Per generazione della cura intendo l’insieme delle coorti adulte che, nelle società sempre più longeve, devono simultaneamente potenziare i giovani perché diventino capaci di orientarsi in quella che definisco l’era dell’incertezza, sostenere gli anziani perché restino autonomi e socialmente utili, e restare esse stesse attive e in salute mentre continuano a lavorare per supportare quotidianamente economia, welfare e vita quotidiana.

In Italia la fecondità è ai minimi storici e gli over 65 sono circa un quarto della popolazione. Nell’Unione Europea l’invecchiamento è divenuto strutturale, mentre il Giappone rimane il laboratorio più avanzato di una società sempre più vecchia. Senza il contributo delle tecnologie sarà quasi impossibile tenere insieme la società fornendo la cura che serve.

La letteratura ci indica che non esiste una tecnologia risolutiva, ma un ecosistema di strumenti: sistemi di assistenza intelligenti e intelligenza artificiale (IA) generativa educativa (GenAI), salute mentale digitale guidata, telemedicina, monitoraggio remoto, case intelligenti, tecnologie assistive e indossabili, robotica sociale, sistemi human-in-the-loop, strumenti di supporto del lavoro fisico e programmi finanziari e assicurativi intergenerazionali, per citare alcuni ambiti tecnologici. Non solo dunque tecnologie che suppliscono a una perdita, ma anche tecnologie che sviluppano capacità, relazioni, autonomia e cooperazione tra generazioni.

Non per tutte queste tecnologie si è allo stesso stato di sviluppo. L’evidenza di un contributo fattivo di supporto alla generazione della cura è già forte per molte tecnologie assistive, ovvero prodotti e sistemi che mantengono o migliorano il funzionamento e l’indipendenza delle persone (Tabella 1), e il supporto digitale ai caregiver. Tra queste però la GenAI generativa, la robotica sociale e molti programmi finanziari e assicurativi intergenerazionali sono solo ai primi stadi di sviluppi e promettono grandi miglioramenti futuri.

La direzione di policy, quindi, è integrare innovazione tecnica, qualità del lavoro, servizi territoriali, supervisione umana e governo dei dati[1].

Tabella 1. Tecnologie assistive

TECNOLOGIA

ESEMPI

Fisiche (supportano corpo e movimenti):

Cognitive (memoria, orientamento, autodeterminazione):

Relazionali/sociali (combattono isolamento e solitudine):

Sanitarie (prevenzione e monitoraggio):

Ambientali (ambienti domestici curanti):

Definizione del quadro demografico

La generazione della cura non è una categoria morale, ma una funzione sociale storicamente nuova: l’insieme degli adulti che oggi tengono insieme tre compiti prima più distinti – educazione, assistenza e produzione – dentro un contesto di bassa natalità, longevità, maggiore cronicità e insufficienza di vocazioni per il lavoro di cura familiare e professionale. Questo sposta la cura dall’essere “settore residuale” al diventare infrastruttura civile, sanitaria, educativa e perfino industriale. Se la produttività di una società dipende dalla qualità del suo capitale umano e dalla sua capacità di mantenere in attività la popolazione adulta, allora la cura non è più solo un consumo di risorse: è un investimento sistemico[2].

In Italia, secondo ISTAT (dati 2024), i nati sono stati 369.944 e la fecondità è scesa a 1,18 figli per donna; gli over 65 hanno raggiunto il 24,7% della popolazione. Anche le proiezioni Istat più recenti indicano per l’Italia una popolazione in calo a 54,7 milioni nel 2050[1]. EUROSTAT descrive per l’Unione Europea (UE) un invecchiamento della popolazione ormai strutturale, con quota di anziani superiore a un quinto della popolazione e rapporto di dipendenza in aumento[3]. In Giappone il 29,3% della popolazione ha 65 anni o più e il governo stima per il 2040 una quota vicina al 35%[4].

In altri termini, in molti paesi sviluppati si riscontrano sempre meno nascite, più anni di vita, più anni da coordinare fra studio, lavoro e assistenza. La pressione sulla generazione della cura è quindi destinata ad aumentare almeno fino a metà secolo.

Le tecnologie della cura

Giovani

Per i giovani, la traiettoria più convincente è quella delle tecnologie che aumentano apprendimento, autoregolazione e accesso al supporto. I sistemi di tutoraggio intelligenti (ITS) hanno mostrato, nelle meta-analisi più citate, effetti positivi sugli apprendimenti; i risultati sono generalmente favorevoli, ma non automatici: servono allineamento pedagogico, durata adeguata e integrazione con insegnanti reali. La GenAI educativa amplia personalizzazione e feedback, ma resta esposta a errori, overreliance e problemi di fairness e accountability; per questo UNESCO insiste su un uso human-centred. I chatbot educativi possono aiutare, ma oggi sostengono solo parzialmente l’intero ciclo dell’apprendimento autoregolato. La direzione di ricerca più promettente non è “IA al posto del docente”, ma IA come tutor socratico e strumento di scaffolding (assistenza forte all’inizio e via via meno intensa col procedere dell’apprendimento), con verifiche di preparazione in itinere, tracciabilità e supervisione educativa[5],[6].

