Come eravamo e come siamo adesso. Autobiografie professionali dei pionieri dell’orientamento in Italia

Negli ultimi trent’anni l’orientamento in Italia è cambiato profondamente. Sono cambiati i servizi, i destinatari, le politiche pubbliche, i contesti di lavoro, gli strumenti. È cambiato anche il modo in cui gli operatori pensano il proprio ruolo.

Molti di questi cambiamenti sono documentati da norme, programmi e pubblicazioni. Molto meno documentata è invece l’esperienza vissuta da chi ha attraversato questa evoluzione dall’interno: le operatrici e gli operatori che hanno iniziato a lavorare nell’orientamento oltre vent’anni fa e che hanno contribuito, spesso in modo poco visibile, alla costruzione di questo settore professionale.

Per questo ho avviato la ricerca “Come eravamo e come siamo adesso”, che raccoglie autobiografie professionali di operatori che hanno iniziato almeno vent’anni fa, anche se successivamente hanno cambiato ruolo, interrotto l’attività o si sono spostati verso altre funzioni.

Chi può partecipare

Puoi partecipare se hai iniziato a occuparti di orientamento almeno vent’anni fa, in qualsiasi contesto: centri per l’impiego, informagiovani, enti di formazione, scuole, università, agenzie per il lavoro, progetti pubblici o privati, libera professione. Puoi partecipare anche se oggi non svolgi più attività di orientamento.

Come partecipare

Scarica e racconta nel questionario come sei arrivato all’orientamento, com’era il settore quando hai iniziato, come è cambiato nel tempo, cosa ti è rimasto impresso, come vedi oggi la professione e quale futuro immagini per il settore.

Mi interessa la tua esperienza: episodi, esempi, riflessioni. inviamo il questionario entro il 31 luglio prossimo.

Perché partecipare

Partecipando alla ricerca aiuterai a ricostruire l’evoluzione dell’orientamento in Italia; il tuo racconto servirà anche agli operatori più giovani, che non sanno nulla degli inizi.

Come ringraziamento, ti invierò gratuitamente una copia in formato elettronico del libro in cui saranno pubblicati i risultati della ricerca (indicativamente, entro la fine del 2026).

Scarica il questionario

Puoi scaricare il Questionario e restituirmelo compilato a l.evangelista@orientamento.it

La storia dell’orientamento in Italia non è fatta solo di riforme e programmi: è fatta anche delle persone che per anni hanno incontrato studenti, adulti, lavoratori in transizione, giovani in difficoltà. Questa ricerca nasce per dare voce anche a loro.

Articolo contenuto sul sito www.orientamento.it. Realizzato da Leonardo Evangelista . Leonardo Evangelista si occupa di orientamento dal 1993 e di formazione dal 2004.  Vedi le indicazioni relative a Informativa Privacy, cookie policy e Copyright.

Generative AI in Career Guidance Practice: Evidence from Italian Practitioners

About this research

This study examines how career guidance practitioners integrate generative AI tools — such as ChatGPT, Claude, and Perplexity — into their daily work with adult clients. It is the first systematic empirical study of this topic in the Italian context, and one of the very few internationally.

The research adopts a mixed-methods design based on three instruments: an online survey administered to 81 career guidance practitioners; semi-structured in-depth interviews with 9 practitioners from Northern Italy who already use generative AI regularly in their practice; and a quantitative questionnaire assessing the perceived usefulness of AI tools across standardised counselling tasks, completed by 7 of the 9 interviewees. The fieldwork was carried out in June and July 2025.


Why this study matters

Generative AI platforms are qualitatively different from previous digital tools: they can perform directly some of the most cognitively demanding tasks in guidance practice, including synthesising client profiles, identifying occupational pathways, generating personalised documents, and simulating job interviews. Systematic reviews by Bankins et al. (2024) and Pandya & Wang (2024) have confirmed the near-total absence of empirical research on how practitioners actually use these tools with adult clients.


Key findings

Adoption is still limited. 69% of survey respondents either do not use generative AI at all or use it with fewer than 10% of their clients. The factors most associated with non-use are age over 50, more than ten years of experience, and employment in public employment centres. The main barrier is insufficient skills and practical knowledge; the main enabler would be structured training with hands-on practice.

Eight functions, 74 activities. The interviews generated a taxonomy of eight distinct functions through which AI is used in guidance practice: Author/Editor (drafting CVs, cover letters, competence reports); Coherence Analyst (matching client profiles to occupational pathways); Intelligent Search Engine (researching employers, sectors, training options); Sparring Partner (simulating job interviews); Strategic Co-adviser (developing action plans); Practitioner Supervisor (back-office case review); Professional Learning Tool; and Intervention Designer. The first two functions are used by all nine interviewees and account for 58% of coded activities.

Two modes of integration. The study identifies a co-pilot mode — fast, task-focused, episodic — and a co-thinking mode, in which the practitioner engages in iterative dialogue with the AI, activating a metacognitive process that improves the overall quality of the counselling session. This distinction, not previously described in the literature, has direct implications for training.

The practitioner role is being reconfigured. The dyadic practitioner–client relationship becomes triangular: practitioner – client – AI. Expertise shifts from content production to output validation, from information provision to prompt engineering and critical interpretation, from expert authority to guided sense-making. Eight of nine practitioners already teach clients to use AI tools directly.

Three critical issues. 67% of interviewees use personal rather than organisational accounts when processing client data, in violation of GDPR. Eight of nine organisations have introduced no shared guidelines, no training, and no structural changes in response to the AI transition. And the type of guidance received is increasingly determined by clients’ digital literacy, risking a two-tier service.


Download the Executive Summary and other documents

The Executive Summary (approx. 8 pages) presents the full research design, findings, and implications for policy and practice.

