L’intelligenza artificiale sta trasformando il workflow eLearning, ma progettare esperienze di apprendimento efficaci richiede ancora competenze umane, strategia e visione didattica.
Negli ultimi mesi è diventato sempre più comune imbattersi in demo, post e tutorial che mostrano come creare un corso eLearning con l’intelligenza artificiale in pochi minuti. Un prompt genera la struttura, un altro produce i contenuti, mentre alcuni strumenti promettono di trasformare automaticamente documenti, slide o procedure aziendali in corsi completi di quiz, voice over e interazioni.
La sensazione è che progettare formazione digitale stia diventando soprattutto una questione di automazione. Chi lavora davvero nell’eLearning, però, sa bene che la parte più complessa non è generare materiali ma costruire un’esperienza di apprendimento che abbia un equilibrio, un ritmo e una logica didattica coerente.
Nel dibattito sull’AI applicata alla formazione si parla molto di content generation e molto meno di instructional design. Eppure è proprio qui che si concentra una parte fondamentale del valore progettuale di un corso.
L’AI sta cambiando il workflow eLearning
L’intelligenza artificiale sta già trasformando concretamente il workflow eLearning. Alcuni strumenti aiutano a creare storyboard preliminari, suggeriscono learning objective, generano scenari o attività interattive, mentre altri propongono automaticamente strutture modulari, microlearning o percorsi adattivi. In molti casi questi strumenti permettono davvero di accelerare alcune attività operative e di ridurre i tempi di produzione.
Il punto però non è stabilire se l’AI sia utile oppure no. In molti contesti il suo contributo è evidente. La questione più interessante riguarda il modo in cui questi suggerimenti vengono integrati nella progettazione didattica.
Quando si lavora a un corso eLearning, infatti, gran parte delle decisioni più importanti non riguarda semplicemente i contenuti ma il modo in cui quei contenuti vengono organizzati e fruiti. La sequenza delle informazioni, il ritmo delle interazioni, il livello di attenzione richiesto, il carico cognitivo, la varietà degli stimoli e la coerenza dell’esperienza hanno un impatto enorme sull’apprendimento finale.
L’AI può suggerire una struttura teoricamente efficace. Può proporre attività, quiz o modalità di engagement. Può persino simulare logiche tipiche dell’instructional design. Tuttavia non comprende davvero il contesto in cui quel corso verrà utilizzato, il livello di competenza delle persone coinvolte o il tipo di esperienza formativa che l’azienda vuole costruire.
Il rischio di un instructional design “automatico”
Uno degli aspetti più interessanti dell’attuale evoluzione dell’AI riguarda proprio la crescente disponibilità di strumenti che promettono di “progettare” automaticamente esperienze formative. In molti casi il risultato appare convincente a una prima lettura: la struttura sembra ordinata, i moduli sono distribuiti in modo apparentemente logico e le interazioni vengono inserite seguendo pattern ormai molto diffusi.
Il problema emerge quando questi automatismi vengono applicati senza una reale supervisione progettuale.
Un corso può diventare eccessivamente lineare, ripetitivo o prevedibile. Alcune interazioni rischiano di interrompere inutilmente il flusso cognitivo mentre altre vengono inserite solo perché considerate “ingaggianti” dal tool utilizzato. In altri casi il microlearning viene frammentato troppo, facendo perdere coerenza narrativa o profondità ai contenuti.
Chi lavora nell’instructional design sa che non esiste una formula valida per ogni contesto. Uno scenario interattivo può funzionare molto bene in un percorso e risultare completamente inefficace in un altro. Lo stesso vale per simulazioni, quiz, storytelling, gamification o learning path adattivi.
La progettazione didattica richiede continuamente valutazioni, equilibrio e capacità di adattamento. È un lavoro che difficilmente può essere ridotto a una sequenza automatica di regole.
La componente umana resta centrale
L’aspetto più interessante di questa trasformazione non riguarda tanto la possibile scomparsa dell’instructional design quanto la sua evoluzione. Con l’aumento dell’automazione diventano ancora più importanti tutte quelle competenze che permettono di trasformare strumenti, contenuti e suggerimenti automatici in un’esperienza di apprendimento realmente efficace.
Chi si occupa di instructional design deve oggi imparare a lavorare insieme all’AI, sviluppando anche competenze di AI literacy e senza delegare completamente le scelte progettuali. Alcuni suggerimenti automatici possono essere utili per velocizzare il workflow o generare idee iniziali. In altri casi però il rischio è semplificare troppo l’esperienza, standardizzare le interazioni o applicare strutture poco adatte al contesto formativo.
Lo stesso contenuto può trasformarsi in esperienze molto diverse a seconda delle scelte progettuali. Una sequenza lineare con interazioni minime può risultare veloce da fruire ma poco memorabile. Un percorso costruito attraverso scenari, simulazioni, branching o attività esplorative può invece aumentare coinvolgimento e attenzione, rischiando però di diventare dispersivo se manca equilibrio nella progettazione.
È un problema che emerge spesso anche nelle attività basate su scenari e branching. Inserire molte diramazioni, scelte multiple e percorsi alternativi può dare l’impressione di creare un’esperienza più avanzata e coinvolgente. In alcuni casi però il risultato è l’opposto: l’utente perde il filo logico, fatica a comprendere le conseguenze delle proprie scelte e concentra l’attenzione sull’interazione invece che sull’apprendimento.
Una struttura tecnicamente complessa non coincide automaticamente con una progettazione didattica efficace.
Anche decisioni apparentemente semplici hanno un impatto diretto sull’apprendimento: il numero di click richiesti, il ritmo delle schermate, il modo in cui vengono distribuite le informazioni, la quantità di testo presente in ogni sezione o la scelta tra un’interazione guidata e una più libera possono modificare completamente l’esperienza finale.
L’intelligenza artificiale può suggerire pattern già esistenti, modalità di interazione o strutture considerate efficaci. Comprendere quando queste soluzioni funzionano davvero richiede però sensibilità progettuale, esperienza e conoscenza del contesto in cui il corso verrà utilizzato.
In questo scenario l’instructional designer assume sempre più un ruolo di regia. Non si limita a organizzare contenuti o materiali ma coordina strumenti, flussi e logiche di apprendimento mantenendo una visione complessiva dell’esperienza formativa.
Human in the loop: il modello più realistico
Nel mondo della formazione digitale si parla sempre più spesso di “human in the loop”, cioè di un modello in cui l’intelligenza artificiale supporta il workflow mentre le persone continuano a supervisionare, validare e progettare l’esperienza finale.
È probabilmente questa la direzione più realistica anche per l’eLearning. L’AI continuerà a velocizzare molte attività operative e a suggerire nuove modalità di progettazione. La qualità dell’apprendimento, però, dipenderà ancora dalla capacità umana di interpretare il contesto, comprendere i bisogni delle persone e costruire percorsi realmente efficaci.
Questo tema diventa ancora più delicato quando l’intelligenza artificiale entra direttamente nella generazione dei contenuti formativi. Perché se la progettazione didattica rischia di diventare standardizzata, anche i contenuti possono presentare limiti e criticità spesso meno evidenti di quanto sembri.
Ne parleremo nel prossimo articolo dedicato alle allucinazioni dell’AI nella formazione digitale.
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