Stamattina ho proposto alla mia classe una simulazione pratica: progettare la homepage di un sito istituzionale.
Niente codice, niente complessità: solo struttura, gerarchie visive, scelta dei contenuti. Un esercizio che, fino a qualche anno fa, avrebbe richiesto schizzi a mano, brainstorming, discussioni su tono e identità.
Questa volta, però, c’era un elemento nuovo. Per impostare la consegna, mi ero fatto affiancare da un modello di intelligenza artificiale: avevo chiesto suggerimenti sugli obiettivi didattici, varianti dell’esercizio, criteri di valutazione. La bozza finale era un buon compromesso tra ciò che volevo insegnare e ciò che il modello aveva proposto.
Nel pomeriggio sono arrivati i progetti degli studenti.
Dopo i primi, ho avuto una sensazione strana: le wireframe si assomigliavano troppo. La disposizione degli elementi, i suggerimenti di copy, perfino le scelte cromatiche sembravano seguire uno stesso schema mentale. Alla sesta consegna, non era più un sospetto: anche loro avevano chiesto aiuto a un assistente AI.
Non era solo l’estetica. Era quella coerenza implacabile delle soluzioni, quella tendenza a fare tutto “come dovrebbe essere”, senza deviazioni, senza errori utili, senza inciampi creativi. Era riconoscibile come un’impronta digitale: la mano di un modello generativo.
In pratica, la dinamica era questa:
Docente umano → AI docente → consegna
Studente umano → AI studente → progetto → Docente umano
Lavoro mediato da un’AI, restituito attraverso un’altra AI.
Ed io, in mezzo, a valutare un prodotto che nessuno dei due protagonisti aveva realmente prodotto.
È stato un momento allo stesso tempo comico e inquietante. Comico perché sembrava la parodia di un laboratorio di web design del futuro. Inquietante perché, per un attimo, ho avuto l’impressione di trovarmi davanti a elaborati impeccabili ma privi di qualcuno dietro cui potessi davvero vedere uno studente.
La partita di ping pong
Per spiegarmi ciò che stava succedendo, mi è tornata in mente una metafora semplicissima: una partita di ping pong.
Da una parte del tavolo, l’AI che mi aiuta a formulare l’esercizio.
Dall’altra, l’AI che aiuta gli studenti a risolverlo.
Nel mezzo, la pallina: il progetto di web design, scambiato avanti e indietro, raffinato, ottimizzato, ripulito.
Ma noi umani, in questa partita, non siamo davvero i giocatori.
O almeno, non solo.
Siamo i progettisti del tavolo: definiamo piattaforme, strumenti, criteri di valutazione.
Siamo gli allenatori delle AI: le addestriamo, le correggiamo, le premiamo quando “ci capiscono”.
Siamo il pubblico che applaude o fischia: con i nostri giudizi guidiamo la loro evoluzione.
Siamo, almeno in parte, anche la pallina: i nostri dati alimentano il loro modo di prevedere ciò che riteniamo “una buona soluzione”.
E, soprattutto, siamo i narratori della partita.
Senza la nostra interpretazione — senza il racconto che dà senso allo scambio — ciò che le AI generano rimane solo una serie di risposte plausibili, ma mute.
Questa è la domanda che mi ha colpito: che cosa significa progettare, se la progettazione stessa è diventata un dialogo tra due sistemi che imparano da miliardi di esempi?
La grande delega: dal creare al far creare
Ho la sensazione che scena in aula è il riflesso di una trasformazione più ampia.
Da qualche anno stiamo imparando a delegare alle macchine non solo compiti operativi, ma parti sempre più consistenti del processo creativo.
Io delego all’AI l’impianto dell’attività didattica: obiettivi, rubriche, criteri.
Gli studenti delegano all’AI la generazione di layout, copy, suggerimenti visivi.
Nel lavoro, accade lo stesso: il designer delega le prime bozza, il copywriter delega la prima stesura, il marketer delega le varianti di claim, il product manager delega i wireflow preliminari.
La promessa è nota: risparmiamo tempo sui passaggi meccanici per dedicarci a ciò che conta davvero.