  1. Download Executive Summary – PDF 2026-5-8-executive_summary
  2. Download Between Mercury and Virgil: Metaphors for Generative AI in Career Guidance Practice PDF 2026-5-8-metaphors
  3. Download Teaching Generative AI to Career Guidance Clients: Digital Autonomy, Disintermediation, and the Changing Role of the Practitioner PDF 2026-5-8-disintermediation
  4. Download Eight Functions of Generative AI in Career Guidance: Evidence from Italian Practitioners PDF 2026-5-8-functions
  5. Download Generative AI in the Career Guidance Session: Dynamics, Role Reconfiguration, and Professional Competence PDF 2026-5-8-interview
  6. Download Grassroots Innovation, Organisational Inertia: Generative AI in Italian Career Guidance Organisations PDF 2026-5-8-organization

About the author

Leonardo Evangelista is an independent researcher and career guidance practitioner with over twenty years of experience in the field. He is the founder of orientamento.it (this website), one of Italy’s leading career guidance resources.

ORCID: https://orcid.org/0009-0009-7855-4023 Contact: l.evangelista@orientamento.it

Intelligenza artificiale e orientamento professionale: una indagine empirica sugli operatori italiani

 

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La ricerca

Questa ricerca studia in che modo i siti di intelligenza artificiale generativa (SIAG) – strumenti come ChatGPT, Claude e Perplexity – modificano le pratiche degli operatori di orientamento professionale rivolto ad adulti nel contesto italiano. Le rilevazioni si sono svolte nel luglio 2025.

Perché questa ricerca. I SIAG sono strumenti qualitativamente diversi dalle precedenti innovazioni tecnologiche: non si limitano a reperire informazioni, ma possono svolgere direttamente alcune delle attività più sofisticate della consulenza, come l’analisi delle caratteristiche dell’utente, la produzione di testi personalizzati e l’individuazione di profili professionali coerenti. Questo pone domande concrete su come cambiano il lavoro degli operatori, la relazione con gli utenti e la struttura dei servizi.

Come è stata condotta. La ricerca adotta un approccio mixed methods basato su tre strumenti complementari:

  • un questionario online somministrato a 81 operatori di orientamento, per analizzare la diffusione dei SIAG e i motivi del loro mancato utilizzo
  • interviste semi-strutturate a 9 operatori del Nord Italia che già utilizzano i SIAG nella loro pratica professionale
  • un questionario di valutazione quantitativa dell’utilità percepita dei SIAG, compilato da 7 dei 9 operatori intervistati

Risultato 1. I SIAG sono ancora poco usati: il 69% degli operatori non li usa o li usa raramente

Il questionario online mostra che la maggioranza degli operatori di orientamento non utilizza i SIAG nella propria attività. I principali motivi del mancato utilizzo sono:

  • insufficiente capacità di utilizzo e mancanza di conoscenze sulle modalità d’uso (27 occorrenze su 42 risposte)
  • atteggiamento personale negativo verso i SIAG (18 occorrenze)
  • percezione che non siano adatti ad alcune categorie di utenti, in genere quelli poco informatizzati (7 occorrenze)
  • vincoli organizzativi o procedurali, in particolare nei Centri per l’Impiego (6 occorrenze)

I fattori associati al minor utilizzo sono l’età superiore ai cinquant’anni, l’esperienza lavorativa superiore ai dieci anni e il lavoro presso i Centri per l’Impiego. Il fattore che potrebbe favorire maggiormente l’adozione è la disponibilità di formazione strutturata e di opportunità di pratica (29 occorrenze).

Risultato 2. Chi usa i SIAG: per quali compiti e con quale intensità

Tra gli operatori che utilizzano i SIAG, la ricerca ha identificato 74 attività specifiche, classificate secondo uno schema di otto funzioni omogenee:

  • Autore/Editor (36% del totale, utilizzata da tutti i 9 operatori): redazione e revisione di CV, profilo LinkedIn, messaggi di autocandidatura, relazioni di bilancio
  • Analista di coerenza (22%, utilizzata da tutti i 9 operatori): individuazione di profili professionali coerenti con le caratteristiche dell’utente, analisi di gap di competenze, individuazione di percorsi formativi
  • Motore di ricerca intelligente (18%, concentrata su 5 operatori): raccolta e sintesi di informazioni su imprese, settori, normative, andamento del mercato
  • Sparring partner (4 operatori): simulazioni di colloqui di selezione con valutazione dettagliata
  • Super consulente (4 operatori): analisi di opzioni di scelta e definizione di piani d’azione durante il colloquio
  • Supervisore di operatori (5 operatori): valutazione in back office dell’andamento delle consulenze e delle aree di miglioramento
  • Formatore per autoformazione (3 operatori) e Progettista di interventi (2 operatori).

I dati del questionario quantitativo confermano: i compiti valutati come molto utili o estremamente utili includono la redazione di profili di sintesi (media 4,6/5), la messa a punto di CV e strumenti di ricerca (4,4), lo sviluppo della capacità di sostenere colloqui (4,3) e la facilitazione della scelta di profili professionali (4,2).

Emerge una polarizzazione: un gruppo di utilizzatori intensivi (11-15 attività ciascuno) che integrano i SIAG in modo ampio, e un gruppo di utilizzatori minimali (3-7 attività) che si concentrano principalmente sulle funzioni Autore/Editor e Analista di coerenza.

