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<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Pubblicato a febbraio 2026 il saggio di Sancassani-Casiraghi \u00e8 al centro del dibattito su intelligenza artificiale, didattica, apprendimento, insegnamento, sistemi formativi. Si tratta di un testo suddiviso in due parti, la prima pi\u00f9 teorica e la seconda pi\u00f9 operativa:<\/p>\n\n\n\n Ed \u00e8 proprio per rispettare questa suddivisione che Open Magazine dedica due specifiche recensioni\/presentazioni al volume. Del resto, occorre dirlo in premessa, il lavoro di Sancassani-Casiraghi e le ricerche del Metid del Politecnico di Milano<\/a> sono per noi di Casco uno dei punti di riferimento teorico\/pratico nel nostro lavoro e nella nostra riflessione, in particolare nella costruzione dei progetti e dei percorsi riferiti all\u2019intelligenza artificiale in ambito formativo.<\/p>\n\n\n\n In questo primo approfondimento affrontiamo quindi la prima parte del volume partendo dalla prefazione firmata da Massimo Chiriatti.<\/p>\n\n\n\n Prefazione: Massimo Chiriatti<\/strong><\/p>\n\n\n\n Massimo Chiriatti \u00e8 Chief Technology and Innovation Officer per l’Infrastructure Solutions Group di Lenovo in Italia oltre che docente a contratto presso l\u2019Universit\u00e0 Cattolica di Milano. Si deve a lui, al collega Giuseppe Riva ed ad altri studiosi italiani, la riflessione sul Sistema 0<\/strong><\/a>,<\/strong> ovvero un sistema cognitivo artificiale che si pone come fondamento e supporto dei nostri processi mentali naturali. In questo modo si rende un po\u2019 pi\u00f9 complessa la visione che ha dominato la psicologia cognitiva per oltre vent\u2019anni e che \u00e8 ben descritta ad esempio dal premio Nobel per l\u2019Economia Daniel Kahneman che propose un modello del pensiero umano basato su due sistemi: il \u201cSistema 1<\/strong>\u201d, rapido e intuitivo, che ci permette di fare scelte veloci come riconoscere volti familiari o guidare su strade conosciute senza particolare sforzo; e il \u201cSistema 2<\/strong>\u201d, lento e analitico, che interviene per risolvere problemi complessi o prendere decisioni ponderate.<\/p>\n\n\n\n Ebbene, nella prefazione Chiriatti va subito al cuore del volume:<\/p>\n\n\n\n La domanda odierna \u00e8: le nostre facolt\u00e0 critiche vengono erose o potenziate con l’IA?<\/em><\/p>\n\n\n\n Non dobbiamo cercare risposte dicotomiche. Questo libro ci insegna che le nostre facolt\u00e0 si stanno trasformando come sempre; esiste per\u00f2 una linea sottile tra l’uso dell’intelligenza artificiale come strumento e la dipendenza da essa. La differenza \u00e8 data dall’obiettivo dell’apprendimento: superare insieme sfide cognitive che nessuno, da solo, potrebbe gestire. In questo senso, quando l’IA diventa un’estensione della nostra cognizione, disponiamo di un nuovo strumento di navigazione nel futuro.<\/em><\/p>\n\n\n\n \u00c8 davvero un superpotere.<\/em><\/p>\n\n\n\n Invece impedire alle nuove generazioni di usare l’intelligenza artificiale, accusarle di pigrizia o punirle per averla utilizzata, significherebbe perpetuare i pregiudizi. Per sconfessarli, quest’opera, curata con competenza e profonda umanit\u00e0 da Susanna Sancassani e Daniela Casiraghi, si configura come testo \u00abconnettivo\u00bb e \u00abpropedeutico\u00bb.<\/em><\/p>\n\n\n\n Connettivo per apprendere insieme, ognuno con i suoi tempi, una tecnologia migliore; propedeutico per comprendere l’imminente potere predittivo delle piattaforme. E un ponte che unisce l’oggi e il futuro, indispensabile per comprendere<\/em> come internalizzare la conoscenza nell’\u00e8ra degli algoritmi senza subire danni cognitivi, riaffermando che l’atto di apprendere rimane il gesto pi\u00f9 profondamente umano.