Un recente reportage di EdSurge ha messo in evidenza le spese operative e didattiche legate all'integrazione dell'intelligenza artificiale negli ambienti scolastici, con le analisi dell'educatore Michael Hernandez e della giornalista Mi Aniefuna.

Per aiutare gli insegnanti a progettare attività capaci di resistere alle scorciatoie automatiche, Hernandez ha usato il 'vibe coding' — descrivere i requisiti funzionali in linguaggio comune anziché scrivere codice a mano — per costruire uno strumento software che rende scalabile il lavoro di riprogettazione dei compiti. In parallelo, l'inchiesta di Aniefuna ha ricostruito la catena finanziaria delle installazioni di IA fino all'infrastruttura di calcolo, mostrando come le interrogazioni a consumo e il fabbisogno energetico dei server nei data center generino costi ricorrenti di utenza che i distretti raramente mettono a bilancio quando acquistano il software.

Insieme, questi casi mostrano che gli attriti dell'IA in ambito educativo vanno ben oltre le regole contro la copiatura in classe. Se da un lato le interfacce in linguaggio naturale permettono anche al personale non tecnico di creare rapidamente strumenti didattici mirati, dall'altro l'aumento del consumo quotidiano di IA in tutta la scuola crea oneri variabili di calcolo e licenze che mettono in difficoltà i tradizionali schemi di acquisto a costo fisso.