Risultato 3. I vantaggi principali: tempo, cognizione, supervisione

I vantaggi documentati si articolano in quattro dimensioni:

  • Risparmio di tempo: drastico, in particolare nella produzione di testi strutturati (CV, relazioni di bilancio) e nella ricerca e sintesi di informazioni complesse
  • Supporto cognitivo: i SIAG svolgono operazioni di analisi, sintesi e inferenza persona-opportunità su una base dati enormemente più ampia di quella disponibile al consulente, perciò con risultati migliori, e lo fanno in tempo reale durante il colloquio
  • Supervisione accessibile: anche gli operatori che lavorano in isolamento professionale (liberi professionisti) possono ottenere feedback su casi specifici e supporto emotivo-professionale su casi complicati
  • Sviluppo accelerato dei professionisti junior: i SIAG riducono il gap tra operatori con poca esperienza e operatori senior, permettendo ai meno esperti di gestire autonomamente casi che tradizionalmente richiederebbero anni di pratica

Risultato 4. Due modalità d’uso con effetti molto diversi

La ricerca ha identificato due modalità d’uso dei SIAG con esiti qualitativamente diversi:

  • Modalità co-pilot: il SIAG viene interrogato in modo rapido per ottenere un risultato su un compito specifico (produrre un CV, cercare un’informazione). Permette di risparmiare tempo, ma il risultato rimane scollegato dal processo consulenziale complessivo.
  • Modalità co-thinking: il SIAG viene coinvolto in un dialogo iterativo. Richiede più tempo, ma attiva un processo metacognitivo che migliora la qualità complessiva della consulenza.

Risultato 5. Come cambia il colloquio e il ruolo dell’operatore

I SIAG vengono in genere introdotti nella seconda parte del colloquio, dopo la fase iniziale di ascolto e ricostruzione del percorso dell’utente. La maggioranza degli operatori (7 su 9) li utilizza già dal primo incontro, condividendo lo schermo e mostrando la scrittura dei prompt.

L’uso dei SIAG trasforma il colloquio in una configurazione triangolare operatore-utente-SIAG, in cui l’operatore non è più l’unico depositario di conoscenze ed expertise, ma diventa mediatore tra le proposte del SIAG e le caratteristiche specifiche dell’utente. La relazione umana non viene sostituita ma modificata: tutti gli operatori sottolineano che la dimensione relazionale rimane centrale.

Il ruolo professionale si ridefinisce attorno a quattro funzioni chiave: formulare prompt efficaci, validare criticamente gli output, formare gli utenti all’uso autonomo e consapevole dei SIAG, gestire la relazione consulenziale nella configurazione triangolare. La produzione diretta di contenuti perde importanza a favore della capacità di governare l’interazione con i SIAG.

Risultato 6. Le criticità principali

Le criticità emerse si articolano in tre aree:

Criticità normative ed etiche

  • 6 operatori su 9 (66%) utilizzano account personali per i SIAG, in difformità dalla normativa GDPR, che richiede account aziendali con Data Processing Agreement per il trattamento di dati personali degli utenti
  • Le principali piattaforme (ChatGPT, Claude, Perplexity) al momento della ricerca (ottobre 2025) non stipulavano DPA con liberi professionisti o privati

Criticità organizzative e sistemiche

  • Assenza quasi totale di formazione strutturata e di linee guida condivise nelle organizzazioni (8 operatori su 9)
  • Elevata variabilità delle pratiche all’interno della stessa organizzazione
  • Vincoli specifici nei Centri per l’Impiego: procedure rigide, tempi molto ridotti per i colloqui (15-20 minuti), sistemi informatici chiusi
  • Rischio di disintermediazione: gli utenti più informatizzati possono svolgere in autonomia attività che prima richiedevano la presenza dell’operatore

Criticità tecniche

  • Allucinazioni: la maggioranza degli operatori (7 su 9) adotta strategie di verifica, ma il controllo da parte di operatori junior potrebbe essere meno efficace
  • Bias: la consapevolezza è meno diffusa (2 su 9 operatori), e la rilevazione è più difficile rispetto alle allucinazioni

Sul divario digitale: il tipo di consulenza ricevuta dipende dalle competenze digitali degli utenti. Con utenti poco informatizzati – che tendono a sovrapporsi ad altre condizioni di svantaggio (bassa scolarità, origine migratoria, marginalità sociale) – l’insegnamento dei SIAG risulta difficoltoso o impraticabile, con il rischio di un servizio differenziato per categorie di utenti.

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Come il programma GOL ha cambiato l’orientamento. E perché molti operatori non lo hanno messo a fuoco

 

Giugno 2026. Il programma GOL termina. Vale la pena capire cosa ha rappresentato per l’orientamento.

Introduzione

Il programma GOL (Garanzia di Occupabilità dei Lavoratori) terminerà, almeno nella sua configurazione attuale, a giugno 2026. Non sappiamo ancora cosa verrà dopo, né se l’architettura che ha costruito sopravviverà alla scadenza dei finanziamenti. Ma indipendentemente da come andrà, GOL ha già cambiato qualcosa di strutturale nel modo in cui l’orientamento è collocato all’interno delle politiche attive del lavoro in Italia.

La cosa paradossale è che molti degli operatori che ci hanno lavorato dentro, ogni giorno, non hanno avuto il tempo o l’occasione di mettere a fuoco questa discontinuità. Si è lavorato molto, spesso in condizioni difficili, con compensi inadeguati e tempi compressi. Ma il quadro d’insieme è rimasto sullo sfondo.

Questo articolo prova a mettere a fuoco quel quadro.

Da dove veniamo: la riforma del 2000

Per capire cosa ha cambiato GOL, bisogna partire da dove eravamo prima.

Intorno al 2000, il passaggio degli uffici di collocamento alle regioni e poi alle province ha prodotto una trasformazione profonda: i vecchi uffici amministrativi sono diventati Centri per l’Impiego, e per la prima volta una norma (il d.lgs. 181/2000) ha stabilito che tutti gli iscritti avevano diritto a ricevere servizi di orientamento.

