L'intelligenza artificiale è in grado di fornire un feedback sulla valutazione con la stessa efficacia di uno psicologo?
Non esiste ancora alcuno studio sottoposto a revisione paritaria che abbia messo a confronto, in un confronto diretto, il feedback fornito dall’IA con quello fornito da uno psicologo che giunga alle stesse conclusioni; pertanto, qualsiasi risposta certa a questa domanda rappresenterebbe un’esagerazione delle prove disponibili. Ciò che si può affermare con maggiore certezza è in quali ambiti l’IA possa essere d’aiuto, in quali possa invece risultare carente e perché la risposta onesta dipenda dalla distinzione tra due aspetti che solitamente vengono considerati come un unico elemento: l’interpretazione e il feedback.
L’interpretazione e il feedback non sono la stessa cosa
Il dottor Luke Treglown, direttore della ricerca e sviluppo in materia di intelligenza artificiale e valutazione presso Deeper Signals, traccia una distinzione che è facile trascurare ma che cambia il modo in cui si dovrebbe affrontare l’intera questione. L’interpretazione risponde alla domanda «cosa significa questo?». È il lavoro di attribuzione di significato che consiste nello spiegare cosa mostra un profilo e come i diversi tratti si integrino tra loro. Il feedback risponde invece a una domanda diversa: «cosa devo fare con queste informazioni?». È più personale, più concreto e orientato all’azione piuttosto che alla spiegazione.
In pratica, le due cose si sovrappongono in larga misura. Un buon feedback contiene un’interpretazione, e una buona interpretazione spesso si trasforma in feedback man mano che la conversazione procede. Ma la distinzione è importante perché l’interpretazione crea comprensione, mentre il feedback crea movimento, e l’IA potrebbe essere più adatta a una di queste due funzioni piuttosto che all’altra.
Cosa serve davvero per ottenere un ottimo feedback
Il dottor Treglown individua tre aspetti che tendono a verificarsi quando il feedback sulla valutazione funziona davvero, ciascuno dei quali si basa su quello precedente.
- Il primo è il riconoscimento di sé: la persona si riconosce nei risultati e il profilo appare così specifico e accurato da suscitare un vero e proprio senso di riconoscimento, piuttosto che un vago consenso.
- Il secondo aspetto è la comprensione sociale: la persona inizia a rendersi conto non solo di chi è, ma anche di come si rapporta agli altri e in che modo differisce da loro, dove potrebbero sorgere attriti e come interagiscono stili diversi.
- Il terzo aspetto riguarda l’azione e l’applicazione: la persona esce con una risposta concreta alla domanda «Come posso mettere in pratica tutto questo sul lavoro?».
Senza quel terzo passo, il feedback può essere interessante senza però essere utile. Può essere accurato e persino memorabile, eppure non cambiare nulla.
In quali ambiti l’intelligenza artificiale potrebbe essere d’aiuto
L'argomento più convincente a favore dell'IA in questo ambito non è che essa fornisca un feedback migliore rispetto a uno psicologo esperto, bensì che risolva un vero e proprio problema di scalabilità che gli psicologi esperti non sono in grado di risolvere da soli.
Un debriefing condotto da una persona richiede una figura qualificata, una pianificazione e tempo dedicato, e spesso si tratta di un’interazione una tantum. Tuttavia, le domande delle persone sui propri risultati raramente rimangono immutate. Desiderano riesaminare il proprio profilo in un nuovo ruolo, in un nuovo team o in una nuova fase della vita, e porre nuove domande man mano che il loro contesto cambia. È difficile soddisfare questa esigenza ricorrendo esclusivamente a debriefing periodici condotti da una persona.
L’IA trasforma questo approccio da una rendicontazione statica e una tantum a qualcosa di più simile a una conversazione continua. È in grado di tradurre un risultato in consigli contestualizzati, rispondere sul momento a una domanda specifica del tipo “cosa dovrei fare in questa riunione” e rimanere disponibile in un modo che una sessione umana programmata non può eguagliare. Si tratta di un cambiamento autentico e prezioso, che corrisponde strettamente alle poche prove correlate esistenti. Terblanche, Molyn, de Haan e Nilsson (2022) hanno riscontrato che un chatbot di coaching basato sull’IA ha prodotto risultati in termini di raggiungimento degli obiettivi paragonabili a quelli del coaching umano, in particolare nell’ambito di un coinvolgimento strutturato e continuativo piuttosto che in una singola sessione.
I settori in cui l’intelligenza artificiale potrebbe incontrare difficoltà
Il rischio più interessante non è che l'intelligenza artificiale fraintenda il significato, ma che possa essere troppo accondiscendente.
Un facilitatore esperto, di fronte a qualcuno che dice “quello non sono io” riguardo ai propri risultati, non si limita ad accettare l’obiezione e ad andare avanti. Potrebbe chiedere da dove provenga quella reazione, oppure sottolineare che il modello di risposta che la persona sta contestando deriva proprio dalle sue stesse risposte. È proprio in quella contestazione costruttiva che spesso ha luogo la riflessione più profonda. Un sistema di intelligenza artificiale ottimizzato per essere d’aiuto e non conflittuale rischia di ottenere l’effetto opposto: avallare la prima reazione della persona anziché aiutarla ad accettare un risultato che potrebbe risultare scomodo ma accurato.
Si tratta di una sfida progettuale reale e concreta, non ipotetica. Il dottor Chamorro-Premuzic ha scritto di una questione correlata nel contesto più ampio dello sviluppo assistito dall’intelligenza artificiale. Egli ha sostenuto che gli strumenti progettati per essere il più possibile accondiscendenti possono finire per rafforzare l’immagine che una persona ha di sé, anziché metterla sinceramente in discussione, il che mina lo scopo stesso del feedback.
