Negli ultimi anni l’adozione di tecniche di apprendimento automatico in contesti applicativi — ambientali, scientifici, gestionali — è cresciuta più rapidamente della capacità degli utenti finali di governarne il ciclo di vita [1], [2]. Gli strumenti più diffusi sono pensati per data scientist: assumono familiarità con la preparazione dei dati, la scelta degli iperparametri, l’interpretazione delle metriche. Quando invece l’utente è un operatore di dominio — nel nostro caso un biologo o un tecnico che raccoglie segnalazioni di tartarughe marine spiaggiate — il valore dell’AI dipende meno dall’algoritmo e più dal modo in cui l’intero sistema viene progettato attorno alla persona [3], [4].
Oltre l’algoritmo: un metodo per rendere l’AI affidabile e accessibile - Agenda Digitale
Un sistema per gli spiaggiamenti delle tartarughe marine trasforma dati grezzi in previsioni e spiegazioni, rendendo addestramento, qualità dei dati e affidabilità dei modelli accessibili a biologi e tecnici senza competenze specialistiche






