Come scegliere il corso di laurea nell’era dell’intelligenza artificiale

Scegliere il corso di laurea nell’era dell’intelligenza artificiale non è mai stato così complicato. Qualche settimana fa, a fine lezione, uno studente mi ha fatto la domanda che temevo da mesi: “Prof, ma se l’AI impara tutto quello che studio io, che senso ha laurearsi?”. Ho fatto una pausa teatrale (trucco da formatore: quando non hai la risposta pronta, prendi tempo con eleganza). Poi ho risposto con un’altra domanda: “Tu all’università cosa vai a prendere: nozioni o una testa?”.

Questo articolo nasce da lì. E da un pezzo uscito su 24+ del Sole 24 Ore, firmato da Luca Mari e Cristiano Sacchi, che mette nero su bianco un problema enorme: il metodo con cui abbiamo sempre scelto il corso di laurea nell’era dell’intelligenza artificiale ha smesso di funzionare.

La risposta breve

Se hai fretta, eccola: nell’era dell’intelligenza artificiale il criterio migliore per scegliere un corso di laurea non è più “quale lavoro sarà richiesto tra 5 anni” (previsione ormai inaffidabile), ma “quale percorso mi insegna un metodo per produrre, valutare e comunicare conoscenza”. In breve: scegli il corso che ti costruisce la mente più adattabile, non quello che promette il posto più sicuro.

Ora ti spiego perché. Con i dati.

Corso di laurea e intelligenza artificiale: il vecchio metodo di scelta

Per decenni il ragionamento è stato questo: guardo i dati di AlmaLaurea e dell’ISTAT sull’occupazione dei laureati, incrocio le mie inclinazioni con gli sbocchi professionali, scelgo. Un metodo sensato, che però si regge su due presupposti:

• che il mercato del lavoro cambi abbastanza lentamente da rendere affidabile una previsione a 5-6 anni, il tempo di una laurea magistrale;
• che le competenze imparate all’università restino rilevanti per buona parte della carriera.

Fino a ieri funzionava. Quando mi sono iscritto a Scienze Politiche (nel secolo scorso, tecnicamente), nessuno immaginava che il mio lavoro di giornalista cartaceo sarebbe evaporato nel giro di quindici anni. Eppure il mondo cambiava piano: c’era il tempo di adattarsi.

Oggi no. Oggi entrambi i presupposti scricchiolano.

Il paradosso delle classifiche sui “lavori del futuro”

Facciamo un esempio concreto. Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum contiene un paradosso istruttivo:

• se guardi la crescita percentuale, i lavori che esplodono sono specialisti di AI, big data, sviluppatori software;
• se guardi i numeri assoluti di nuovi occupati, in cima trovi lavoratori agricoli, autisti, infermieri, insegnanti, addetti all’edilizia.

Le due classifiche non si contraddicono: una professione di nicchia può crescere del 40% e generare comunque meno posti di un mestiere consolidato che cresce del 5%. Ma il punto è un altro: le classifiche sui lavori del futuro dicono quello che vuoi fargli dire, a seconda della variabile che scegli. Come gli oroscopi, ma con più grafici.

E l’AI ha aggiunto la variabile che manda in tilt tutto il modello: non sappiamo se stiamo vivendo una discontinuità radicale del mondo del lavoro o una trasformazione graduale. Mari e Sacchi lo dicono con onestà rara: non è che i dati storici non siano più rilevanti; è che non sappiamo se lo sono. Peggio dell’incertezza sulla risposta c’è solo l’incertezza sulla domanda.

Gli studenti se ne sono già accorti

Un sondaggio Gallup dell’ottobre 2025 su quasi 4.000 studenti universitari americani fotografa la situazione: circa la metà ha preso in considerazione l’idea di cambiare corso di studi per l’impatto dell’AI sul mercato del lavoro. Solo il 30% non ci ha pensato affatto.

Certo, il mercato americano è più dinamico del nostro. Ma quando metà degli studenti di un Paese ripensa il proprio percorso a causa di una tecnologia, non è un’ansia passeggera: è un segnale.

Corso di laurea e intelligenza artificiale: il nuovo criterio di scelta

Qui arriva la parte che mi interessa da formatore. Se l’AI sa già spiegare teorie scientifiche, scrivere codice, analizzare testi e proporre strategie aziendali (con errori, certo, ma con una competenza che cresce ogni semestre), il valore dell’università non può più essere solo il trasferimento di contenuti.

