La doppia elica dell’apprendimento

Il 2025 è l’anno dell’intelligenza artificiale generativa. Per le imprese, l’utilizzo delle nuove tecnologie è diventato oggi un imperativo, mentre per un numero crescente di persone è ormai uno strumento di uso quotidiano. Nonostante l’intelligenza artificiale generativa stia attraendo ingenti investimenti, gran parte dei progetti si arena nella fase sperimentale, senza riuscire a scalare dal modello pilota all’applicazione industriale.

Il Massachusetts Institute of Technology identifica la causa principale di questo blocco nel learning gap, ovvero la difficoltà dei sistemi di intelligenza artificiale di apprendere, adattarsi al contesto aziendale e ai flussi di lavoro e migliorare nel tempo[1]. Per i ricercatori del MIT la ragione profonda va ricercata nell’approccio manageriale: spesso le aziende considerano le nuove tecnologie come un prodotto statico, mentre dovrebbero gestirle come un processo di apprendimento continuo e dinamico.

Nei progetti di implementazione emergono due processi di apprendimento distinti, ma correlati, paragonabili a