Un numero crescente di studi empirici ha iniziato a riportare, per gli Stati Uniti, l’impatto dell’intelligenza artificiale (IA) sul mercato del lavoro, concentrandosi sui neolaureati e sui nuovi assunti. Mentre la domanda di lavoro per i lavoratori più senior sembra rimanere stabile o persino crescere, quella per i giovani è in calo, risultando significativamente più bassa rispetto all’andamento generale del mercato.
Questo risultato appare contraddittorio rispetto all’impatto tipico dell’automazione, che storicamente ha minacciato i lavoratori più anziani, meno adattabili ai cambiamenti. Pertanto, si sottolinea l’importanza dell’upskilling e soprattutto del reskilling della forza lavoro matura, con il rischio di richieste di reddito universale per sostenere coloro che potrebbero essere espulsi dal mercato. L’attenzione attuale si rivolge ai giovani, avvertendo che potrebbero già essere troppo tardi per affrontare queste problematiche quando le evidenze diventano manifeste.
Rimane quindi urgente comprendere come l’istruzione, in particolare l’università, debba evolversi in risposta a queste sfide, affrontando due questioni fondamentali: cosa insegnare per massimizzare le opportunità occupazionali e come farlo utilizzando gli strumenti offerti dall’IA.
Università e intelligenza artificiale: perché il curriculum va ripensato
Recentemente è stata presentata la strategia 2026-2030 dell’Università Bocconi, che delinea il futuro dell’Ateneo attorno a tre dimensioni interconnesse: “Science led, Human centred, AI ready”. Sebbene solo il terzo aspetto sia direttamente collegato all’IA, non c’è dubbio che tutto il piano ne sia influenzato.
Il modello “science led” e la spinta alla ricerca interdisciplinare
Secondo il Rettore Francesco Billari, “essere science led significa rafforzare la nostra capacità di produrre conoscenza affidabile, multidisciplinare e di impatto”. È prevista, per il 2027, la creazione di un Dipartimento di Scienze Cognitive, dedicato alla ricerca interdisciplinare sul comportamento umano, le decisioni e l’interazione tra esseri umani e tecnologia. Il Piano prevede anche il potenziamento della PhD School, mirato a formare 70 dottorandi l’anno entro il 2030, nonché nuovi laboratori d’avanguardia, come il Collaborative AI Lab (COAI) e l’AI in Social Sciences Lab (AISSL).
La centralità umana come risposta alle sfide dell’IA
Il secondo pilastro, fondato sulla centralità umana, è strettamente connesso all’IA e alle sue sfide. Secondo il Rettore, “le capacità di valutare, discutere, immaginare e decidere acquistano importanza proprio perché l’IA è sempre più presente nelle nostre vite”. Elementi come la creatività, il giudizio, l’intuizione e la sensibilità sociale diventano risorse strategiche non delegabili. A tal fine, verrà introdotto un corso obbligatorio su Cognition and Behaviour per tutti gli studenti dei corsi triennali, con l’obiettivo di raggiungere il 30% di didattica dialogica entro il 2030.
Un primo anno “rifondato” e l’aggiornamento dei programmi entro il 2029
Nell’ambito del Piano Bocconi, l’IA non è considerata un semplice strumento da aggiungere al curriculum, ma una condizione strutturale che richiede un ripensamento profondo della didattica. La trasformazione più significativa riguarderà il primo anno dei corsi triennali nelle aree economico-manageriali, rivisitato con basi quantitative e digitali rafforzate e con l’introduzione di due corsi obbligatori su AI e scienze cognitive. Tutti i programmi di studio verranno aggiornati con contenuti dedicati all’intelligenza artificiale entro il 2029.
Dove si studia l’intelligenza artificiale nelle università italiane: i dati
Il recente rapporto annuale dell’Istituto per la Competitività (I-Com) ha monitorato l’offerta formativa su tematiche relative all’IA nelle università italiane. I corsi analizzati includono sia insegnamenti all’interno di corsi di laurea generici sia corsi specifici sul tema.
I numeri dell’offerta: insegnamenti, lauree, master e dottorati (2025/2026)
Nel complesso, su un totale di 99 Università (statali e non statali) riconosciute dal MUR, per l’anno accademico 2025/2026 sono stati rilevati 1143 unità tra insegnamenti, corsi di laurea, master e progetti di ricerca in tema di IA.
Offerta specializzata e non specializzata: dove si concentra la formazione
Per l’offerta specializzata, si registrano 226 progetti di ricerca in dottorato, 40 lauree magistrali e 17 lauree triennali, corrispondenti a master di I e II livello. Per quanto riguarda l’offerta non specializzata, si segnalano 786 insegnamenti singoli all’interno di corsi di laurea. Sono inclusi 26 insegnamenti nei master e 14 corsi singoli nei dottorati.
La geografia dei corsi: regioni e densità per ateneo
La distribuzione dell’offerta specializzata evidenzia una forte concentrazione nel Lazio (85 corsi), seguita da Toscana (38) e Campania (36). Per l’offerta non specializzata, la Lombardia si colloca al primo posto con 185 insegnamenti, seguita dal Lazio (103) e dall’Emilia Romagna (92).
Le discipline coinvolte: prevale l’area scientifica, cresce l’umanistica
Circa il 70% degli insegnamenti in materia di IA è riferibile all’area scientifica (798), inclusivi dei dipartimenti di informatica e ingegneria, mentre quasi il 24% appartiene all’ambito umanistico, evidenziando l’importanza pervasiva dell’IA in vari percorsi formativi. Solo il 6% resta classificato come “multidisciplinare”.
Intelligenza artificiale in università: come cambia la didattica con la GenAI
Il paradigma didattico attuale è basato su un modello educativo strutturato e sequenziale. Tuttavia, risulta fondamentale rivedere questo approccio, superando il tradizionale modello “one-size-fits-all” e adottando metodi più centrati sullo studente, come l’apprendimento per progetti e l’insegnamento capovolto.
Queste strategie, supportate da evidenze di ricerca, dimostrano di migliorare non solo la comprensione ma anche le competenze trasversali. L’IA generativa emerge come un catalizzatore per l’innovazione pedagogica, aprendo nuove possibilità.
Opportunità e rischi secondo Stazi: produttività, accessibilità, bias e privacy
In un articolo pubblicato nel gennaio 2026, Andrea Stazi evidenzia le opportunità dell’IA per l’istruzione, tra cui un facile accesso ai contenuti, feedback tempestivi e un’apprendimento personalizzato. Tuttavia, avverte anche delle sfide: eccessiva dipendenza, problemi di accuratezza, bias nei contenuti, privacy e costi delle infrastrutture.
Università e intelligenza artificiale: i vincoli italiani e la sfida internazionale
Il mondo universitario deve affrontare i rapidi cambiamenti in atto. La nuova edizione del Digital Education Outlook dell’OCSE evidenzia che l’università italiana deve non solo tenere il passo, ma anche sfruttare le potenzialità delle tecnologie per attrarre nuovi studenti anche dall’estero. Tuttavia, deve superare due vincoli principali: la rigidità dei piani di studi e le scarse risorse finanziarie e competenze del personale.
È incoraggiante notare che un numero crescente di rettori universitari è specialista in IA; questo potrebbe rappresentare una risorsa utile per affrontare le sfide future del settore.