Il valore sta nel metodo: ogni disciplina, oltre ai contenuti, ti installa un sistema operativo mentale.

• La matematica non ti insegna solo a calcolare: ti educa al rigore.
• Le scienze sperimentali ti insegnano il rapporto tra ipotesi ed evidenze (utile anche per smontare le bufale su WhatsApp, fidati).
• Il diritto ti abitua a ragionare per principi e interpretazioni.
• La storia ti insegna che il contesto conta più del singolo evento.
• La filosofia ti allena a capire quali domande meritano di essere poste. Che poi è l’abilità numero uno di chi lavora con l’AI: io la chiamo la cassetta degli attrezzi del prompt, i filosofi la chiamavano dialettica (avevano ragione loro, con duemila anni di anticipo).

Attenzione: questo non significa che le famose soft skill battano le competenze disciplinari. Significa che il metodo si impara solo attraverso i contenuti, sporcandosi le mani con problemi veri. Non esiste un corso di “pensiero critico” in pillole: esiste il pensiero critico che ti resta addosso dopo tre anni di analisi matematica o di esegesi delle fonti.

Se ti interessa il tema, ho scritto anche di come l’intelligenza artificiale possa darci l’illusione di sapere e di chi controlla davvero gli agenti AI: due approfondimenti utili per capire dove serve ancora il pensiero critico umano.

Corso di laurea e intelligenza artificiale: le 5 domande da fare agli open day

Andiamo sul concreto. Se tu (o tuo figlio, o tua figlia) state scegliendo l’università, agli open day non chiedere solo “quali sbocchi professionali ha questo corso”. Chiedi anche:

1. Come si studia qui? Lezioni frontali e nozioni da ripetere, o progetti, laboratori, problemi aperti? Il secondo modello allena l’adattabilità.
2. Come viene usata l’AI nel corso? Se la risposta è “la vietiamo”, diffida. Se è “la integriamo e ti insegniamo a valutarne gli output”, sei nel posto giusto.
3. Quanto spazio c’è per l’errore? I percorsi che ti fanno sbagliare in ambiente protetto insegnano a convivere con l’incertezza. Quelli che premiano solo la risposta esatta preparano a un mondo che non esiste più.
4. Che tipo di domande fanno gli esami? Domande a risposta chiusa misurano la memoria (dove l’AI ti batte già). Domande aperte misurano il ragionamento.
5. Cosa fanno i laureati dopo 5 anni, non dopo 1? Il primo impiego dice poco; la traiettoria dice tutto.

E resta valida la domanda di sempre, quella sulle inclinazioni personali. Solo che oggi va integrata con una più profonda, suggerita proprio da Mari e Sacchi: che genere di mente voglio costruirmi?

La prossima volta che qualcuno ti chiede “cosa devo studiare per non farmi rubare il lavoro dall’AI?”, giragli questo articolo. E poi fagli la domanda che ho fatto al mio studente: all’università vai a prendere nozioni o una testa?

Corso di laurea e intelligenza artificiale: domande frequenti (FAQ)

L’intelligenza artificiale rende inutile la laurea?

No. Restano ambiti, come medicina, architettura e ingegneria, in cui la formazione specialistica è la base della responsabilità professionale che la società non è disposta a delegare alle macchine. Cambia però il valore aggiunto della laurea: sempre meno accumulo di nozioni, sempre più metodo di ragionamento.

Quali lauree sono più al riparo dall’AI?

Nessuna classifica è affidabile: le previsioni dipendono dalle variabili scelte (orizzonte temporale, area geografica, scenari tecnologici). Il Future of Jobs Report 2025 del WEF mostra che le classifiche cambiano radicalmente se misuri la crescita in percentuale o in posti di lavoro assoluti.

Conviene scegliere una laurea STEM per colpa dell’AI?

Non per forza. Le discipline umanistiche allenano capacità che l’AI rende più preziose: porre le domande giuste, valutare argomenti, distinguere il plausibile dal convincente. La scelta migliore resta il percorso che unisce le tue inclinazioni a un metodo di apprendimento attivo.

Gli studenti stanno cambiando facoltà per l’AI?

Negli Stati Uniti circa la metà degli studenti universitari ha considerato di cambiare percorso per l’impatto dell’AI sul lavoro (sondaggio Gallup, ottobre 2025, su quasi 4.000 studenti).