Il 4 giugno il Canada ha lanciato una strategia nazionale sull’intelligenza artificiale (AI), promettendo 250.000 posti di lavoro, mentre la UC Berkeley ha segnalato un numero record di insufficienze nei corsi di informatica, che i docenti attribuiscono all’eccessiva dipendenza degli studenti proprio da questa tecnologia.
Il Primo Ministro Mark Carney ha presentato la strategia AI for All a Toronto insieme al Ministro dell’AI Evan Solomon. Qualche giorno prima, docenti di Berkeley avevano rivelato tassi di bocciature che suggeriscono come l’AI stia cambiando il modo in cui gli studenti apprendono.
Il Canada punta in grande sulla sua strategia AI
La strategia mira a generare fino a 200 miliardi di dollari di crescita aggiuntiva e 250.000 nuovi posti di lavoro in cinque anni, secondo il comunicato ufficiale. L’obiettivo è portare l’adozione dell’AI da poco più del 12% al 60% entro il 2034.
Ed è proprio questo il punto. Il Canada è uno dei Paesi del G7 più lenti nell’adozione su larga scala dell’AI, pur avendo un settore digitale in rapida crescita.
Il piano prende il posto della Strategia Pan-Canadese sull’AI del 2017 Strategy, il primo piano nazionale sull’AI al mondo, che ha dato vita ai centri di ricerca Vector, Mila e Amii.
Il programma prevede anche la formazione gratuita sull’AI per 1 milione di studenti universitari e agenti AI affidabili per ogni studente. Questa promessa si scontra ora con un segnale di allarme proveniente dalla California.
“L’AI è qui. La domanda è se migliorerà la vita di tutti i canadesi o solo di pochi… Ecco perché abbiamo bisogno di una nuova e ambiziosa strategia: AI for All”, ha dichiarato Carney in una nota.
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Berkeley mostra i costi dell’AI in aula
Alla UC Berkeley, il 35,3% degli studenti del corso Computer Science 10 (codice del corso) è stato bocciato nella primavera 2026, rispetto a meno del 10% degli anni precedenti, secondo i dati di Berkeleytime. Il dipartimento si aspettava che solo il 7% venisse bocciato.
Il docente Dan Garcia ha spiegato in dettaglio che l’aumento è dovuto a un netto incremento degli episodi di cheating resi possibili dall’AI. Sono stati quasi 30 gli studenti scoperti a usare large language model (LLM) per svolgere esami da casa.
“Un professore ha scoperto che un corso di algebra lineare adottava una politica ‘open AI’ per compiti ed esami. Quello studente poi non era in grado di risolvere esercizi base di algebra lineare nel corso successivo”, ha osservato Hedgie, analista dei mercati finanziari.
Garcia ha detto che i suoi orari di ricevimento, un tempo affollati, sono ora spesso deserti. I docenti avvertono che il dato sulle bocciature segnala fondamentali più deboli, e non solo episodi di scorrettezza.
Il rischio si amplifica quando l’automazione dei lavori qualificati incontra laureati che non hanno mai acquisito solide basi.
“Le aziende stanno licenziando ingegneri esperti mentre il bacino che dovrebbe produrre nuovi professionisti viene svuotato proprio dalla stessa tecnologia”, ha commentato un utente.
Una forza lavoro sotto pressione da entrambi i lati
Il tempismo è significativo. I licenziamenti motivati dall’AI hanno raggiunto il record di 38.579 a maggio, il 40% di tutti i tagli negli Stati Uniti e la causa principale per il terzo mese consecutivo, secondo quanto riporta la società di collocamento Challenger, Gray and Christmas.
All’AI viene attribuita la responsabilità di 87.714 tagli finora nel 2026, già oltre i 54.836 registrati in tutto il 2025. Secondo i critici, tuttavia, la motivazione serve spesso a coprire usuali tagli ai costi.
Alcuni lavoratori tech ora cercano rifugio in altri settori mentre le aziende si riorganizzano in ottica automatizzazione.
Block ha confermato licenziamenti legati all’AI, mentre Wall Street ha aperto posizioni digitali stabili per i talenti rimasti esclusi.
Il Canada riuscirà a formare nuove competenze più velocemente di quanto l’AI le renda obsolete? I prossimi mesi tra ristrutturazioni lavorative causate dall’AI e leggi promesse costituiranno la prima prova.
