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Comprendere. Provare. Verificare. Scegliere.
Un percorso progressivo per passare dalla familiarità con gli strumenti alla capacità di valutarli e utilizzarli con autonomia e responsabilità.
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01Engage with AI · Fondamenti · 20 minDall’uso alla comprensioneDa iniziare
Distinguere l’alfabetizzazione all’IA dal semplice uso degli strumenti e riconoscere perché questa competenza riguarda la vita civica, sociale e professionale.
1. Dove incontriamo l’IA
Raccolta di esempi nella vita quotidiana: raccomandazioni, ricerca, traduzione e selezione dei contenuti.
2. Tre parole chiave
Dati, modello e contesto: comprenderli aiuta a non confondere il risultato con conoscenza umana.
3. La domanda decisiva
Prima di chiedere che cosa può fare un sistema, chiediti quale effetto produce sulle persone.
Idea centrale
Alfabetizzarsi all’IA non significa imparare a usare un singolo chatbot. Significa capire dove l’IA entra nelle decisioni, quali dati utilizza, che cosa può fare e quali responsabilità restano alle persone.
Caso concreto
Un sistema che suggerisce un video, valuta una candidatura o completa una frase produce effetti diversi, ma in tutti i casi orienta possibilità e scelte.
Che cosa alleni
- IA generativa e IA predittiva
- Conoscenze, abilità e attitudini
- Opportunità, rischi e contesto
Qual è il primo passo per comprendere un sistema IA?
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Individuare il contesto, il compito e gli effetti che il sistema può produrre.
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Approfondisci nella Biblioteca02Engage with AI · Interagire · 25 minRiconoscere l’IA senza umanizzarlaDa iniziare
Descrivere come i sistemi producono output basati su dati e pattern, evitando espressioni che attribuiscano loro comprensione, intenzione o coscienza.
1. Generare non significa comprendere
Un modello può trasformare un testo senza possedere intenzioni o consapevolezza.
2. Linguaggio preciso
Descrivi ciò che il sistema fa: calcola, propone, classifica o genera.
3. Limiti strutturali
Dati incompleti, bias e contesto insufficiente influenzano ogni output.
Idea centrale
Un sistema generativo produce output sulla base di correlazioni apprese nei dati. Non possiede intenzioni, esperienza o comprensione umana: la sua risposta può essere plausibile senza essere vera.
Caso concreto
Dire ‘il chatbot sa la risposta’ nasconde il processo. È più corretto dire che il sistema ha generato una risposta sulla base del contesto ricevuto.
Che cosa alleni
- L’IA non è umana
- Output probabilistici
- Capacità e limiti
Perché è rischioso descrivere l’IA come se fosse una persona?
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Perché attribuisce comprensione e intenzioni a un sistema che produce output probabilistici.
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Approfondisci nella Biblioteca03Engage with AI · Verificare · 30 minAccettare, modificare o rifiutareDa iniziare
Valutare accuratezza, pertinenza, bias e possibili manipolazioni prima di utilizzare un output prodotto dall’IA.
1. Dalla plausibilità alla prova
Separa le frasi verificabili dalle opinioni e costruisci una lista di controllo.
2. Fonti e triangolazione
Confronta fonti primarie e istituzionali, controllando autore, data e contesto.
3. Documentare la verifica
Annota ciò che è stato confermato, corretto o lasciato in sospeso.
Idea centrale
La verifica è parte del lavoro, non un controllo finale facoltativo. Occorre distinguere opinioni e fatti, cercare fonti primarie, confrontare date e individuare omissioni o formulazioni eccessivamente sicure.
Caso concreto
Una risposta con nomi, date e link apparentemente precisi va controllata proprio perché la precisione formale non garantisce accuratezza.
Che cosa alleni
- Verifica su fonti attendibili
- Allucinazioni e bias
- Decisione motivata
Che cosa va verificato per prima cosa in un output?
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Le affermazioni fattuali, la pertinenza rispetto al compito e l’affidabilità delle fonti.
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Approfondisci nella Biblioteca04Create with AI · Creare · 35 minCollaborare senza perdere la voceDa iniziare
Usare l’IA per esplorare e perfezionare idee, mantenendo autenticità, attribuzione, autonomia creativa e proprietà intellettuale.
1. Il prompt come progetto
Definisci pubblico, obiettivo, contesto, formato, vincoli e criteri.
