In Italia l’89% dei ragazzi tra i 9 e i 16 anni usa l’intelligenza artificiale generativa, contro una media europea del 72%. Siamo al terzo posto nel continente. Tra i docenti, invece, la usa in classe uno su quattro (25%), mentre la media OCSE è al 36%. Il dato emerge dal focus sull’IA nella scuola italiana, a cura della consigliera CNEL Ivana Pais, contenuto nella Relazione CNEL sui servizi pubblici 2026. I ragazzi la usano soprattutto per velocizzare le attività e risparmiare tempo, ma il 74% teme di perdere competenze di base. Tra gli insegnanti, l’83,4% (rilevazione INDIRE) teme che gli studenti diano credito a risultati poco attendibili.
Il rischio che il rapporto indica è un nuovo divario digitale, che riguarda sempre meno l’accesso alla tecnologia e sempre più la capacità di capirla e valutarla con spirito critico.
Una cautela: la pagina del CNEL non precisa campione e metodologia per i dati su studenti e docenti, e non indica quali enti abbiano condotto le singole rilevazioni, a parte Censis e INDIRE.
Se però si scarica però il rapporto completo di oltre 300 pagine, emergono queste indicazioni.
Per rilevare le abitudini d’uso, le motivazioni e le percezioni degli alunni vengono richiamate quattro indagini principali.
SOS Telefono Azzurro e BVA Doxa (2024)
Campione: 806 interviste a ragazzi e ragazze di età compresa tra i 12 e i 18 anni
Metodologia: Questionario somministrato via web tramite metodologia CAWI (Computer Assisted Web Interview), con quote rappresentative per genere, età e area geografica
Save The Children e CSA (2025)
Campione: Campione nazionale composto da 8.000 giovani tra i 15 e i 19 anni
Metodologia: Interviste condotte nell’agosto 2025 all’interno dell’approfondimento per l’Atlante dell’infanzia (a rischio) in Italia
EU Kids Online (2026)
Campione: A livello europeo ha coinvolto studenti tra i 9 e i 16 anni (25.592 per la survey e 244 per le interviste qualitative)
Il campione italiano rappresentativo è formato da 2.170 studenti per la survey e 15 per le interviste qualitative (ragazzi di 13-17 anni)
Indagini sui docenti
OCSE TALIS 2024
Campione: Rappresentativo a livello nazionale dei docenti di scuola secondaria
Metodologia: Campionamento probabilistico stratificato a due stadi
INDIRE (2024)
Campione e Metodologia: Indagine somministrata su base volontaria agli insegnanti sulle finalità d’uso dell’IA nella didattica ordinaria e sui timori percepiti
Associazione Italiana Editori (AIE, 2026)
Metodologia: Indagine sul ruolo dell’IA nello studio a casa, nello svolgimento dei compiti e nella produzione di testi
Sperimentazioni pilota e rilevazioni delle competenze
Sperimentazione ministeriale «Impar-AI» (MIM – Google, 2024-2026):
Campione: 15 classi pilota della scuola secondaria di primo e secondo grado
Metodologia: Sperimentazione didattica sul campo localizzata in 4 regioni (Lazio, Lombardia, Toscana e Calabria) con fornitura di ambienti dedicati e formazione specifica dei docenti
Rilevazione INVALSI sulle competenze digitali e IA:
Campione e Metodologia: Rilevazione sperimentale a campione nel grado 10 (secondo anno della scuola secondaria di II grado) basata sul framework europeo DigComp, progressivamente estesa a classi campione del grado 13 e affiancata da sezioni specifiche nei questionari insegnanti.
Sempre più app IA per gestire gli impegni dei figli (con qualche rischio)
Lo facciamo tutti: ci sono articoli che ci colpiscono, che salviamo e poi, magicamente, li dimentichiamo da qualche parte sul nostro PC. Poi all’improvviso risaltano fuori. È quello che mi è successo con questo articolo uscito sul New York Times a ottobre, che trovo ancora oggi di grande attualità e per questo te lo ripropongo. Racconta della tendenza, sempre più diffusa tra i genitori americani, a utilizzare app per organizzare gli impegni legati alla vita dei figli.
