PISA 2026 e IA: stiamo usando l'IA per imparare o per evitare di imparare?

I nuovi risultati PISA arrivano mentre l'IA generativa sta entrando in quasi ogni forma di lavoro cognitivo. Scrivere, riassumere, confrontare fonti, preparare argomenti e trasformare appunti in un documento richiedono già molto meno tempo di prima. Nello stesso momento, l'OCSE segnala un peggioramento delle performance in lettura, matematica e scienze e richiama l'attenzione sulla qualità con cui gli studenti elaborano le informazioni.

Quello che molti cercano come "PISA 2026" è ufficialmente PISA 2025, dal momento che la rilevazione è stata svolta nel 2025. L'OCSE ha pubblicato i risultati l'8 settembre 2026. Hanno partecipato circa 760.000 studenti in 91 Paesi ed economie.

Sarebbe scorretto trasformare questi dati in una storia semplice secondo cui l'IA sta rendendo le persone meno capaci di pensare. Le performance di lettura erano già in calo prima della diffusione dell'IA generativa e PISA osserva correlazioni, non isola una singola causa. Motivazione, scuola, condizioni sociali, abitudini di lettura e uso digitale fanno tutti parte del quadro.

C'è però una domanda più utile per chi progetta formazione anche in azienda: cosa succede quando uno strumento migliora l'output ma svolge una parte del lavoro attraverso cui la persona avrebbe altrimenti esercitato una capacità?

Cosa mostrano davvero i dati sull'IA

PISA ha chiesto agli studenti come usano i chatbot di IA per compiti scolastici, per esempio ricerca, sintesi, stesura e apprendimento. I risultati non supportano una regola semplice. In alcune attività chi non usava l'IA otteneva in media risultati migliori; in altre, un utilizzo moderato appariva più favorevole di un uso molto raro o molto intenso.

L'OCSE avverte che queste associazioni non dimostrano causalità. Gli studenti che scelgono di usare molto l'IA possono essere diversi da quelli che la usano poco per molti altri motivi.

Un dato è particolarmente interessante per la progettazione dell'apprendimento. Gli studenti che utilizzavano spesso l'IA per imparare e che avevano anche occasioni per sviluppare un giudizio critico sulla qualità delle informazioni generate tendevano a ottenere risultati leggermente migliori rispetto a utenti frequenti privi di quel tipo di supporto. La raccomandazione dell'OCSE non è quindi di escludere l'IA, ma di impiegarla in modo mirato, anche per feedback e pratica personalizzata, mantenendo attivo il lavoro cognitivo dello studente.

PISA osserva inoltre un deterioramento in comportamenti di lettura che diventano importanti proprio quando le informazioni sono abbondanti: valutare fonti, collegare elementi provenienti da testi diversi e insistere davanti a materiale difficile. La quota dei cosiddetti "hasty readers", che procedono rapidamente e rispondono male invece di lavorare con più attenzione, è cresciuta nettamente tra il 2018 e il 2025.

Non sappiamo se e quanto l'IA contribuisca a questo fenomeno. Sappiamo però che un ambiente in cui una risposta plausibile è sempre disponibile cambia il modo in cui dobbiamo pensare alla pratica.

Un documento migliore non significa automaticamente una persona più capace

Pensiamo alla preparazione di una trattativa con un fornitore.

Un buyer può usare l'IA per sintetizzare il contesto, analizzare i driver di costo, anticipare le obiezioni, suggerire domande e costruire un piano di concessioni. Il lavoro può diventare molto migliore e molto più veloce.

Non c'è alcun motivo per difendere il lavoro manuale per principio. Copiare dati tra file o riscrivere informazioni già disponibili non costruisce capacità negoziale.

Il problema nasce quando la qualità della preparazione viene confusa con la capacità del buyer di gestire la conversazione.

Il fornitore può contestare subito il modello di costo, sostenere che un altro cliente prenderà la capacità disponibile e offrire un piccolo movimento solo in cambio di un impegno di volume immediato. Il buyer deve capire se la minaccia di capacità è credibile, valutare il trade, decidere cosa rivelare e rispondere mentre la conversazione continua.

Avere ricevuto argomenti migliori prima della riunione aiuta. Non dimostra che la persona sappia richiamare il ragionamento sotto pressione, adattarlo e formularlo in una situazione che non segue il copione.