La domanda è meno comoda: quanto spazio stiamo davvero lasciando a ciò che conta davvero?
Stiamo diventando, progressivamente, dei curatori di output generati, più che creatori di idee.
È un cambiamento profondo, paragonabile a quello che la stampa introdusse nella società: la produzione infinita di copie trasformò il valore dell’originale.
Oggi, la produzione infinita di soluzioni “sufficientemente buone” rischia di trasformare il valore della creatività umana.
Dalla classe al mercato globale
Potremmo limitarci a dire che è un problema educativo.
Ma ciò che accade in un laboratorio di web design è identico, nelle sue dinamiche profonde, a ciò che avviene nella produzione globale di valore.
Le AI non progettano solo homepage scolastiche.
Progettano:
– esperienze utente per e-commerce da milioni di visitatori
– strategie di pricing dinamico
– percorsi di onboarding di piattaforme internazionali
– layout personalizzati per campagne pubblicitarie
– flussi di conversione ottimizzati
– prototipi per startup finanziate da fondi globali
– KPI e dashboard su cui si basano decisioni reali
In tutte queste transazioni creative ed economiche, la logica è la stessa vista in aula:
Attore umano → AI che ottimizza → output → decisioni → nuovi dati → nuova ottimizzazione
Ogni volta che deleghiamo una soluzione progettuale, deleghiamo una parte del giudizio, del rischio, del potere decisionale.
La mia aula era solo una versione in miniatura di un fenomeno globale: una creatività industrializzata, resa scalabile, prevedibile, uniforme.
Il grande rischio: la monocultura del design
C’è un altro aspetto, meno discusso ma cruciale: la standardizzazione.
Quando milioni di progettisti, aziende, studenti, agenzie usano gli stessi modelli per generare bozze, moodboard e copy, accade qualcosa di silenzioso ma radicale:
– i siti iniziano ad assomigliarsi
– i microcopy iniziano ad assomigliarsi
– le campagne di marketing iniziano ad assomigliarsi
– le scelte di UX iniziano ad seguire pattern identici
– i prodotti digitali iniziano a perdere differenza
È l’equivalente cognitivo della monocultura agricola.
Efficiente, produttiva, redditizia.
E, proprio per questo, fragile.
Cosa resta umano in tutto questo?
Alla fine della giornata, la domanda più importante non riguarda la tecnica: riguarda l’umano.
Che cosa resta davvero nostro, se la generazione delle soluzioni è condivisa o delegata?
Forse non la creazione pura.
Forse non la capacità di produrre la prima idea.
Forse, invece, ciò che rimane umano è la cornice:
L’intenzione: perché chiediamo quel tipo di prodotto?
La scelta del contesto: qual è la storia che vogliamo raccontare?
Il giudizio: questa soluzione funziona per questo pubblico, in questo momento, con queste conseguenze?
Il senso: come modifica le relazioni tra chi progetta e chi usa, tra sistemi e persone?
L’umano, insomma, si sposta dal gesto al significato.
Che partita vogliamo giocare?
Quella simulazione di web design, diventata senza volerlo un ping pong tra due AI, mi ha mostrato i tre scenari possibili del nostro futuro creativo:
1. La spirale autoreferenziale
Diventiamo intermediari di soluzioni preconfezionate. La creatività si atrofizza.
2. La simbiosi consapevole
Usiamo l’AI come strumento di confronto: non per “fare al posto nostro”, ma per pensare meglio.
3. La divisione dei ruoli
Le AI generano infinite varianti; gli umani decidono cosa conta davvero, cosa è etico, cosa è significativo.
Non so quale scenario vincerà.
Ma so che quella mattina, davanti a dieci progetti troppo simili, ho visto il futuro di molte professioni creative e ho capito che la domanda decisiva non è tecnologica.
La domanda è sorprendentemente semplice:
se le AI diventeranno gli intermediari invisibili di tutto ciò che progettiamo, cosa vogliamo difendere come autenticamente umano?
E quella risposta, qualunque sia, non potrà scriverla nessun algoritmo.
grazie!