L’ibridazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa nella didattica della progettazione per le Accademie di Arte e Design. Il caso di NABA, Nuova Accademia di Belle Arti di Milano

La tesi analizza i processi di integrazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa nella didattica della progettazione all’interno delle Accademie di Arte e Design, assumendo come caso di studio la Nuova Accademia di Belle Arti (NABA) di Milano. A partire dalle trasformazioni innescate dalla digitalizzazione forzata durante la pandemia e dall’irruzione dei sistemi di AI generativa nel contesto educativo a partire dal 2022, la ricerca indaga l’AI non solo come strumento tecnologico, ma come agente di ridefinizione dei modelli pedagogici, delle pratiche creative e delle forme di autorialità. Attraverso un approccio metodologico misto, che combina analisi teorica, studio di casi progettuali, osservazione delle pratiche didattiche e dati quantitativi raccolti tramite questionari a docenti e studenti, la tesi esplora le modalità di governance “leggera” dell’AI adottate dall’istituzione e mette in luce due principali approcci alla sua integrazione: un modello laboratoriale-tecnico, basato su corsi dedicati e infrastrutture specifiche, e un modello diffuso-critico, in cui l’AI è incorporata come amplificatore del pensiero progettuale all’interno dei corsi esistenti. Il lavoro si colloca in un quadro teorico che ripensa il concetto di intelligenza oltre il paradigma del problem solving, valorizzando la generazione di senso, la dimensione semiotica e i modelli di gestione della high technology. I risultati evidenziano come l’AI possa favorire nuove forme di apprendimento esperienziale, multidisciplinarità e personalizzazione dei processi creativi, ma anche come emergano criticità legate a competenze, etica, controllo critico e responsabilità autoriale. La tesi propone infine un framework operativo per l’integrazione consapevole dell’AI nella didattica delle arti applicate, delineando linee guida orientate allo sviluppo di competenze creative, alla riattivazione della semiotica come sapere chiave e alla ridefinizione dell’autorialità in un ecosistema progettuale ibrido uomo–macchina.