Competenze digitali e intelligenza artificiale: cosa cambia per i giovani

Sommario: I giovani sono i più connessi, ma non per questo i più preparati. L’intelligenza artificiale entra nel lavoro con effetti ancora da misurare, e i primi segnali riguardano soprattutto chi cerca il primo impiego. Non serve né l’allarmismo né l’entusiasmo: servono competenze solide, regole conosciute e un sistema formativo che accompagni.

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1. “Nativi digitali”: un’etichetta che inganna

Si dà per scontato che chi è cresciuto con lo smartphone sappia usare il digitale. I dati dicono qualcosa di più sfumato.

Nel 2025, secondo l’Istat, la quota di persone tra 16 e 74 anni con competenze digitali almeno di base è pari al 54,3%, in aumento di 8,4 punti rispetto all’anno precedente. È un miglioramento forte, ma la media europea resta più alta, intorno al 60,4%. Tra i ragazzi di 20-24 anni il 71,7% di chi ha usato Internet negli ultimi tre mesi ha competenze almeno di base.

Il dato che smonta il mito arriva da Eurostat: tra i giovani di 16-29 anni, il 30,9% non possiede competenze digitali adeguate. Quasi uno su tre, quindi, usa il digitale ogni giorno senza padroneggiarlo. Saper scrivere un messaggio o girare un video non coincide con cercare e valutare informazioni, proteggere i propri dati, collaborare online o risolvere un problema tecnico.

Il quadro europeo di riferimento, DigComp, misura proprio cinque aree: problemi informatici, alfabetizzazione su dati e informazioni, comunicazione e collaborazione, sicurezza in rete e creazione di contenuti.

2. Il divario territoriale: il caso Basilicata

Le competenze non sono distribuite in modo uniforme. Le persone con titoli di studio elevati hanno competenze più solide, e la geografia conta. L’Istat segnala che, nel 2025, le regioni con la minore quota di famiglie connesse sono Sicilia (82,0%), Basilicata (81,8%) e Calabria (80,1%), contro il 90,9% della Toscana. Nel Mezzogiorno l’uso di Internet si ferma al 78,5%, mentre il Centro-Nord supera l’85%.

Per i giovani lucani significa che la prima questione è ancora l’accesso: connessione affidabile, dispositivi, luoghi in cui imparare. Senza queste basi parlare di intelligenza artificiale rischia di essere un discorso per pochi.

3. L’intelligenza artificiale e il lavoro: cosa sappiamo davvero

Il dibattito pubblico oscilla tra “toglierà milioni di posti” e “non cambierà nulla”. Le ricerche disponibili suggeriscono una terza via.

Nessun crollo generalizzato. Un’analisi basata sull’indice di Stanford osserva che, almeno per ora, non c’è una “strage dei posti di lavoro” provocata dall’IA.

Un segnale sui più giovani. Lo stesso filone di ricerche rileva che, nelle professioni più esposte, i lavoratori tra 22 e 25 anni risultano il 19% sotto il livello occupazionale che avrebbero raggiunto seguendo i coetanei nei lavori meno esposti. Uno studio dello Stanford Digital Economy Lab del novembre 2025 aveva indicato un calo relativo del 16% per i 22-25enni nelle occupazioni più esposte, mentre i lavoratori più esperti nelle stesse professioni non avevano subito lo stesso calo. Il calo non compare nemmeno nei lavori entry-level con bassa esposizione all’IA.

Lo studio di Anthropic. Una ricerca pubblicata a marzo 2026 conclude che non c’è un collasso occupazionale, ma segnali chiari sulle assunzioni junior: guarda al tasso mensile di ingresso in una nuova occupazione, e per i giovani che tentano di entrare nelle professioni più esposte il tasso di reperimento di lavoro cala del 14%. Gli autori dichiarano limiti importanti: la base dati americana ha limitazioni note nel misurare le transizioni lavorative dei giovani, perché chi non viene assunto può uscire dalla forza lavoro senza risultare disoccupato, e lo studio non misura l’impatto su reddito e qualità del lavoro.

Il meccanismo plausibile. Gli economisti Acemoglu, Autor e Johnson, citati nella stessa analisi, individuano la dinamica: quando le imprese adottano l’IA per automatizzare, eliminano proprio i compiti ripetitivi e codificati che storicamente fungevano da “palestra” per i neoassunti. Coding di base, data entry, assistenza clienti, analisi preliminare sono i compiti più esposti.

Non tutto dipende dalla tecnologia. Lo studio di Brynjolfsson e colleghi mostra un elemento incoraggiante: nelle professioni in cui l’IA viene usata per potenziare le capacità umane e non per automatizzare, l’occupazione giovanile non cala e in alcuni casi cresce. Conta, quindi, come le imprese scelgono di usarla.

