C’è un’immagine che riassume meglio di mille statistiche il problema sollevato da Nature: un endoscopista con migliaia di colonscopie alle spalle che, quando il software di supporto non è disponibile, all’improvviso vede di meno. Non perché abbia dimenticato l’anatomia, ma perché ha smesso di guardare con la stessa fame. È il cuore inquietante della questione del deskilling, l’idea che gli strumenti di intelligenza artificiale, mentre ci rendono più produttivi nell’immediato, possano erodere silenziosamente le competenze che diciamo di voler proteggere.
Il dato che dovrebbe farci riflettere
Tra le evidenze citate dall’articolo, lo studio polacco sugli endoscopisti è quello che colpisce di più, e per una ragione precisa, è concreto, clinico, misurabile. Prima dell’introduzione del sistema di IA, i medici individuavano almeno un adenoma in circa il 28% delle colonscopie, dopo, quando operavano senza assistenza, quella percentuale scendeva sotto il 23%. Sono pochi punti percentuali, ma in oncologia preventiva i punti percentuali sono lesioni precancerose non viste, e quindi tumori che arriveranno più tardi alla diagnosi.
Quello che rende il risultato significativo non è la sua ampiezza, ma la categoria delle persone coinvolte. Non parliamo di studenti o di principianti, ma di professionisti esperti, con un addestramento tra i più lunghi e selettivi che esistano.
Se l’expertise costruita in anni può scivolare via in pochi mesi di abitudine all’assistente, allora il deskilling non è un rischio marginale per i meno preparati, è una dinamica che tocca anche la punta della piramide.
Una preoccupazione diffusa, e un po’ di onestà sui numeri
Il fatto che il 70% degli infermieri e il 77% dei medici intervistati negli Stati Uniti dichiari di temere una perdita di competenze è importante come segnale culturale, ma va maneggiato con cautela.
Per ora, con ogni probabilità, quella paura misura un’ansia più che un’atrofia, è ancora presto per dire quanto sia fondata. È plausibile, anzi, che parte del timore rifletta un disagio più generale verso l’automazione del lavoro intellettuale, più che una valutazione precisa di ciò che stiamo davvero perdendo.
Del resto, ce lo siamo già detti, ovvero la rivoluzione industriale, nel tempo, ha sempre cancellato i lavori ripetitivi, quelli che, forse, non chiedevano granché su cui riflettere. Nessuno però immaginava che sarebbero state toccate anche professionalità e competenze qualificate, ed è proprio chi le possiede a sentirsi oggi a disagio, davanti alla possibilità di essere sostituito da un algoritmo.
Un algoritmo che sembra aver acquisito le competenze di un mestiere. Eppure, come stiamo leggendo, ciò che gli cediamo non sono quasi mai le competenze che contano davvero, ma le comodità intellettuali a cui finiamo per affidarci.
Ed è proprio da quella dipendenza che nasce, poi, l’ansia raccontata.
Qui però sta, a mio avviso, il limite metodologico dell’intero filone, peraltro riconosciuto dagli stessi ricercatori citati: gli studi sono ancora pochi e di natura diversa, cinquantadue ingegneri nell’esperimento di Anthropic, e sul fronte clinico un’analisi su 1.443 colonscopie in quattro centri polacchi, e gli effetti di novità sono difficili da separare da un cambiamento stabile. Quando uno strumento nuovo entra in un flusso di lavoro consolidato, le prestazioni oscillano per mille ragioni.
Servirà tempo, e repliche, per distinguere l’atrofia vera da un assestamento temporaneo, però una cosa è certa, mantenere alta l’attenzione ai fenomeni in corso.
Non è la prima volta che “disimpariamo”
Vale la pena ricordare che il deskilling non è nato con i modelli linguistici. La aviazione convive da decenni con la “compiacenza da automazione”, piloti abituati all’autopilota che faticano a reagire quando il sistema si disinserisce. Molti di noi non sanno più orientarsi senza navigatore, né fare a mente una divisione che la calcolatrice risolve in un istante. La storia della tecnologia è in buona parte una storia di competenze cedute in cambio di altro.
La domanda giusta, allora, non è se deleghiamo, ma cosa possiamo permetterci di delegare.
Dimenticare come si estrae una radice quadrata a mano è un prezzo accettabile.
Perdere la capacità di riconoscere un adenoma, o di capire perché un pezzo di codice è scritto in un certo modo, è tutt’altra faccenda, sono capacità di verifica e di giudizio, quelle che servono proprio quando lo strumento sbaglia.
Ed è qui che l’osservazione dell’informatico Kevin Crowston coglie il punto, la consapevolezza del fenomeno dovrebbe spingerci a scegliere, deliberatamente, quali abilità coltivare e quali lasciar andare.