È stata una svolta importante. Prima di quel momento, l’orientamento era un servizio episodico: qualche sportello provinciale, qualche modulo nei corsi di formazione professionale, poco altro. Dopo la riforma è diventato un servizio pubblico strutturato, almeno sulla carta.

In molte regioni l’attivazione concreta ha richiesto anni, perché i dipendenti dei vecchi uffici di collocamento avevano una formazione amministrativa, non psicologica o pedagogica. Ma la direzione era chiara: l’orientamento entrava a pieno titolo nel sistema dei servizi pubblici per il lavoro, come componente stabile dell’offerta dei CPI.

Quella fase, grosso modo dal 2000 al 2020, ha definito un modello: l’orientamento come servizio dei CPI, come consulenza individuale o di gruppo. Un servizio importante, ma normalmente collocato accanto ad altri (amministrazione, incontro domanda–offerta, attivazione tirocini), non al centro dei meccanismi di funzionamento delle politiche attive.

Cosa ha cambiato GOL

GOL non ha semplicemente “aumentato” le ore per l’orientamento. Ha modificato la funzione dell’orientamento all’interno del sistema.

Il cambiamento più rilevante è questo: con GOL, l’orientamento è diventato la porta di accesso obbligata all’intero programma. Ogni persona che entra in GOL passa attraverso un assessment iniziale, una profilazione, una definizione del percorso. Queste attività sono, di fatto, attività di orientamento. Non si può entrare nel sistema senza passarci.

Prima non era così in modo generalizzato e vincolante per l’accesso alle misure. In molte regioni l’orientamento era qualcosa che potevi fare o non fare. Con GOL non è più opzionale: è il punto di partenza.

Il secondo cambiamento riguarda il ruolo che l’orientamento svolge nel determinare il percorso dell’utente. In GOL le persone vengono assegnate a percorsi diversi: reskilling, upskilling, accompagnamento al lavoro, inclusione. La scelta del percorso dipende da una valutazione delle competenze, degli obiettivi professionali, del livello di occupabilità. Sono attività tipicamente orientative. L’orientamento, quindi, non è più solo informazione o consulenza: diventa lo strumento attraverso cui si decide quale misura di politica attiva attivare per ciascuna persona.

Il terzo cambiamento, almeno nelle intenzioni del programma, è l’integrazione tra servizi che in precedenza erano spesso separati: CPI, formazione professionale, servizi sociali, accompagnamento al lavoro. L’orientamento avrebbe dovuto essere il dispositivo che collega questi mondi. Nella realtà l’integrazione è stata realizzata in modo molto disomogeneo, e in molti territori è rimasta più una promessa che un fatto. Ma il disegno era quello.

Una cesura, non una continuità

Mettendo insieme questi elementi, si vede che GOL non è una semplice evoluzione del modello precedente. È una discontinuità nel ruolo che l’orientamento svolge all’interno del sistema.

Nella fase precedente l’orientamento era un servizio: utile, necessario, ma non necessariamente centrale rispetto ai meccanismi di funzionamento delle politiche attive. Con GOL è diventato un meccanismo di funzionamento del sistema stesso: il punto di accesso, lo strumento di allocazione dei percorsi, il dispositivo di connessione tra misure diverse.

Lo dico in modo sintetico: se la riforma dei servizi per l’impiego all’inizio degli anni Duemila ha istituzionalizzato l’orientamento come servizio pubblico, GOL ne ha ridefinito la funzione, collocandolo al centro dei percorsi di politica attiva e attribuendogli un ruolo decisivo nella definizione dei percorsi di inserimento e reinserimento lavorativo.

Perché non tutti se ne sono accorti

Ci sono almeno tre ragioni per cui questa discontinuità è rimasta poco visibile a chi ci ha lavorato dentro.

La prima è la velocità. GOL è stato avviato con tempi molto stretti e una gestione che in molti territori ha privilegiato il volume delle prestazioni rispetto alla qualità. Chi lavorava sul campo aveva spesso poco tempo per riflettere su cosa stava facendo e perché.

La seconda è la retribuzione. I compensi previsti per i liberi professionisti che hanno lavorato in GOL (intorno ai 20 euro orarie onnicomprensivi in molte regioni) hanno reso il lavoro faticoso e poco gratificante, rendendo difficile sviluppare un senso di appartenenza a un progetto più grande.

La terza è l’incertezza sul futuro. Sapere che il programma aveva una scadenza ha reso difficile investire mentalmente in una comprensione profonda di cosa rappresentava. Quando qualcosa finisce, si fa fatica a studiarlo come se fosse strutturale.

Un ruolo professionale diverso

Il cambiamento non riguarda solo la posizione dell’orientamento nel sistema. Riguarda anche il tipo di ruolo professionale che il sistema tende a richiedere agli orientatori.

Nel modello precedente, l’orientatore nei servizi pubblici era concepito soprattutto come consulente della persona. Le attività tipiche erano il colloquio di orientamento, il bilancio di competenze, la definizione del progetto professionale, il supporto alla ricerca di lavoro. Il focus era sulla riflessione, sulla consapevolezza, sulla progettazione. Il lavoro aveva spazio per essere artigianale: ogni colloquio poteva prendere la forma che la situazione richiedeva.

Con GOL questo profilo non scompare, ma si affianca a un secondo profilo: l’orientatore come gestore del percorso dell’utente. Le attività includono assessment standardizzato, profilazione, assegnazione al percorso corretto, monitoraggio delle attività svolte. L’orientamento si integra con la gestione amministrativa, il tracciamento delle prestazioni, il raggiungimento di obiettivi misurabili di politica attiva.

La conseguenza pratica è che aumentano le procedure, i sistemi informativi, gli indicatori di risultato. Questo riduce lo spazio di discrezionalità professionale che molti orientatori avevano nel modello precedente. Non perché le competenze relazionali e consulenziali siano meno importanti, ma perché il sistema richiede anche altro: replicabilità e strumenti standardizzati adatti a gestire milioni di utenti su scala nazionale.

