L’intelligenza artificiale generativa ci mette a disposizione, in tempi estremamente rapidi, una quantità di informazioni e una capacità di elaborazione che fino a pochi anni fa erano difficilmente accessibili al singolo.
È una risorsa straordinaria e, contemporaneamente, una sfida culturale molto impegnativa.
Perché avere una risposta non equivale a possedere conoscenza. E possedere conoscenza non equivale ad avere competenza o capacità di giudizio.
Il dibattito sull’intelligenza artificiale tende ancora a polarizzarsi tra due posizioni: da una parte l’adozione entusiastica di uno strumento considerato ormai indispensabile, dall’altra la resistenza a un cambiamento percepito come potenzialmente negativo e quindi da limitare.
Per chi governa un’organizzazione credo che la questione debba essere posta diversamente.
L’AI è ormai una componente stabile del contesto nel quale viviamo e lavoriamo. Non si tratta tanto di decidere se essere favorevoli o contrari, quanto di imparare a conoscerne potenzialità, limiti e rischi e governarne consapevolmente l’utilizzo.
Dalla alfabetizzazione alla competenza: cosa cambia con l’intelligenza artificiale
La transizione, tuttavia, è impegnativa perché parte da una base di competenze digitali ancora insufficiente.
Secondo ISTAT, nel 2023 soltanto il 45,9% della popolazione italiana tra i 16 e i 74 anni possedeva competenze digitali almeno di base. L’Italia presenta inoltre un divario significativo rispetto a diversi Paesi europei.
Il dato pone una questione concreta: mentre discutiamo di intelligenza artificiale, una parte importante della popolazione deve ancora consolidare le competenze necessarie per utilizzare con consapevolezza gli strumenti digitali.
Il salto da compiere è quindi rilevante:
alfabetizzazione digitale → utilizzo consapevole dell’AI → capacità di valutarne criticamente i risultati → utilizzo professionale.
Anche per l’intelligenza artificiale nello studio odontoiatrico bisogna tenere presente nelle quali convivono ruoli, professionalità, generazioni e livelli di competenza digitale molto diversi.
Una forte competenza pratica nel proprio ruolo non garantisce automaticamente un’analoga competenza digitale. E oggi anche attività apparentemente semplici – elaborare correttamente un testo, utilizzare un foglio di calcolo, gestire dati e documenti o interagire consapevolmente con un sistema di AI – stanno progressivamente entrando nel patrimonio di competenze necessario per lavorare all’interno di un’organizzazione.
L’AI literacy, cioè la capacità di comprendere e utilizzare consapevolmente i sistemi di intelligenza artificiale, non è più un tema riservato agli informatici.
È ormai una competenza professionale trasversale.
Ed è significativo che sia entrata anche nel quadro normativo europeo. L’articolo 4 dell’AI Act prevede per provider e deployer di sistemi di AI misure finalizzate a sostenere lo sviluppo dell’AI literacy delle persone che utilizzano questi sistemi per loro conto, considerando conoscenze tecniche, esperienza, istruzione, formazione e contesto di utilizzo.
Avere una risposta non significa avere una risposta affidabile
L’intelligenza artificiale può produrre testi, immagini, audio e video estremamente credibili.
Può aiutarci a sintetizzare, elaborare, confrontare, tradurre e organizzare informazioni. Ma può anche produrre contenuti inesatti o essere utilizzata per generare informazioni manipolate, deepfake e disinformazione.
Dipende dallo strumento, ma dipende anche da chi lo interroga, da come lo interroga, per quale finalità utilizza il risultato e da quale livello di verifica applica prima di considerarlo affidabile.
La semplificazione nell’accesso all’informazione produce quindi, quasi paradossalmente, una nuova complessità.
Più diventa facile ottenere una risposta plausibile, più diventa importante saper valutare fonti, attendibilità, contesto e conseguenze.
La rapidità con cui produciamo informazioni deve essere accompagnata da una maggiore disciplina nella loro validazione.
Ed è qui che emerge uno dei rischi che considero più interessanti dell’utilizzo dell’AI: l’atrofia cognitiva.
Possiamo utilizzare uno strumento capace di amplificare enormemente la nostra capacità di pensiero. Oppure possiamo utilizzarlo per smettere progressivamente di esercitarla.
La differenza non la farà l’AI. La farà il modo in cui avremo imparato a usarla.
Se trovare la prima risposta diventa facile, cambia ciò che produce valore.
È probabilmente questo il cambiamento che considero più rilevante.
L’AI non sta eliminando la conoscenza. Sta riducendo il valore differenziale del semplice possesso della conoscenza.
Per decenni una parte importante del valore professionale è derivata anche dall’accesso a informazioni, conoscenze ed esperienze che il cliente non possedeva e che erano difficili da reperire autonomamente.
Questo vantaggio informativo si sta riducendo. Ma non significa affatto che conoscere diventi meno importante. Significa che conoscere, da solo, differenzia meno.
Se una prima risposta può essere ottenuta in pochi secondi, aumenta il valore della capacità di andare oltre quella risposta:
- formulare correttamente il problema,
- distinguere i dati dalle interpretazioni,
- verificare le fonti,
- individuare ciò che manca,
- riconoscere le incertezze,
- confrontare alternative,
- costruire una tesi e metterla alla prova attraverso un’antitesi,
- verificare le evidenze,
- contestualizzare e comprendere le conseguenze di una decisione.
