Gli istituti scolastici hanno una caratteristica che pochi altri settori condividono: gli utenti dell'AI sono in gran parte le persone che l'istituto è chiamato a formare, non a controllare. Studenti e alunni utilizzano modelli linguistici per svolgere compiti, riassunti e tesine, spesso più velocemente e più diffusamente di quanto docenti e responsabili delle politiche possano seguire. I docenti utilizzano gli stessi strumenti per accelerare la correzione, sviluppare materiale didattico o formulare feedback. In mezzo si trova una direzione responsabile della qualità dell'insegnamento, degli esami e della protezione dei dati personali di alunni spesso minorenni, senza avere sempre visibilità su ciò che accade nella pratica.
Questo rapporto — un uso che parte dall'utente, non dall'organizzazione — rende la governance nell'istruzione diversa rispetto a un contesto aziendale in cui l'IT acquista e distribuisce uno strumento. Qui l'uso nasce prima, distribuito su migliaia di scelte individuali, e la domanda sul controllo si pone solo successivamente.
Un inventario dei software scolastici mostra quali ambienti di apprendimento digitali, sistemi di valutazione e pacchetti amministrativi sono stati acquistati. Questo elenco dice poco su ciò che i docenti effettivamente utilizzano per creare materiale didattico, e ancora meno su ciò che alunni e studenti utilizzano per svolgere i compiti. Un chatbot accessibile gratuitamente tramite browser non richiede l'approvazione del reparto IT e non compare in nessun elenco contrattuale.
Ciò rende l'AI ombra nell'istruzione un dato strutturale, non un'eccezione. L'uso è distribuito tra docenti che decidono individualmente come impiegare uno strumento, studenti che sperimentano senza che nessuno lo chieda, e parti dell'organizzazione — dalla pianificazione degli orari all'orientamento didattico — che cercano strumenti in modo indipendente l'una dall'altra. Un quadro completo richiede quindi non solo un inventario tecnico, ma anche una domanda posta a chi lavora quotidianamente con questi strumenti: cosa utilizza, e per cosa.
Questa domanda produce una risposta sincera solo se non comporta alcuna sanzione. Un docente che ammette che i compiti vengono corretti con l'aiuto dell'AI, o uno studente che racconta come è stata composta una tesina, non lo fa se esiste il rischio che questo uso venga trattato come un'infrazione. Gli istituti che vogliono soprattutto sapere cosa accade traggono quindi beneficio da un approccio che mappa prima l'uso e pone la domanda sull'opportunità e sulle regole separatamente e in un secondo momento. Chi pone entrambe le domande contemporaneamente non ottiene risposta alla prima.
Non ogni uso dell'AI in una scuola o in un istituto pesa allo stesso modo. Uno strumento che aiuta i docenti a formulare feedback su un saggio ha un impatto diverso da un sistema che concorre alla valutazione di un esame, o da uno strumento impiegato nella selezione degli studenti per un corso di studi. Dove l'AI incide su una decisione relativa a un singolo alunno o studente — un voto, un parere, un'ammissione — il livello di rischio è più elevato rispetto a dove l'AI si limita a far risparmiare tempo in un lavoro preparatorio.
Questa classificazione per ruolo e rischio è necessaria per distribuire correttamente un'attenzione limitata. Non ogni uso richiede lo stesso livello di supervisione, e un approccio di governance che tratta tutto allo stesso modo perde proprio il controllo nei punti in cui il rischio è più alto.
Gli istituti scolastici dispongono spesso già di forme di controllo: una commissione d'esame, un consiglio di partecipazione, un responsabile della protezione dei dati, un sistema di gestione della qualità. L'AI-governance funziona meglio se si collega a queste strutture esistenti piuttosto che affiancare un circuito nuovo e separato. La commissione d'esame, che già stabilisce quali strumenti di supporto sono consentiti in una prova, è il luogo naturale per valutare anche l'uso dell'AI. La questione di governance non riguarda quindi solo quali regole entreranno in vigore, ma anche a chi, all'interno dell'organizzazione esistente, viene affidata la supervisione.
I quadri normativi attuali — cosa è obbligatorio, per chi, e con quali scadenze — sono trattati altrove. Qui si tratta del meccanismo: sapere cosa viene utilizzato, sapere chi ne è responsabile, ed essere in grado di dimostrarlo alla direzione, all'autorità di controllo o ai genitori.
Il settore dell'istruzione condivide con altri ambienti il fatto che l'AI ombra sia la norma e non l'eccezione, ma il motivo è diverso. Dove l'AI-governance nei servizi finanziari è guidata soprattutto dal controllo sulle decisioni individuali relative ai clienti, e l'AI-governance nel settore ICT riguarda l'AI che diventa essa stessa parte del prodotto fornito, nell'istruzione si tratta di un ampio gruppo di utenti che non ha una posizione formale nell'organizzazione ma rappresenta comunque la maggior parte dell'uso effettivo. Si tratta di una sfida diversa rispetto a l'AI-governance nel commercio al dettaglio, dove l'uso è generalmente in mano a dipendenti con una funzione specifica.
Un inventario di quale AI viene utilizzata e da chi è un primo passo. La domanda che segue è più specifica: quale parte del lavoro che oggi svolgono docenti, personale di supporto didattico o funzionari amministrativi è adatta a essere svolta dall'AI, e quale parte no. È una domanda per compito, non per funzione o reparto. La werkscan di FTE TO AI calcola questo a livello di compito e mostra quale parte del lavoro si presta effettivamente all'automazione, indipendentemente dagli strumenti già in circolazione per questo scopo.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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