<\/em><\/p>\n\n\n\n In queste poche frasi abbiamo gi\u00e0 il cuore del volume, e anche alcune delle parole chiave: connettivo<\/em><\/strong> e propedeutico<\/em><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Sapere \u00e8 potere?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Il punto di partenza del saggio \u00e8 costituito da una citazione di Karl Polanyi (\u201cNoi sappiamo pi\u00f9 di quanto possiamo dire<\/em>\u201d) e dalla presa d\u2019atto che noi viviamo in un tempo incerto segnato da trasformazioni radicali che toccano tutti gli ambiti del nostro vivere individuale e sociale in quella che negli anni \u201950 l\u2019antropologo De Martino chiamava \u201capocalisse culturale<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n In questo tempo incerto cambia di prospettiva anche uno dei pilastri della nostra storia, ben riassunto in una frase attribuita al filosofo Francis Bacon e che cos\u00ec recita: Sapere \u00e8 potere<\/strong> (in latino scientia potentia est<\/em>, riconducibile alla frase a Nam et ipsa scientia potestas est<\/em>, questa s\u00ec scritta da Bacone nel saggio “Meditationes Sacrae<\/em>“<\/strong> pubblicato nel 1597)<\/strong>. L\u2019aforisma attribuito a Bacone sancisce il legame tra conoscenza scientifica e dominio sulla natura. Sapere implica, secondo il filosofo, la possibilit\u00e0 di dominare e trasformare la natura, il mondo.<\/p>\n\n\n\n Ma \u00e8 ancora cos\u00ec?<\/p>\n\n\n\n Se invece<\/em><\/strong> in un\u2019epoca in cui l\u2019incertezza \u00e8 dominante e il cambiamento \u00e8 continuo e pervasivo, non fosse pi\u00f9 il sapere in s\u00e9 a rappresentare il potere, bens\u00ec la capacit\u00e0 di apprendere? <\/strong>Se il vero potere non risiedesse pi\u00f9 nella conoscenza che si possiede, ma nella possibilit\u00e0\/disponibilit\u00e0 ad apprendere sempre, a rimettere in discussione le proprie certezze, a muoversi con agilit\u00e0 tra saperi diversi e in contesti mutevoli?<\/em><\/p>\n\n\n\n In un mondo in cui dobbiamo reinventare le grammatiche stesse del vivere, \u00e8 l’apprendere che diventa il nuovo fondamento del potere, che non \u00e8 il potere da esercitare sugli altri, bens\u00ec uno strumento per essere pi\u00f9 liberi.<\/em><\/p>\n\n\n\n Non pi\u00f9 la conoscenza come accumulo, ma l’apprendimento come processo, come attitudine, come postura cognitiva ed emotiva. Saper apprendere \u00e8 ci\u00f2 che consente di abitare le crisi senza esserne travolti, di fronteggiare l’incertezza senza dissolversi, di reinventare in continuazione il proprio posto nel mondo e contribuire a plasmare il mondo stesso.<\/em><\/p>\n\n\n\n Il sapere, anche nei secoli passati, non \u00e8 mai stato un sistema immobile. Tuttavia, ai tempi di Francis Bacon, si poteva ancora immaginare un suo perimetro complessivo, un ordine almeno parziale che lo rendesse in qualche misura conoscibile. Oggi, invece, questa possibilit\u00e0 \u00e8 sfumata: ci troviamo di fronte a un sistema conoscitivo privo di forma stabile, in continua espansione multidirezionale, senza confini definiti. La conoscenza cresce, si moltiplica, si ibrida, e sfugge a qualsiasi tentativo di mappatura complessiva.<\/em><\/p>\n\n\n\n In un panorama cos\u00ec fluido, l’accessibilit\u00e0 improvvisa e massiva dei Large Language Models (LLM), dei Large Rea-soning Models (LRM) e dell’agentic Al ha profondamente alterato il nostro rapporto con il sapere, e non solo perch\u00e9 queste nuove tecnologie hanno ampliato in modo esponenziale la nostra capacit\u00e0 di accedere alle informazioni: hanno anche introdotto una nuova logica cognitiva, un’interazione con la conoscenza che non \u00e8 pi\u00f9 solo consultazione, ma collaborazione\u201d <\/em>(pag. 9)<\/p>\n\n\n\n Dove sta la conoscenza?