Sempre di più l'intelligenza artificiale (AI) sta diventando l'infrastruttura fondamentale che modella l'evoluzione dell'EdTech e che ridefinisce il modo in cui gli educatori insegnano e gli studenti apprendono.

Non si tratta più di sapere se l'intelligenza artificiale ha un posto nell'istruzione, ma di quanto profondamente si integrerà in essa. Oggi, i leader nel settore delle tecnologie per l'istruzione (EdTech) si trovano ad affrontare forti pressioni affinché “facciano qualcosa con l'AI”, integrando quindi l’intelligenza artificiale direttamente nelle loro piattaforme per migliorare l’esperienza di apprendimento su larga scala. Invece di offrire contenuti standardizzati, le soluzioni basate sull’AI possono analizzare le valutazioni degli studenti e adattare dinamicamente i percorsi didattici alle esigenze individuali.

Questo approccio rende l’istruzione più personalizzata, efficiente ed efficace. Parallelamente, l’intelligenza artificiale sta ottimizzando anche il funzionamento interno delle organizzazioni EdTech. Le aziende la utilizzano per semplificare i processi aziendali, dalle attività di vendita e marketing - come previsioni, email marketing e strategie di upselling - fino alla finanza, alle risorse umane e al supporto clienti.

Automatizzando le attività di routine e fornendo insight utili, l’AI libera tempo e risorse, permettendo ai team di concentrarsi sull’innovazione dei prodotti e sul miglioramento dell’esperienza utente. La conclusione per le aziende EdTech? L’intelligenza artificiale non è più un’opzione, ma una condizione necessaria per rimanere competitivi.

Che queste sollecitazioni arrivino dai consigli di amministrazione, dagli investitori o da Wall Street, il messaggio è chiaro: è necessario quindi definire subito una strategia per l’intelligenza artificiale. Il timore di restare indietro ha alimentato una mentalità che spinge molte aziende a lanciare in fretta funzionalità basate sull’AI, spesso senza avere piena consapevolezza dei problemi reali che tali soluzioni dovrebbero risolvere per i loro utenti.

Amazon Web Services (AWS) lavora a stretto contatto con i leader del settore EdTech impegnati ad orientarsi nel panorama dell'AI generativa e ha osservato l’emergere costante di alcuni schemi ricorrenti. La fretta iniziale era comprensibile, poiché si aveva la sensazione che chiunque avesse agito per primo avrebbe vinto la sfida dell'intelligenza artificiale, ma è importante notare che, secondo le parole del CEO di Amazon Andy Jassy, “siamo ancora relativamente all'inizio”.

Sebbene ci sia ancora tempo, è anche il momento di agire con determinazione e consapevolezza, a partire da subito poiché le migliori strategie di AI generativa non sono reattive, ma mirate, concrete e incentrate sull'utente. AWS, forte della propria esperienza nella collaborazione con organizzazioni EdTech in tutto il settore dell’istruzione, ha identificato cinque insidie comuni che possono ostacolare l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa, insieme ad approcci strategici rilevanti per evitarle.

Insidia 1: creare una soluzione alla ricerca di un problema. Come accennato in precedenza, spesso i team sviluppano in fretta funzionalità di AI generativa solo per poter affermare di averle integrate. Invece di partire dalle esigenze dei clienti, le aziende partono dalla tecnologia. Questo approccio porta alla nascita di prodotti – come chatbot generici – inseriti forzatamente nei flussi di lavoro degli utenti.

Il risultato? Un breve successo iniziale legato al lancio della funzionalità, ma un’adozione da parte degli utenti molto inferiore alle aspettative. Per evitare questa trappola, è fondamentale partire dai clienti e lavorare a ritroso studiando i loro punti dolenti, siano essi acquirenti esterni o stakeholder interni che potrebbero trarre vantaggio da funzionalità basate sull’intelligenza artificiale. Occorre inoltre ampliare la definizione di “cliente” includendo anche i team interni, come le risorse umane, lo sviluppo dei programmi di studio o i reparti operativi. Ad esempio, se l’azienda dedica molto tempo ad adattare manualmente i programmi di studio scientifici ai diversi standard statali, questo rappresenta un problema concreto e misurabile che l’AI potrebbe risolvere. È altrettanto importante abbattere i silos tra prodotto, ingegneria, vendite e marketing per definire casi d’uso allineati, superare il bias di recency – ovvero la tendenza a dare troppo peso alle idee o alle tendenze più recenti – e adottare un processo di prioritizzazione sistematico basato sulla voce del cliente e sui reali fattori di ritorno sull’investimento (ROI).

Insidia 2: costruire prima il piano superiore. Spesso i team si lanciano nello sviluppo di soluzioni di Ai generativa senza aver prima investito nelle fondamenta: l’infrastruttura dei dati. La vera differenziazione nell’adozione di modelli di intelligenza artificiale generativa dipende in larga misura dalla disponibilità di dati unici e di qualità. I pilastri di una strategia di dati efficace per l’AI comprendono l’identificazione dei dati necessari, la garanzia che i modelli possano accedervi e utilizzarli in modo appropriato, e l’implementazione di una governance solida in materia di qualità, sicurezza e accesso. Quest’ultima è essenziale per assicurare che le persone giuste dispongano dei dati giusti, nel momento giusto, così da ottenere risultati ottimali. Spesso, tuttavia, la pulizia e la preparazione dei dati vengono considerate come “debito tecnico” e quindi trascurate a favore di investimenti in strumenti di AI più appariscenti.

