--- title: "La tecnologia si compra. La competenza si costruisce" url: https://giornaledellepmi.it/la-tecnologia-si-compra-la-competenza-si-costruisce/ author: "Dario Vascellaro" published: 2026-09-18T09:30:03+02:00 modified: 2026-09-18T10:39:11+02:00 publisher: "Il Giornale delle PMI" language: it sections: ["IA", "INTERVISTE"] --- # La tecnologia si compra. La competenza si costruisce *Dario Vascellaro · 18 Settembre 2026 · Il Giornale delle PMI* Le imprese stanno introducendo strumenti di intelligenza artificiale con una velocità senza precedenti. Ma tra rendere disponibile una tecnologia e cambiare realmente il modo di lavorare esiste una distanza che nessuna piattaforma può colmare da sola. Quella distanza è fatta di competenze, cultura organizzativa, capacità di giudizio e responsabilità. Ne parliamo con **Gianna Martinengo**, imprenditrice, presidente di [DKTS](https://www.didaelkts.it/), umanista di formazione e tecnologa per scelta, impegnata da oltre quarant’anni nell’applicazione dell’intelligenza artificiale ai processi di apprendimento e innovazione. La sua esperienza permette di osservare l’attuale trasformazione da una prospettiva di lungo periodo, distinguendo ciò che rappresenta un’autentica discontinuità dalle questioni che accompagnano da sempre la relazione tra persone e tecnologie. La scala e l’accessibilità dei sistemi sono cambiate. Il problema fondamentale, invece, rimane: come costruire una collaborazione tra intelligenza umana e artificiale che rafforzi l’autonomia cognitiva della persona anziché sostituirla? Nel dialogo affrontiamo le competenze necessarie nei prossimi anni, i limiti dell’attuale offerta formativa, le condizioni che rendono possibile il trasferimento dell’apprendimento nel lavoro e il ruolo della diversità nella progettazione di applicazioni migliori. Emerge soprattutto un’indicazione: la formazione sull’AI non può limitarsi a spiegare come utilizzare uno strumento. Deve aiutare persone e organizzazioni a capire dove l’AI può creare valore, quali rischi può introdurre e quali decisioni non sono disposte a delegare. Perché la sfida più importante potrebbe non essere imparare a usare l’intelligenza artificiale, ma continuare a esercitare la propria. **Se guardiamo ai prossimi tre-cinque anni, quali evoluzioni dell’intelligenza artificiale avranno l’impatto più significativo sul lavoro di professionisti e imprese?** Non sarà un singolo salto tecnologico a fare la differenza, ma la capacità delle organizzazioni di integrare sistemi sempre più agentivi – capaci di agire, non solo di rispondere – nei processi decisionali. L’impatto reale si misurerà sulla capacità delle persone di restare responsabili di decisioni sempre più mediate da sistemi che non comprendono del tutto. **Quali aspetti dell’AI sono oggi sopravvalutati e quali, invece, vengono ancora sottovalutati?** Sopravvalutata è l’idea che basti “adottare uno strumento” per trasformare un’organizzazione. Sottovalutato è il lavoro – lento, culturale, relazionale – necessario perché le persone cambino davvero il proprio modo di pensare e decidere insieme a sistemi intelligenti. La tecnologia si compra; la competenza si costruisce. **Dopo oltre quarant’anni di AI applicata all’apprendimento, quali elementi considera realmente nuovi e quali sono riproposizioni di problemi già noti?** Nuova è la scala – questi sistemi sono ora accessibili a chiunque, non solo ai laboratori di ricerca. Ma il problema di fondo che affrontavo già negli anni ’80 con Didalab resta lo stesso: come si progetta un’interazione tra intelligenza umana e artificiale che rispetti l’autonomia cognitiva della persona, invece di sostituirla. È una questione di sovranità cognitiva, non di potenza di calcolo. **Quali difficoltà incontra più frequentemente chi prova a utilizzare l’AI nel proprio lavoro?** La difficoltà più comune non è tecnica ma di contesto: le persone non sanno formulare la domanda giusta, non hanno un criterio per valutare una risposta sbagliata o imprecisa, e spesso lavorano isolate, senza un metodo condiviso con i colleghi. **Quali sono oggi i bisogni formativi più urgenti delle imprese che vogliono adottare l’AI in modo efficace?** Non servono altri corsi sull’uso degli strumenti. Serve la capacità di leggere i propri processi e capire dove l’AI crea valore reale e dove introduce rischio – un lavoro di analisi organizzativa prima ancora che tecnologico. **Perché molte iniziative di trasformazione digitale partono dalla tecnologia invece che dai bisogni delle persone?** Perché è più facile comprare uno strumento che cambiare un’abitudine. Partire dalla tecnologia dà l’illusione di un progresso misurabile e rapido; partire dalle persone richiede tempo, ascolto e una leadership disposta a rimettere in discussione i propri processi. **Quali competenze dovrebbe possedere qualunque professionista per lavorare in modo consapevole ed efficace con l’AI?** La capacità di interrogare criticamente un output – non accettarlo né rifiutarlo per principio, ma verificarlo – insieme a una comprensione di base di come questi sistemi costruiscono le loro risposte. **Oltre alla capacità di utilizzare gli strumenti, quali competenze cognitive e relazionali diventeranno più importanti?