INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MINORI, DALLE PRESERRE IL PRIMO REPORT ONAMIA: QUASI NOVE RAGAZZI SU DIECI LA USANO, MA IL SENSO CRITICO NON TIENE IL PASSO
L’Osservatorio nazionale con sede a Torre di Ruggiero mette in fila i dati delle principali ricerche italiane, il quadro normativo e le riflessioni del III Congresso. Poi rilancia con un piano d’azione per il 2026-2027 e un modello didattico per passare dall’uso dello strumento all’autonomia di giudizio
di REDAZIONE
– PRESERRE (CZ) – 12 OTTOBRE 2026 – Quasi nove ragazzi italiani su dieci tra i 9 e i 16 anni hanno usato l’intelligenza artificiale generativa nell’ultimo mese. Più della metà degli studenti delle scuole secondarie le ha confidato, almeno una volta, un problema personale. Tre su quattro dichiarano di fidarsi delle sue risposte. Sono alcuni dei dati raccolti nel primo report dell’Osservatorio Nazionale Minori e Intelligenza Artificiale (ONAMIA), «Intelligenza Artificiale e minori – Anno 2026. Il documento ricostruisce le evidenze disponibili, i rischi, le opportunità educative e il quadro normativo, e propone indirizzi operativi per scuole, famiglie e comunità educante.
Il rapporto porta tre firme: il prof. ing. Enzo Siviero, rettore dell’Università eCampus e presidente del Comitato scientifico; Vito Roti, sindaco di Torre di Ruggiero e presidente dell’Osservatorio; il prof. Francesco Pungitore, direttore tecnico nazionale.
Una rete nata dai Comuni
L’ONAMIA nasce come rete di Comuni con capofila Torre di Ruggiero, che ne è anche la sede, presso il Centro Policulturale. Di recente la rete si è allargata a Soverato e Satriano. Attorno alle amministrazioni locali si è costruita un’alleanza che coinvolge università, scuole e ordini professionali. L’impostazione è dichiaratamente interdisciplinare e tiene insieme filosofia, pedagogia, diritto, competenze tecnico-scientifiche, comunicazione e tutela dei minori.
L’obiettivo è riportare il dibattito pubblico sul rapporto tra nuove generazioni e IA su un terreno documentato e utile. Il report respinge sia il rifiuto aprioristico sia la fascinazione tecnologica, perché nessuno dei due costituisce, da solo, una politica educativa.
Un metodo che rifiuta le scorciatoie
Il report non è una nuova indagine campionaria, e lo dichiara apertamente. È una ricognizione critica di diciotto fonti, che comprendono: le ricerche di EU Kids Online, INDIRE, Save the Children e Telefono Azzurro; i testi normativi europei e italiani, dall’AI Act alla legge 132/2025; le linee guida del Ministero dell’Istruzione e del Merito; i riferimenti internazionali di UNESCO e UNICEF.
La scelta metodologica più netta riguarda i numeri. Ogni percentuale è riportata con la propria base: età, dimensione del campione, formulazione della domanda e limiti. Gli studi usano campioni e misure diversi, quindi il rapporto esclude somme, medie e confronti impropri. Distingue inoltre tre livelli di affermazione: il dato rilevato, l’interpretazione presente nella fonte e la proposta autonoma dell’Osservatorio. In un dibattito spesso dominato da cifre a effetto, è una presa di posizione.
Lo stesso rigore vale per le norme. Il report mette in guardia dalla formula «l’AI Act è tutto in vigore dal 2 agosto 2026». Il Regolamento europeo 2026/1744 ha infatti ridisegnato parti sostanziali e calendari: i requisiti per i sistemi ad alto rischio usati nell’istruzione scattano dal 2 dicembre 2027; i nuovi divieti sui contenuti sessuali sintetici non consensuali si applicano dal 2 dicembre 2026. In Italia, la legge 132/2025 richiede il consenso dei genitori per l’accesso all’IA dei minori di 14 anni.
I numeri: un ingresso precoce
Secondo EU Kids Online, l’89% dei 9-16enni italiani ha svolto almeno un’attività con IA generativa nell’ultimo mese. La progressione per età è netta: 70% a 9-10 anni, 86% a 11-12, 96% a 13-14, 98% a 15-16. Le differenze di genere e di condizione socioeconomica sono minime. Il report avverte però che una diffusione uniforme non significa competenze distribuite allo stesso modo.
