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.

 

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.

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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Perché l’IA inventa informazioni: il problema del “non posso dire di no”

Quando lavoriamo con l’intelligenza artificiale, prima o poi ci imbattiamo in quello che viene chiamato tecnicamente “allucinazione”: l’IA ci fornisce informazioni che sembrano plausibili ma che, verificando, scopriamo essere inventate. Un riferimento normativo inesistente, una citazione di un libro mai scritto, una statistica completamente falsa.

Ma perché succede? La risposta è sorprendentemente semplice: i sistemi di IA sono progettati per non dire mai “non lo so”.

Il problema alla radice

Immagina di avere un collaboratore che, per ogni domanda che gli fai, si sente obbligato a darti una risposta. Sempre. Anche quando non conosce l’argomento, anche quando dovrebbe ammettere di non avere le informazioni necessarie.

Cosa succederebbe? Inizierebbe a improvvisare, a costruire risposte che “suonano bene”, a mettere insieme frammenti di conoscenza in modi che sembrano plausibili ma che non corrispondono alla realtà.

È esattamente quello che fanno i sistemi di intelligenza artificiale.

Come funziona tecnicamente

I modelli linguistici sono addestrati su enormi quantità di testo e imparano a riconoscere pattern, strutture, modi di esprimersi. Quando ricevono una domanda, il loro compito è generare una risposta che sia statisticamente coerente con i pattern che hanno appreso.

Il problema è che non hanno un meccanismo interno che dice: “Questa informazione specifica non la conosco con certezza, quindi è meglio non rispondere.”

Invece, generano la risposta più probabile in base ai pattern linguistici. Se chiedi “Qual è l’articolo 47-bis del decreto legislativo 150/2015?”, il sistema “sa” che:

  • Le leggi italiane hanno numeri e strutture specifiche
  • Gli articoli hanno una certa formulazione tipica
  • Esiste un linguaggio giuridico standard

E quindi costruisce una risposta che sembra un articolo di legge, anche se quell’articolo specifico non esiste.

Perché sono progettati così

Questa caratteristica non è un difetto casuale, ma deriva da scelte progettuali precise:

Massimizzare l’utilità percepita: Un sistema che risponde sempre è percepito come più utile di uno che dice spesso “non lo so”. Gli utenti si aspettano risposte, non ammissioni di ignoranza.

Fluidità conversazionale: Un sistema che interrompe continuamente la conversazione con “non posso aiutarti” risulta frustrante da usare. È progettato per mantenere il dialogo fluido.

Generalizzazione creativa: In molti casi, la capacità di “estrapolare” e fornire risposte anche senza conoscenza diretta è un punto di forza. Ti permette di ottenere aiuto su scenari ipotetici, situazioni creative, problemi mai visti prima.

Il problema è che questo meccanismo non distingue tra “creare una soluzione utile per un problema nuovo” e “inventare informazioni fattuali che dovrebbero esistere ma non esistono”.

Quando le allucinazioni sono più probabili

Alcuni scenari aumentano drasticamente il rischio di allucinazioni:

Richieste molto specifiche: “Citami la bibliografia completa sul modello SCAMPER applicato all’orientamento adulti in Italia” – più la richiesta è di nicchia, più è probabile che l’IA inventi.

Numeri e dettagli precisi: Date esatte, articoli di legge specifici, percentuali puntuali – tutto ciò che richiede precisione assoluta è a rischio.

Fonti recenti: Normative cambiate da poco, pubblicazioni uscite dopo il cutoff di addestramento, aggiornamenti normativi – qui l’IA non può sapere e inventa.

Combinazioni insolite: Quando chiedi connessioni tra concetti che raramente appaiono insieme nei testi di addestramento, l’IA tende a costruire ponti che non esistono.

