Le più recenti generazioni dei grandi modelli di linguaggio dotati di ragionamento vengono spesso presentate come dotate di competenze paragonabili – se non superiori – a quelle di esperti con dottorato di ricerca in qualunque disciplina. Ad agosto 2025, in occasione del lancio di GPT‑5, Sam Altman (CEO di OpenAI) ha parlato di “intelligenza da PhD” accessibile anche agli utenti gratuiti, pur riconoscendo che il modello non soddisfa ancora i criteri di una vera AGI. Queste affermazioni, per quanto ambiziose, trovano riscontro nei risultati: i modelli linguistici di ultima generazione ottengono punteggi superiori alla media degli studenti in molti test standardizzati, spesso classificandosi nel top 10% o addirittura 1%. In altre parole, l’AI ha dimostrato capacità accademiche elevate.
Va sottolineato però che avere performance da livello dottorale nei test non equivale automaticamente a sostituire il dottore di ricerca umano. Gli stessi esperti invitano alla cautela: al momento “non ci sono prove conclusive” che strumenti generativi come ChatGPT migliorino realmente gli esiti formativi degli studenti. Inoltre, le AI tendono a eccellere in compiti ben definiti (per esempio risolvere quiz o problemi matematici complessi) ma possono difettare in creatività genuina, pensiero critico originale e comprensione profonda – ambiti in cui la mente umana addestrata rimane essenziale. In più, modelli come GPT-5 possono occasionalmente generare informazioni inesatte o fuorvianti, richiedendo dunque la supervisione di esperti umani. Insomma, l’AI odierna è potentissima ma ancora complementare (e non pienamente alternativa) all’expertise umana.
Un altro elemento di contesto è la rapida diffusione di questi strumenti. In breve tempo, chatbot avanzati e assistenti virtuali sono diventati accessibili a chiunque: spesso gratuiti oppure tramite abbonamenti mensili a costo contenuto. Questa accessibilità ne ha favorito un uso capillare tra studenti e docenti. Già oggi una larga maggioranza di studenti universitari utilizza tool AI per supporto nello studio: sondaggi 2024–2025 indicano un uso ormai maggioritario. Un’indagine globale del Digital Education Council (2024) rileva che l’86% degli studenti utilizza l’AI nello studio, e nel 2025 il 92% degli universitari nel Regno Unito dichiara di usare strumenti generativi secondo HEPI/Kortext. Dati che confermano l’ingresso dell’AI nell’uso quotidiano dell’istruzione superiore a livello globale. Non sorprende quindi che molti presentino questi modelli come un game changer per l’educazione – “trasformativi, dirompenti, capaci di cambiare le carte in tavola”, secondo esperti intervistati da Inside Higher Ed. Ma quali conseguenze potrebbe avere tutto ciò sulle università e sulle scelte degli studenti?
L’AI sostituirà l’università? Effetti potenziali sulle iscrizioni
Lo scenario in cui chiunque può accedere a competenze di livello dottorale a basso costo solleva una domanda cruciale: gli studenti continueranno a iscriversi all’università in massa, sapendo che molta della conoscenza (e persino capacità di ricerca) è ottenibile tramite AI? Alcuni osservatori ritengono che potremmo assistere a un calo delle immatricolazioni e a un progressivo abbandono del percorso accademico tradizionale. Il ricercatore Christopher Kanan, ad esempio, vede nell’AI “una delle ragioni principali per cui ci sarà un calo cataclismico delle iscrizioni universitarie nei prossimi vent’anni”. Anche analisti del settore indicano che l’AI sta “minacciando le immatricolazioni e il valore dei titoli di studio tradizionali”, al punto che “le università devono agire per sopravvivere”.