A scuola l’IA è ormai di casa. L’indagine INDIRE–Festival dell’Innovazione Scolastica ha coinvolto 5.342 studenti delle secondarie. Di questi, l’84% usa l’IA per studiare e il 76,5% ritiene che renda l’apprendimento più rapido e comprensibile. Si tratta però di percezioni degli studenti, non di miglioramenti misurati.
Il dato più sorprendente è quello che il rapporto chiama «paradosso della fiducia». Il 76% degli studenti si fida delle risposte dell’IA e il 62% dice di verificarle con altre fonti. A verificare meno sono però sia i più fiduciosi sia i più diffidenti, mentre i controlli sono più frequenti nella fascia della fiducia moderata. Non basta quindi esortare al senso critico. Servono compiti che obblighino a risalire alla fonte originale, a riconoscere l’errore e a motivare perché una risposta sia attendibile.
Il chatbot confidente
C’è poi la dimensione emotiva. Il 53% degli studenti del campione INDIRE ha usato almeno una volta l’IA per sfogarsi o affrontare un problema personale. Nel sondaggio Save the Children, il 41,8% dei 15-19enni vi si è rivolto in momenti di tristezza, solitudine o ansia. Il 63,5% degli utilizzatori ha trovato almeno qualche volta più soddisfacente parlare con l’IA che con una persona reale.
Il report invita a non trasformare questi dati in diagnosi di dipendenza o di patologia. Chiede però mediazione adulta e riferimenti umani chiari. Esclude inoltre che chatbot «confidenti» entrino in classe senza una valutazione documentata di privacy, sicurezza ed età.
Sul fronte della disinformazione, il 51% degli 11-16enni si dice preoccupato per immagini false e storie non veritiere (EU Kids Online). Sono preoccupazioni, precisa il testo, non tassi di vittimizzazione. Il rischio diventa grave quando deepfake, voci e video colpiscono una persona riconoscibile.
La voce del III Congresso
Il report raccoglie anche le riflessioni del III Congresso nazionale dell’ONAMIA, svolto nel luglio 2026. Dopo l’anteprima a Satriano, il Congresso ha previsto tre giornate tematiche: la scuola a San Vito sullo Ionio (9 luglio); la sanità a Torre di Ruggiero (10 luglio); le professioni a Cardinale (11 luglio).
Hanno partecipato 36 relatori, con 20 ore di lavori, tre università, cinque ordini professionali e quattro sindaci.
Tra i contributi valorizzati c’è quello di Igor Guida, che propone di «aprire la scatola nera» con la robotica educativa. Gli studenti addestrano un sistema, osservano dove sbaglia e capiscono il rapporto fra dati, errore e responsabilità. Lo storico Ulderico Nisticò, richiamando Platone e le navi dei Feaci di Omero, ha ribadito il primato delle finalità umane sull’efficienza delle macchine.
Nella giornata sanitaria, moderata da Giuseppe Pipicelli e accreditata con 11,4 crediti ECM, è emerso un principio: l’IA può potenziare diagnosi e prevenzione, ma deve restare subordinata al giudizio professionale. A Cardinale l’avvocata Tiziana Catricalà ha mostrato casi concreti di allucinazioni dei sistemi generativi nella professione forense. L’avvocata Roberta Ussia ha collegato piattaforme digitali, meccanismi di ricompensa e vulnerabilità dei minori. La sua conclusione: la tutela non può ridursi al controllo degli accessi, ma richiede educazione, prevenzione e sostegno alle famiglie.
Dalla diagnosi al programma
La parte più originale e innovativa del report è rappresentata dalla sua dimensione operativa, che traduce i principi dell’educazione all’intelligenza artificiale in strumenti concreti e applicabili nei contesti scolastici. Al centro della proposta si colloca il modello DVRA, un percorso metodologico fondato su quattro passaggi strettamente collegati: Domanda, Verifica, Ricostruzione e Argomentazione. Il processo prende avvio dalla capacità dello studente di formulare autonomamente un problema e avanzare delle ipotesi prima ancora di interrogare la macchina, riaffermando così il primato del pensiero umano rispetto alla risposta automatizzata. La fase successiva è dedicata alla verifica delle informazioni, attraverso l’individuazione delle affermazioni controllabili e il loro confronto con almeno due fonti affidabili. Si passa quindi alla ricostruzione critica del lavoro, durante la quale lo studente corregge eventuali errori, rielabora i contenuti e distingue chiaramente il proprio contributo intellettuale da quello generato dall’intelligenza artificiale. Il percorso si conclude con l’argomentazione, momento nel quale è chiamato a motivare e difendere oralmente le scelte compiute, dimostrando consapevolezza, autonomia di giudizio e padronanza dei contenuti.
