, utilizzando account personali o servizi online le cui condizioni d’uso non offrono adeguate garanzie per il trattamento dei dati amministrativi. Tale approccio espone le Segreterie a rischi significativi, poiché non vi è la certezza che le informazioni inserite non possano essere utilizzate, direttamente o indirettamente, per l’addestramento dei modelli di IA. L’assenza di specifici accordi contrattuali, quali il Data Processing Agreement (DPA), e di piattaforme istituzionali che assicurino l’esclusione dei dati dai processi di training, rende incompatibile l’utilizzo di tali strumenti con il trattamento di documenti contenenti dati personali, sensibili o riservati. Prima ancora di promuovere l’adozione dell’IA, le Scuole sono pertanto chiamate a costruire un’infrastruttura di fiducia, fondata su soluzioni enterprise; garanzie contrattuali verificabili; adeguate misure di sicurezza e una chiara governance del dato, affinché l’innovazione possa svilupparsi nel pieno rispetto della normativa e della tutela dei diritti di studenti, famiglie e personale.
L’irruzione improvvisa dell’Intelligenza Artificiale nelle comunità scolastiche ha dato vita alla Shadow AI [9] (Figura 1), un utilizzo invisibile e non autorizzato dettato spesso dal timore del giudizio dei Colleghi o della Dirigenza. Questa pratica “nascosta” espone l’Istituzione a gravi rischi, tra cui allucinazioni (informazioni false presentate come reali); bias algoritmici; dipendenza; e una pericolosa atrofizzazione delle competenze critiche.
Figura 1: Pericoli dello Shadow AI
Dietro questi pericoli tecnologici si nascondono timori profondamente umani: Docenti e Amministrativi temono provvedimenti disciplinari; la svalutazione della propria professionalità, o la perdita di reputazione personale.
Per favorire un’adozione consapevole dell’IA e superare le resistenze legate al timore dell’errore o del giudizio, è necessario promuovere un contesto organizzativo fondato sulla sicurezza psicologica, nel quale la sperimentazione rappresenti un’opportunità di apprendimento e non un fattore di rischio. Tale processo richiede un’azione coordinata che poggi su tre elementi fondamentali: la creazione di spazi protetti dedicati alla formazione e alla sperimentazione; l’introduzione di meccanismi di valorizzazione e condivisione delle buone pratiche; il ruolo attivo della Dirigenza, chiamata a favorire una cultura dell’innovazione attraverso l’esempio e la diffusione di esperienze concrete. In un simile ecosistema, l’Intelligenza artificiale non sostituisce le competenze professionali, ma le amplifica, configurandosi come un interlocutore qualificato a supporto dell’analisi, della progettazione e della riflessione. Rimane infatti centrale il ruolo della persona, cui spetta la responsabilità di formulare le domande significative; valutare criticamente le risposte generate e preservare la qualità della relazione educativa.
Human-Centered AI: quando l’IA assiste, ma non decide
L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle istituzioni scolastiche deve fondarsi sui principi dell’Human-Centered AI, un paradigma che pone la persona, i suoi diritti e le sue competenze al centro dell’innovazione tecnologica. In questa prospettiva, l’IA non è chiamata a sostituire il giudizio professionale, ma a supportarlo, aumentando l’efficienza dei processi amministrativi e liberando tempo da dedicare ad attività a maggiore valore aggiunto. Il principio dell’Human in the Loop costituisce la naturale applicazione operativa di tale visione: ogni contenuto prodotto, analisi elaborata o decisione suggerita dall’IA deve essere sottoposta al controllo; alla validazione e, se necessario, alla correzione da parte dell’operatore umano.