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Se la conoscenza non \u00e8 pi\u00f9 solo consultazione ma \u00e8 collaborazione occorre chiedersi \u201c\u2026collaborazione con chi?<\/em>\u201d E pi\u00f9 in profondit\u00e0: dove sta la conoscenza<\/em>?<\/p>\n\n\n\n Veniamo da una tradizione che ha sempre privilegiato l\u2019idea che la conoscenza abbia una collocazione precisa: dentro di noi, nella nostra mente, nel nostro cervello. Ma tutto questo viene smentito quotidianamente non solo dalle teorie dell\u2019extended mind <\/strong>(ne abbiamo parlato recensendo il volume di Paolucci Nati cyborg<\/a> e ragionando, a partire da un testo di Riccardo Manzotti e Simone Rossi, su cosa significa studiare e apprendere nel tempo dell\u2019IA<\/a>) ma anche dal semplice uso di qualsivoglia LLM. E cos\u00ec la domanda cruciale<\/p>\n\n\n\n non \u00e8 \u00abIA s\u00ec o IA no?\u00bb. \u00c8 una domanda molto pi\u00f9 radicale: che cosa succede ai nostri processi cognitivi quando co-abitiamo con agenti artificiali che diventano parte del nostro sistema di pensiero?<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n Che cosa succede alla conoscenza, se la conoscenza in realt\u00e0 non siamo noi ma \u00e8 distribuita nell\u2019ambiente in cui viviamo?<\/em> (pag. 10)<\/p>\n\n\n\n In che nuova ecologia cognitiva stiamo entrando?<\/p>\n\n\n\n Una nuova ecologia cognitiva<\/strong><\/p>\n\n\n\n Posta in questi termini la questione, il cuore del testo (che affronta anche diversi altri aspetti quali ad esempio il significato di potere, l\u2019evoluzione storica delle tecniche della conoscenza, ..) diventa l\u2019analisi della nuova ecologia cognitiva.<\/p>\n\n\n\n E il punto di partenza non pu\u00f2 che essere Gregory Bateson e il suo rivoluzionario testo del 1972 intitolato Verso un\u2019ecologia della mente<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Scrivono Sancassani \u2013 Casiraghi:<\/p>\n\n\n\n Gregory Bateson aveva gi\u00e0 stabilito un quadro rivoluzionario, descrivendo l’apprendimento non come un processo lineare, ma come un processo ecologico a livelli in cui ogni salto comporta un cambiamento qualitativo nel modo in cui il soggetto organizza l’esperienza e attribuisce significato. Tuttavia, le trasformazioni introdotte dall’intelligenza artificiale, in particolare nella sua forma generativa e agentica, esigono una rilettura aggiornata che metta in relazione le forme storiche dell’apprendimento con i nuovi ambienti cognitivi, definendo cos\u00ec un apprendimento Al-mentored.<\/em><\/p>\n\n\n\n L’ecologia cognitiva Al-mentored si distingue da altri approcci (come la mente estesa o la cognizione distribuita) per il suo focus esplicito sulla computazione generativa come agente attivo a supporto della trasformazione del sapere estendendo la visione sistemica di Bateson all\u2019infrastruttura digitale basata sull\u2019intelligenza artificiale<\/em>\u201d (pp. 33-34)<\/p>\n\n\n\n In questo nuovo ecosistema la conoscenza non \u00e8 neutra, \u00e8 co-costruita, situata, dinamica ed emerge dall\u2019interazione tra le parti (reti, codici, culture). L\u2019interazione tra umani e sistemi intelligenti di AI assume cos\u00ec un carattere trasformativo. I LLM e l\u2019AI Agentica non sono strumenti passivi ma assumono un ruolo attivo e dinamico, diventano mentori cognitivi<\/strong>, capaci di trasformare, stimolare e orientare i processi di apprendimento. Del resto, questi sistemi gi\u00e0 ora percepiscono, decidono e agiscono sul mondo. In un ecosistema cognitivo ibrido di questo tipo, l’umano<\/strong> non si limita a riflettere sul proprio pensiero, ma entra in un processo di confronto ed evoluzione: fa evolvere culturalmente l’IA e, nel farlo, evolve egli stesso<\/strong>. (pag. 36).