Queste previsioni si innestano su un trend già esistente di lieve declino delle iscrizioni in alcuni Paesi sviluppati. Negli Stati Uniti, ad esempio, l’andamento demografico farà ridurre di circa 15% la popolazione tradizionalmente college-age tra il 2025 e il 2029, creando quella che gli esperti definiscono una “enrollment cliff”. Già negli ultimi anni molti atenei americani hanno visto calare le immatricolazioni e si trovano in difficoltà finanziaria, avendo costi fissi elevati che prima venivano coperti dalle tasse di un alto numero di studenti. In Italia la situazione è diversa per dinamiche, ma non priva di criticità: siamo tra i Paesi europei con meno laureati, e problemi come i costi di studi e alloggi contribuiscono a tassi significativi di abbandono al primo anno (oltre il 7% nel 2021-22) – dati comunque pre-ChatGPT, che segnalano fragilità strutturali indipendenti dall’AI. Sul piano globale, l’istruzione terziaria continua a crescere in molte economie emergenti, ma l’idea di un possibile “effetto rimpiazzo” dell’AI sull’università viene presa sul serio un po’ ovunque.
Quali sarebbero i motivi di un eventuale disinnamoramento verso il percorso universitario tradizionale? In primo luogo, la percezione del valore aggiunto del titolo di studio potrebbe mutare. Se conoscenze avanzate e assistenza esperta sono disponibili on-demand tramite un’app, alcuni potrebbero chiedersi perché investire anni (e denaro) in un corso di laurea. Soprattutto per competenze tecnico-nozionistiche, l’AI fornisce già risposte immediate: uno studente può ottenere spiegazioni, riassunti e persino interi elaborati premendo un pulsante. È emblematico il caso di Chegg, azienda leader nei servizi di tutoring online e aiuto compiti, che nel 2023 ha visto crollare il proprio valore in borsa del 50% dopo aver ammesso che molti studenti stavano preferendo utilizzare ChatGPT gratuito al posto dei suoi servizi a pagamento. Questo indica che una parte dell’“apporto” tradizionalmente fornito da università e aziende editoriali (soluzioni di esercizi, spiegazioni di testi, tutoraggio di base) può essere surrogata dall’AI a costo zero o quasi.
In secondo luogo, il mondo del lavoro stesso potrebbe iniziare a privilegiare competenze diverse da quelle certificate dal titolo accademico. Se le Ai riescono a svolgere attività tipicamente affidate a neolaureati (dalla programmazione alla stesura di report), le aziende potrebbero ridurre gli ingressi di junior e focalizzarsi su chi possiede abilità complementari all’Ai. Non a caso figure come Altman e altri leader tech avvertono che l’AI sta già rivaleggiando con i talenti di livello iniziale e potrebbe “eliminare metà dei ruoli entry-level” in alcuni settori. In questa prospettiva, il neolaureato generico rischia di perdere appeal rispetto a candidati magari con meno formazione formale ma competenze pratiche aggiornate (come la capacità di usare efficacemente gli strumenti AI). Già oggi gli studenti considerano l’università in modo sempre più “transazionale”, finalizzata cioè quasi esclusivamente al lavoro. Se questo collegamento diretto tra laurea e lavoro si indebolisce perché l’AI colma parte del gap di competenze, il ROI percepito dell’istruzione terziaria può calare. Dunque, è plausibile che alcuni giovani scelgano percorsi alternativi, come formazione professionale mirata, micro-credenziali online, bootcamp tecnici, o direttamente l’ingresso nel mondo del lavoro contando di apprendere “on the job” assistiti dall’AI.
Detto ciò, adottare uno sguardo né allarmistico né ingenuamente ottimistico richiede di bilanciare queste tendenze con una serie di controfattori importanti:
- Esperienza universitaria completa: L’università offre ambiente, pratica e relazione: laboratori, tirocini, confronto in presenza, rete di pari e docenti. Molte abilità — sperimentazione, interazione clinica, competenze relazionali — richiedono contesti reali e guida umana. L’AI può supportare con informazioni e spiegazioni, ma metodo, valutazioni autentiche e applicazione restano ancorati all’esperienza accademica, dove si impara come pensare e tradurre il sapere in pratica.
- Credenziali e professioni regolamentate: In ambiti come medicina, ingegneria, diritto e insegnamento servono lauree, pratica, esami e abilitazioni obbligatorie. Gli strumenti di intelligenza artificiale non sostituiscono tali requisiti. Finché responsabilità e certificazione resteranno centrali, l’università sarà necessaria per formare e garantire i professionisti.