Come difendersi nell’uso professionale

Sapere che l’IA “non può dire di no” cambia completamente il modo in cui dobbiamo usarla nel nostro lavoro di orientatori:

Mai fidarsi ciecamente delle informazioni fattuali: Ogni riferimento normativo, ogni citazione bibliografica, ogni dato statistico va verificato. Sempre.

Usare l’analisi incrociata: Come abbiamo visto in altri articoli, sottoporre le informazioni a un secondo sistema di IA riduce drasticamente il rischio. Due sistemi che inventano indipendentemente la stessa informazione falsa è un’eventualità quasi impossibile.

Distinguere tra creativo e fattuale: L’IA è eccellente per progettare attività, strutturare percorsi, sviluppare metodologie. È rischiosa quando le chiedi “dimmi esattamente cosa dice la legge” o “trova questa specifica fonte”.

Chiedere fonti verificabili: Quando l’IA ti fornisce un’informazione importante, chiedi sempre: “Dove posso verificare questa informazione?” Se la risposta è vaga o generica, è un segnale di allarme.

Sfruttare il web search: I sistemi di IA dotati di ricerca web possono verificare le informazioni in tempo reale anziché affidarsi solo alla memoria di addestramento. Usali per le informazioni fattuali.

Un approccio maturo all’IA

Comprendere questo limite fondamentale non significa rinunciare all’IA, ma usarla con intelligenza professionale.

L’IA è straordinaria per:

  • Strutturare progetti e attività
  • Generare idee e soluzioni creative
  • Analizzare e sintetizzare concetti
  • Progettare percorsi e metodologie

Ma è inaffidabile quando le chiediamo di:

  • Citare fonti specifiche che dovremmo poi usare
  • Fornire riferimenti normativi precisi
  • Dare dati statistici puntuali
  • Confermare l’esistenza di documenti o pubblicazioni specifiche

La chiave è capire che l’IA non distingue tra “creare una risposta utile” e “inventare informazioni false”. Sta a noi, professionisti, fare questa distinzione e applicare i controlli appropriati.

Il futuro: sistemi più onesti?

Le prossime generazioni di sistemi di IA stanno lavorando proprio su questo problema. Sistemi che sanno dire “non ho informazioni affidabili su questo”, che distinguono tra certezza e probabilità, che segnalano quando stanno extrapolando piuttosto che riportando fatti conosciuti.

Ma nel frattempo, la consapevolezza di questo limite è la nostra migliore difesa. Non per evitare l’IA, ma per usarla nel modo più efficace e sicuro possibile nel nostro lavoro professionale.

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Verificare i prodotti IA con IA: una strategia di controllo qualità per orientatori

Quando sviluppiamo materiali professionali con l’intelligenza artificiale – schede operative, progetti formativi, strumenti di assessment – ci troviamo di fronte a una domanda cruciale: come possiamo essere certi che il risultato sia davvero efficace e ben progettato?

La risposta sta nell’usare l’IA in modo più intelligente: facendo dialogare tra loro sistemi diversi.

L’analisi incrociata dei prototipi creativi

Quando hai sviluppato un prototipo con l’aiuto dell’IA – per esempio una scheda per il bilancio di competenze, un percorso di orientamento strutturato, o un modulo formativo completo – hai tra le mani un prodotto che tecnicamente funziona. Ma è davvero il migliore possibile?

Ecco dove entra in gioco una strategia potente: sottoponi il tuo prototipo a un secondo sistema di IA chiedendogli un feedback critico approfondito.

Come funziona nella pratica

Il secondo sistema analizzerà il tuo lavoro con occhi freschi, evidenziando:

  • Aspetti della struttura che potrebbero essere migliorati
  • Elementi che risultano poco chiari o ambigui
  • Passaggi che potrebbero essere più efficaci
  • Opportunità non sfruttate nel design dell’attività
  • Coerenza complessiva tra le diverse parti

Riceverai osservazioni che tu stesso, immerso nel processo creativo, potresti non aver considerato. È come avere un collega esperto che revisiona il tuo lavoro.

