Donne, Ricerca & Digital Learning

Fare ricerca, per me, è prima di tutto una cosa molto concreta: mettere metodo, profondità e senso dentro l’innovazione.
È parte del mio quotidiano da anni. Lavorare in R&S nel digital learning significa tenere insieme più dimensioni: l’evoluzione tecnologica, i processi formativi e – soprattutto – l’esperienza reale delle persone che imparano.

Nel mio ruolo ho avuto il privilegio di collaborare con ricercatori e professori universitari in ambiti molto diversi: dall’ingegneria informatica alla statistica, dalla matematica alla fisica, fino alla governance organizzativa e ai processi HR.

Il vero valore?
Il tempo dedicato all’analisi e alla riflessione, che spesso nel lavoro quotidiano manca. Ed è proprio lì che nasce l’innovazione che dura.

Il punto di incontro è un equilibrio delicato.
Io vengo dalla progettazione di percorsi digital learning ed edtech, ma ho lavorato anche in erogazione, tutoring, progetti blended, gamification, VR… e progetti complessi dove la tecnologia è solo “un pezzo” del puzzle.

Oggi mi occupo di innovazione didattica con un approccio molto chiaro:
🔹 prima il processo di apprendimento
🔹 poi gli strumenti

Se invertiamo l’ordine, il disegno didattico perde forza… e alla fine non funziona.

Mi chiedo: “Che problema reale risolve?”
E ancora prima: “Quel problema lo stiamo definendo bene?”

Perché la fase più importante, e spesso sottovalutata, è proprio questa: la definizione del bisogno di innovazione.
Noi lavoriamo tantissimo sul “problema della ricerca”: comprendere cosa serve davvero e confrontarlo con lo stato dell’arte scientifico. È lì che si gettano le basi di un’innovazione solida.

Le mode.
Innovare richiede curiosità, certo, ma anche lucidità. Serve conoscenza dei processi formativi per distinguere tra “effetto wow” e innovazioni strutturali, efficaci, durature.

In molti casi l’innovazione è un lavoro tecnico, ma è anche un lavoro di:

• revisione dei processi
• evoluzione delle competenze
• cambiamento di mindset

E soprattutto: un ripensamento dell’esperienza di apprendimento del singolo partecipante.
Ed è questo che rende il mio lavoro sempre stimolante.

Direi che il mio lavoro è trasformare curiosità e ricerca in soluzioni applicabili.
Sono Responsabile dell’Area Innovazione di Piazza Copernico: un team multidisciplinare con developer e data scientist, che lavora insieme a ricercatori e università per integrare competenze diverse in progetti di innovazione.

Ogni giorno significa:
📌 leggere, analizzare, confrontarsi
📌 progettare e sperimentare
📌 verificare cosa funziona davvero
📌 trasformare la ricerca in sistemi e strumenti che abbiano impatto

Sicuramente dedicare il giusto tempo alla fase di ricerca. Nella nostra area leggiamo articoli, studiamo, ci confrontiamo sullo stato dell’arte. Una volta ci hanno detto: “Sembra di parlare con un dipartimento universitario.”

Ecco: per noi quello è un complimento. Perché quella parte è la più preziosa.

E non è solo “prendere dalla ricerca”: è uno scambio bidirezionale. Restituiamo risultati con white paper e articoli, partecipiamo alle conferenze, contribuiamo su ambienti come Hugging Face.

E una cosa di cui vado particolarmente orgogliosa è che, negli anni, abbiamo lasciato utilizzare gratuitamente i nostri strumenti AI a studenti, dottorandi e dipartimenti universitari.
Perché l’innovazione vera cresce quando la conoscenza circola.

Il rischio è costruire sistemi che “sembrano innovativi” ma non migliorano davvero l’apprendimento.
Senza metodo, si perde la bussola: si rincorre la tecnologia invece di governarla.

E l’AI, da questo punto di vista, è una leva enorme… ma va gestita con responsabilità.

La ricerca ti obbliga a fare una cosa: fermarsi e ragionare.
Ti costringe a definire bene il problema, a confrontarti con evidenze, a progettare con consapevolezza.
E questo aiuta le aziende non solo a innovare… ma a farlo in modo sostenibile, con modelli robusti e scalabili.

Stiamo lavorando su molte cose legate all’attivazione della formazione con strumenti AI.
Tra i temi più caldi c’è sicuramente l’adattività, e insieme ad essa la governance dei progetti adattivi.
Su questo però non posso ancora svelare troppo: da luglio 2025 siamo in sperimentazione con un dipartimento universitario e prossimamente racconteremo i risultati.
Quello che posso dire è che il punto rimane sempre lo stesso: prima il processo di apprendimento, poi lo strumento.

In Piazza Copernico abbiamo fatto una scelta precisa: sviluppare AI con un’impostazione basata su trasparenza, riservatezza e compliance con l’AI Act.

Vogliamo:

• scegliere per ogni caso d’uso i modelli migliori
• senza perdere il controllo sulle interazioni
• lavorando su contenuti validati
• garantendo governance dei sistemi

Per noi innovare significa anche proteggere, governare, rendere sostenibile.

Sempre più centrale.
Perché il settore sta diventando più complesso: tra AI, dati, personalizzazione e nuove aspettative delle persone, servono competenze solide e visione.

Il futuro non è “più tecnologia”.
 È miglior metodo.

Le direi di coltivare due cose:
✨ curiosità
✨ rigore

La curiosità ti apre strade, il rigore ti permette di costruire qualcosa che resta.

E soprattutto: non c’è bisogno di scegliere tra scienza e formazione.
Oggi, nel digital learning, sono due mondi che si incontrano continuamente.