- Nuovi ruoli e competenze umane: L’università è destinata a evolvere, concentrandosi su ciò che resta distintivamente umano: pensiero critico, problem solving, creatività, alfabetizzazione all’uso dell’intelligenza artificiale, intelligenza emotiva e collaborazione. I curricula si spostano dalle nozioni ai metodi, all’etica e alle abilità trasversali, formando laureati complementari alle macchine e in grado di lavorare con esse.
Possiamo ritenere molto probabile che l’accessibilità ubiqua di “tutori AI” ultra-competenti riduca l’appeal di un percorso accademico tradizionale per una parte di studenti, specialmente in aree dove la formazione universitaria è percepita come troppo costosa o poco allineata al mercato del lavoro. Tuttavia, non è affatto scontato che assisteremo a un tracollo generalizzato delle iscrizioni o a un collasso dell’istituzione universitaria. Più probabilmente, le università dovranno adattarsi: integreranno l’AI nei propri processi (dall’insegnamento ai servizi di orientamento) e ripenseranno i modelli educativi per giustificare il valore aggiunto dell’esperienza in presenza. Alcuni atenei stanno già sperimentando corsi tenuti interamente da AI o piattaforme adattive, con l’idea di offrire istruzione altamente personalizzata e flessibile. Si prospetta forse un sistema “ibrido” in cui convivranno lezioni tradizionali, tutor AI e risorse online, e in cui gli atenei che sapranno sfruttare l’A potrebbero addirittura aumentare il proprio prestigio. Come notava un editoriale del Chronicle of Higher Education, nei prossimi anni vedremo l’emergere di “atenei avanzati con AI” rispetto ad altri più lenti: i primi saliranno nei ranking e saranno preferiti dagli studenti per la loro esperienza personalizzata e innovativa. In questo senso, l’AI non decreterà la fine dell’università ma potrebbe accentuare il divario fra istituzioni capaci di innovare e quelle che resteranno indietro.
Impatto sulla produzione dei testi accademici
L’editoria accademica è al centro del cambiamento: se l’AI diventa una fonte primaria di spiegazioni e supporto, il manuale universitario si sposta da volume statico a servizio digitale.
I grandi editori stanno già reagendo. Pearson ha accelerato sul digitale e oggi affianca ai textbook strumenti di tutoring automatico (spiegazioni, quiz, flashcard). McGraw Hill introduce AI Tutor e AI Reader nelle piattaforme eBook. Il risultato è un testo interattivo e adattivo che risponde alle difficoltà dello studente.
Crescono anche le risorse aperte: progetti come OpenStax, potenziati da modelli generativi, permettono interrogazioni dirette sul contenuto approvato. In Corea del Sud è partito un pilota di manuali scolastici AI‑powered personalizzabili: un’anticipazione di ciò che potrebbe accadere in ambito universitario, con piattaforme che adattano spiegazioni ed esercizi al profilo di ciascuno.
Le case tradizionali dovranno puntare su manuali più smart co‑creati con l’AI e criteri rigorosi per garantirne l’affidabilità. In parallelo, l’andamento delle immatricolazioni influenzerà la domanda: se cala il numero degli studenti, si riduce il mercato dei textbook (stimato intorno ai 10 miliardi di dollari), spingendo verso una separazione mirata di contenuti, abbonamenti e piattaforme.
Conclusioni
L’AI non decreta la fine dell’università, ma ne accelera l’evoluzione. Dopo una fase di assestamento, alcune istituzioni potrebbero soffrire; altre cresceranno integrando tutoraggi intelligenti, corsi personalizzati e simulazioni avanzate. L’onere della prova resta all’accademia: offrire ciò che l’AI non fornisce da sola – esperienza sul campo, comunità, metodo.
Sul fronte editoriale, il “libro” diventa servizio continuo con analytics per i docenti e percorsi adattivi per gli studenti. Serviranno meccanismi di verifica per evitare l’invasione di materiali scadenti.
Più che sostituire, l’AI spinge a ripensare istruzione e contenuti. Con investimenti e policy adeguate, può diventare un alleato che amplia l’accesso e migliora l’apprendimento, salvaguardando ciò che resta insostituibile dell’esperienza accademica.
Fonti: Sintesi da dichiarazioni di leader tecnologici, report UNESCO, letteratura accademica e ricerche recenti su adozione dell’AI e mercato dei textbook.
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