Il modello trova applicazione attraverso quattro moduli didattici progressivi, pensati per accompagnare lo sviluppo delle competenze dalla scuola primaria fino ai percorsi di istruzione e formazione professionale. A sostegno di questa impostazione viene proposta una griglia di valutazione che attribuisce particolare importanza al processo di apprendimento, superando una concezione della verifica concentrata esclusivamente sul prodotto finale. Non a caso, il peso maggiore, pari al 30% della valutazione complessiva, è riservato alla capacità di validare le fonti, riconoscendo nella verifica critica delle informazioni una competenza fondamentale per un utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale.
Questa impostazione metodologica si inserisce in una prospettiva più ampia, delineata dal Piano d’azione 2026-2027, che individua sei priorità strategiche per trasformare le indicazioni del report in iniziative strutturate e verificabili. La prima riguarda la costruzione di una rete di scuole pilota, capace di favorire il raccordo tra le realtà educative del Sud e del Nord del Paese, promuovendo la condivisione di esperienze, strumenti e buone pratiche. A questa si affianca l’elaborazione di una e-policy specificamente dedicata al rapporto tra intelligenza artificiale e minori, con l’obiettivo di definire principi, responsabilità e criteri di tutela. Un ruolo centrale viene attribuito anche all’attivazione di laboratori di AI literacy, nei quali gli studenti possano sviluppare competenze attraverso esperienze pratiche, sperimentazione e riflessione critica. Il piano riconosce inoltre la necessità di investire nella formazione di tutte le figure coinvolte nei processi educativi, dai dirigenti scolastici ai docenti, dai genitori ai tecnici, nella consapevolezza che la gestione delle trasformazioni introdotte dall’IA richieda competenze diffuse e responsabilità condivise.
Particolare rilievo assume, infine, la volontà di valorizzare l’ascolto diretto dei ragazzi, riconoscendoli non soltanto come destinatari delle politiche educative, ma anche come interlocutori attivi nella comprensione delle opportunità e dei rischi delle nuove tecnologie. A completare il quadro è prevista l’elaborazione di una scheda annuale di indicatori, destinata a monitorare i risultati delle iniziative, misurarne l’efficacia e orientare gli interventi successivi. Ne emerge una visione che intende superare la dimensione puramente teorica del dibattito sull’intelligenza artificiale, per costruire un percorso educativo fondato su metodo, partecipazione, responsabilità e valutazione dei risultati.
Il cronoprogramma va dall’impostazione, tra ottobre e dicembre, alla sperimentazione in primavera, fino al secondo rapporto nell’autunno 2027.
Il report introduce anche una «soglia di non-avvio». Nessuna sperimentazione con dati reali di minori può partire senza una decisione istituzionale chiara su titolare del trattamento, finalità, sicurezza e gestione degli incidenti. In appendice ci sono strumenti pronti all’uso: una checklist per avviare un laboratorio IA e un modello di dichiarazione d’uso dell’intelligenza artificiale per gli studenti.
Nelle conclusioni, firmate dal direttore tecnico nazionale, Pungitore, il senso dell’operazione è esplicito. «La priorità educativa non è insegnare ai minori a utilizzare un chatbot. Molti sanno già farlo, spesso con naturalezza», scrive il prof. Pungitore. La sfida è «insegnare a riconoscere che una risposta fluida può essere infondata». Secondo il report, la distinzione da preservare è tra una tecnologia che assiste la persona e una tecnologia a cui la persona rinuncia a chiedere conto. Il primo rapporto ONAMIA si presenta come il punto di partenza di un lavoro pubblico, verificabile e continuativo. Non vuole essere un verdetto definitivo su un fenomeno in rapida trasformazione.
