L’intelligenza artificiale può ormai rispondere a domande tecniche, generare rapporti, interpretare dati, scrivere software, analizzare immagini e assistere i professionisti nel prendere decisioni sempre più complesse. Questo pone una sfida fondamentale per la certificazione del personale: quando un candidato opera con l’assistenza dell’IA, di chi stiamo realmente valutando la competenza?
Per decenni, la certificazione del personale si è basata su un principio relativamente semplice. Un organismo di certificazione definisce la competenza necessaria per una professione o attività, valuta la persona rispetto a tali requisiti e, quando questi sono soddisfatti, rilascia un certificato che ne attesta la competenza.
L’intelligenza artificiale rende questo modello più complesso.
Il professionista del futuro potrebbe non svolgere ogni compito in modo indipendente. Ingegneri, ispettori, auditor, specialisti di cybersicurezza, analisti e altri professionisti potrebbero lavorare sempre più con sistemi di IA capaci di eseguire autonomamente parti del processo tecnico.
La certificazione del personale si trova quindi di fronte a una nuova domanda: come dovrebbe essere dimostrata la competenza quando le capacità umane e quelle delle macchine operano sempre più insieme?
La Certificazione del Personale Ha Sempre Riguardato la Fiducia
Lo scopo della certificazione del personale non è semplicemente rilasciare credenziali.
È fornire fiducia nel fatto che una persona certificata soddisfi requisiti di competenza definiti nell’ambito di uno specifico schema di certificazione.
Datori di lavoro, autorità di regolamentazione, clienti e proprietari di asset si affidano a tale fiducia quando il personale certificato svolge attività che possono influire sulla qualità, sulla sicurezza, sulla conformità, sull’affidabilità o sui risultati professionali.
Se l’intelligenza artificiale svolge una parte crescente di un compito professionale, gli schemi di certificazione devono stabilire quali capacità debbano rimanere dimostrabilmente umane e quali possano essere legittimamente esercitate con assistenza tecnologica.
ISO/IEC 17024:2026 Porta l’IA Direttamente nel Dibattito
La pubblicazione di ISO/IEC 17024:2026 è particolarmente significativa perché la norma internazionale revisionata affronta esplicitamente l’uso dell’intelligenza artificiale nei processi di certificazione del personale.
La norma include requisiti specifici relativi all’IA e stabilisce aspettative riguardo al monitoraggio e alla validazione dei risultati generati dall’IA, al mantenimento di un’adeguata supervisione umana e alla competenza nell’uso degli strumenti di IA.
Questo riflette una realtà più ampia: l’intelligenza artificiale non è più esterna alla valutazione della conformità.
Può ormai partecipare ad attività connesse a esami, valutazione, amministrazione, monitoraggio e, potenzialmente, processi di supporto decisionale nei sistemi di certificazione.
La persona esegue il compito pertinente e il processo di certificazione valuta se possiede le conoscenze, le abilità e le capacità richieste.
La tecnologia può contribuire all’analisi, alla redazione, al calcolo, alla diagnosi o al supporto decisionale, rendendo necessario distinguere la competenza umana dalla prestazione assistita dalle macchine.
La Prima Sfida: l’IA Può Produrre la Risposta Corretta
Gli esami tradizionali spesso presumono che una risposta corretta costituisca una prova delle conoscenze del candidato.
L’IA generativa mette in discussione questa ipotesi.
Un candidato potrebbe ottenere risposte, calcoli, interpretazioni o spiegazioni scritte tecnicamente sofisticati senza possedere autonomamente la competenza che l’esame intende misurare.
Questo crea una distinzione importante tra produrre un risultato corretto e dimostrare la competenza.
Il Richiamo delle Conoscenze Potrebbe Diventare Meno Importante
Molti esami tradizionali di certificazione attribuiscono grande importanza alla capacità di ricordare informazioni tecniche.
Ma i professionisti operano sempre più in ambienti in cui norme, regolamenti, banche dati, strumenti digitali e assistenti di IA sono continuamente accessibili.
Questo pone una domanda importante ai proprietari degli schemi:
La certificazione dovrebbe continuare a misurare quante informazioni un professionista riesce a ricordare, oppure valutare sempre più se è in grado di interpretarle, verificarle, metterle in discussione e applicarle correttamente?
In molte professioni, la competenza potrebbe orientarsi sempre più verso capacità di ordine superiore.
L’Alfabetizzazione all’IA Potrebbe Diventare Parte della Competenza Professionale
Impedire ai professionisti di usare l’intelligenza artificiale potrebbe non rispecchiare sempre l’ambiente di lavoro in cui operano realmente.