Sul fronte della salute mentale dei giovani, la World Health Organization (WHO) stima che un adolescente su sette viva con un disturbo mentale. Le revisioni migliori mostrano che gli interventi digitali possono aiutare soprattutto su ansia e depressione, ma funzionano meglio quando sono guidati da professionisti, pari o genitori; i modelli completamente automatizzati hanno risultati più incerti e minore aderenza. Questo implica una linea di politica precisa: la salute mentale digitale è più utile come porta d’accesso, triage, continuità di supporto e riduzione dei tempi di attesa che come sostituto pieno della relazione clinica. In parallelo, le tecnologie educative e di salute mentale dovrebbero convergere: per la generazione della cura, il sostenere giovani competenti e giovani psicologicamente fragili deve essere incluso nella stessa agenda[7].

Anziani

Per gli anziani, le evidenze più solide riguardano telemedicina, monitoraggio remoto, smart homes, wearables e assistive technology. Le review sistematiche indicano benefici su accesso alle cure, gestione di malattie croniche, sicurezza, self-management e aging-in-place; un report WHO-UNICEF sulle tecnologie assistive sposta il discorso da “dispositivi” a vere e proprie infrastrutture di autonomia, inclusione e prevenzione della dipendenza[8]. Le tecnologie domotiche per case intelligenti risultano utili soprattutto quando il contesto richiede monitoraggio continuo, promemoria, allerta e coordinamento con caregiver formali e informali. Più cauta è la visione sull’impatto della robotica sociale e sistemi predittivi: si osservano effetti promettenti sul ricevere compagnia, la facilitazione sociale e il training cognitivo, ma campioni piccoli, forte eterogeneità e difficoltà di implementazione limitano la generalizzabilità. La ricerca più promettente va verso ecosistemi interoperabili di cura domiciliare, non verso singoli gadget[9].

Membri della generazione della cura

Il nodo nuovo è però la salute della “forza-lavoro” della cura: prestatori d’opera che non possono limitarsi a “tenere”, ma devono restare cognitivamente vigili, fisicamente attivi, psicologicamente resilienti e continuamente formabili. La letteratura sulla generazione della cura (da taluni definita “sandwich”) e sul carico fisico ed emotivo dei caregiver mostra costi fisici, psicologici, economici e di attenzione elevati[10]. L’OECD insiste sul fatto che la sostenibilità dell’infrastruttura della cura nel lungo termine richiede migliori condizioni di lavoro, uso più intelligente delle competenze, tecnologia di supporto e investimenti in prevenzione[11].

Qui l’evidenza diretta è meno matura, ma la direzione è comunque leggibile verso: strumenti digitali di coordinamento, reminder e care navigation; moduli di teleassistenza e micro-formazione; organizzazione del lavoro più umana; prevenzione del sonno insufficiente e dello stress cronico; ergonomia e workplace design che riducano il carico fisico e cognitivo; reskilling continuo per gestire sistemi sempre più ibridi. Le meta-analisi mostrano che gli interventi tecnologici possono ridurre il carico fisico-emotivo dei caregiver.

È ora necessario misurare con precisione se e quanto wearable per il monitoraggio della fatica nonché software per la programmazione personale del tempo e per il supporto alle decisioni migliorino davvero l’attenzione, la continuità lavorativa e la salute mentale senza scivolare in una sorveglianza invasiva o, indirettamente nell’intensificazione del carico di lavoro.

Programmi intergenerazionali

Infine, i programmi di collaborazione intergenerazionale meritano attenzione perché tengono insieme le tre età della cura di cui abbiamo discusso finora. Le evidenze oggi disponibili suggeriscono piccoli o moderati benefici soprattutto su autostima, depressione lieve, senso di comunità e relazioni, ma restano pochi studi robusti e comparabili, in particolare sugli esiti dei più giovani. Più che una tecnologia singola, qui siamo davanti a una tecnologia sociale che può moltiplicare l’efficacia di quelle digitali: tutoraggio incrociato, volontariato strutturato, scuole e comunità di quartiere connesse ai servizi, apprendimento e utilità sociale distribuiti tra generazioni. Il punto chiave è che la collaborazione intergenerazionale funziona meglio quando è progettata, misurata e collegata ai servizi, non quando resta una dimostrazione episodica[12].