Nell’ esperienza di AWS di collaborazione con aziende EdTech, questo lavoro preliminare è invece cruciale per il successo a lungo termine. Per evitare questa trappola, è fondamentale:

• Definire le proprie fonti di dati e chiarire come vengono acquisite, pulite e archiviate, in modo da renderle effettivamente utilizzabili.
• Verificare la qualità dei dati tramite analisi approfondite. (Ad esempio, uno strumento di AI di un’università ha smesso di funzionare correttamente perché un database utilizzava il termine“termini” e un altro“semestri”.)
• Stabilire politiche di governance dei dati chiare relative ad accesso, privacy e conformità.
• Costruire un’architettura dati moderna come parte integrante della propria strategia di AI, così da far evolvere infrastruttura e capacità di intelligenza artificiale in parallelo.

Insidia 3: non saper misurare la “bontà”. Spinti dalla curiosità di vedere cosa può fare un proof of concept, molti team saltano un passaggio fondamentale: definire in anticipo i parametri di valutazione. Il risultato è che si ritrovano poi bloccati a discutere se la soluzione sia “sufficientemente buona”. Ad esempio, se un modello produce risultati accurati nell’80% dei casi, è abbastanza per passare alla produzione? La risposta è: dipende. Se un cliente utilizza l’AI generativa per creare libri illustrati basati sulle storie scritte da studenti di terza elementare, la precisione dei dettagli grafici - come un drago con tre braccia invece di due - è secondaria, mentre è fondamentale evitare contenuti inappropriati (ad esempio linguaggio offensivo o raffigurazioni non adatte).

Se un altro cliente impiega l’intelligenza artificiale generativa per valutare esami importanti destinati a studenti delle scuole secondarie, l’accuratezza assoluta è imprescindibile. Per evitare questa trappola, è essenziale definire fin dall’inizio metriche chiare basate su tre dimensioni: la capacità di fornire valore, la prevenzione di rischi o danni e la tutela del marchio. È importante quindi scegliere metodi di valutazione adeguati al caso d’uso, come la revisione da parte di esperti, il feedback diretto degli utenti oppure approcci automatizzati con l’AI come “giudice”.

Quando questo passaggio viene trascurato, i prototipi - pur promettenti - rimangono bloccati, mentre i team si perdono in discussioni soggettive e poco produttive sulla qualità. Invece di basarsi su criteri oggettivi di valutazione, il dibattito si frammenta e il progresso si arresta.

Insidia 4: non pianificare il successo. Spesso si crea uno strumento che funziona, ad esempio per migliorare l’efficienza interna - come l’automazione dell’allineamento dei programmi di studio o la generazione di rapporti sui progressi degli studenti - ma non si pianifica mai come scalare o sostenere la soluzione nel tempo. In questo modo, ci si trova improvvisamente ad affrontare costi imprevisti, necessità di risorse aggiuntive o sfide di integrazione. Questa insidia è più tattica delle altre, ma altrettanto importante: i team si concentrano così tanto sul dimostrare che il concetto funziona da dimenticare cosa succederà quando il concetto sarà operativo su larga scala. Per evitarla, è fondamentale sviluppare tempestivamente piani di scalabilità e commercializzazione, rispondendo a domande come:

• La soluzione verrà monetizzata o servirà soprattutto come strumento di fidelizzazione dei clienti?
• Migliorerà la produttività o l’efficienza interna, e come verrà misurato questo impatto?
• Come si inserisce la soluzione in un modello di business sostenibile, considerando prezzi, accesso dei clienti e allocazione delle risorse?
• Quali risorse ingegneristiche e operative saranno necessarie per mantenere la soluzione, o come i guadagni in efficienza giustificheranno il suo sviluppo?

Quando si valutano strumenti di efficienza interna, è utile misurare prima i processi manuali di riferimento. Ad esempio, se si automatizza l’adattamento dei programmi di studio per 50 diversi standard statali, calcolare il costo attuale di quel lavoro in termini di tempo del personale e costo opportunità. Questo permette di creare un quadro chiaro del “prima e dopo” e dimostrare concretamente l’impatto dell’intelligenzza artificiale. Inoltre, il personale liberato dalle attività manuali può dedicarsi ad attività di maggiore valore, più allineate alla missione aziendale, generando ritorni significativi per l’organizzazione.

Insidia 5: creazione di silos Quando l’intelligenza artificiale generativa è guidata da un unico team, i risultati spesso mancano di insight sui clienti, fattibilità tecnica o allineamento organizzativo. Questo può portare a progetti non realizzabili - ovvero tecnicamente impossibili con le risorse attuali - o che non generano valore, perché lontani dalle reali esigenze dei clienti. Per evitare questa insidia, è fondamentale creare un meccanismo di collaborazione tra i diversi reparti. Che si chiami centro di eccellenza, comitato direttivo per l’AI o in altro modo, serve una struttura che favorisca il dialogo e il coinvolgimento di più stakeholder nella definizione delle soluzioni. Un buon punto di partenza è una rappresentanza dei reparti tecnologico, commerciale e di prodotto, da cui far crescere il gruppo. Nessuna persona da sola può avere una visione completa di ciò che i clienti necessitano, di ciò che il prodotto può offrire e delle capacità di sviluppo disponibili.

È quindi importante incoraggiare il dibattito tra i reparti e assicurarsi che tutti i team abbiano l’opportunità di sperimentare gli strumenti di AI generativa, comprendendone limiti e potenzialità. Quando un progetto viene portato avanti in solitaria, si rischia di fare promesse ai clienti che non possono essere mantenute o di creare soluzioni funzionanti ma inutilizzate, perché scollegate dalle reali esigenze. La chiave è unire le diverse unità aziendali, combinando prospettive differenti per identificare la strategia più efficace e sostenibile. Le migliori strategie di AI generativa sono proattive e favoriscono il ROI. Evitare queste cinque insidie può aiutare a creare soluzioni importanti per la propria azienda e i propri utenti.