Cambia anche la posizione dell’orientatore rispetto agli altri servizi. Nel modello precedente operava spesso in modo relativamente autonomo. Con GOL tende a diventare uno snodo: il punto in cui si riceve l’utente, si valuta la situazione, si indirizza verso formazione, agenzia per il lavoro o servizi sociali, si verifica cosa accade dopo. Un ruolo più connettivo, che richiede conoscenza del sistema oltre che della persona.

Questo cambiamento genera tensioni reali nella professione. Molti orientatori percepiscono che il loro lavoro si sta spostando dalla consulenza approfondita alla gestione di flussi di utenti, con meno tempo per ciascuno e meno spazio per il lavoro più riflessivo. Altri vedono invece un’opportunità: l’orientamento diventa più centrale nel sistema, più visibile nelle politiche pubbliche, più difficile da ignorare. Entrambe le percezioni colgono qualcosa di vero. La centralità e la standardizzazione sono due facce dello stesso cambiamento.

Cosa rimarrà, dopo il giugno 2026

Non lo sappiamo.

Se dopo la scadenza di GOL non verrà costruita un’infrastruttura stabile che ne erediti l’impostazione, la funzione sistemica dell’orientamento potrebbe ridimensionarsi, tornando a un modello più vicino a quello precedente. La cesura che GOL ha rappresentato potrebbe rivelarsi temporanea.

Vedremo.

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Il momento magico della formazione: quando il formatore può stare in silenzio

Il passaggio dall’esposizione al silenzio

C’è un momento preciso, nei percorsi formativi, che per me ha una dimensione magica.

Il primo giorno della formazione è sempre quello più faticoso: devo insegnare a tutti ad andare a tempo, seguendo le mie indicazioni: parlare in plenaria, prestarmi attenzione mentre spiego un paio di slide, attivarsi quando chiedo un feedback in plenaria o li faccio lavorare in piccoli gruppi. Questo richiede che io intervenga per stimolare i partecipanti, richiedere attenzione, dare indicazioni, rispondere a richieste di chiarimento e contestualizzazione.

Il momento magico è quando, dopo che ho spiegato una determinata tecnica, divido i corsisti in sottogruppi e assegno un esercizio operativo. I partecipanti iniziano a lavorare, discutono, prendono appunti, fanno ipotesi, si correggono a vicenda, e, presi nel loro compito, mi ignorano.

Io allora mi colloco in posizione defilata: ascolto, per lunghi tratti mi limito a osservare in silenzio, raramente rispondo a qualche domanda occasionale. Sono proprio questi momenti che mi fanno capire che la formazione sta funzionando.

Dalla centralità del formatore all’autonomia dei corsisti

In una formazione tradizionale, il valore dell’intervento è spesso misurato dalla quantità di parola del formatore: quanto spiega, quanto sa, quanto riesce a mantenersi al centro dell’attenzione. In una formazione orientata all’apprendimento, il criterio si rovescia.

Quando i corsisti lavorano assorti in autonomia, senza richiedere continuamente conferme o chiarimenti, significa che:

  • hanno capito che cosa chiedo loro di fare
  • hanno compreso la tecnica che devono applicare
  • si sentono sufficientemente sicuri per mettersi in gioco

L’attenzione focalizzata e l’autonomia operativa non sono un risultato collaterale della formazione: sono i suoi indicatori principali.

Uno degli obiettivi impliciti di ogni intervento formativo efficace dovrebbe essere questo:
ridurre progressivamente la dipendenza dei corsisti dal formatore.

Quando la progettazione didattica è solida, le consegne sono chiare, le tecniche proposte efficaci, il formatore smette di essere il “detentore della risposta giusta” e diventa una risorsa sullo sfondo.

In questa fase il suo ruolo cambia radicalmente:

  • non guida più passo passo;
  • non corregge in tempo reale ogni incertezza;
  • non anticipa le soluzioni.

Osserva. Ascolta. Interviene solo quando serve davvero.

Quando la formazione smette di essere una performance del formatore e diventa un processo dei partecipanti, il focus si sposta: non più “quanto è bravo chi forma”, ma:

  • quanto i corsisti sono in grado di agire competenze;
  • quanto riescono a utilizzare i concetti in pratica;
  • quanto sanno confrontarsi in modo professionale tra pari.

Se i gruppi lavorano, discutono e producono senza bisogno costante di supervisione, la formazione sta raggiungendo il suo scopo. E’ il momento più gratificante per chi come me fa questo lavoro con passione e competenza.

 

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Il formatore itinerante come agente di diffusione dell’innovazione

Il mese scorso, durante una pausa del corso sulla progettazione formativa per competenze assistita da IA che sto tenendo per un’agenzia formativa, una delle corsiste mi ha raccontato una cosa che mi ha fatto riflettere.

Si era confrontata con alcune colleghe che non stavano partecipando al corso e si era resa conto di tre cose: primo, che nella sua organizzazione finora non avevano mai utilizzato l’intelligenza artificiale per la progettazione formativa. Secondo, che la loro progettazione non era compiutamente orientata alle competenze. Terzo – e questo è il punto più interessante –aveva concordato con le colleghe che avrebbe fatto alcuni incontri per insegnare loro quello che stava imparando da me.

Questo episodio mi ha fatto capire qualcosa sul mio ruolo professionale: il formatore itinerante, quello che come me lavora con agenzie e organizzazioni diverse, è di fatto un agente di diffusione dell’innovazione.