In sintesi, la Tabella 2 sintetizza i risultati attuali e le prospettive di sviluppo di tutoraggio intelligente, sistemi digitali per la salute mentale, telemedicina, domotica intelligente, robotica sociale, tecnologie assistive, carico fisico-emotivo sui caregiver e programmi intergenerazionali.

Tabella 2. Tecnologie per la cura a confronto

Barriere etiche, di adozione e di governance

Le barriere di adozione sono ormai ricorrenti in quasi tutte le analisi di settore: digital divide, costo, bassa usabilità, limiti sensoriali e cognitivi, connettività, frammentazione dei dati, paura di sostituzione del contatto umano, scarsa co-progettazione. Una review del 2024 su anziani e tecnologie sanitarie mostra che facilità d’uso, capitale educativo, supporto familiare e percezione di utilità sono decisivi; a ciò si aggiunge che, nelle case con domotica intelligente, l’importanza di affidabilità, bassa invasività e integrazione nella routine domestica hanno un valore. Da qui una prima conclusione: molte tecnologie falliscono non perché “immature” in senso stretto, ma perché disegnate senza tener conto dei contesti reali di vita e lavoro[13].

Sul piano normativo, WHO e UNESCO convergono su quattro criteri: necessità di una supervisione umana, responsabilità dei produttori (accountability), trasparenza ed equità. Ma per la generazione della cura occorre aggiungerne un quinto: la tecnologia è buona solo se riduce il lavoro invisibile, non se lo misura e basta; se aumenta capacità e salute, non solo la produttività apparente; se formalizza il coordinamento, non se lo privatizza nella sfera domestica. Questo vale in modo particolare per i lavoratori-caregiver: strumenti di programmazione del tempo, monitoraggio o supporto decisionale sono socialmente desiderabili solo se protetti da garanzie su privacy, limiti di sorveglianza, diritto alla disconnessione e qualità del lavoro[14], [15].

Scenario al 2050 e raccomandazioni conclusive

Nel 2050 la società della cura potrebbe avere due volti. Nel migliore, la casa sarà un nodo integrato fra apprendimento, salute e assistenza; i giovani useranno tutor intelligenti e servizi psicoeducativi ibridi; gli anziani vivranno più a lungo in autonomia grazie a telemonitoraggio, tecnologie assistive e domotica; i lavoratori-caregiver disporranno di piattaforme di coordinamento, prevenzione di stress e fatica, reskilling continuo e organizzazioni del lavoro più sostenibili. Nel peggiore, le stesse tecnologie resteranno frammentate, acquistate solo da chi può, mal collegate con il welfare e incapaci di ridurre il sovraccarico della generazione adulta. Poiché le proiezioni demografiche rendono certo l’aumento della pressione sociale della cura, la differenza fra i due scenari dipenderà da una scelta politica: trattare la cura come infrastruttura critica o lasciarla come somma di eroismi privati. Questa è un’inferenza fondata sulle evidenze e sulle proiezioni oggi disponibili, non una previsione deterministica[16].

Cosa fare per i giovani

Qui serve: integrare sistemi di tutoraggio intelligente e GenAI in modelli didattici supervisionati; finanziare servizi di igiene mentale digitale guidata con accesso scolastico e territoriale; introdurre metriche pubbliche su apprendimento, autoregolazione, equità e benessere; formare docenti e educatori alla lettura critica degli output generativi; privilegiare sistemi che aiutino a pensare e non solo a “rispondere”. L’obiettivo non è automatizzare la scuola, ma aumentare il capitale cognitivo e relazionale dei giovani [5] [6] [17].

Cosa fare per i prestatori d’opera (lavoratori-caregiver)

Qui invece occorre trattare la salute della forza-lavoro della cura come politica economica: strumenti digitali di coordinamento, diritto a orari prevedibili, prevenzione di stress e sonno insufficiente, ergonomia, micro-apprendimento e reskilling, accesso a supporto psicologico, indicatori di attenzione e carico non punitivi ma protettivi. In ricerca, servono test estesi su tecnologie di monitoraggio della fatica, strumenti di programmazione del tempo e supporto decisionale misurati non solo in produttività, ma in burnout, continuità lavorativa, salute e sicurezza[10] [18] [19].

Cosa fare per gli anziani

È urgente qui: portare a larga scala le tecnologie assistive, la telemedicina e la domotica smart interoperabile; rafforzare la “casa come primo luogo di cura” con servizi territoriali e personale adeguato; usare robotica sociale e sistemi predittivi solo dove esistano chiari benefici, supervisione umana e valutazioni robuste; trasformare i dati domestici in coordinamento clinico, non in controllo opaco. L’obiettivo non è custodire anziani “connessi”, ma produrre anni aggiuntivi di autonomia, partecipazione e utilità sociale[9].