Secondo un sondaggio del Lurie Children’s Hospital di Chicago, due genitori su tre dicono che l’IA ha alleggerito il loro carico mentale, facendogli risparmiare in media oltre 58 minuti a settimana. Un rapporto di Menlo Ventures, società di venture capital che investe in IA, stima che la usi l’84% dei genitori, contro il 56% di chi non ha figli.
Intorno a questo bisogno nasce un mercato di app pensate per le famiglie, come Ollie, Fambot, Ohai e Ava, spesso create da genitori esausti (quella del genitore esausto che inventa con l’intelligenza artificiale un sistema per migliorare la vita di tutti i genitori è una potente leva di marketing). Le app funzionano di solito così: leggono email e calendari, aggiungono eventi, segnalano cambi di programma e conflitti di orario. Altri genitori si costruiscono sistemi su misura con ChatGPT o Claude. I limiti, però, sono concreti. La tecnologia sbaglia: una madre racconta che il marito si è ritrovato per errore alla riunione di un’altra classe. E c’è il nodo della privacy. Julia Stoyanovich, direttrice del Center for Responsible AI della New York University, avverte che non è chiaro come vengano utilizzati e conservati i dati dei bambini. Inoltre questi agenti agiscono per conto dei genitori ma non sono ancora sicuti al 100%.
Alla fine, la domanda è sempre la solita: quanta fiducia vogliamo concedere a un assistente che sa tutto della nostra famiglia?
L’IA è la nuova porta d’ingresso all’informazione, ma i lettori non vogliono che scriva le notizie
Un numero sempre maggiore di persone usa i chatbot per informarsi. Secondo il Generative AI and News Report 2026 del Reuters Institute, firmato da Felix M. Simon con Rasmus Kleis Nielsen e Richard Fletcher e presentato da Nieman Lab, il 51% degli intervistati nei sei paesi con dati comparabili (Argentina, Australia, Denmark, Finland, France, Japan, Norway, UK e USA ) usa ogni settimana un chatbot come ChatGPT, Claude o Gemini (49% negli Stati Uniti). Simon osserva che, almeno negli USA, la diffusione è stata più rapida di quella di smartphone e internet.
Il 38% usa l’IA per cercare informazioni, contro il 24% del 2025 e l’11% del 2024. Per le notizie in senso stretto, la quota resta bassa, al 9%, ma triplicata in due anni. Il dato che pesa di più per chi fa questo mestiere è un altro: chi si informa con l’IA tende a ridurre l’uso di notizie e motori di ricerca, e in misura maggiore. Sul perché, il report è chiaro. Solo il 21% la usa perché ritiene le sue informazioni più affidabili di altre fonti. Pesano molto di più la comodità di una risposta rapida (64%) e quella di un linguaggio naturale (56%).
Si accetta una risposta «sufficientemente buona» e si saltano editori e piattaforme tradizionali, con ricadute su visibilità del marchio, raccolta dati e monetizzazione.
C’è però un limite che il pubblico non intende superare. Solo il 12% si dice a proprio agio con notizie interamente prodotte dall’IA, il 19% se c’è supervisione umana, e il disagio cresce ancora per commenti e opinioni, dove ci si aspetta il punto di vista di una persona. L’adozione, infine, è diseguale: più diffusa tra i professionisti che tra i lavoratori dei servizi e quelli entry-level, e la maggior parte usa modelli gratuiti, in genere meno avanzati.
Politica. ChatGPT risponde in modo diverso a seconda di chi fa la domanda
In teoria, se due persone fanno la stessa domanda, dovrebbero ottenere la stessa risposta. Non accade così per le domande politiche fatte a ChatGPT. L’hanno scoperto i ricercatori del Princeton Algorithms+Elections Project, che hanno coinvolto 160 cittadini statunitensi di cinque stati americani (Texas, Ohio, Michigan, Iowa e Maine).
Ogni domanda è stata posta quattro volte, due con la memoria attiva e due con la memoria disattivata. Volutamente i dati politici e demografici dei partecipanti non sono stati condivisi con ChatGPT per non influenzare l’IA. L’effetto più forte è stato misurato sulle notizie locali, mentre, per quanto riguarda i consigli di voto, lo spostamento maggiore ha riguardato i Democratici. Per quello che riguarda i candidati, ChatGPT ne ha indicato apertamente uno soltanto in due risposte su 576.