** Pensiero critico, capacità di giudizio in condizioni di incertezza, e – sempre più – la capacità di collaborare con altre persone per validare insieme ciò che un sistema propone. Sono competenze umanistiche prima che tecniche. **Quali competenze dovranno sviluppare manager e imprenditori per decidere dove e come adottare l’AI?** Devono saper decidere non “se” adottare l’AI, ma “dove”: distinguere i processi in cui il rischio di un errore è tollerabile da quelli in cui non lo è, e avere gli strumenti per governare quella distinzione nel tempo. **Che cosa dovrebbe comprendere una persona per possedere una vera Human AI** **Literacy****?** Comprende tre livelli: sapere come funziona un sistema (letteratura tecnica minima), saperne valutare l’affidabilità nel proprio contesto (giudizio critico), e comprendere l’impatto etico e sociale delle proprie scelte d’uso – incluso il tema di chi progetta questi sistemi e per chi. **Osservando l’attuale offerta formativa sull’AI, quali limiti o carenze Le sembrano più evidenti?** Gran parte dell’offerta è ancora centrata sullo strumento – “come si usa questa piattaforma” – invece che sul cambiamento cognitivo e organizzativo che l’AI richiede. È formazione, non trasformazione. **Perché molte persone, anche dopo avere seguito un corso, faticano ad applicare concretamente ciò che hanno appreso?** Perché l’apprendimento avviene fuori dal contesto reale di lavoro: un corso isolato non produce cambiamento se poi manca il tempo, il permesso organizzativo o i colleghi con cui sperimentare al ritorno in ufficio. **Quali gruppi rischiano di essere esclusi dalle opportunità create dall’AI e per quali ragioni?** Chi non ha accesso continuo agli strumenti, chi lavora in organizzazioni senza cultura del cambiamento, e – un tema che mi è caro – le donne, ancora sottorappresentate nella progettazione di questi sistemi più che nel loro uso. **Quali metodologie didattiche ritiene più efficaci per imparare a utilizzare l’AI in contesti professionali reali?** L’apprendimento situato: partire da un problema reale del partecipante, non da un caso generico, e alternare momenti di teoria breve con momenti di applicazione immediata. **Quale tipo di attività pratica potrebbe dimostrare che un partecipante sa realmente applicare l’AI, e non soltanto utilizzare uno strumento?** Chiedere al partecipante di portare un proprio caso di lavoro non risolto e di costruire, con l’AI, una proposta concreta da presentare e discutere – non un esercizio simulato. **Come si potrebbe misurare l’efficacia della formazione a distanza di alcune settimane o mesi?** Non con un test finale, ma verificando a distanza di settimane se il partecipante ha effettivamente modificato un proprio processo di lavoro, e chiedendo un caso concreto d’uso, non un’autovalutazione. **Quale ruolo dovrebbero avere riflessione, azione, coinvolgimento e interazione in un percorso sull’AI?** Devono essere ricorsivi, non sequenziali: si agisce, si riflette su cosa è successo, si confronta con altri, e si riprova – è un ciclo, non una sequenza lineare di “teoria poi pratica”. **Se dovesse immaginare un percorso sull’AI realmente diverso da quelli oggi disponibili, quali caratteristiche dovrebbe avere?** Durata estesa nel tempo (non un evento isolato), gruppi eterogenei per funzione e background, un caso reale del partecipante come filo conduttore, e un accompagnamento che continua dopo l’aula. **Quale problema concreto dovrebbe riuscire a risolvere un corso sull’AI per essere considerato davvero utile da un professionista o da un’azienda?** Deve permettere al partecipante di tornare al lavoro e cambiare almeno una decisione o un processo – non semplicemente “sapere di più” sull’AI. **Come potrebbe un percorso valorizzare la diversità dei partecipanti come risorsa per progettare applicazioni AI migliori?** Gruppi misti per genere, funzione e generazione portano prospettive diverse su cosa un sistema AI dovrebbe fare bene: è un modo concreto per rendere le persone non solo utenti ma co-progettiste delle applicazioni. **Quale raccomandazione darebbe oggi a chi deve progettare percorsi di apprendimento capaci di preparare persone e organizzazioni all’AI?** Progettare percorsi che partano dalle persone e dai loro problemi reali, non dagli strumenti – e misurare il successo non in ore d’aula, ma in cambiamenti effettivi nel modo di lavorare. **Prima di concludere, c’è un tema che non abbiamo affrontato e che ritiene essenziale per comprendere come persone e imprese dovrebbero prepararsi all’intelligenza artificiale?** Sì: il rischio più grande non è usare male l’AI, ma delegarle il pensiero. È il tema che ho scelto come filo conduttore della Knowledge Series che stiamo portando a Milano Digital Week, “L’Intelligenza che non si delega”: più questi sistemi diventano capaci e comodi, più cresce la tentazione di affidare loro non solo compiti, ma giudizio e responsabilità. Prepararsi all’AI, per una persona come per un’impresa, significa prima di tutto decidere consapevolmente cosa non si è disposti a delegare – quali decisioni, quali valutazioni, quale visione del proprio lavoro devono restare umane. Senza questa consapevolezza, ogni competenza tecnica rischia di poggiare su una base fragile. --- Fonte: [La tecnologia si compra. La competenza si costruisce](https://giornaledellepmi.it/la-tecnologia-si-compra-la-competenza-si-costruisce/), Il Giornale delle PMI.