Un’avvertenza sui dati

Quasi tutte queste ricerche riguardano gli Stati Uniti. Il mercato italiano ha caratteristiche diverse: imprese più piccole, adozione più lenta e un tessuto produttivo dove molte mansioni sono ancora poco digitalizzate. I risultati americani sono un campanello d’allarme, non una previsione per l’Italia.

4. Le imprese italiane: adozione in crescita, competenze in affanno

Secondo l’Istat, nel 2025 l’adozione dell’IA nelle imprese con almeno 10 addetti è salita al 16,4%, raddoppiando rispetto all’anno precedente. Tra chi non la usa e aveva valutato investimenti poi non realizzati, la mancanza di competenze adeguate è una delle barriere principali.

Sul fronte della domanda di lavoro, il Sistema Informativo Excelsior indica che le competenze digitali, di base o avanzate, sono ormai richieste in quasi otto profili professionali su dieci. Nel primo semestre 2026 il 44,8% delle assunzioni programmate è stato giudicato di difficile reperimento.

Il paradosso si ripete: molte imprese non trovano le competenze, mentre una parte dei giovani fatica a entrare. In mezzo c’è il tema della formazione, e quello del primo gradino.

5. Cosa cambia per chi cerca il primo lavoro

Qui entro nel campo dell’interpretazione, basata sui dati citati, e non della certezza.

Il primo gradino si fa più stretto e cambia forma. Se le attività più semplici vengono assorbite dagli strumenti, chi entra deve saper fare cose più impegnative fin dall’inizio. Un’analisi di PwC sul 2026 osserva proprio questo: nei lavori entry level più esposti all’IA diventano più richieste capacità tradizionalmente associate a profili senior, come il giudizio e la leadership. Un’indagine commissionata da SAP segnala che l’88% dei responsabili HR coinvolti ritiene che l’IA favorisca un ingresso più rapido dei talenti a inizio carriera nelle attività operative. È un sondaggio promosso da un’azienda del settore e va letto con prudenza, ma indica la direzione: più responsabilità, prima.

Le competenze che contano di più. Da questi elementi si possono ricavare alcune competenze che resistono meglio:

• la conoscenza di un ambito: per valutare ciò che produce uno strumento bisogna sapere di cosa si parla;
• il giudizio critico: verificare, correggere, riconoscere errori e invenzioni;
• la comunicazione e il lavoro con le persone: clienti, colleghi, fornitori;
• la capacità di imparare: gli strumenti cambiano in fretta, i fondamenti no;
• le competenze pratiche e tecniche: lavori in cui conta la presenza fisica, il mestiere, la manualità qualificata.

Un rischio educativo. Se chi studia delega allo strumento proprio i compiti con cui si forma, rischia di arrivare al lavoro senza aver costruito le basi. È una questione aperta su cui scuola e università stanno ancora discutendo, e su cui non esistono ancora dati definitivi. Un’analisi recente osserva che mentre le imprese faticano a trovare competenze, il dibattito scolastico resta concentrato sull’uso dell’IA in classe, mentre la domanda più importante è come si formi un giudizio autonomo quando la risposta, spesso, è già pronta.

6. Regole e tutele da conoscere

L’Italia ha una legge specifica sull’IA, la 132 del 23 settembre 2025, in vigore dal 10 ottobre 2025, che affianca l’AI Act europeo senza creare nuovi obblighi per i sistemi di IA. Per i giovani contano soprattutto tre aspetti.

I minori. Per l’accesso e il trattamento dei dati degli under 14 serve il consenso di chi esercita la responsabilità genitoriale; dai 14 anni in su il minore può prestare autonomamente il consenso, purché le informazioni siano comprensibili. La norma ha però un limite pratico: non introduce un meccanismo di verifica dell’età né una modalità operativa univoca per acquisire il consenso.

Il lavoro. Ogni lavoratore deve essere informato se strumenti di IA vengono usati nell’organizzazione, valutazione o gestione del suo lavoro. Chi inizia un lavoro può chiedere come vengono usati questi strumenti e per quali decisioni.

I contenuti falsi. La legge ha introdotto un nuovo reato: chi causa un danno ingiusto diffondendo senza consenso immagini, video o voci falsificati con l’IA e idonei a ingannare è punito con la reclusione da uno a cinque anni. È un punto importante per i giovani, spesso bersaglio di deepfake e contenuti manipolati.

