Singapore è stata classificata come il paese in cui i giovani sono più preparati a utilizzare strumenti di intelligenza artificiale nel lavoro, nell'istruzione e nella vita quotidiana, secondo un'analisi di gennaio 2026 condotta da iSharing che ha valutato oltre 120 paesi su una combinazione ponderata di connettività, istruzione e preparazione nazionale all'IA.

Il rapporto, intitolato "Paesi con i giovani più pronti all'IA," colloca la Germania al secondo posto e la Finlandia al terzo, seguiti da Estonia, Austria, Danimarca, Giappone, Nuova Zelanda, Israele e Lituania. La lista dei primi 10 è orientata verso economie digitalmente mature dove l'accesso diffuso a internet coincide con un flusso di laureati STEM e una forte capacità nazionale di innovazione—elementi che i ricercatori trattano sempre più come prerequisiti per trasformare l'entusiasmo per l'IA in guadagni di produttività su larga scala.

Un punteggio composito costruito da sei parametri e una penalità per i dati mancanti

iSharing ha dichiarato di aver costruito un "Punteggio di giovani pronti all'IA" (0–100) combinando sei indicatori a livello nazionale che coprono accesso digitale, pipeline educativa verso STEM e preparazione nazionale all'IA e all'innovazione. I parametri sono:

  • Classificazione ICT (2025)
  • Individui che utilizzano internet (% della popolazione)
  • Laureati terziari in STEM
  • Innovazione e integrazione economica
  • Infrastruttura digitale
  • Indice di preparazione all'IA

Poiché queste misure si trovano su scale diverse (percentuali, indici, sotto-punteggi), iSharing ha dichiarato di aver prima standardizzato ogni metrica in un intervallo 0–100 utilizzando la normalizzazione min–max, quindi ha applicato una media ponderata. I pesi sono stati fissati al 25% per la preparazione all'IA, 20% per la classificazione ICT, 15% ciascuno per l'uso di internet, i laureati STEM e l'infrastruttura digitale, e 10% per l'innovazione e l'integrazione economica.

Per evitare che le classifiche fossero dominate da set di dati scarsi, i paesi sono stati inclusi solo se avevano almeno 3 su 6 metriche disponibili. Per le metriche mancanti, iSharing ha ri-normalizzato i pesi sulle variabili disponibili e poi ha applicato una penalità di completezza: Punteggio finale = Punteggio parziale × (0,95^m), dove m è il numero di metriche mancanti.

I leader: infrastruttura prima di tutto più pipeline STEM misurabili

Sul sottoinsieme di indicatori pubblicati con la tabella dei primi 10, Singapore ha registrato una classificazione ICT di 97,7, 94% di utilizzo di internet e 36,30% di laureati terziari in STEM, ottenendo un punteggio di 92,70. La Germania ha segnato 91,79 (ICT 89,6; utilizzo internet 94%; laureati STEM 20,93%), mentre la Finlandia ha segnato 90,56 (ICT 98,7; utilizzo internet 94%; laureati STEM 18,40%).

Il resto della top 10 segue lo stesso schema: alta penetrazione di internet (Danimarca al 100%, Nuova Zelanda 96%, Austria 95%) abbinata a forti classifiche ICT (Estonia 98,5, Danimarca 97,9, Lituania 95,3) e quote medio-alte di laureati STEM.

Perché la classifica è importante ora: l'IA si sta diffondendo, ma la "preparazione" è ancora disomogenea

Il tempismo è notevole perché l'adozione dell'IA su larga scala sta accelerando nelle imprese, eppure la scalabilità rimane vincolata dalle capacità della forza lavoro, dalla qualità dei dati e dalla governance.

L'AI Index 2025 di Stanford ha rilevato che il 78% delle organizzazioni ha dichiarato di utilizzare l'IA nel 2024, rispetto al 55% dell'anno precedente, insieme a un forte aumento nell'uso segnalato dell'IA generativa in almeno una funzione aziendale.

Le indagini di McKinsey indicano in modo simile una rapida adozione: il 65% degli intervistati ha dichiarato che le loro organizzazioni utilizzavano regolarmente l'IA generativa all'inizio del 2024, e quella cifra è salita al 71% nel rapporto del 2025.

Ma la stessa base di ricerca evidenzia colli di bottiglia che si allineano strettamente con la scelta dei parametri di iSharing: carenze di competenze, accesso limitato a dati di alta qualità e una debole misurazione del ritorno sull'investimento possono mantenere le iniziative di IA bloccate in progetti pilota, in particolare nel settore pubblico. Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum segnala inoltre le carenze di competenze come il più grande ostacolo alla trasformazione aziendale, con la maggioranza dei datori di lavoro che lo cita come un vincolo importante fino al 2030.

In altre parole, i luoghi che già combinano un'infrastruttura digitale profonda con solide pipeline di istruzione tecnica potrebbero essere meglio posizionati per convertire la disponibilità di IA in un utilizzo sostenuto, specialmente mentre gli strumenti di IA passano da novità a aspettativa di base nelle aule e nei luoghi di lavoro.

La "fluidità" dei giovani come acceleratore dell'adozione domestica

Sebbene il modello di punteggio sia strutturato attorno alla preparazione nazionale, iSharing collega anche i risultati ai comportamenti tecnologici dei consumatori, sostenendo che la competenza giovanile può trascinare le famiglie verso nuovi strumenti più rapidamente.

"I bambini che crescono in questi paesi non sono solo a proprio agio con la tecnologia, sono fluenti con essa, e questo può aiutare molto i loro genitori," ha dichiarato un portavoce di iSharing. "Un'intera generazione viene formata per navigare strumenti digitali e di IA nel modo in cui le generazioni precedenti hanno imparato a guidare... Quando un quattordicenne può aggiornare l'app o configurare le proprie zone sicure senza aiuto, ciò contribuisce molto alla sicurezza della famiglia."

Avvertenze di cui investitori e responsabili politici si preoccuperanno

La metodologia è trasparente riguardo alla standardizzazione dei parametri e alla penalizzazione dei dati mancanti, ma la classifica riflette ancora una definizione specifica di "preparazione all'IA": è principalmente una misura delle condizioni abilitanti (connettività, infrastruttura, pipeline STEM e indici di preparazione nazionale), non un censimento diretto dell'uso effettivo degli strumenti di IA tra i giovani.

Questo rende l'elenco più utile come mappa di capacità e attrito: i paesi in cima probabilmente affrontano meno barriere strutturali all'adozione ampia dell'IA, mentre i paesi classificati più in basso potrebbero essere frenati meno dall'interesse e più da lacune infrastrutturali, vincoli educativi, maturità dei dati e preparazione istituzionale—gli stessi colli di bottiglia evidenziati nella ricerca OCSE e sulla forza lavoro globale.

L'articolo "Singapore guida la classifica 2026 dei 'Giovani pronti all'IA' mentre le carenze di competenze limitano ancora l'adozione" è stato pubblicato per la prima volta su AlexaBlockchain. Leggi l'articolo completo qui: https://alexablockchain.com/singapore-leads-2026-ai-ready-youth-ranking/

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