Nelle Segreterie scolastiche ciò significa che la responsabilità giuridica, amministrativa ed etica degli atti rimane sempre in capo al Personale competente; mentre l’IA assume il ruolo di assistente qualificato, capace di accelerare le attività ripetitive; facilitare la ricerca normativa; supportare la redazione dei documenti e migliorare l’accesso alle informazioni. Solo mantenendo un controllo umano costante, consapevole e documentabile è possibile coniugare innovazione, affidabilità, trasparenza e tutela dei diritti: in piena coerenza con i principi del Regolamento europeo sull’Intelligenza artificiale, e le più recenti linee di indirizzo nazionali per l’adozione dell’IA nella Pubblica Amministrazione.
Governance debole e adozione frammentata dell’IA nelle Istituzioni scolastiche
Si è già accennato a una delle principali criticità nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale in ambito scolastico, che riguarda la difficoltà di individuare soluzioni pienamente conformi al quadro normativo vigente, in particolare rispetto al GDPR, all’AI Act e alle Linee di indirizzo ministeriali. In assenza di un ecosistema istituzionale completamente strutturato e uniforme, molte scuole tendono a ricercare autonomamente strumenti e applicazioni, spesso guidate da esigenze immediate di semplificazione operativa; o da iniziative sperimentali del Personale.
Questo approccio frammentato comporta un’elevata eterogeneità nelle soluzioni adottate; e, in alcuni casi, l’utilizzo di piattaforme che non garantiscono adeguati livelli di conformità, soprattutto in relazione alla gestione dei dati personali, e alle condizioni contrattuali offerte dai fornitori. La mancanza di un controllo centralizzato e di una valutazione preventiva standardizzata espone gli Istituti al rischio di adottare strumenti non pienamente “a prova di norma”, con possibili criticità legate alla trasparenza; la sicurezza dei dati; la tracciabilità dei trattamenti. Ne deriva un quadro in cui l’innovazione tecnologica procede spesso più rapidamente della capacità regolatoria e organizzativa delle singole Istituzioni, rendendo necessario un rafforzamento della governance complessiva, e un maggiore supporto sistemico per orientare le scelte verso soluzioni realmente conformi e sostenibili.
In questa fase di transizione, in attesa di soluzioni strutturate che verosimilmente verranno progressivamente integrate nei gestionali scolastici tradizionali di supporto agli Alunni e alle Segreterie – come ad esempio piattaforme diffuse quali Argo, Spaggiari o altre analoghe – l’obiettivo prioritario non può essere esclusivamente tecnologico, ma deve concentrarsi sulla formazione e la sensibilizzazione del Personale amministrativo. È infatti fondamentale sviluppare una piena consapevolezza non solo degli aspetti normativi ed etici legati all’utilizzo dell’IA, ma anche delle implicazioni operative e ambientali: con particolare attenzione al consumo energetico e all’impatto infrastrutturale dei sistemi utilizzati. In questo contesto, la formazione diventa lo strumento principale per guidare l’uso responsabile e critico delle tecnologie, evitando sia l’adozione inconsapevole sia la dipendenza da soluzioni non verificate. A livello operativo, abbiamo a disposizione diverse soluzioni pratiche per avvicinare il Personale di segreteria a contesti di tipo Retrieval-Augmented Generation (RAG) [10]: ossia sistemi in cui l’Intelligenza Artificiale non genera risposte esclusivamente dal modello, ma le integra con fonti documentali interne e controllate. Basta pensare, a titolo di esempio, all’utilizzo delle “Gem” di Google Gemini [11], che consentono la creazione di assistenti personalizzati su base documentale; una seconda possibilità di impiego (descritto nel paragrafo che segue), è l’utilizzo di Google AI Studio in ambiente Workspace, che permette la sperimentazione controllata di modelli generativi collegati a dati e contenuti istituzionali. Questi strumenti, se utilizzati in modo guidato e consapevole, rappresentano un primo passo concreto verso un’adozione più strutturata dell’IA, favorendo un approccio progressivo, sicuro e orientato alla costruzione di competenze interne.