<\/p>\n\n\n\n Human-as-curator<\/strong><\/p>\n\n\n\n Che fine fa l\u2019umano in questa nuova ecologia cognitiva?<\/p>\n\n\n\n Si discute moltissimo in questi tempi di modelli e strumenti che l\u2019essere umano dovrebbe conoscere, gestire e utilizzare per \u201ccontrollare\u201d l\u2019intelligenza artificiale. Si parla di Human in the loop<\/em> (HITL), Human on the loop<\/em> (HOTL), Human-in-Command<\/em> (HIC) ma il tutto si basa sull\u2019idea che l\u2019AI e noi stiamo su due fronti opposti, su due diverse piattaforme e non invece immersi nello stesso ecosistema.<\/p>\n\n\n\n E\u2019 un\u2019idea ingenua, per quanto diffusa e, a mio parere, \u00e8 utile solo in ottica consolatoria, quasi a dire (forse solo a noi stessi<\/em>) che siamo noi umani ad avere il controllo, le redini.<\/p>\n\n\n\n Sembra un po\u2019 di risentire la lezione di Freud che, nella cosiddetta seconda topica, per descrivere l\u2019interazione tra le tre parti che compongono l\u2019essere umano (Es \u2013 Io – Super io) utilizza la metafora del cavallo: noi crediamo di guidare\/governare il cavallo ma questo \u2013 che rappresenta la forze pulsionale dell\u2019ES – va dove vuole e a noi non resta che tentare di dire che siamo noi a dare al cavallo la meta e la direzione. Temo che la stessa cosa stia succedendo con tutta la retorica sull\u2019IA antropocentrica che in questi anni dilaga e deborda quasi a nascondere la sostanziale incapacit\u00e0 non solo di governare ma financo di capire l\u2019IA. <\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n Che fine fa dunque l\u2019umano?<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n La risposta di Sancassani-Casiraghi \u00e8, per quanto mi riguarda, il picco teorico pi\u00f9 alto di tutto il volume. L\u2019uomo diventa curator<\/em>, \u201ccuratore del significato che l\u2019IA porta nel mondo<\/em>\u201d(p. 34).<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n L’umano non \u00e8 pi\u00f9 il tecnico che corregge, n\u00e9 il supervisore che approva. \u00c8 il curatore del significato. E colui che interpreta, negozia e orienta il senso delle azioni dell’IA all’interno di una storia, di una comunit\u00e0, di un orizzonte culturale. Allo stesso tempo, l’IA non \u00e8 un esecutore n\u00e9 un sostituto, ma un partner cognitivo che agisce nel mondo e lo ristruttura. In questa prospettiva, il curator non si limita a governare la tecnologia: legge nell’azione dell’IA le premesse implicite, le porta alla luce, le discute e le riformula.<\/em><\/p>\n\n\n\n Cos\u00ec facendo, trasforma contemporaneamente s\u00e9 stesso e l’ecosistema cognitivo ibrido a cui appartiene.<\/em><\/p>\n\n\n\n \u00c8 in questo intreccio che prende forma la vera soglia evolutiva del nostro rapporto con l’IA: non solo imparare grazie alla tecnologia e non solo riflettere sul suo funzionamento, ma trasformare in collaborazione con essa le regole stesse del nostro apprendere. <\/em>(pag 38)<\/p>\n\n\n\n Dal punto di vista epistemologico, l’ecologia cognitiva AI-mentored evidenzia poi almeno cinque mutamenti strutturali della conoscenza contemporanea che le autrici cos\u00ec sintetizzano (pp. 38-39):<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.cascolearning.it\/magazine\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/image.jpg\")
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