Buone pratiche per l’uso quotidiano

• Verificare sempre ciò che produce uno strumento: può sbagliare in modo convincente.
• Proteggere i dati: non inserire informazioni personali, di altri o riservate di un’azienda in strumenti non autorizzati. Secondo il sondaggio SAP, il 56% dei responsabili HR segnala l’uso non autorizzato di strumenti di IA, la cosiddetta shadow AI, spesso tra i neoassunti quando mancano regole chiare. In azienda conviene chiedere quali strumenti sono consentiti.
• Dichiarare l’uso quando richiesto, a scuola, all’università e al lavoro.
• Non delegare le basi: usare gli strumenti per capire e non solo per consegnare.

7. Disuguaglianze da non sottovalutare

Titolo di studio e reddito. Le competenze digitali restano prerogativa principale delle persone con titolo di studio elevato, secondo l’Istat. Se l’IA premia chi sa usarla bene, il divario rischia di allargarsi.

Genere. La Commissione europea segnala nel rapporto 2026 sull’Italia la persistente sottorappresentazione delle donne nei percorsi di studio e nelle professioni legate alle tecnologie digitali.

Specialisti. Nonostante i progressi, per l’Italia l’indicatore sulle competenze digitali di base raggiunge il 68% del target fissato per il 2030, e permane una carenza strutturale di professionisti ICT, che il sistema educativo non copre.

Formazione percepita. Secondo l’Eurobarometro, il 39% degli italiani considera la mancanza di formazione una delle principali criticità legate all’uso dell’IA generativa. Il bisogno è sentito.

8. Una guida pratica

Se sei a scuola o all’università:

• costruisci prima le basi, poi usa gli strumenti per approfondire;
• impara a verificare fonti e risultati;
• scegli almeno una competenza tecnica o di dominio in cui diventare davvero bravo.

Se cerchi il primo lavoro:

• prepara un piccolo portfolio di cose concrete che sai fare, e che puoi spiegare;
• considera percorsi che uniscono studio e pratica, come ITS e apprendistato;
• chiedi alle aziende come usano questi strumenti e che formazione offrono.

Se lavori già:

• chiedi quali strumenti sono autorizzati e con quali regole sui dati;
• documenta cosa fai tu e cosa fa lo strumento;
• investi in competenze di giudizio, relazione e responsabilità.

9. Cosa possono fare scuole, imprese e istituzioni

1. Alfabetizzazione di base per tutti. Partire da accesso, sicurezza e senso critico, e non solo dagli strumenti più nuovi.
2. Recuperare il primo gradino. Se i compiti junior si riducono, le imprese possono progettare percorsi di ingresso formativi, con tutor e responsabilità graduali.
3. Formazione tecnica accessibile. Rafforzare ITS e percorsi professionalizzanti nelle aree digitali, con attenzione alla partecipazione femminile.
4. Regole chiare nei luoghi di lavoro. Politiche scritte sull’uso degli strumenti, formazione dei neoassunti, informazione ai lavoratori come previsto dalla legge.
5. Monitoraggio italiano. Raccogliere dati nazionali e regionali su assunzioni giovanili e adozione dell’IA, per non decidere sulla base di studi americani.
6. Presidi territoriali. Servizi di facilitazione digitale, biblioteche, spazi giovanili e associazioni che aiutino chi parte da più indietro.

10. Basilicata: dove stanno le opportunità

La regione parte da un divario infrastrutturale, ma sta indirizzando alcune misure verso i settori giusti. L’avviso regionale BasilStep, rivolto ai giovani disoccupati con diploma tecnico o scientifico, indica tra i settori interessati digitale e intelligenza artificiale, cybersecurity, automazione e robotica, manifattura avanzata, energie rinnovabili e sistemi di accumulo. È un modo per legare tirocinio e fabbisogni delle imprese lucane.

La sfida sarà evitare che questi percorsi restino l’ennesima misura isolata: servono formazione di qualità, imprese disposte a stabilizzare e dati pubblici su cosa succede dopo.

11. Conclusioni

L’intelligenza artificiale non è né una condanna né una promessa automatica. Cambia ciò che si chiede a chi inizia a lavorare e rende più importante saper pensare, verificare e imparare. Per i giovani il rischio più concreto non è “essere sostituiti” in astratto, ma trovare il primo gradino più alto e meno accessibile, soprattutto se partono da territori e contesti con meno risorse.

Per questo la risposta non può essere solo individuale. Servono competenze di base diffuse, percorsi di ingresso ben progettati, regole conosciute e dati affidabili. Nel frattempo, a ciascuno può bastare un principio semplice: usare gli strumenti, senza smettere di imparare a fare da soli ciò che conta.