IA nei mestieri poco digitalizzati: il caso filippino e le opportunità per la formazione

Un professionista può conoscere molto bene il proprio mestiere e usare pochissima tecnologia per gestire l’attività. Per un ente formativo, questa distanza apre uno spazio di lavoro interessante: aiutare le persone a usare l’intelligenza artificiale nelle attività che oggi richiedono tempo, vengono rimandate o dipendono dall’aiuto di qualcun altro.

Un’esperienza nelle Filippine mostra come affrontare il tema nella formazione professionale. Offre spunti anche per chi, in Italia, progetta corsi per artigiani, lavoratori autonomi e piccole imprese.

Che cosa è successo nelle Filippine

Il 9 ottobre 2026 l’Organizzazione internazionale del lavoro (ILO), l’agenzia delle Nazioni Unite specializzata sui temi del lavoro, ha raccontato un’esperienza di TESDA Region 2, parte dell’autorità filippina per la formazione tecnica e professionale.

Dopo la formazione AI4MSME del programma Digital PINAS, Lea Macababbad e Janina Fabian hanno lavorato con 25 formatori, esperti e progettisti per adattarne i contenuti ai percorsi professionali. Tra luglio e agosto 2026 sono state svolte prove nei corsi di cucina e installazione e manutenzione elettrica.

Gli allievi di cucina hanno usato l’IA per menu, costi degli ingredienti e comunicazione social. Alcuni, secondo il resoconto, hanno iniziato a vendere cibo preparato in casa e a offrire piccoli servizi di catering durante il percorso. Gli allievi elettricisti hanno lavorato su proposte ai clienti, prezzi e presentazione dei servizi.

La fonte riporta anche il superamento dell’idea che l’IA fosse riservata agli esperti di tecnologia. Non presenta però una valutazione indipendente o dati comparativi sui ricavi: documenta applicazioni e testimonianze, da cui ricavare ipotesi da sperimentare. Leggi il racconto originale dell’ILO.

Perché l’IA può incidere anche in un mestiere poco digitale

La parte più visibile di un mestiere è spesso quella manuale. Attorno ci sono richieste da comprendere, materiali da organizzare, offerte da preparare e decisioni economiche. In una piccola attività questi compiti possono ricadere sulla stessa persona che esegue il lavoro.

La nostra lettura è che proprio qui l’IA possa diventare utile. Un aiuto nel dare una prima struttura a una proposta, per esempio, potrebbe rendere affrontabile un’attività che viene continuamente rimandata. Il beneficio potenziale riguarda sia il tempo sia la possibilità di fare qualcosa che prima si riusciva a seguire con difficoltà.

Questo rende poco utile dividere il pubblico tra professioni “tecnologiche” e professioni “tradizionali”. Conviene osservare le attività dentro ciascun mestiere e capire dove un supporto sia praticabile. Una persona poco abituata al software può avere un’esperienza professionale preziosa per riconoscere se una risposta dell’IA è pertinente.

La formazione dovrebbe partire da quella competenza, aiutando il partecipante a esprimere ciò che gli serve e a valutare il risultato. Anche un testo molto convincente può contenere prezzi inventati o trascurare una condizione del lavoro.

Il compito degli enti formativi: avvicinare l’IA al lavoro delle persone

Un corso generico rischia di lasciare al partecipante la parte più difficile: capire come usare ciò che ha visto una volta tornato al lavoro.

Proponiamo di costruire il percorso attorno a un compito riconoscibile. Per una piccola attività di ristorazione potrebbe essere preparare una proposta di menu usando ingredienti e prezzi forniti dal docente. Per un artigiano, trasformare gli appunti di un incarico in un’offerta comprensibile, indicando quali informazioni mancano.

Sono esercizi da progettare e verificare con chi conosce il settore. Nel caso dei costi, i calcoli vanno controllati con strumenti adeguati e dati attendibili. Le scelte tecniche e di sicurezza restano affidate alle competenze professionali richieste dal lavoro.

Anche il formatore deve prepararsi. Prima del corso dovrebbe provare l’esercitazione, raccogliere risposte sbagliate e stabilire che cosa il partecipante deve saper fare senza assistenza. Un esperto del mestiere e un docente competente nell’uso dell’IA possono costruire insieme casi molto più pertinenti di una raccolta generica di comandi.

Per trasformare questi casi in un percorso a distanza occorre decidere quali passaggi spiegare, dove far esercitare le persone e quando intervenire con un riscontro. Un ente che possiede già materiali sul mestiere può lavorare su questa base. Il servizio opzionale di progettazione dei contenuti previsto da Frida Academy può affiancarlo nella loro organizzazione in un percorso e-learning. Nel progetto proposto, il contributo sarebbe costruire brevi unità attorno agli esercizi scelti, insieme ai docenti che ne verificano la correttezza professionale.

Una proposta di percorso pilota per l’Italia

Un ente potrebbe coinvolgere un’associazione di categoria e raccogliere un piccolo gruppo di persone dello stesso settore. Quello che segue è un modello progettuale FridaSmart, da adattare al pubblico e alle risorse disponibili.