La tesi degli autori di questo progetto è che la risposta a una domanda politica non dovrebbe dipendere da chi la pone. Peraltro ci ricordano che i dati al momento sono preliminari e potrebbero cambiare con una metodologia più accurata. Annunciano anche la preparazione di un rapporto completo.
Podcast: in dieci anni in USA l’ascolto è cresciuto del 386%
Gli americani dedicano all’audio circa 3 ore e 55 minuti al giorno. Nel terzo trimestre 2026 radio e podcast insieme assorbono l’83% del tempo di ascolto audio finanziato dalla pubblicità, mentre lo streaming musicale si ferma al 15%. Lo dice The Record di Nielsen, che usa i dati Share of Ear di Edison Research. La radio raggiunge ogni mese il 92% degli adulti, e circa il 65% dell’ascolto avviene fuori casa, soprattutto in auto. Ma è sui podcast che il quadro cambia davvero. Secondo la stessa misura Share of Ear di Edison Research at SSRS, il tempo totale dedicato ai podcast è passato da 167 milioni di ore a settimana nel 2016 a 812 milioni nel 2026: un aumento del 386%, con 39 milioni di ore in più rispetto al 2025. SSRS attribuisce la crescita all’esplosione di nuovi programmi e ai podcast video.
Attenzione, però: sono dati ricavati tramite un sondaggio, non conteggi di download o abbonati. Misurano quanto la gente dichiara di ascoltare, non quante volte un file viene scaricato.
Di chi è quel sito? Una guida per scoprirlo
I siti che nascondono chi li gestisce sono in aumento: reti di pubblicità truffaldine, ma anche il cosiddetto «pink slime», finti siti di notizie locali generati automaticamente. Priyanjana Bengani e Jon Keegan, del Tow Center, sostengono che l’IA abbia peggiorato il problema, perché è più facile costruire reti anonime per la propaganda e la disinformazione. Nel frattempo gli strumenti d’indagine si restringono: X limita l’accesso ai dati, Meta ha chiuso CrowdTangle, il WHOIS (l’archivio pubblico dei proprietari dei domini) permette di nascondere i dati, e servizi come Cloudflare mascherano l’indirizzo reale dei server. La loro guida per giornalisti parte dalle domande classiche: chi, perché, quando, come. Chi firma i contenuti e compare altrove? Quando è stato registrato il dominio? Come si finanzia il sito? Poi propone tecniche concrete, dalla ricerca di frasi uniche nelle pagine «Chi siamo» ai codici di Google Analytics condivisi tra siti diversi, fino alla verifica dei pagamenti in criptovalute. Gli strumenti cambiano in fretta, avvertono, e conta di più capire la tecnologia sottostante. Non esiste un indizio decisivo: bisogna incrociare più fonti, verificare ogni scoperta e documentare tutto. Non manca un richiamo all’etica: non tutto ciò che è tecnicamente possibile va fatto, e vale la pena consultare la redazione e l’ufficio legale prima di procedere con tecniche invasive.
Il tool: Revideo.io, la ricerca inversa per i video (non solo deepfake)
Sulle immagini la ricerca inversa è ormai conosciuta ed usata. Sui video è più complicato, e qui entra in gioco Revideo.io. Carichi una clip, incolli un link, uno screenshot o una GIF, e il sistema cerca la fonte originale, i duplicati e i re-upload su YouTube, TikTok, Instagram, Reddit, X, Facebook, Vimeo e sul web aperto.
Il video viene scomposto in fotogrammi chiave, da cui si ricavano un’impronta visiva e un’impronta audio, confrontate con i contenuti indicizzati da Google, Bing, Yandex e dalle singole piattaforme. I risultati si verificano incrociando fotogrammi, audio, trascrizione, testo a schermo e metadati, e mostrano il link alla fonte, la data di caricamento e un punteggio di somiglianza.
La precisione dichiarata è intorno al 95% su filmati originali di buona qualità, ma cala con clip brevi, ritagliate, sfocate o con filtri.