Una decrescita al servizio della crescita, cogliere l’essenziale per accantonare l’inutile o, appunto, quella comodità intellettuale che in realtà è soltanto una routine travestita da competenza. Smascherarla.
Una nota sull’ironia della fonte
Non sfugge un dettaglio, una delle ricerche citate arriva proprio da Anthropic, un’azienda che costruisce sistemi di IA. È un segnale che vale la pena leggere in positivo, chi sviluppa questi strumenti ha cominciato a studiarne gli effetti collaterali sulle persone, non solo le prestazioni. Resta però la tensione di fondo. L’industria che ha tutto l’interesse a massimizzare l’adozione è la stessa che oggi documenta i costi cognitivi di quell’adozione. È un equilibrio prezioso e fragile, da sorvegliare con attenzione, perché definire il problema è anche un modo di stabilire chi avrà titolo a proporne la soluzione.
Anche di questo abbiamo già conversato parlando del bugiardino dell’IA come ultima frontiera.
Attenzione agli effetti collaterali, certo, però che vuoi… non puoi farne a meno, e quindi uomo avvisato mezzo salvato, si diceva un tempo.
La tecnologia non è neutrale: gli scopi di chi la costruisce
E qui devo correggere un riflesso comodo, in cui è facilissimo scivolare: l’idea che la tecnologia sia neutrale e che tutto dipenda dall’uso che ne facciamo. È la tesi rassicurante dello strumento innocente, lo stesso ragionamento per cui non sarebbe l’arnese a contare, ma solo l’intenzione di chi lo impugna. Applicata all’IA, è una semplificazione che due tra i più lucidi critici del Novecento hanno smontato da tempo.
Per Jacques Ellul, la tecnica non è un insieme di attrezzi neutri a disposizione delle intenzioni umane: è un sistema dotato di una propria logica autonoma, che impone ovunque un unico criterio, l’efficienza e che tende a espandersi rimodellando l’ambiente, e gli esseri umani stessi, secondo i propri imperativi. Non scegliamo davvero, da una posizione neutrale, come impiegare lo strumento, è lo strumento che, in larga misura, struttura in anticipo il campo delle nostre scelte. Penso sia evidente a tutti noi.
Neil Postman lo ha argomentato in modo complementare partendo dal fatto che ogni tecnologia porta inscritta in sé un’ideologia, una predisposizione a vedere e pensare il mondo in un certo modo. Il cambiamento tecnologico, ricordava, non è additivo ma ecologico, non aggiunge un pezzo a un mondo che resta identico, lo trasforma per intero, e ogni innovazione è un patto faustiano, che dà e insieme toglie.
La domanda da porsi davanti a un nuovo strumento, secondo Postman, non è soltanto “funziona?”, ma “a quale problema risponde, di chi è quel problema e quali problemi nuovi crea?”.
E quindi cosa significa per il deskilling?
Che l’atrofia delle competenze non è solo l’effetto collaterale dell’uso sbagliato di uno strumento per il resto innocente. È in buona parte la conseguenza prevedibile di come e perché quegli strumenti vengono costruiti. Un assistente che propone la diagnosi prima del giudizio del medico, che ottimizza per la rapidità e per la massima adozione, che lega l’utente alla propria infrastruttura, non è un foglio bianco su cui proiettiamo le nostre intenzioni: incorpora già gli scopi, il modello di business e la visione del mondo di chi lo ha progettato. E se quella visione è l’efficienza a ogni costo e la cattura del valore, l’erosione dell’autonomia di chi lo usa non è un incidente di percorso: è il funzionamento ordinario del sistema, visto da vicino.
Questo non vuol dire cadere nel determinismo opposto, in cui la tecnica decide tutto e all’essere umano non resta margine. Vuol dire collocare la responsabilità dove sta davvero, non solo nelle mani di chi usa, ma anche, e prima, nelle scelte di chi progetta, di chi finanzia e di chi stabilisce a quali fini lo strumento debba servire. Ed è esattamente il punto in cui questo discorso incontra quello sull’indipendenza.
Dal gesto del singolo all’architettura: la posta in gioco è l’indipendenza
C’è un modo più ampio, e più fecondo, di leggere questi studi. Il deskilling individuale è la versione in miniatura di un problema che si gioca su scala collettiva: quello dell’indipendenza nell’era digitale.
Lo abbiamo messo a fuoco su Il Franti, in una riflessione sulla sovranità digitale che invita, appunto, ad “alzare lo sguardo” dall’infrastruttura all’orizzonte. L’a sua ‘osservazione centrale è che troppo spesso confondiamo l’indipendenza con la proprietà, possedere il dato, l’infrastruttura, il brevetto, quando ciò che conta davvero è la libertà: di scegliere, di migrare, di interoperare, di continuare a operare senza che un altro decida per noi quando e a quali condizioni.
