Di che cosa si tratta
Aggiunga una verifica che non dipenda dall’autovalutazione: un breve test di conoscenza, il parere di un superiore, o entrambi. La maggior parte dei piani di formazione parte da un’indagine che chiede al personale quanto bene capisce l’IA. Le risposte misurano la sicurezza di sé più che la conoscenza.
Che cosa mostrano le prove
- La maggior parte dei questionari sono autovalutazioni. Una rassegna di 16 questionari sull’alfabetizzazione sull’IA ha trovato che 13 chiedono alle persone di valutare sé stesse. Solo 3 verificano cosa le persone sanno fare. La rassegna ha cercato tutti gli studi pubblicati sulla questione, con regole fisse.
- Autovalutazioni e test non concordano. In uno studio su 629 studenti, le competenze digitali autovalutate differivano dai risultati dei test in modo non attribuibile al caso. Alcune persone si sopravvalutavano e altre si sottovalutavano.
- I superiori vedono qualcosa di diverso. In una società finanziaria, i dipendenti e i loro superiori hanno descritto in modo diverso le competenze digitali dei dipendenti.
- Una conoscenza reale cambia i risultati. In un esperimento, le persone a cui era stato spiegato come funziona l’IA sceglievano meglio quali attività affidare all’IA, e ottenevano risultati migliori.
Oggi esistono test di conoscenza sull’IA con licenze aperte. Due sono SAIL4ALL e AICOS.
Come si fa
- Decida cosa deve sapere il personale per il suo ruolo: cosa l’IA sa e non sa fare, come controllarne il risultato, quali dati non devono mai entrarci.
- Usi un breve test di conoscenza con risposte giuste e sbagliate. Lo contenga in 15 minuti.
- Aggiunga un’autovalutazione, se vuole. Lo scarto tra le due è utile: mostra chi si sopravvaluta.
- Chieda ai superiori delle stesse competenze, per avere un terzo punto di vista.
- Faccia in modo che il test non abbia conseguenze per nessuno. Usi il risultato per pianificare la formazione, mai per fare classifiche delle persone.
- Ripeta il test dopo la formazione.
Che cosa misurare
- I punteggi del test per gruppo di lavoro, prima e dopo la formazione.
- Lo scarto tra autovalutazione e punteggio del test.
Dove non funziona
- Un test che fa paura. Se il personale pensa che il punteggio incida sul suo lavoro, lo rifiuterà o imbroglierà. Veda la pratica Protegga la sicurezza psicologica durante l’introduzione dell’IA.
- Sapere non è fare. Un test di conoscenza non mostra se qualcuno usa bene l’IA nel lavoro di ogni giorno. Guardi anche campioni del suo lavoro.
- Test tradotti. Nessuno dei 16 questionari era stato verificato in altri paesi o culture. Un test tradotto potrebbe non misurare esattamente la stessa cosa.
- Norme. Nell’Unione europea, il regolamento UE sull’intelligenza artificiale (AI Act) chiede alle aziende che usano l’IA di sostenere l’alfabetizzazione sull’IA del proprio personale. Il risultato di un test è un modo per mostrare a che punto è. L’AI Act non richiede un test.
Per dimensione dell’azienda
- Medie imprese: un breve test uguale per tutti, più un colloquio con ogni capogruppo.
- Medio-grandi e grandi imprese: stabilisca cosa deve sapere ogni ruolo, e verifichi rispetto a quello.
Strumenti diagnostici per questa pratica
Sono questionari, test e guide già esistenti che può usare. Ogni scheda indica la domanda a cui risponde, chi risponde e se può usarlo liberamente. Tutti gli strumenti diagnostici.
- Come valuta il personale le proprie abilità con l’IA e la propria sicurezza nell’imparare? Meta AI Literacy Scale (MAILS) Il personale, ciascuno valutando le proprie abilità · 34 domande, o 10 nella versione breve Uso libero; chieda prima di modificarlo
- Che cosa sa il personale dell’IA, compresa l’IA generativa? AI Competency Objective Scale (AICOS) Il personale, ciascuno svolgendo un test · Una versione completa e una breve. Il numero di domande non è noto Uso e adattamento liberi
- Che cosa sa il personale dell’IA? Scale of Artificial Intelligence Literacy for All (SAIL4ALL) Il personale, ciascuno svolgendo un test · 56 domande in 4 parti. Ogni parte si può usare da sola Uso e adattamento liberi
Casi aziendali
Cosa è successo senza questa pratica
Fonti
- Lintner (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9, 50. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
- Luna, Ocaña, Ortiz-Colón and Rodríguez Moreno (2026). From Self-Perception to Reality in Digital Competence: Findings from the DigComp 2.2 Framework. The Electronic Journal of e-Learning, 24(3), 137–153. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
- Rogacka (2022). Digital skills in the workplace – from the employees’ and supervisors’ perspective. e-mentor, 5(97), 53–64. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
- Pinski, Adam and Benlian (2023). AI Knowledge: Improving AI Delegation through Human Enablement. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
Pratiche collegate
- Valuti la preparazione da più fonti, non dal giudizio di un solo dirigente Un questionario sulla preparazione compilato da una sola persona di vertice riflette il punto di vista di quella persona. Chieda anche al personale e ai responsabili, e confronti le risposte con ciò che può osservare. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Protegga la sicurezza psicologica durante l’introduzione dell’IA I progetti di IA possono far sì che il personale abbia paura di parlare e non voglia condividere ciò che sa. Dica presto cosa significa l’IA per i posti di lavoro e consulti le persone coinvolte. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Dia l’aiuto dell’IA prima ai dipendenti arrivati da poco Quando introduce un assistente di IA per un’attività ben definita, cominci dalle persone con meno esperienza. Gli studi trovano che sono loro a guadagnarci di più. Subito dopo · Impegno: basso (giorni, una persona)