L’intelligenza artificiale atrofizza il pensiero? Dipende da cosa deleghi

Riflessioni dal laboratorio Talking About AI — giovedì sera di Cantieri Zeta




Ieri sera, durante uno dei giovedì dedicati al laboratorio Talking About AI, ci siamo posti una domanda che sembra semplice ma in realtà apre un campo enorme: quali usi dell’intelligenza artificiale ci aiutano davvero, e quali invece ci disabituano a usare, allenare e approfondire le nostre capacità cognitive?



La risposta più seria, almeno allo stato attuale della ricerca, non è né “l’AI fa male” né “l’AI fa bene”. È una risposta più selettiva, meno sloganistica e più utile: conta soprattutto che cosa deleghi, non semplicemente quanto usi lo strumento.



Detto in altri termini: non tutti gli usi dell’AI si equivalgono dal punto di vista cognitivo. Ci sono usi che alleggeriscono il lavoro accessorio e permettono di concentrare meglio l’attenzione sul nucleo del compito. E ci sono usi che, invece, trasferiscono all’esterno proprio il tipo di sforzo mentale che serve a costruire comprensione, giudizio, memoria e autonomia.




Una distinzione che cambia tutto



Possiamo chiamarla distinzione tra offloading strumentale e offloading sostitutivo.



Nel primo caso, l’AI interviene come supporto: riformatta, corregge, traduce, propone una prima bozza, aiuta a cercare un dato secondario, organizza materiali, restituisce alternative. Il centro della valutazione resta però umano. Sei tu a decidere cosa conta, cosa è rilevante, cosa è coerente, cosa regge e cosa no.



Nel secondo caso, invece, l’AI non aiuta soltanto l’esecuzione: prende il posto della costruzione del ragionamento. Formula la tesi, seleziona i criteri di qualità, decide la struttura dell’analisi, sceglie cosa escludere e cosa far valere. L’utente, a quel punto, spesso non ragiona più davvero: ratifica.



Un riferimento importante viene dallo studio di Microsoft Research e Carnegie Mellon (2025), che ha analizzato 319 knowledge worker e 936 esempi d’uso reale: maggiore fiducia nell’AI è associata a minore attivazione del pensiero critico, mentre maggiore fiducia nelle proprie capacità è associata a più verifica e supervisione.

Fonte: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2025/01/lee_2025_ai_critical_thinking_survey.pdf



È bene precisarlo: si tratta di uno studio basato su percezioni e pratiche dichiarate, non su causalità diretta. Tuttavia evidenzia un punto chiave: l’AI tende a spostare il lavoro cognitivo dall’esecuzione alla supervisione — e il problema nasce quando anche la supervisione si indebolisce.




Cosa mostrano i casi studio sul lavoro



Nel settore del customer support, lo studio Generative AI at Work ha analizzato 5.172 operatori: l’uso dell’AI ha aumentato la produttività media del 15%, con effetti più forti tra i lavoratori meno esperti.

Fonte: https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658



Nel software development, uno studio con tre esperimenti sul campo su 4.867 sviluppatori mostra un aumento medio del 26,08% nei task completati con assistente AI, con benefici maggiori per i profili junior.

Fonte: https://economics.mit.edu/sites/default/files/inline-files/draft_copilot_experiments.pdf



Il caso più interessante è quello della “jagged technological frontier” (Harvard/BCG): su 758 consulenti, l’AI migliora performance e qualità nei task “dentro” le sue capacità, ma peggiora i risultati quando il compito è fuori da quella frontiera, inducendo un abbassamento della vigilanza.

Fonte: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700




Apprendere bene non è la stessa cosa che fare bene subito



Uno studio del 2025 su ScienceDirect ha confrontato studenti con e senza ChatGPT nello studio: a distanza di 45 giorni, il gruppo con AI ha ottenuto risultati inferiori (57,5% contro 68,5%), suggerendo una riduzione della ritenzione a lungo termine.

Fonte: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590291125010186



Questo non significa che l’AI sia dannosa nello studio, ma che può ridurre proprio lo sforzo cognitivo necessario a costruire memoria duratura.




Il versante opposto: dove l’AI funziona davvero



Lo studio di Noy e Zhang (Science, 2023) su 453 professionisti mostra che ChatGPT riduce il tempo del 40% e aumenta la qualità del 18% nei task di scrittura.

Fonte: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh2586



Una meta-analisi del 2025 su 51 studi pubblicata su Humanities and Social Sciences Communications evidenzia un forte effetto positivo sulla performance (g = 0,867) e effetti moderati su percezione e higher-order thinking.

Fonte: https://www.nature.com/articles/s41599-025-04787-y



Questo suggerisce che l’AI migliora molto il risultato immediato, ma meno le competenze cognitive profonde.




Il caso MIT e il “debito cognitivo”



Uno studio MIT del 2025 (preprint) ha utilizzato EEG su 54 partecipanti durante la scrittura con e senza AI, osservando una minore connettività neurale nella condizione con AI e introducendo il concetto di cognitive debt.

Fonte: https://arxiv.org/pdf/2506.08872



Essendo un preprint, va interpretato con cautela, ma indica una possibile direzione: l’uso prolungato può modificare il livello di attivazione cognitiva.




La vera domanda non è se usare l’AI, ma come usarla



Il nodo non è la quantità d’uso, ma la qualità della delega.



Ci sono usi che potenziano il pensiero, e usi che lo sostituiscono. La differenza sta tutta lì.




Una mappa pratica



Tipo di uso Esempi Rischio cognitivo
Per lo più innocui Correzione, traduzione, formattazione, ricerca secondaria Basso
Ambivalenti Riassunti, studio assistito, coding, bozze Dipende dall’uso
Più a rischio Delegare completamente analisi, scrittura, decisione Alto


La domanda operativa resta:

sto evitando lavoro inutile o lavoro che mi farebbe crescere?




La prossima sessione



La conversazione di ieri sera ha aperto più domande di quante ne abbia chiuse.



Al prossimo giovedì porteremo questi temi su casi concreti: lavoro, studio, vita quotidiana.



Vi aspettiamo.




Fonti














Talking About AI

Uno spazio per capire l’intelligenza artificiale, insieme

Talking About AI è il laboratorio di Cantieri Zeta dedicato all’esplorazione culturale, pratica e critica dell’intelligenza artificiale. Non è un corso tecnico e non è un gruppo per “esperti”: è uno spazio aperto in cui ci incontriamo per fare domande migliori, confrontare esperienze reali e imparare a usare questi strumenti con più consapevolezza.

Parliamo di lavoro, studio, creatività, scrittura, automazione, rischi cognitivi, trasformazioni sociali e uso quotidiano dell’AI. Lo facciamo in modo accessibile, concreto e dialogico: partendo da casi reali, esempi, dubbi, prove pratiche e riflessioni condivise.

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