2. Iterare
La prima risposta è materiale di lavoro: osserva, correggi e riformula.
3. Autorialità
La responsabilità è di chi sceglie, verifica e assume il risultato.
Idea centrale
Creare con l’IA è un processo iterativo: la persona definisce obiettivo e criteri, il sistema propone, la persona seleziona, modifica, verifica e assume la responsabilità del risultato.
Caso concreto
Conservare tre versioni dello stesso prompt rende visibile che cosa è stato suggerito dal sistema e che cosa è frutto delle tue decisioni.
Che cosa alleni
- Prompt come processo iterativo
- Feedback e revisione
- Autenticità e attribuzione
Che cosa mantiene umano il processo creativo?
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Obiettivi, criteri, selezione, revisione, attribuzione e decisione finale.
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Approfondisci nella Biblioteca05Manage AI · Gestire · 35 minDecidere se, quando e come usarlaDa iniziare
Scomporre un problema, confrontare strategie con e senza IA e distribuire le attività in base ai punti di forza umani e alle capacità del sistema.
1. Scomporre il compito
Dividere un’attività chiarisce dove l’IA può assistere e dove serve giudizio.
2. Valutare il rischio
Dati personali e decisioni sensibili richiedono maggiore controllo umano.
3. Scegliere l’alternativa
Confronta processo umano, assistito e automatizzato.
Idea centrale
Non ogni compito deve essere delegato. Una scelta responsabile confronta tre possibilità: svolgere il compito senza IA, usare l’IA come assistenza oppure distribuire il lavoro tra persona e sistema.
Caso concreto
Per una decisione delicata, l’IA può aiutare a organizzare informazioni, ma non dovrebbe sostituire il giudizio né la responsabilità di chi decide.
Che cosa alleni
- Natura del compito
- Mappa della delega
- Punti di controllo
Quando è opportuno non usare l’IA?
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Quando il rischio, la sensibilità dei dati o la natura del giudizio rendono preferibile un processo umano o ibrido controllato.
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Approfondisci nella Biblioteca06Shape AI · Plasmare · 40 minMigliorare i sistemi per le personeDa iniziare
Valutare finalità, utenti, dati, limiti e impatti di un sistema e proporre miglioramenti tecnici ed etici orientati al benessere sociale.
1. Chi è incluso?
Osserva utenti diversi, casi limite e persone che potrebbero essere escluse.
2. Criteri di qualità
Utilità, accuratezza, trasparenza, privacy, equità e accessibilità sono criteri operativi.
3. Progettare miglioramenti
Proponi modifiche concrete, testale e verifica il beneficio.
Idea centrale
Plasmare l’IA significa valutare non solo l’output, ma anche finalità, dati, utenti inclusi o esclusi, impatto ambientale, trasparenza e possibilità di controllo.
Caso concreto
Un sistema può essere efficace per la maggioranza e tuttavia penalizzare alcuni utenti: testarlo su contesti diversi permette di individuare e correggere il problema.
Che cosa alleni
- Utenti previsti ed esclusi
- Criteri e casi prova
- Equità, ambiente e beneficio sociale
Quale domanda aiuta a plasmare un sistema più responsabile?
Mostra la risposta commentata
Chi può essere escluso o danneggiato e quali modifiche renderebbero il sistema più equo e controllabile.
Il modulo traduce in attività didattica le competenze del framework AILF OECD–Unione europea 2026.
Approfondisci nella BibliotecaIl tuo taccuino di percorso
Raccogli le tracce del tuo apprendimento.
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AI Literacy Lab
Taccuino personale del percorso di alfabetizzazione all’IA
01 · Engage with AI · Fondamenti
Dall’uso alla comprensione
02 · Engage with AI · Interagire
Riconoscere l’IA senza umanizzarla
03 · Engage with AI · Verificare
Accettare, modificare o rifiutare
04 · Create with AI · Creare
Collaborare senza perdere la voce
05 · Manage AI · Gestire
Decidere se, quando e come usarla
06 · Shape AI · Plasmare
Migliorare i sistemi per le persone
Verifica conclusiva
Metti alla prova il tuo giudizio
Ogni tentativo propone 12 domande estratte da una banca di 30 quesiti: due per ciascun ambito, con ordine delle domande e delle risposte sempre variabile.
Tentativo 1 · combinazione casuale
Sto preparando la tua verifica…
Aiuta il percorso a restare aperto