In occasione dell’International Literacy Day, SAS riflette sul valore di dati e IA per un’istruzione più inclusiva, consapevole e orientata alle opportunità.
Leggere e scrivere sono alla base della partecipazione alla vita sociale, culturale e professionale. In un contesto in cui dati e intelligenza artificiale incidono sempre più sulle nostre decisioni, l’alfabetizzazione assume però un significato più ampio. Significa anche saper comprendere le informazioni, valutarne l’affidabilità, riconoscere i bias e usarle in modo consapevole.
In occasione dell’International Literacy Day promosso dall’UNESCO, SAS richiama l’attenzione sulla necessità di rendere data e AI literacy competenze accessibili a tutti. Non si tratta esclusivamente di preparare futuri specialisti, ma di fornire a studenti, docenti e professionisti gli strumenti per orientarsi nella complessità, fare domande migliori e trasformare le informazioni in decisioni più consapevoli.
Nel momento in cui l’intelligenza artificiale diventa la prima fonte di risposte o consigli, data e AI literacy si trasformano anche in strumenti di autonomia. Un uso responsabile della tecnologia richiede di comprenderne il funzionamento e i limiti, verificare le fonti, mettere in discussione gli output e mantenere la responsabilità delle proprie decisioni. È una competenza fondamentale, soprattutto per le nuove generazioni, chiamate a confrontarsi con sistemi intelligenti sempre più presenti nello studio, nel lavoro e nella vita quotidiana.
La capacità di valutare criticamente le informazioni e di comprenderne limiti e implicazioni non riguarda però soltanto le scelte dei singoli. Con la crescente integrazione di dati e tecnologie nei processi decisionali, questa stessa capacità diventa rilevante anche a livello organizzativo in diversi contesti. Nell’istruzione, per esempio, l’uso consapevole dei dati può aiutare le istituzioni a comprendere meglio i bisogni degli studenti e a progettare interventi più mirati, ed è proprio questo il percorso intrapreso dalla University of Nevada, Las Vegas.
Dai dati alle decisioni: l’esperienza di UNLV
È proprio in questo passaggio, dalla disponibilità delle informazioni alla capacità di utilizzarle in modo consapevole, che si inserisce il caso della University of Nevada, Las Vegas. L’esperienza dell’ateneo americano mostra come dati organizzati e accessibili possano diventare uno strumento per comprendere meglio i bisogni degli studenti e orientare decisioni più consapevoli e inclusive. Con l’obiettivo di rendere l’istruzione superiore più accessibile e di aumentare i tassi di laurea, in particolare tra gli studenti appartenenti a minoranze, l’Office of Decision Support dell’ateneo ha chiesto a SAS di costruire una piattaforma capace di proteggere, gestire e rendere accessibile il proprio patrimonio informativo.
In questo modo, l‘azienda ha consentito a UNLV di realizzare dashboard che assicurano continuità nell’accesso ai dati e nelle attività di reporting, offrendo ai diversi stakeholder una visione più immediata e utilizzabile delle informazioni chiave. I dati sono stati messi al servizio anche della Minority Serving Institution Task Force, che li ha utilizzati per valutare le esigenze degli studenti e individuare gli ostacoli che potevano rallentarne o interromperne il percorso accademico.
Dall’implementazione di SAS, il tasso di laurea complessivo dell’università è cresciuto del 20%. Per gli studenti appartenenti a minoranze, il tasso di laurea ha superato il 50%, quasi il doppio rispetto alla media dello Stato del Nevada, pari, secondo World Population Review, al 26,5%.
L’importanza di un giudizio consapevole
Il caso di UNLV mostra che il valore dei dati non dipende solo dalla loro disponibilità, ma dalla capacità di interpretarli e inserirli in processi decisionali che tengano conto di obiettivi, contesto e persone. I dati possono rendere le decisioni più informate, ma è la capacità di leggerli, discuterli e contestualizzarli a determinarne l’utilità.
Con la diffusione dell’intelligenza artificiale, sarà sempre più importante tradurre problemi reali in decisioni che la tecnologia può supportare, distinguendo al tempo stesso le attività che possono essere automatizzate da quelle in cui restano indispensabili supervisione, competenza di dominio e giudizio umano. Il futuro richiederà quindi una preparazione che combini conoscenza del proprio ambito, data literacy e comprensione dell’AI: non per delegare ogni scelta alla tecnologia, ma per progettare una collaborazione più efficace tra persone e sistemi intelligenti, mantenendo la responsabilità delle decisioni nelle mani di chi ne comprende il contesto e le conseguenze.