In molti settori, ci si potrebbe attendere sempre più che i professionisti competenti utilizzino l’IA in modo efficace.
La domanda della certificazione cambia quindi.
Anziché chiedere se un candidato sappia svolgere un compito senza IA, uno schema di certificazione potrebbe talvolta dover determinare se il candidato è in grado di usare l’IA responsabilmente, mantenendo la responsabilità professionale del risultato.
Riconoscere che i risultati generati dall’IA possono essere inesatti, incompleti, distorti, obsoleti o inadatti al contesto tecnico specifico.
Valutare in modo indipendente le informazioni generate dall’IA prima di farvi affidamento nel lavoro professionale.
Comprendere quando l’assistenza dell’IA è appropriata e quando l’analisi professionale deve rimanere indipendente.
Riconoscere le implicazioni per riservatezza, privacy, proprietà intellettuale e cybersicurezza nell’uso di sistemi esterni di IA.
Evitare un’indebita fiducia nell’automazione e conservare la capacità di mettere in discussione le raccomandazioni generate dalle macchine.
Comprendere che l’uso di uno strumento di IA non trasferisce automaticamente la responsabilità professionale alla tecnologia.
L’IA Dovrebbe Essere Consentita Durante gli Esami di Certificazione?
Potrebbe non esistere più un’unica risposta universale.
L’approccio corretto dovrebbe dipendere da ciò che lo schema di certificazione intende misurare.
L’accesso all’IA può essere vietato quando l’obiettivo è dimostrare che il candidato possiede personalmente conoscenze essenziali, capacità di calcolo, abilità di interpretazione o giudizio critico per la sicurezza.
L’IA può essere consentita quando l’uso responsabile degli strumenti digitali fa parte dell’attività professionale reale e la valutazione è progettata per esaminare verifica, giudizio e responsabilità.
Uno schema di certificazione avanzato potrebbe infine richiedere entrambe le modalità.
I candidati potrebbero prima dimostrare la competenza indipendente essenziale e poi la capacità di svolgere compiti professionali usando strumenti di IA autorizzati in condizioni controllate.
La Valutazione Pratica Acquista Maggiore Valore
L’IA aumenta l’importanza dei metodi di valutazione capaci di esaminare come un candidato affronta concretamente un problema tecnico.
Le domande a scelta multipla restano utili nelle circostanze appropriate, ma possono fornire prove limitate del giudizio professionale quando strumenti avanzati di IA generano risposte quasi istantaneamente.
Presentare situazioni professionali realistiche che richiedano ai candidati di valutare informazioni incomplete o contrastanti.
Osservare i candidati mentre svolgono compiti tecnici o professionali, anziché basarsi esclusivamente su domande di conoscenza.
Chiedere ai candidati di spiegare il ragionamento, le ipotesi, le alternative e i limiti alla base delle loro conclusioni.
Richiedere ai candidati di distinguere evidenze credibili da informazioni deboli, irrilevanti o potenzialmente errate.
Fornire risultati imperfetti generati dall’IA e valutare se i candidati sanno individuare errori, omissioni o raccomandazioni non sicure.
Richiedere ai candidati di motivare perché una decisione tecnica o professionale è appropriata e di difenderla quando viene messa in discussione.
Il Professionista Competente Deve Saper Mettere in Discussione la Macchina
Uno dei requisiti di competenza più importanti del futuro potrebbe essere la capacità di riconoscere quando un sistema di IA sbaglia.
L’intelligenza artificiale può presentare informazioni errate con sicurezza. In ambiti tecnici altamente specializzati, il risultato può apparire convincente anche quando importanti ipotesi, norme, limiti o rischi sono stati fraintesi.
Il Bias di Automazione Crea un Nuovo Rischio per la Competenza
I professionisti possono dipendere eccessivamente dalle raccomandazioni automatizzate soltanto perché il risultato appare analitico o autorevole.
Questo fenomeno diventa particolarmente significativo quando l’IA è utilizzata nella sicurezza, nell’ispezione, nell’ingegneria, negli audit, nella cybersicurezza, nella sanità o in altre attività che comportano giudizi professionali con conseguenze rilevanti.
Gli schemi di certificazione del personale potrebbero quindi dover valutare se i candidati comprendono:
La Responsabilità Professionale Non Scompare
L’intelligenza artificiale può produrre analisi, raccomandazioni o bozze di conclusioni, ma la responsabilità professionale rimane un elemento importante.