Prima del corso

Attività proposta: Breve colloquio su lavoro, strumenti disponibili e difficoltà digitali; prova di accesso

Che cosa osservare: Quali ostacoli impedirebbero di partecipare

Primo laboratorio

Attività proposta: Svolgere un compito abituale e provarlo con l’IA, usando dati fittizi o predisposti per l’esercizio

Che cosa osservare: Tempo impiegato, informazioni mancanti, aiuto necessario

Esercitazione guidata

Attività proposta: Correggere la risposta e spiegare perché alcune parti vanno cambiate

Che cosa osservare: Comprensione del risultato e capacità di controllo

Prova autonoma

Attività proposta: Affrontare un caso diverso, con possibilità di chiedere supporto al tutor

Che cosa osservare: Quanto il partecipante riesce a trasferire ciò che ha imparato

Incontro successivo

Attività proposta: Confrontarsi dopo alcune settimane sulle applicazioni provate

Che cosa osservare: Utilità effettiva, difficoltà rimaste e motivi dell’eventuale abbandono

Il dispositivo conta. Se i partecipanti lavorano soprattutto da telefono, gli esercizi devono essere provati su quel dispositivo. Vanno chiariti anche accessi, eventuali costi degli strumenti e disponibilità di connessione. Una difficoltà tecnica iniziale non dovrebbe consumare tutto il tempo destinato all’apprendimento.

Come usare la formazione a distanza senza lasciare sole le persone

La FAD può aiutare chi fatica ad allontanarsi dalla propria attività, ma richiede un’organizzazione adatta a chi parte con poca familiarità digitale.

Una possibile combinazione prevede un primo incontro assistito, materiali brevi consultabili in autonomia e laboratori dal vivo online. Nei materiali, ogni spiegazione dovrebbe servire a un’azione precisa: fornire il contesto all’IA, verificare un’informazione o correggere una risposta. Un incontro successivo permette di discutere gli ostacoli incontrati durante la prova.

Immaginiamo un laboratorio in cui il docente presenta due proposte di menu ottenute con l’IA. Con i sondaggi e i quiz di Aula Frida può chiedere ai partecipanti quali informazioni mancano e usare le risposte per avviare il confronto. I materiali disponibili nell’aula permettono di lavorare sullo stesso caso. La sessione online diventa così un’occasione per osservare come ragionano le persone e chiarire gli errori mentre emergono.

Tra un incontro e l’altro, Frida Academy può raccogliere video brevi, schede PDF e quiz in un percorso ordinato, collegato alle sessioni live di Aula Frida. Per chi ha poca dimestichezza digitale, la scelta progettuale dovrebbe essere rendere evidente che cosa fare prima dell’incontro successivo e quali materiali riprendere in caso di difficoltà. Gli strumenti di IA per le esercitazioni vanno scelti a parte e provati insieme ai partecipanti.

L’ente deve prevedere tempo per il tutoraggio e indicare come chiedere aiuto. Queste attività hanno un costo da includere nel progetto. Scegliere la distanza soltanto per ridurre le ore di docenza può rendere più difficile il percorso proprio alle persone che si vogliono raggiungere.

Che cosa misurare per capire se il percorso è utile

La frequenza documenta la partecipazione. Per valutare il contributo al lavoro proponiamo di confrontare compiti simili prima e dopo il percorso, considerando anche il tempo necessario a controllare e correggere l’IA.

Il monitoraggio dell’avanzamento e dei tentativi nei quiz di Frida Academy può aiutare il tutor a individuare chi si ferma o incontra difficoltà ricorrenti. È un segnale da approfondire con la persona: potrebbe dipendere dall’accesso, dalla spiegazione o dall’esercizio. Per verificare l’autonomia serve poi osservare il compito svolto e chiedere al partecipante di motivare le proprie scelte. I dati della piattaforma aiutano a orientare l’accompagnamento; il giudizio sull’apprendimento richiede il lavoro del docente.

Un partecipante potrebbe essere diventato più veloce, oppure riuscire a preparare un documento che prima non sapeva impostare. Un altro potrebbe aver scoperto che, per una certa attività, lo strumento richiede troppe correzioni. Sono informazioni utili per decidere come proseguire.

I risultati economici richiedono un’osservazione più lunga e dipendono da molti fattori. Nell’immediato, l’ente può verificare autonomia, qualità del compito e uso effettivo dopo il corso, raccogliendo anche le difficoltà di chi smette di utilizzare lo strumento.

Per FridaSmart, la proposta è rendere questa sperimentazione accessibile anche a chi lavora lontano dagli ambienti più digitalizzati. Un ente può iniziare da un mestiere che conosce bene, coinvolgere alcune attività del territorio e costruire con loro il primo laboratorio.

Per valutare questa impostazione con FridaSmart, il punto di partenza del confronto con l’ente può essere un caso di lavoro, insieme alle caratteristiche dei partecipanti e alle risorse didattiche già disponibili.