Come si diffonde l’innovazione nelle organizzazioni formative

Le agenzie formative e gli enti di formazione sono spesso schiacciati dalla pressione operativa. Devono erogare corsi, rispondere a bandi, gestire rendicontazioni, coordinare docenti. In questo contesto, l’innovazione metodologica passa in secondo piano. Non c’è tempo per sperimentare nuovi approcci, non ci sono risorse dedicate alla ricerca e sviluppo, non c’è spazio per fermarsi a chiedersi: “Stiamo operando nella maniera più efficace possibile?”

Il risultato è che molte organizzazioni continuano a fare le cose come le hanno sempre fatte. Non perché manchino competenze o intelligenza, ma semplicemente perché manca il tempo e lo spazio per l’aggiornamento metodologico.

È qui che entra in gioco il formatore indipendente. Girando tra organizzazioni diverse, si confronta con operatori che lavorano in contesti molto differenziati. Questo confronto continuo, abbinato allo studio e alla riflessione teorica, gli permette di riflettere e affinare soluzioni pratiche rendono più efficace l’operatività degli operatori, nel caso specifico di quelli impegnati nella progettazione.

Il caso della progettazione assistita da IA

Prendiamo l’esempio della progettazione formativa assistita da intelligenza artificiale. È una metodologia che permette rapidamente di:

  • Definire i fabbisogni formativi in modo più approfondito
  • Esprimere gli obiettivi formativi in termini di comportamenti osservabili
  • Individuare unità formative esattamente tarate sui singoli comportamenti
  • Mettere a punto la descrizione di dettaglio delle singole unità formative
  • Sviluppare slide e materiali d’aula.

Eppure, nella mia esperienza con diverse agenzie formative, vedo che la maggior parte non sta ancora utilizzando queste modalità in tutto il flusso di progettazione. Non per ostilità verso l’innovazione, ma semplicemente perché non si sono prese tempo per sviluppare indicazioni operative condivise e nessuno ha mostrato loro come fare.

Quando introduco queste metodologie in un corso di formazione per formatori, succede esattamente quello che è successo la settimana scorsa: le persone capiscono immediatamente il valore, vedono l’applicabilità concreta, e cominciano a diffondere queste pratiche all’interno delle loro organizzazioni.

L’effetto moltiplicatore

Quello che mi ha colpito del racconto della mia corsista è proprio questo effetto moltiplicatore. Io formo lei, lei diffonde le tecniche imparate fra le colleghe. L’innovazione si diffonde in questo caso dal basso, attraverso persone che hanno sperimentato direttamente l’utilità di un nuovo approccio.

Il formatore itinerante facilita questo processo perché:

  1. Ha una visione trasversale: lavora con organizzazioni diverse e vede quali soluzioni funzionano meglio in diversi contesti
  2. Non ha una posizione conflittuale: non è parte delle dinamiche organizzative e può proporre cambiamenti e mostrare tecniche innovative senza essere percepito come minaccia
  3. Porta credibilità esterna: il fatto di lavorare con più realtà, anche molto grandi, dà autorevolezza alle metodologie proposte
  4. Crea ponti tra teoria e pratica: traduce innovazioni metodologiche in applicazioni concrete e immediatamente utilizzabili

Progettare formazione efficace nell’era dell’IA

La progettazione formativa per competenze è già di per sé un approccio più avanzato rispetto alla progettazione tradizionale centrata sui contenuti. L’uso dell’intelligenza artificiale la rende assai più semplice e rapida.

Ma per applicare l’IA alla progettazione per competenze serve metodo. Non basta usare ChatGPT e chiedere “Progetta un corso su…”. Serve sapere come strutturare i prompt, come mettere a punto i framework di competenze, come integrare gli output dell’IA nel processo progettuale complessivo.

Il ruolo del formatore come ponte tra innovazione e pratica

Quello che fa la differenza non è solo conoscere le tecnologie, ma saperle tradurre in pratiche professionali concrete. Il rischio, con strumenti potenti come l’IA generativa, è che vengano usati in modo superficiale, senza reale comprensione metodologica.

Il mio lavoro come formatore è proprio questo: aiutare altri formatori e progettisti della formazione a integrare questi strumenti in modo consapevole e professionale. Non sostituire la competenza progettuale con l’automazione, ma potenziare la competenza progettuale attraverso strumenti intelligenti.E girando tra organizzazioni diverse, porto queste pratiche dove ancora non sono arrivate. Ogni corso che tengo diventa un punto di innesco per la diffusione dell’innovazione in quella specifica realtà.

Una proposta per chi vuole innovare

Se lavori in un ente di formazione, e ti riconosci in quello che ho descritto – progettazione ancora non compiutamente per competenze, mancato utilizzo dell’IA, necessità di aggiornamento metodologico – possiamo lavorare insieme.

Offro percorsi di formazione e consulenza su progettazione formativa per competenze assistita da IA, pensati specificamente per formatori e progettisti che vogliono:

  • Strutturare progetti formativi realmente centrati sulle competenze
  • Utilizzare l’intelligenza artificiale in modo metodologicamente fondato
  • Rendere più efficiente e efficace il processo di progettazione
  • Creare materiali formativi di qualità in tempi più rapidi

I percorsi sono modulari e personalizzabili in base alle esigenze specifiche di ogni Committente. Possiamo lavorare con format intensivi o distribuiti nel tempo.

L’obiettivo è sempre lo stesso: fare in modo che l’innovazione metodologica non resti un discorso teorico, ma diventi pratica professionale quotidiana. E questo usando metodologie didattiche attive e coinvolgenti.

Vuoi approfondire? Contattami per una consulenza preliminare gratuita in cui possiamo analizzare le tue esigenze specifiche e definire il percorso più adatto: l.evangelista@orientamento.it

Articolo contenuto sul sito www.orientamento.it. Realizzato da Leonardo Evangelista  col supporto dell’IA. Leonardo Evangelista si occupa di orientamento dal 1993 e di formazione dal 2004.  Vedi le indicazioni relative a Informativa Privacy, cookie policy e Copyright.