Trasferito sul piano delle competenze, il parallelo è illuminante. Anche per il singolo professionista, “tenere” una capacità non è una questione di possesso ma di libertà d’azione, la libertà di lavorare quando lo strumento non c’è, di verificarne gli errori, di non delegare il giudizio a una scatola di cui non si controllano le regole.
L’endoscopista che vede di meno senza l’assistente non ha perso un dato: ha perso un margine di autonomia. E spostare la dipendenza dal proprio sapere al software, da una grande piattaforma a tante più piccole, non equivale a ridurla. Cambiano i fili e le mani che li tirano, ma i fili restano.
C’è una via d’uscita che non è il rifiuto della tecnologia né il ritorno a una nostalgica autosufficienza.
È, semmai, una combinazione di apertura e consapevolezza.
Da un lato strumenti progettati su standard comuni, trasparenti e interoperabili, la cultura dell’open source al centro, e non ai margini, del discorso.
Dall’altro una nuova alfabetizzazione, capire cosa stiamo scegliendo e a cosa stiamo rinunciando ogni volta che deleghiamo. Sono esattamente le due leve che servono anche contro il deskilling clinico o informatico.
Un’IA aperta e verificabile mantiene il professionista nella posizione di chi può controllare; un professionista alfabetizzato sa quando fidarsi e quando dubitare.
L’indipendenza, in entrambi i casi, non è chiudersi, ma è restare nelle condizioni di poter scegliere, anche ovviamente di non scegliere.
Cosa fare, concretamente
Il fatto che, come ammette il ricercatore Yuichi Mori, non esista ancora una soluzione consolidata non significa che siamo disarmati. Qualche direzione si intravede già.
La prima è progettuale, gli strumenti possono essere costruiti per tenere l’essere umano nel circuito invece di sostituirlo. Un sistema che evidenzia una lesione dopo che il medico ha espresso il proprio giudizio, anziché prima, mantiene attiva l’attenzione invece di anestetizzarla.
La seconda è organizzativa: introdurre periodicamente sessioni “senza IA”, come un allenamento, per misurare e mantenere la competenza di base, esattamente ciò che l’aviazione fa da tempo con i simulatori.
La terza è formativa, la più faticosa, è l’insegnare ai professionisti più giovani prima il mestiere e poi lo strumento, perché si può supervisionare bene solo ciò che si sa fare.
In conclusione
L’articolo di Nature ha il merito di trasformare un’inquietudine vaga in un’ipotesi verificabile, ma sarebbe un errore leggerlo come un verdetto.
I dati sono preliminari e gli effetti vanno ancora misurati nel tempo.
Sarebbe però altrettanto sbagliato consolarsi con la formula rassicurante per cui la colpa starebbe solo nell’uso e mai nello strumento, perchè gli strumenti incorporano gli scopi, il modello economico e la visione del mondo di chi li costruisce, e il modo in cui sono progettati orienta, a volte determina, ciò che diventiamo usandoli.
Il rischio reale, allora, non è solo che l’IA ci renda meno capaci, ma che lo faccia per come è concepita, e senza che ce ne accorgiamo, perché la perdita di una competenza si scopre quasi sempre nel momento peggiore, cioè quando lo strumento non c’è e quella competenza serve.
Vale però la pena tenere insieme i due piani, quello del singolo e quello collettivo, perché raccontano la stessa storia.
L’atrofia di un’abilità e la dipendenza da un’infrastruttura sono due facce della stessa rinuncia all’autonomia, e si combattono con gli stessi strumenti: apertura, trasparenza, consapevolezza e sopratutto fiducia nelle persone.
La buona notizia è che, una volta nominato, un fenomeno del genere può essere governato.
La cattiva è che governarlo richiederà disciplina, e la disciplina è precisamente la cosa che gli strumenti che ci semplificano la vita tendono a farci abbandonare per prima.
Alzare lo sguardo, significa esattamente questo: chiedersi non solo quanto siamo efficienti con l’IA, ma quanto restiamo liberi.
Riferimenti
- Mariana Lenharo, Is AI ruining our skills? Early results are in — and they’re not good, Nature, 18 giugno 2026 — https://www.nature.com/articles/d41586-026-01947-1
- Sovranità digitale: e se alzassimo lo sguardo?, Il Franti, 25 febbraio 2026 https://www.ilfranti.it/sovranita-digitale-e-se-alzassimo-lo-sguardo/
- Jacques Ellul, La technique ou l’enjeu du siècle (1954) — sull’autonomia della tecnica e il primato dell’efficienza
- Neil Postman, Technopoly: The Surrender of Culture to Technology (1992) — sulla non-neutralità ideologica di ogni tecnologia
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