Google Workspace Studio: democratizzare l’intelligenza artificiale nelle segreterie scolastiche
Google Workspace Studio rappresenta una delle evoluzioni più interessanti dell’ecosistema Google Workspace, poiché rende l’IA accessibile anche a utenti privi di competenze di programmazione. L’obiettivo della piattaforma è “democratizzare” l’uso dell’IA, consentendo a ogni ufficio o gruppo di lavoro di sviluppare rapidamente soluzioni in grado di automatizzare attività quotidiane, senza dipendere costantemente dal supporto tecnico o da sviluppi software dedicati. In questa prospettiva, Workspace Studio diventa un motore di produttività individuale e collaborativa, capace di decentralizzare la risoluzione dei problemi operativi e di favorire la realizzazione di “quick wins”, ossia risultati concreti e immediatamente percepibili che migliorano l’efficienza del lavoro quotidiano. Mentre il Personale amministrativo può realizzare in autonomia piccole automazioni e assistenti intelligenti, i responsabili dei sistemi informativi possono concentrarsi sulla definizione della strategia complessiva di adozione dell’IA e sulla governance dell’intero ecosistema digitale (Figura 2).
Figura 2: Interfaccia di Google Studio
Uno dei principali punti di forza di Workspace Studio è la possibilità di utilizzare decine di schemi di riferimento (template) di Intelligenza artificiale attraverso un’unica piattaforma, selezionando di volta in volta quello più adatto al problema da risolvere. L’utente può costruire agenti intelligenti capaci di operare direttamente all’interno dell’ambiente Google Workspace, integrando Gmail, Google Chat, Calendar, Drive, Documenti, Fogli e gli altri servizi già utilizzati quotidianamente dalla Segreteria scolastica. Questo consente di realizzare automazioni che fino a pochi mesi fa richiedevano lo sviluppo di software dedicato (Figura 3).
Figura 3: Template di Google Studio.
Nel contesto amministrativo di una Scuola, le applicazioni sono numerose. È possibile configurare assistenti che producono automaticamente un riepilogo giornaliero delle email più importanti da leggere; classificano la posta elettronica individuando le richieste che richiedono un intervento del Personale; evidenziano i messaggi prioritari provenienti dal Dirigente Scolastico, dall’Ufficio Scolastico Regionale o dal Ministero; applicano etichette ai messaggi contenenti attività da svolgere; aggiungono automaticamente le comunicazioni ai messaggi da seguire; inviano promemoria per le attività in scadenza, producono riepiloghi delle riunioni svolte in Google Meet corredati dall’elenco delle attività assegnate, e generano report periodici sulle principali novità normative o amministrative. Analogamente possono essere sviluppati agenti che monitorano la pubblicazione di circolari ministeriali; sintetizzano documenti particolarmente estesi; estraggono informazioni da regolamenti e contratti, o supportano il Personale nella consultazione della documentazione interna dell’istituto secondo il paradigma della RAG, nel quale le risposte vengono costruite utilizzando esclusivamente fonti documentali controllate e validate dall’organizzazione.
Particolare rilievo assume il tema della protezione dei dati. Google Workspace Studio eredita infatti gli stessi impegni di sicurezza e tutela previsti per Google Workspace e Gemini in ambito enterprise. I dati trattati rimangono sempre di proprietà dell’istituzione scolastica, non vengono utilizzati per finalità pubblicitarie e, soprattutto, non sono impiegati per l’addestramento dei modelli generali di Intelligenza artificiale di Google al di fuori del dominio del cliente. I prompt inseriti dagli utenti, così come le informazioni elaborate dagli agenti intelligenti, restano confinati all’interno dell’ambiente organizzativo e sono soggetti ai medesimi controlli di sicurezza, privacy e conformità già applicati ai servizi Google Workspace. Inoltre, Workspace Studio rispetta integralmente il modello di autorizzazioni dell’organizzazione: ogni agente può accedere esclusivamente ai dati per i quali l’utente che lo esegue possiede le necessarie autorizzazioni, impedendo l’accesso indiscriminato alle informazioni dell’Istituto.