È qui che l'assistenza può togliere una ripetizione senza che nessuno se ne accorga. Il sistema produce un risultato migliore, mentre la competenza individuale può restare invariata.

La domanda giusta è quale fatica vale la pena mantenere

Non tutta la difficoltà è utile. Un manager non diventa più bravo a guidare un team perché impagina manualmente un aggiornamento. Un legale non costruisce giudizio riscrivendo per la centesima volta una clausola standard. Un buyer non impara a negoziare perché raccoglie a mano dati di mercato che una macchina può trovare meglio.

Bisogna capire quale parte dell'attività è collegata alla capacità che vogliamo ancora affidare a una persona.

Se il buyer deve saper interpretare una struttura di costo, deve comprenderne la logica anche se l'IA accelera l'analisi. Se deve saper gestire resistenza e pressione, leggere una buona risposta preparata non sostituisce l'esperienza di produrla quando il fornitore sta reagendo in tempo reale.

Lo stesso vale per una conversazione difficile con un collaboratore. Un testo scritto bene può aiutare. La competenza emerge quando l'altra persona non reagisce come previsto.

Usare l'IA per creare occasioni di pratica

La stessa tecnologia può togliere lavoro oppure creare un contesto in cui la persona deve lavorare meglio.

Un buyer può chiedere all'IA cosa dire quando il fornitore rifiuta una proposta. Oppure può entrare in una simulazione in cui il fornitore rifiuta davvero e deve trovare la risposta.

Un manager può farsi scrivere il copione ideale per un feedback delicato. Oppure può provarlo con una controparte che diventa difensiva e mette in discussione il messaggio.

In entrambi i casi c'è IA, ma il meccanismo di apprendimento è diverso. Il criterio utile è chiedere chi sta eseguendo la parte difficile.

Se l'obiettivo è migliorare la capacità di decidere sotto pressione, la decisione deve restare alla persona. Se l'obiettivo è parlare meglio, la persona deve parlare. Se l'obiettivo è reagire alla resistenza, deve esserci una resistenza credibile.

L'IA può variare lo scenario, adattare la difficoltà, rendere disponibile una controparte in qualsiasi momento e aiutare a rivedere ciò che è successo. Questi vantaggi non richiedono che sostituisca il comportamento che si vuole allenare.

Per le aziende il rischio è confondere produttività e capacità

Nel lavoro cognitivo il risultato è facile da vedere. Un memo migliore, un'analisi più chiara o una mail più efficace sembrano immediatamente un progresso. La capacità individuale è meno visibile e viene testata spesso solo quando la situazione devia dal percorso previsto.

Per questo conviene essere espliciti sullo scopo di ogni uso dell'IA. Se lo scopo è produttività, ha senso eliminare lavoro inutile. Se lo scopo è sviluppo, bisogna preservare la parte cognitiva o comportamentale che la persona dovrà ancora saper svolgere da sola.

Nella negoziazione questo confine è particolarmente importante. Una squadra può arrivare al tavolo con un'analisi eccellente e perdere valore pochi minuti dopo, quando il fornitore alza la pressione, introduce una condizione o resta in silenzio.

Voice2Evolve è stato costruito intorno a questa parte del problema. L'IA non conduce la vera trattativa al posto del buyer. Offre sparring conversazionale per allenare le trattative negli acquisti, con un partner di sparring basato sull’IA. Il buyer deve ascoltare, decidere e parlare; il feedback riguarda ciò che è successo davvero nella conversazione.

PISA non dimostra che questa sia l'unica forma corretta di formazione aziendale. Rende però meno credibile una supposizione molto comoda: che l'accesso a risposte migliori equivalga automaticamente a un apprendimento migliore.

Più l'IA diventerà capace, più sarà importante decidere quali attività meritano di scomparire e quali ripetizioni vanno protette perché lì si forma una capacità che continueremo a chiedere alle persone.

Fonti ufficiali

L'articolo si basa sui risultati OCSE PISA 2025 Results, Volume I: Future-Ready Students, comprese le sezioni su vita scolastica, strumenti digitali e uso dell'IA, e sul comunicato OCSE dell'8 settembre 2026.