Le priorità operative di sistema sono sei: misurare meglio gli esiti con test realistici; finanziare tecnologie human-in-the-loop (l’umano nel processo governato dall’IA a sorvegliarlo, N.d.R.); standardizzare interoperabilità e auditabilità; co-progettare con utenti, caregiver e operatori; investire nel capitale umano dei lavoratori-caregiver con prevenzione, sonno, gestione dello stress, ergonomia e reskilling; legare innovazione e welfare territoriale così che tutoraggio, salute mentale, assistenza domiciliare e programmi di collaborazione intergenerazionale diventino una sola politica della capacità sociale[14].

Se si seguiranno queste linee guida sarà legittimo aspettarsi per il 2030 l’adozione diffusa dei tutoraggi adattivi, conseguire per il 2035 l’uso di case di cura interoperabili come standard diffuso territoriale, per il 2040 l’integrazione diffusa dei lavoratori della cura con strumenti di coordinamento e prevenzione, ed infine per il 2050 la cura come infrastruttura educativa, sanitaria ed economica.

Note

[1] ISTAT, Natalità e fecondità della popolazione residente. Anno 2024, ISTAT, Roma 2025. https://www.istat.it/comunicato-stampa/natalita-e-fecondita-della-popolazione-residente-anno-2024/

[2] National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, Families Caring for an Aging America, The National Academies Press, Washington 2016.  https://www.nationalacademies.org/publications/23606

[3] EUROSTAT, Population structure and ageing, Statistics Explained, Commissione Europea, Lussemburgo 2025. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Population_structure_and_ageing

[4] Cabinet Office, Annual Report on the Ageing Society 2025, Government of Japan, Tokyo 2025. https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2025/html/zenbun/s1_1_1.html

[5] J. A. Kulik, J. D. Fletcher, Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems: A Meta-Analytic Review, in «Review of Educational Research», 86, 1, 2016, pp. 42-78.

[6] G. Saracco, Alleati Digitali, la nostra IA personale, Laterza, Roma-Bari, 2026.

[7] World Health Organization, Mental health of Adolescents, 1 settembre 2025, https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/adolescent-mental-health

[8] World Health Organization, United Nations Children’s Fund, Global report on assistive technology, WHO-UNICEF, Ginevra-New York 2022, https://www.who.int/publications/i/item/9789240049451

[9] E. Şahin, B. G. Yavuz Veizi, M. I. Naharci, Telemedicine interventions for older adults: A systematic review, in «Journal of Telemedicine and Telecare», 30, 2, 2024, pp. 305-319.

[10] Pashazade, H., Maarefvand, M., Abolfathi Momtaz, Y. et al. Coping strategies of the sandwich generation in the care process: a qualitative study. BMC Public Health 24, 3373, 2024. https://doi.org/10.1186/s12889-024-20327-w

[11] Organisation for Economic Co-operation and Development, Health at a Glance 2025: OECD Indicators, OECD Publishing, Paris 2025. https://www.oecd.org/en/publications/health-at-a-glance-2025_8f9e3f98-en/full-report/long-term-care-workers_9c3bdbaf.html

[12] Campbell Collaboration, What is the effect of intergenerational activities on the wellbeing and mental health of children and young people?: A systematic review, 18 agosto, 2024. https://www.campbellcollaboration.org/review/what-is-the-effect-of-intergenerational-activities-on-the-wellbeing-and-mental-health-of-children-and-young-people-a-systematic-review/

[13] Y. J. A. Tian et al., Benefits and barriers associated with the use of smart home health technologies in the care of older persons: a systematic review, in «BMC Geriatrics», 24, 2024, art. 152.

[14] World Health Organization, Ethics and governance of artificial intelligence for health, WHO, Ginevra 2021. https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200

[15] UNESCO, Guidance for generative AI in education and research, UNESCO, Parigi 2023. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research

[16] ISTAT, Proiezioni sulla popolazione italiana, 2024. https://www.istat.it/en/tag/population-projections/

[17] A. Létourneau et al., A systematic review of AI-driven intelligent tutoring systems in K-12 education, in «npj Science of Learning», 10, 2025, art. 29.

[18] Organization for Economic Co-operation and Development, Who Cares? Attracting and Retaining Care Workers for the Elderly, OECD Publishing, Paris 2020. https://www.oecd.org/en/publications/who-cares-attracting-and-retaining-elderly-care-workers_92c0ef68-en.html

[19] Y. Zhou et al., Technology-based interventions on burden of older adults’ informal caregivers: a systematic review and meta-analysis di randomized controlled trials, in «BMC Geriatrics», 24, 2024, art. 398.