Per le Segreterie scolastiche questo approccio rappresenta un elemento di particolare importanza. La possibilità di sperimentare assistenti intelligenti e automazioni direttamente all’interno di un ambiente istituzionale, governato dall’Amministratore del dominio e supportato da garanzie contrattuali di livello enterprise, costituisce una valida alternativa al ricorso a strumenti consumer o account personali, contribuendo a contrastare il fenomeno della Shadow AI. Workspace Studio non sostituisce i tradizionali software gestionali, ma può costituire il naturale laboratorio nel quale sviluppare competenze, sperimentare nuovi flussi di lavoro e preparare il personale amministrativo all’integrazione dell’Intelligenza artificiale nei futuri sistemi informativi della scuola.
Primi passi con Google Workspace Studio: creare flussi intelligenti senza programmare
Google Workspace Studio è accessibile direttamente dal browser oppure, per gli utenti che utilizzano Google Workspace, attraverso l’apposita funzionalità disponibile nel pannello delle applicazioni Google e progressivamente integrata nei servizi di Workspace. L’accesso avviene mediante il proprio account istituzionale e, nelle organizzazioni che hanno abilitato il servizio, non richiede l’installazione di alcun software. Per le istituzioni scolastiche che adottano Google Workspace for Education, Workspace Studio può essere attivato dall’Amministratore del dominio e utilizzato gratuitamente nelle funzionalità rese disponibili dal programma di anteprima (Alpha), consentendo al personale di iniziare a sperimentare l’automazione intelligente dei processi amministrativi all’interno di un ambiente protetto e governato (Figura 4).
Figura 4: Flussi di Google Studio
Il funzionamento di Workspace Studio si basa sulla costruzione di un flusso di lavoro (Figura 5) composto da una sequenza di nodi collegati tra loro. Il primo nodo è generalmente un evento di attivazione (trigger), cioè la condizione che avvia automaticamente il processo.
I trigger possono essere molto diversi: il raggiungimento di una determinata data o ora del calendario; la ricezione di un messaggio Gmail; la compilazione di un modulo Google Forms; l’inserimento o la modifica di dati in un foglio Google Sheets; l’aggiornamento di un documento Google Docs, oppure altri eventi provenienti dalle applicazioni di Google Workspace.
Figura 5: Esempio di Flusso (con Trigger “Quando un elemento viene aggiunto a una cartella”)
Una volta attivato il trigger, il flusso prosegue attraverso una serie di nodi operativi (attività), ciascuno dei quali esegue una specifica elaborazione. Tra le attività disponibili rientrano l’estrazione di informazioni mediante Gemini; la produzione di riassunti; la classificazione dei contenuti; l’individuazione di dati rilevanti; la traduzione o la rielaborazione di documenti; l’applicazione di filtri; l’invio di notifiche tramite Google Chat o posta elettronica; l’interrogazione di basi documentali attraverso NotebookLM; la creazione automatica di cartelle in Google Drive; l’aggiunta di allegati; la generazione di attività; l’inserimento, l’aggiornamento o l’eliminazione di righe in Google Sheets, e numerose altre operazioni. Il flusso può inoltre includere nodi decisionali (“Controlla se”), che implementano la logica condizionale tipica dell’istruzione if…else, consentendo di instradare automaticamente il processo lungo percorsi differenti in funzione del verificarsi di determinate condizioni.
L’architettura della piattaforma è progettata per essere estensibile. Oltre ai componenti nativi messi a disposizione da Google, Workspace Studio consente infatti di integrare componenti aggiuntivi sviluppati da aziende terze, ampliando il numero di servizi e applicazioni utilizzabili all’interno dei workflow. Questa apertura permette di collegare facilmente l’ecosistema Google con software gestionali; piattaforme documentali; sistemi di ticketing; servizi cloud e applicazioni specialistiche, trasformando Workspace Studio in un ambiente di orchestrazione capace di automatizzare processi complessi senza richiedere competenze di programmazione.
