Come l'AI sta ottimizzando l'istruzione per la performance, invece che per l’effettivo apprendimento.

Ciao e buon lunedì!

Il 2 maggio 2023, il CEO di Chegg, la più grande piattaforma americana di tutoraggio online, ha aperto una conference call con gli investitori usando una frase emblematica: "Da marzo abbiamo osservato un picco significativo nell'interesse degli studenti per ChatGPT. Riteniamo che stia avendo un impatto [negativo, NdR] sulla crescita del numero di nuovi utenti."

Quello stesso giorno, il titolo Chegg è crollato del 48% in una singola seduta. In borsa, era la prima volta che un'azienda quotata ammetteva pubblicamente di essere in crisi a causa dell'intelligenza artificiale generativa, e non sarebbe stata l'ultima.

La storia di Chegg racconta qualcosa di preciso sull'istruzione e sull'AI, che vorrei provare ad analizzare di seguito.

Chegg era nata come un servizio di noleggio libri universitari. Nel tempo si era trasformata in qualcosa di più grande: una biblioteca di soluzioni ai compiti per casa, accessibile a pagamento, con oltre 60 milioni di problemi risolti in matematica, fisica, chimica e scienze. Gli studenti pagavano tra i 15 e i 20 dollari al mese per accedere alle risposte, e Chegg guadagnava.

Il modello aveva però un difetto implicito di cui forse non tutti si erano resi conto: non era un servizio nato per aiutare ad imparare ma, piuttosto, un servizio che aiutava a rispondere correttamente.

ChatGPT ha fatto la stessa cosa gratis, meglio e in tempo reale. Risultato: tra il lancio di ChatGPT nel novembre 2022 e il primo trimestre del 2025, il numero di abbonati Chegg è sceso del 31%, i ricavi sono calati del 30% a 121 milioni di dollari e il titolo ha perso il 99% del suo valore, bruciando 14,5 miliardi di dollari di capitalizzazione. (Fonte: Gizmodo, febbraio 2025; European Business Magazine, aprile 2026)

Ma la domanda che questa storia solleva non è sulla disruption tecnologica: è su cosa stesse vendendo Chegg in tutti quegli anni, e perché milioni di studenti lo compravano.

In soldoni, Chegg stava vendendo la possibilità di evitare la fatica cognitiva. Stava vendendo la risposta senza il processo. E se milioni di studenti pagavano per ottenerla, significa che il sistema educativo aveva già, da tempo, favorito la performance a discapito dell'apprendimento.

L'AI non ha fatto altro che amplificare questo problema.

La tentazione, di fronte a questa storia, è di adottare una posizione netta: o l'AI è uno strumento straordinario per democratizzare l'istruzione, oppure è una minaccia alla capacità cognitiva delle generazioni future.

Entrambe le posizioni hanno basi empiriche. Ed entrambe, prese singolarmente, considerano solo parte della realtà.

Sul fronte positivo, i dati degli ultimi due anni sono solidi. Una meta-analisi pubblicata su Nature nel 2026, basata su 35 studi e 4.193 partecipanti, ha rilevato un effetto moderatamente positivo dell'uso di ChatGPT sugli esiti di apprendimento degli studenti, con un miglioramento statisticamente significativo sia delle competenze cognitive che di quelle non cognitive. (Fonte: Liu et al., Humanities and Social Sciences Communications, Nature, 2026) Un secondo studio dell'Università di Harvard, pubblicato su Scientific Reports nel 2025, ha mostrato che un AI tutor progettato secondo principi pedagogici rigorosi supera in efficacia la didattica attiva tradizionale in classe. (Fonte: Kestin et al., Scientific Reports, 2025)

Sul fronte opposto, uno studio pubblicato su PNAS nel giugno 2025 dai ricercatori della Wharton School dell'Università della Pennsylvania ha misurato l'effetto dell'AI sull’apprendimento in un contesto reale, con un campione di quasi 1.000 studenti delle superiori in Turchia, divisi in tre gruppi. Un gruppo usava un chatbot standard (simile a ChatGPT senza istruzioni particolari), un secondo gruppo usava un AI tutor progettato con specifici accorgimenti pedagogici, il terzo non usava in alcun modo l’AI. Il risultato era paradossale: gli studenti con il chatbot standard miglioravano significativamente durante le sessioni di pratica ma, quando veniva impedito l'accesso all'AI e misurata la loro capacità autonoma, quegli stessi studenti mostravano un calo delle prestazioni rispetto a chi non aveva usato l'AI. Avevano imparato a usare il sistema. Non avevano imparato la matematica. (Fonte: Bastani et al., PNAS, 2025)

In sostanza, l'AI può migliorare la performance ma non necessariamente l'apprendimento.