In molte attività regolamentate o sensibili per la sicurezza, una persona deve decidere, in ultima istanza, se le informazioni sono sufficientemente affidabili per sostenere un’azione o una decisione.
- Il candidato sa spiegare come si è giunti a una conclusione generata dall’IA?
- Il candidato sa riconoscere quando il risultato contrasta con i requisiti tecnici?
- Il candidato sa verificare autonomamente le informazioni critiche?
- Il candidato comprende quando l’IA non dovrebbe essere utilizzata?
- Il candidato sa individuare l’incertezza e segnalarla adeguatamente ai livelli competenti?
- Il candidato comprende le implicazioni per la riservatezza e la sicurezza dei dati?
- Il candidato può mantenere la responsabilità del giudizio professionale finale?
L’IA Può Entrare Anche nel Processo di Certificazione Stesso
L’intelligenza artificiale non sta cambiando soltanto il comportamento dei candidati.
Gli stessi organismi di certificazione potrebbero utilizzare sempre più l’IA nelle attività di certificazione.
Le possibili applicazioni includono elaborazione amministrativa, supporto allo sviluppo degli esami, monitoraggio remoto, assistenza alla valutazione, rilevamento di anomalie, interazione con i candidati e analisi delle informazioni di certificazione.
ISO/IEC 17024:2026 riconosce direttamente questa evoluzione stabilendo requisiti relativi all’IA nei processi di certificazione.
La valutazione dimostra ancora ciò che la persona sa, comprende e può svolgere responsabilmente in prima persona?
I risultati generati dall’IA sono adeguatamente validati, supervisionati e controllati affinché la certificazione rimanga equa e affidabile?
La Supervisione Umana Diventa Essenziale su Entrambi i Fronti
L’IA crea quindi due distinti requisiti di supervisione umana nella certificazione del personale.
Il candidato potrebbe dover dimostrare una supervisione responsabile dell’IA utilizzata nel lavoro professionale.
Al contempo, l’organismo di certificazione deve mantenere una supervisione adeguata dell’IA utilizzata nel proprio processo di certificazione.
La Sicurezza degli Esami Sta Cambiando
L’IA generativa crea anche sfide pratiche per la sicurezza degli esami.
I controlli tradizionali progettati per impedire ai candidati di consultare libri, siti web o altre persone potrebbero non bastare quando una potente assistenza di IA è accessibile tramite molteplici dispositivi e applicazioni.
Gli organismi di certificazione potrebbero quindi dover ripensare la progettazione degli esami anziché affidarsi esclusivamente a una sorveglianza più intensa.
Creare fiducia nel fatto che il candidato registrato sia la persona che svolge la valutazione.
Ridurre la dipendenza da domande a cui i sistemi di IA possono rispondere senza dimostrare una competenza autentica.
Verificare se gli approcci di monitoraggio esistenti rimangono appropriati per i moderni ambienti di valutazione digitale.
Proteggere il contenuto degli esami e monitorare possibili compromissioni dei materiali di valutazione.
Stabilire processi adeguati per indagare schemi insoliti negli esami senza presumere che il rilevamento automatico sia conclusivo.
Mantenere un giudizio umano competente quando strumenti automatizzati contribuiscono alle decisioni sulla sicurezza degli esami.
Gli Schemi di Certificazione Potrebbero Richiedere una Riprogettazione
Gli schemi di certificazione esistenti sono stati spesso sviluppati prima che l’IA generativa diventasse ampiamente disponibile.
I proprietari degli schemi dovrebbero quindi considerare se i criteri di competenza e le metodologie di valutazione esistenti rappresentino ancora l’attività professionale certificata.
La revisione dovrebbe iniziare dalla professione stessa.
- Quali compiti professionali sono ora abitualmente supportati dall’IA?
- Quali capacità devono ancora essere dimostrate senza assistenza tecnologica?
- L’uso competente dell’IA dovrebbe diventare un requisito esplicito di competenza?
- Quali rischi legati all’IA sono rilevanti per la professione?
- Gli esami attuali misurano la memoria quando dovrebbero misurare il giudizio?
- Dovrebbero aumentare le valutazioni pratiche, orali o basate su scenari?
- Come dovrebbe affrontare la certificazione una tecnologia in rapido cambiamento?
- I requisiti di ricertificazione dovrebbero includere le competenze digitali emergenti?
La Ricertificazione Potrebbe Diventare Più Importante
L’intelligenza artificiale si sviluppa molto più rapidamente dei tradizionali cicli di qualificazione professionale.