La competenza professionale si sposta quindi progressivamente dalla semplice disponibilità della conoscenza alla qualità del risultato che siamo capaci di produrre utilizzando conoscenza, esperienza, strumenti e capacità di giudizio.
Intelligenza artificiale e odontoiatria: servono nuove competenze organizzative
E in odontoiatria?
L’odontoiatria ha una caratteristica che la rende particolarmente interessante rispetto a questa trasformazione.
Combina contemporaneamente: conoscenza + diagnosi + decisione + relazione + abilità manuale.
L’intelligenza artificiale può già intervenire, con intensità differenti, sulle prime componenti e continuerà probabilmente ad ampliarne possibilità e velocità.
Può supportare l’analisi delle immagini, l’elaborazione delle informazioni, la progettazione, la ricerca e il confronto tra alternative. Può rendere enormemente più accessibili rappresentazioni, spiegazioni e contenuti scientifici.
Ma conoscere una tecnica non significa saperla eseguire.
Osservare una procedura perfettamente rappresentata non costruisce automaticamente manualità ed esperienza.
Ottenere un’ipotesi non trasferisce la responsabilità della diagnosi.
E disporre di più informazioni non sostituisce la relazione professionale con il paziente.
Anche l’Organizzazione Mondiale della Sanità riconosce le importanti opportunità dell’AI per diagnosi, assistenza, ricerca e gestione dei sistemi sanitari, accompagnandole però alla necessità di governance, sicurezza, responsabilità, competenze ed attenzione alle implicazioni etiche.
Per questo non credo che la domanda interessante sia se l’intelligenza artificiale farà scomparire la professione odontoiatrica.
La domanda più utile è un’altra: come cambierà il portafoglio di competenze che produce valore nella professione odontoiatrica?
Anche il paziente avrà accesso a una quantità di informazioni diversa.
La trasformazione riguarda infatti anche chi entra nello studio come paziente.
Un paziente può già utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per cercare spiegazioni su una diagnosi, comprendere una terminologia, confrontare trattamenti, formulare domande o approfondire informazioni ricevute durante una visita.
Questo non significa necessariamente che sarà un paziente più competente.
Potrà essere più informato, ma le informazioni potrebbero essere state ricercate partendo da un lessico impreciso, da una comprensione parziale del proprio caso o da presupposti non corretti.
Il professionista avrà quindi un ruolo ancora importante nel contestualizzare quelle informazioni rispetto alla situazione clinica reale, distinguere ciò che è pertinente da ciò che non lo è e accompagnare il paziente verso una comprensione adeguata delle alternative e delle conseguenze delle proprie decisioni.
Paradossalmente, più informazioni diventano disponibili, più può aumentare il valore della capacità professionale di attribuire loro significato.
Dalle persone alle organizzazioni
C’è infine un passaggio ulteriore. Cybersecurity, privacy, qualità dei dati e utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale non possono dipendere soltanto dalla presenza di qualche persona particolarmente competente all’interno dello studio.
Un singolo comportamento inadeguato può esporre l’intera organizzazione.
Per questo diventa necessario costruire progressivamente un linguaggio condiviso, regole comprensibili, competenze adeguate ai diversi ruoli e livelli di autonomia coerenti con il rischio e con la responsabilità esercitata.
L’intelligenza artificiale ha una storia molto precedente al 2022. Ma la diffusione pubblica dell’AI generativa dalla fine del 2022 ha accelerato enormemente l’accessibilità di questi strumenti e la loro penetrazione nella vita quotidiana e professionale.
In sanità questo processo incontra organizzazioni che sono, per loro natura, ambienti ibridi: fortemente tecnologici e, contemporaneamente, profondamente umani.
Devono integrare innovazione digitale con competenza tecnica, relazione, etica, responsabilità e sicurezza.
Non basta introdurre strumenti intelligenti. Servono organizzazioni capaci di governarli.
Uno studio odontoiatrico di due riuniti e una grande rete sanitaria hanno dimensioni e livelli di complessità profondamente diversi.
Ma condividono un problema di fondo: coordinare persone, processi, informazioni e tecnologie secondo obiettivi e responsabilità chiari.
La dimensione cambia gli strumenti necessari. Non elimina la necessità di un metodo di governance.
E la trasformazione in corso richiederà probabilmente una leadership sempre più capace di leggere mercato, tecnologia, rischi e competenze necessarie, insieme a figure di middle management in grado di tradurre gli obiettivi della Direzione in organizzazione, priorità, controllo e apprendimento.
Questo permetterà anche a chi opera nei ruoli clinici e assistenziali di continuare a investire sulle competenze tecniche, pratiche e relazionali che rimangono centrali nella qualità della prestazione sanitaria.
La vera trasformazione, quindi, potrebbe non essere semplicemente l’ingresso dell’intelligenza artificiale nei nostri studi. Potrebbe essere il passaggio verso organizzazioni nelle quali persone, competenze e tecnologie devono imparare a lavorare come un sistema.
La domanda allora non sarà soltanto: quanto è intelligente l’AI che utilizziamo?
Ma anche: quanto è intelligente l’organizzazione che la utilizza?
E se l’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui accediamo alla conoscenza, lavoriamo e prendiamo decisioni, ne deriva una conseguenza che considero inevitabile: deve cambiare anche il modo in cui costruiamo le competenze.
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