Il ruolo dello psicologo non scompare
Se l’IA si fa carico della parte più continua e scalabile dell’interpretazione e del feedback, il ruolo dello psicologo si trasforma piuttosto che ridursi. Rimarrà una domanda reale di debriefing approfonditi, relazionali e individuali, in particolare per situazioni complesse o di grande importanza. Ma gli psicologi assumono anche un ruolo centrale in un compito diverso: progettare il modo in cui l’IA stessa fornisce il feedback, decidere come dovrebbe gestire le resistenze e garantire che il sistema rimanga psicologicamente responsabile piuttosto che semplicemente piacevole.
Questo cambiamento trova fondamento nell'etica professionale. Boyce, Hickman e Boyce (2026), citando i principi etici dell'American Psychological Association, sottolineano che gli psicologi rimangono responsabili del modo in cui vengono interpretati i risultati delle valutazioni, sia che lo facciano personalmente sia che ricorrano a un servizio automatizzato. Anche quando è l'intelligenza artificiale a fornire le spiegazioni, la responsabilità ricade comunque su una persona qualificata.
Si tratta di una distinzione significativa rispetto alla piena automazione. Il ruolo dello psicologo non si limita più alla semplice interpretazione, ma si estende anche alla progettazione e alla gestione delle modalità con cui tale interpretazione viene fornita su larga scala.
Come Deeper Signals affronta la questione
In Deeper Signals, Sola, l’assistente di valutazione basato sull’intelligenza artificiale della piattaforma, è stato progettato proprio sulla base della distinzione tra interpretazione e applicazione. È stato concepito per aiutare le persone a riesaminare nel tempo il proprio profilo relativo a fattori trainanti fondamentali, rischi e valori in contesti sempre nuovi, trasformando il feedback da un singolo debriefing in una risorsa continua, senza tuttavia sostituire la conversazione di debriefing stessa.
Il design di Sola considera inoltre il rischio di compiacenza come un aspetto da gestire attivamente, anziché ignorarlo. Le sue indicazioni si basano sui dati effettivi e convalidati della valutazione di una persona, anziché limitarsi ad affermare ciò che la persona desidera sentire, e i suoi risultati sono riconducibili a specifici costrutti di valutazione. Deeper Signals continua inoltre a offrire coach umani certificati tramite Core Coaching per i partecipanti che desiderano un debriefing più approfondito e relazionale, che l’IA non è progettata per sostituire.
Domande frequenti
Esistono studi che mettano a confronto diretto il feedback fornito dall’IA con quello fornito da uno psicologo?
Non ancora, almeno non in una forma rigorosa, sottoposta a revisione tra pari e che preveda un confronto diretto. Le prove disponibili più vicine a questo argomento provengono dalla ricerca sul coaching basato sull’IA, come quella di Terblanche et al. (2022), che ha rilevato come il coaching tramite chatbot basato sull’IA abbia prodotto risultati in termini di raggiungimento degli obiettivi paragonabili a quelli del coaching umano in un contesto diverso ma correlato.
Qual è la differenza principale tra interpretazione e feedback?
L’interpretazione spiega il significato di un risultato. Il feedback si concentra su come utilizzarlo. Un buon feedback di solito include l’interpretazione, ma non sempre vale il contrario, e questo post sostiene che l’intelligenza artificiale sia attualmente più adatta a scalare il feedback e la sua applicazione piuttosto che a sostituire una conversazione interpretativa approfondita.
Perché l’intelligenza artificiale potrebbe avere difficoltà a mettere in discussione la percezione che una persona ha di sé?
I sistemi di intelligenza artificiale sono spesso ottimizzati per essere utili e accomodanti, il che può ostacolare quel tipo di contrappunto costruttivo che un facilitatore umano esperto è in grado di fornire quando qualcuno respinge un risultato accurato ma scomodo. Questa è considerata una delle sfide progettuali aperte più significative in questo ambito.
Questo significa che gli psicologi non saranno più necessari per fornire feedback sulle valutazioni?
No. Il cambiamento più probabile è che gli psicologi dedichino meno tempo a condurre personalmente ogni singolo colloquio di feedback e più tempo a progettare e supervisionare il funzionamento effettivo degli strumenti di feedback, compresi quelli basati sull’intelligenza artificiale, continuando al contempo a offrire approfondimenti individuali a chi li desidera.
Ci si può fidare degli strumenti di feedback basati sull’IA quando si tratta di dati personali sensibili?
Ciò dipende interamente da come è stato progettato lo strumento specifico. Gli strumenti di feedback basati sull’IA responsabili dovrebbero conservare i dati in un ambiente sicuro, evitare di utilizzare i dati di valutazione personali per addestrare modelli esterni ed essere trasparenti riguardo al modo in cui vengono generate le loro indicazioni.
Ultima revisione a cura del dott. Reece Akhtar — giugno 2026
Riferimenti
Boyce, A. S., Hickman, L. e Boyce, C. E. (2026). Il futuro della selezione grazie all’intelligenza artificiale. In N. Schmitt e A. M. Ryan (a cura di), The Oxford handbook of personnel assessment and selection (2ª ed.). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/9780197809013.003.0018
Terblanche, N., Molyn, J., de Haan, E. e Nilsson, V. O. (2022). Confronto tra l’efficacia dell’intelligenza artificiale e quella del coaching umano nel raggiungimento degli obiettivi. PLOS ONE, 17(6), e0270255. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0270255