8. Google Workspace Studio: un Caso di Studio
Un esempio concreto di applicazione di Google Workspace Studio in ambito scolastico riguarda la gestione automatizzata delle richieste di informazioni relative al Regolamento d’Istituto. Il flusso di lavoro può essere strutturato come segue. Il Passaggio 1 è costituito da un trigger che si attiva alla ricezione di una e-mail su un account istituzionale della Segreteria; il sistema intercetta automaticamente i nuovi messaggi in ingresso e avvia il processo (Figura 6).
Figura 6: Trigger che avvia il flusso
Nel Passaggio 2 viene effettuata un’analisi del contenuto della e-mail, sia nell’oggetto sia nel corpo del messaggio, per verificare se la richiesta riguarda informazioni riconducibili al Regolamento d’Istituto o a documentazione normativa interna (Figura 7).
Figura 7: Il nodo “Chiedi a Gemini”
Il Passaggio 3 (Figura 8) introduce un nodo decisionale di tipo condizionale (if/else), che valuta l’esito della verifica precedente: se la condizione risulta TRUE, il flusso prosegue, mentre in caso contrario il processo può essere interrotto o deviato verso altre procedure di gestione della posta.
Figura 8: “Controlla se” la mail è attinente
Nel Passaggio 4 (Figura 9), qualora la condizione sia soddisfatta, il sistema interroga Gemini per generare una bozza di risposta coerente con il contenuto della richiesta e con la documentazione istituzionale di riferimento.
Figura 9: “Chiedi a Gemini” prepara il testo di risposta
Infine, nel Passaggio 5 (Figura 10), viene predisposta automaticamente una bozza di e-mail pronta per la revisione da parte del Personale amministrativo.
Figura 10: Il nodo “Prepara la bozza di mail”
È fondamentale sottolineare che l’intero processo non prevede l’invio automatico del messaggio: la risposta rimane sempre in stato di bozza e viene sottoposta alla validazione dell’operatore umano. Il principio di Human in the Loop garantisce infatti che la decisione finale, l’eventuale modifica del contenuto e l’invio effettivo della comunicazione restino esclusivamente in capo al Personale della Segreteria, assicurando controllo, responsabilità e conformità normativa in ogni fase del flusso.
La sfida è governare l’AI
L’analisi sviluppata nel presente articolo evidenzia come l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle Istituzioni scolastiche non possa essere interpretata come una semplice innovazione tecnologica, ma come un processo di trasformazione organizzativa che coinvolge aspetti normativi, etici, culturali e professionali. Il quadro regolatorio europeo, insieme alle linee di indirizzo nazionali, definisce con chiarezza i principi che devono orientare ogni scelta: centralità della persona, sicurezza dei dati, trasparenza, accountability e controllo umano significativo. Tuttavia, l’effettiva implementazione nelle Segreterie scolastiche evidenzia ancora un’elevata frammentazione, spesso determinata dall’utilizzo di strumenti scelti autonomamente, privi delle necessarie garanzie contrattuali e organizzative, con il conseguente rischio di alimentare fenomeni di Shadow AI e di compromettere la conformità normativa.
La vera sfida non consiste quindi nell’introdurre l’Intelligenza artificiale, ma nel governarla. Ciò richiede la costruzione di un ecosistema di fiducia nel quale tecnologia, competenze e responsabilità evolvano congiuntamente. La formazione del Personale amministrativo assume un ruolo strategico: conoscere gli strumenti non è sufficiente, occorre comprenderne i limiti, le potenzialità, i costi energetici, le implicazioni etiche e gli obblighi giuridici derivanti dal loro utilizzo. Solo operatori adeguatamente formati sono in grado di scegliere consapevolmente le soluzioni più idonee, distinguendo gli ambienti enterprise dalle piattaforme consumer e adottando strumenti che garantiscano adeguati livelli di sicurezza e protezione dei dati.