Quando l’intelligenza artificiale “fa di testa sua”: errori nell’elaborazione dati

Negli ultimi mesi sto utilizzando i siti di intelligenza artificiale generativa per supportare il mio lavoro di ricerca e di scrittura. Durante il mio lavoro, ho scoperto nuove tipologie di errore dell’IA.  

Non mi riferisco a errori grossolani o a informazioni inventate, ma a qualcosa di più sottile e, proprio per questo, più insidioso: la tendenza dell’IA a continuare a utilizzare dati forniti in precedenza, anche quando l’utente invia tabelle aggiornate, dichiarandole esplicitamente come uniche valide. E, in alcuni casi, la tendenza a reinterpretare le istruzioni, invece di eseguirle.

Primo errore: uso di una base dati superata

Il primo problema che ho incontrato è stato relativamente chiaro: ChatGPT continuava a utilizzare una base dati precedente, anche dopo che avevo fornito una tabella aggiornata, dichiarandola come valida.

In altre parole:

  • io fornivo dati nuovi;
  • ChatGPT li integrava (implicitamente) con quelli vecchi;
  • il risultato erano tabelle incoerenti.

Questo errore è legato al fatto che ChatGPT lavora in modo contestuale e cumulativo: tende a “ricordare” ciò che è stato detto prima e a cercare continuità, anche quando l’utente intende azzerare il contesto precedente.

👉 Soluzione Per ridurre questo rischio ho iniziato a usare una formula esplicita e non negoziabile, ad esempio:

Questa tabella sostituisce tutte le versioni precedenti ed è l’unica base dati valida. Non integrare, non correggere, non dedurre: utilizza esclusivamente i valori riportati.

Questa indicazione funziona abbastanza bene per evitare l’uso di dati obsoleti.
Ma non risolve il secondo problema, che è più serio.

Secondo errore: “fare di testa propria” nonostante istruzioni chiare

In una fase successiva, grazie a quella frase categorica, ChatGPT ha effettivamente usato la base dati corretta. Tuttavia ha commesso un altro tipo di errore: non ha seguito le istruzioni di elaborazione.

In particolare avevo chiesto di includere anche determinate attività.

ChatGPT, invece, ha:

  • reintrodotto distinzioni che gli avevo detto di ignorare
  • applicato criteri interpretativi non richiesti,
  • modificato implicitamente il perimetro dell’analisi.

Qui il problema non era più il dato, ma il processo decisionale: ChatGPT ha scelto come elaborare, invece di limitarsi a eseguire.

👉 Questo è il punto critico: anche quando il dato è corretto, ChatGPT tende a comportarsi come un collaboratore proattivo, non come un esecutore vincolato.

Come ridurre il rischio che ChatGPT “faccia di testa sua”

A differenza del primo errore, qui una frase non basta. Servono strategie diverse.

1. Trasformare le istruzioni in vincoli operativi

Non basta dire “fai X”. È utile dire anche cosa non deve fare, ad esempio:

Non applicare criteri interpretativi. Non distinguere tipologie. Non modificare il perimetro. Limìtati a contare e riportare.

ChatGPT è molto bravo a interpretare; bisogna quindi inibirne esplicitamente l’iniziativa.

2. Spezzare il lavoro in micro-passi

Invece di chiedere:

“calcola la tabella”

è più efficace chiedere:

  1. “Dimmi quante righe ci sono per ciascuna categoria”
  2. “Riporta questi numeri in forma tabellare”
  3. “Non commentare”

Più il compito è atomico, meno spazio c’è per “decisioni autonome”.

3. Far elaborare gli stessi dati a strumenti diversi

Una soluzione molto efficace è far fare la stessa elaborazione a più sistemi di IA (ad esempio ChatGPT, Claude, Perplexity).

Se:

  • i risultati coincidono → aumenta la fiducia;
  • i risultati divergono → è un segnale di allarme.

In questo caso, la divergenza non è un difetto, ma uno strumento di controllo.

Conclusione: ChatGPT non è un software, è un collaboratore

Questa esperienza evidenzia una cosa fondamentale: ChatGPT non va usato come un foglio di calcolo, ma come un collaboratore linguistico che tende naturalmente a:

  • interpretare,
  • ottimizzare,
  • “migliorare” ciò che fa.

Quando il lavoro richiede rigore metodologico, gestione dei dati e rispetto dei vincoli, la regia deve restare umana. ChatGPT può accelerare il lavoro, ma non può governarlo.

La competenza diventa in questo caso non  “usare l’IA”, ma saperla tenere al suo posto.

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Nuovo libro: Metti il turbo alla tua ricerca di lavoro con l’intelligenza artificiale

Ho appena pubblicato su Amazon il mio nuovo libro dedicato all’integrazione tra intelligenza artificiale e ricerca di lavoro.

Perché un nuovo libro

Questo volume sostituisce i precedenti “Mai più disoccupato” e “Migliora la tua ricerca di lavoro con l’intelligenza artificiale” (pubblicato nel 2024). Nell’ultimo anno la pratica con l’IA è evoluta rapidamente e ho ritenuto necessario scrivere un testo completamente nuovo che integrasse meglio strategie di ricerca lavoro e strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Caratteristiche

Il libro è rivolto principalmente a persone in cerca di lavoro, ma risulta utile anche agli operatori di orientamento interessati a integrare l’IA nella consulenza sulla ricerca di lavoro.

