AI Literacy: un framework per la formazione e le competenze specifiche

Gli obiettivi dell’IA Literacy:

L’AI Literacy ha obiettivi fondamentali a tre livelli:

1. A livello individuale, mira a fornire a ciascuno le competenze per comprendere le capacità, i limiti e le implicazioni etiche dell’AI, contribuendo a decisioni informate e a ridurre il divario digitale.
2. A livello organizzativo, l’AI literacy è riconosciuta come una leva strategica per aumentare la produttività, stimolare l’innovazione e mitigare i rischi legati a un uso inconsapevole o improprio delle tecnologie AI. Per questo motivo, la formazione continua e l’upskilling dei dipendenti diventano elementi chiave per garantire un vantaggio competitivo sostenibile.
3. A livello sociale, rappresenta uno strumento fondamentale per preparare la collettività a un futuro in cui l’intelligenza artificiale sarà sempre più pervasiva. Promuovere l’AI literacy su larga scala significa affrontare con consapevolezza le sfide etiche, i rischi dell’automazione, e la crescente diffusione della disinformazione, favorendo un approccio critico e responsabile all’uso della tecnologia.

Framework di AI Literacy

Le competenze raccolte in questo framework forniscono una visione strutturata e graduale dell’AI Literacy, partendo da una semplice consapevolezza di ciò che l’AI è, fino a competenze specialistiche e strategiche. Ciascuna delle cinque dimensioni individua campi di azione e livelli di padronanza.
Le competenze di base (livello 1) riguardano la comprensione e consapevolezza dell’AI e dei suoi rischi, quelle intermedie (livello 2) la messa in pratica e il miglioramento dell’utilizzo dell’AI, mentre quelle avanzate (livello 3), dove presenti, enfatizzano la leadership, la responsabilità sociale e la capacità di plasmare l’ecosistema AI del futuro.

Dimensione 1: comprendere le basi dell’Intelligenza Artificiale 

Questa dimensione si focalizza sull’apprendimento dei concetti fondamentali riguardanti l’Intelligenza Artificiale e i dati e fornisce le basi per comprendere come l’AI viene creata, addestrata e utilizzata.

Livello 1: consapevolezza di AI e dati

• Saper definire, a grandi linee, che cos’è l’AI (machine learning, deep learning, large language models).
• Distinguere i casi in cui si interagisce con sistemi AI (assistenti virtuali, chatbot, raccomandazioni online).
• Capire i concetti elementari di “dato” (dati strutturati/non strutturati, etichette, dataset).
• Riconoscere la differenza tra AI generale e AI specializzata.

Livello 2: AI e dati in azione

• Comprendere come vengono raccolti, gestiti e analizzati i dati per addestrare gli algoritmi di AI.
• Avere una conoscenza di base delle tecniche di apprendimento (supervisionato, non supervisionato, rinforzo).
• Interfacciarsi con strumenti che utilizzano l’AI, sapendo come inserire dati o informazioni per avere output significativi.

Livello 3: ottimizzazione AI e dati

• Padroneggiare i concetti chiave di valutazione e miglioramento di modelli AI (accuratezza, precisione, recall, ecc.)
• Comprendere le best practice per la raccolta e la pulizia dei dati, compreso il concetto di “data governance”.
• Saper valutare diverse architetture di AI e scegliere quella più appropriata a seconda del tipo di dato e di problema.

Dimensione 2: Pensiero Critico e Valutazione dell’Output AI

Questa dimensione si concentra sulla capacità di esaminare criticamente i risultati prodotti dall’AI, valutando la qualità, l’affidabilità e i limiti dell’output.

Livello 1: mettere in discussione l’Output AI

• Prendere coscienza che gli output di un sistema AI non sono automaticamente “verità”.
• Riconoscere possibili errori o distorsioni (bias) nel contenuto generato.
• Mettere in dubbio attivamente i risultati AI, confrontandoli con fonti alternative.

Livello 2: analisi approfondita dell’output dell’AI

• Approfondire le possibili ragioni per cui un output è impreciso (set di dati incompleti, errori di addestramento, confusione di modelli).
• Saper interpretare metriche di performance (accuratezza, error rate, F1-score) e capire come influiscono sugli output.
• Effettuare un fact-checking o una verifica incrociata dei risultati AI, specialmente in contesti critici (sanità, finanza, educazione).