In questo scenario diventa fondamentale evitare il rischio della delega cognitiva [12], ossia la tendenza ad accettare automaticamente le risposte prodotte dall’Intelligenza Artificiale senza un’adeguata analisi critica. L’IA deve essere considerata un motore generativo capace di accelerare la produzione di contenuti, sintetizzare informazioni, individuare correlazioni e supportare i processi decisionali, ma non può sostituire il ragionamento professionale dell’Operatore. Si afferma così il paradigma del pensiero ibrido, nel quale l’IA contribuisce alla generazione delle soluzioni mentre l’essere umano mantiene il compito di interpretarle, contestualizzarle, verificarne la correttezza, valutarne la conformità normativa ed etica, e assumersi la responsabilità delle decisioni conseguenti.
Il principio dell’Human in the Loop non rappresenta pertanto un semplice requisito tecnico previsto dall’AI Act, ma un modello organizzativo che restituisce centralità alle competenze professionali. Ogni documento prodotto; ogni comunicazione predisposta; ogni informazione estratta o sintetizzata dall’IA deve essere sottoposta a validazione umana prima di essere condivisa o trasformata in un Atto amministrativo. È il Personale scolastico che attribuisce significato alle informazioni; valuta la coerenza con il contesto; considera gli aspetti normativi ed etici; decide come veicolare i risultati ai diversi interlocutori, e garantisce che ogni scelta rispetti i principi di imparzialità, trasparenza e tutela dei diritti. In questo modo si evita qualsiasi forma di deresponsabilizzazione, preservando il ruolo dell’operatore quale unico soggetto titolare della decisione finale.
Le piattaforme di nuova generazione, come Google Workspace Studio, mostrano concretamente come sia possibile integrare l’Intelligenza Artificiale nei processi amministrativi senza rinunciare al controllo umano. L’automazione delle attività ripetitive, la costruzione di workflow intelligenti e l’impiego di sistemi RAG consentono di incrementare l’efficienza delle Segreterie scolastiche, liberando tempo e risorse da dedicare ad attività a maggiore valore aggiunto. L’obiettivo finale non è quello di creare Segreterie “governate dall’Intelligenza Artificiale”, bensì Segreterie capaci di governare l’IA, trasformandola in uno strumento affidabile, trasparente e pienamente coerente con la missione istituzionale della Scuola. Solo mantenendo saldo il primato del giudizio umano sarà possibile costruire un’innovazione realmente sostenibile, nella quale la tecnologia amplifica le competenze delle persone senza sostituirne la responsabilità, la capacità critica e il valore professionale.
Bibliositografia
[1] https://www.mim.gov.it/web/guest/-/decreto-ministeriale-n-166-del-9-agosto-2025
[2] https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
[3] https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj?locale=it
[4] Agenda Digitale, M.Borgobello: Privacy “by design” e “by default”: cosa sono,
vantaggi e sfide (urly.it/31g41h)
[5] E.Valencia: Shadow AI: How Organizations Lost Control of Artificial Intelligence
Without Noticing
[6] Google Workspace Studio (https://urly.it/31g2-g)
[7] Mondadori Università, P.Benanti: Human in the loop. Decisioni umane e intelligenze artificiali
[8] AreteFormazione: Utilizzo dell’AI nelle segreterie scolastiche (https://urly.it/31g2-f)
[9] Agenda Digitale, A.Tironi: AI nella PA: tre mosse per superare attesa e shadow AI
(https://urly.it/31g2-m)
[10] Agenda Digitale, Network360 RAG: come ottimizzare l’intelligenza artificiale per il business (urly.it/31g435)
[11] GEM di Google Gemini: https://gemini.google.com/gems/view
[12] Federica Web Learning: PA nell’era dell’AI, Capire per agire – Collaborare per innovare.
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