Contiene oltre 165 esempi pratici di prompt per ChatGPT e altri SIAG (Siti di Intelligenza Artificiale Generativa), organizzati in quattro sezioni:

  • Sezione A – I Fondamenti dell’IA: introduzione a ChatGPT e altri SIAG, modalità di interrogazione, accorgimenti privacy
  • Sezione B – Le Regole del Gioco: dinamiche della ricerca lavoro, gestione della motivazione, volume di contatti necessari
  • Sezione C – Scegli la Professione: identificazione punti di forza, professioni richieste, valutazione dell’occupabilità
  • Sezione D – Gli Strumenti: CV, LinkedIn, autocandidature, preparazione ai colloqui, passaparola, organizzazione della ricerca

Ogni capitolo include casi studio reali con domande e risposte concrete.

Dove acquistarlo

Il libro è disponibile in formato Kindle e cartaceo su Amazon, nella collana “Risorse per operatori di orientamento”

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Nuovo libro: Orientamento e mediazione culturale

 

L’orientamento con persone rifugiate, richiedenti asilo e migranti rappresenta oggi una delle sfide più complesse e frequenti per chi lavora nei servizi territoriali. Centri per l’Impiego, cooperative sociali, enti di formazione e servizi di accoglienza si trovano quotidianamente a dover supportare persone che affrontano barriere linguistiche significative, differenze culturali profonde e situazioni di grande vulnerabilità.

Il libro è in vendita su Amazon. La versione e-book utilizza il formato kindle che puoi leggere sul tuo cell o sul tuo pc scaricando un programma gratuito.

Perché questa guida

Alcune delle domande principali a cui risponde questa guida:

  • come condurre un colloquio di orientamento efficace quando la persona parla pochissimo italiano?
  • Come esplorare capacità e aspirazioni senza poter usare gli strumenti tradizionali del bilancio di competenze?
  • Come costruire un progetto professionale realistico con chi ha vissuto traumi, ha urgenze economiche pressanti e aspettative spesso molto lontane dalla realtà del mercato del lavoro italiano?

Una guida pratica, non teorica

Questa non è una guida sulla mediazione interculturale in generale, né un testo di antropologia culturale. È uno strumento di lavoro costruito per chi deve condurre colloqui di orientamento domani mattina, con persone che conoscono 20 parole di italiano e hanno bisogno di trovare un lavoro o accedere a un corso di formazione.

Cosa troverai nella guida

1. Quadro normativo aggiornato (2025)

  • Sistema di accoglienza italiano (CAS, SAI, CPR)
  • Permessi di soggiorno e diritto al lavoro
  • Impatto del Decreto Cutro 2023
  • Cronologia dei passaggi dalla richiesta di asilo all’autonomia

2. Strumenti visuali per superare le barriere linguistiche

  • Glossario visuale con oltre 60 immagini pronte all’uso
  • Scale visuali per esplorare preferenze e competenze
  • Mappe geografiche e linee del tempo
  • Tecniche di comunicazione semplificata
  • Come costruire un “CV visuale” con persone a bassa alfabetizzazione

3. Il progetto migratorio come chiave di lettura

  • Perché le aspettative sono spesso irrealistiche
  • Come ricostruire il progetto migratorio con strumenti visuali
  • Tecniche per ristrutturare aspettative senza demolire i sogni
  • Gestione dell’urgenza economica: percorsi a doppio binario

4. L’analisi delle competenze in modalità visuale

  • Perché il bilancio di competenze tradizionale non funziona
  • Come emergere competenze tecniche e trasversali (famiglia, comunità, viaggio)
  • Schede operative con icone da compilare insieme

5. Lavorare efficacemente con il mediatore interculturale

  • Le tre fasi: briefing, triangolazione, debriefing
  • Errori comuni e come evitarli
  • Quando il mediatore non è disponibile
  • Frasi essenziali in italiano semplificato

6. Temi sensibili: genere, religione, trauma

  • Differenze culturali nei ruoli di genere
  • Come gestire vincoli religiosi senza giudicare
  • Riconoscere i segnali del trauma
  • Confini professionali dell’orientatore
  • Quando e come inviare a servizi specialistici

7. Laboratori di gruppo

  • 5 attività pratiche pronte all’uso
  • Gestione delle dinamiche di gruppo
  • Workshop “Io e il lavoro in Italia” (format completo 2h30)

8. Integrazione con i servizi territoriali

  • Mappatura dei servizi essenziali (CPIA, CPI, Servizi Sociali)
  • Come fare un invio efficace
  • Costruire reti territoriali che funzionano
  • Protocolli di collaborazione

9. Casi operativi completi

  • 7 casi reali con dialoghi trascritti
  • Errori comuni degli operatori
  • Strategie correttive dettagliate
  • Dal “qualsiasi lavoro va bene” al progetto concreto

Per chi è pensata questa guida

La guida si rivolge principalmente a:

  • Operatori dei Centri per l’Impiego che devono orientare persone con protezione internazionale o richiedenti asilo (dopo i 60 giorni dalla domanda)
  • Orientatori nei servizi territoriali (cooperative sociali, centri di accoglienza, progetti SAI)
  • Formatori che lavorano con migranti nei corsi di formazione professionale
  • Assistenti sociali impegnati in progetti di inclusione lavorativa
  • Career coach e consulenti che vogliono ampliare le proprie competenze

Il mio approccio

In 20 anni di lavoro come psicologo del lavoro e formatore di orientatori, ho sempre privilegiato un approccio concreto e operativo. Questa guida riflette questa filosofia: niente teoria astratta, solo strumenti che puoi usare domani nel tuo colloquio.

Come utilizzare la guida

La guida può essere utilizzata in tre modi:

  1. Lettura completa (per chi è nuovo al tema): i primi 4 capitoli forniscono il quadro di riferimento, i capitoli 5-12 gli strumenti operativi
  2. Consultazione rapida (per chi ha già esperienza): vai direttamente al capitolo o all’appendice che ti serve

Disponibilità

La guida è disponibile su Amazon in formato:

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