Il vero salto di qualità: il dialogo incrociato

Ma il passaggio più interessante arriva ora: riporta questi feedback al sistema originario che ha sviluppato il prototipo insieme a te.

Chiedigli: “Un altro esperto ha analizzato il nostro lavoro e ha sollevato queste osservazioni. Cosa ne pensi? Sono fondate? Come proponi di integrarle?”

Questo dialogo tra sistemi genera un processo di raffinamento che porta la qualità del prodotto finale a un livello superiore. Non si tratta di cercare errori (nei prodotti creativi non c’è il rischio di “allucinazioni”), ma di ottimizzare, arricchire, perfezionare.

Perché questo approccio funziona

La forza di questo metodo sta nella diversità di prospettive. Sistemi diversi:

  • Enfatizzano aspetti differenti della progettazione
  • Suggeriscono soluzioni alternative che arricchiscono le opzioni
  • Identificano punti deboli che una singola analisi potrebbe trascurare
  • Stimolano un processo di revisione più profondo

È l’equivalente digitale di quello che facciamo quando chiediamo a un collega di revisionare un nostro progetto, o quando presentiamo un’idea a un gruppo di supervisione. Solo che è più veloce e puoi farlo in qualsiasi momento.

Esempi concreti di applicazione

Per una scheda di bilancio di competenze:

  • Il primo sistema ti aiuta a sviluppare struttura, domande, modalità di restituzione
  • Il secondo sistema analizza se le domande sono davvero efficaci, se la progressione è logica, se mancano elementi importanti
  • Riporti i feedback al primo sistema per integrare i miglioramenti

Per un percorso di orientamento di gruppo:

  • Sviluppi il programma delle sessioni con un sistema
  • Un secondo sistema valuta equilibrio tra teoria e pratica, gestione dei tempi, coinvolgimento dei partecipanti
  • Il confronto tra le due prospettive affina il progetto finale

Per materiali formativi:

  • Crei contenuti e attività con un sistema
  • Un altro valuta chiarezza espositiva, efficacia didattica, coerenza con gli obiettivi
  • Il dialogo tra i due porta a un materiale più robusto

Quando applicare l’analisi incrociata

Questo metodo è particolarmente utile per:

  • Progetti su cui investi tempo significativo
  • Materiali che utilizzerai ripetutamente
  • Prodotti che condividerai con colleghi o clienti
  • Situazioni in cui vuoi alzare l’asticella della qualità

Non serve applicarlo a ogni piccola attività quotidiana, ma quando il lavoro merita un’attenzione particolare, l’investimento di tempo ripaga ampiamente.

Un approccio professionale all’IA

Questo metodo rappresenta un cambio di mentalità: l’IA non è solo uno strumento che esegue compiti, ma un partner di lavoro con cui instaurare un dialogo professionale articolato.

Come orientatori, siamo abituati al confronto, alla supervisione, alla revisione tra pari. Lo stesso principio si applica quando lavoriamo con l’intelligenza artificiale: il confronto tra prospettive diverse migliora sempre il risultato finale.

Un’ultima nota: la verifica delle informazioni fattuali

Va detto che l’analisi incrociata ha anche un’altra applicazione, diversa ma altrettanto importante: la verifica di informazioni fattuali. Quando un sistema di IA ti fornisce riferimenti normativi, citazioni bibliografiche o dati legislativi, è buona pratica sottoporli a un secondo sistema per verificarne l’accuratezza. In questo caso non si tratta di migliorare un prodotto creativo, ma di controllare che non vi siano errori o “allucinazioni” – cosa che può accadere quando si chiede all’IA di fornire informazioni specifiche su normative o fonti. Due sistemi che inventassero indipendentemente gli stessi dati errati sarebbero un’eventualità praticamente impossibile.

Articolo contenuto sul sito www.orientamento.it. Realizzato da Leonardo Evangelista con l’aiuto della 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.

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