Un profilo di competenza appropriato diversi anni fa potrebbe non rappresentare più adeguatamente gli strumenti, i rischi o le responsabilità associati alla professione.
Questo potrebbe aumentare l’importanza della ricertificazione e del mantenimento della competenza.
Professioni Diverse Richiederanno Risposte Diverse
Non dovrebbe esistere un unico requisito universale di competenza nell’IA per ogni professione.
Un tecnico di prove non distruttive (PND), un auditor di sistemi di gestione, un professionista di cybersicurezza, uno specialista di saldatura, un ispettore, un ingegnere e un analista finanziario interagiscono con l’IA in modi diversi.
Gli schemi di certificazione devono quindi rimanere specifici per professione.
Una dichiarazione generale di consapevolezza fornisce prove limitate della capacità della persona di usare l’IA adeguatamente in uno specifico contesto professionale.
Lo schema definisce come l’IA influisce sulla professione specifica, i rischi associati, il giudizio umano richiesto e le appropriate responsabilità di verifica.
La Certificazione del Personale Potrebbe Acquistare Più Valore — Non Meno
Potrebbe sembrare che l’intelligenza artificiale riduca l’importanza della certificazione professionale perché le macchine possono svolgere sempre più compiti specialistici.
Potrebbe verificarsi il contrario.
Man mano che l’IA diventa più capace, le organizzazioni potrebbero attribuire maggiore valore a evidenze indipendenti che la persona che supervisiona, interpreta e applica informazioni generate dalle macchine possieda una competenza autentica.
La certificazione può offrire garanzia che una persona non sia soltanto capace di utilizzare uno strumento di IA, ma sappia riconoscere quando ci si deve fidare dei suoi risultati e quando no.
Cosa Dovrebbero Riesaminare Ora gli Organismi di Certificazione e i Proprietari degli Schemi
Le organizzazioni che gestiscono programmi di certificazione del personale dovrebbero iniziare a valutare come l’intelligenza artificiale influisce sia sulle professioni certificate sia sui propri processi di certificazione.
Determinare se i criteri di competenza attuali riflettono ancora il modo in cui la professione viene realmente esercitata.
Individuare metodi di valutazione che potrebbero misurare il reperimento di informazioni anziché una competenza professionale autentica.
Stabilire chiaramente se gli strumenti di IA sono vietati, consentiti o deliberatamente integrati in particolari valutazioni.
Determinare se verifica, pensiero critico, alfabetizzazione all’IA o capacità di supervisione umana debbano diventare parte dello schema.
Individuare dove viene utilizzata l’intelligenza artificiale nelle attività di certificazione e stabilire controlli adeguati di validazione e supervisione.
Garantire che i valutatori e il personale d’esame comprendano come l’IA possa influire sulle prestazioni dei candidati e sulla validità della valutazione.
Riconsiderare la sicurezza degli esami, i controlli della valutazione remota e i meccanismi di autenticazione dei candidati.
Determinare se i meccanismi di mantenimento della competenza affrontano adeguatamente il cambiamento tecnologico.
Dalla Certificazione delle Conoscenze alla Garanzia della Competenza
L’intelligenza artificiale mette in evidenza una distinzione importante che è sempre esistita nella certificazione del personale.
La conoscenza non equivale alla competenza.
Un professionista può possedere informazioni senza sapere come applicarle. Viceversa, può accedere alle informazioni tramite la tecnologia continuando a dimostrare capacità eccezionali di giudizio, interpretazione e applicazione pratica.
La sfida per i moderni schemi di certificazione è quindi determinare quale combinazione di conoscenze, abilità pratiche, giudizio professionale e capacità supportate dalla tecnologia rappresenti una competenza autentica.
Chi Stiamo Realmente Certificando?
Questa potrebbe diventare una delle domande determinanti per la valutazione della conformità nel prossimo decennio.
Gli organismi di certificazione dovranno distinguere la competenza umana dalle capacità automatizzate, riconoscendo che l’uso responsabile della tecnologia può diventare esso stesso parte della competenza professionale.
Gli schemi di certificazione più solidi non cercheranno quindi semplicemente di escludere l’intelligenza artificiale dall’ambiente di valutazione.
Stabiliranno dove la competenza umana indipendente rimane essenziale, dove la capacità assistita dall’IA è legittima e come entrambe possano essere valutate senza compromettere la fiducia nel certificato.
Il certificato del futuro non dovrebbe dimostrare soltanto che una persona può lavorare senza intelligenza artificiale. Dovrebbe dimostrare che rimane competente, responsabile e capace di giudizio professionale quando l’intelligenza artificiale è parte del lavoro.