Quando l'intelligenza artificiale smette di essere una scatola nera
Capire davvero come funzionano i sistemi che usiamo ogni giorno
Non basta che un sistema funzioni. Serve sapere perché prende certe decisioni, quali dati considera e dove potrebbe sbagliarsi. L'intelligenza artificiale spiegabile non è un dettaglio tecnico ma una necessità per chiunque lavori con dati e decisioni complesse.
Scopri il programma autunno 2025Le domande che contano davvero
Abbiamo organizzato il percorso attorno alle domande che ci fanno più spesso. Quelle vere, che nascono dall'esperienza quotidiana.
Prima di iniziare
Cosa devo sapere già?
- Serve una laurea in informatica?
- Quanto conta l'esperienza con i dati?
- Posso seguire se vengo da settori diversi?
- Quali strumenti userò concretamente?
Durante il programma
Come si svolge il lavoro?
- Quanto tempo richiede ogni settimana?
- Lavoro su casi reali o solo teoria?
- Posso chiedere aiuto quando mi blocco?
- Come verifico se sto andando bene?
Dopo il completamento
Cosa cambia nel mio lavoro?
- Posso applicare subito quello che imparo?
- Quali competenze avrò in più?
- Come documenti il percorso fatto?
- Hai esempi di progetti completati?
Supporto continuo
E se ho bisogno dopo?
- Posso tornare sui materiali?
- Ci sono aggiornamenti sui metodi?
- Posso confrontarmi con altri?
- Come rimango al passo con i cambiamenti?
Metodo pratico
Dai dati alle decisioni comprensibili
Lavoriamo su dataset veri. Quelli con problemi reali, dati mancanti e situazioni che non trovi nei tutorial. Perché è lì che serve davvero sapere cosa fa il tuo modello.
Ogni tecnica che studiamo viene testata su casi concreti. Non ci fermiamo alla teoria: serve capire quando un metodo funziona e quando invece ti porta fuori strada.
Nel programma di settembre 2025 affronteremo tre progetti completi dall'inizio alla fine. Vedrai come cambia l'approccio quando passi da un contesto controllato ai dati reali di un'azienda.
Progetti che abbiamo analizzato insieme
Questi sono esempi reali di lavori che abbiamo sviluppato. Ogni progetto ha insegnato qualcosa di diverso su come rendere l'AI più trasparente.
Finanza
Sistema di credit scoring
Un modello che doveva valutare il rischio di credito. Il problema? Nessuno capiva perché certi clienti venivano rifiutati. Abbiamo dovuto smontare tutto e ricostruire con trasparenza.
- Identificate quattro variabili che creavano bias nascosti
- Creato un sistema di spiegazione per ogni decisione
- Ridotto i reclami del 60% in tre mesi
Sanità
Supporto diagnostico
Un algoritmo per aiutare i medici nelle diagnosi. Ma se non sai su cosa si basa il suggerimento, non puoi fidartene. Abbiamo lavorato sulla spiegabilità per renderlo utilizzabile.
- Mappati i pattern che il modello considera rilevanti
- Sviluppato visualizzazioni comprensibili ai clinici
- Testato con venti specialisti prima del rilascio
Industria
Manutenzione predittiva
Prevedere i guasti prima che succedano è utile. Ma serve anche sapere quali segnali ha colto il sistema, altrimenti i tecnici non si fidano e non lo usano.
- Isolate le variabili critiche per ogni tipo di guasto
- Creato un sistema di alert con motivazioni chiare
- Integrato il feedback dei tecnici per migliorare il modello
E-commerce
Raccomandazioni personalizzate
Un sistema che suggerisce prodotti agli utenti. Funzionava bene ma il team marketing non capiva la logica. Serviva aprire la scatola nera per poterlo migliorare.
- Documentato il peso di ogni fattore nelle raccomandazioni
- Permesso al team di intervenire su parametri specifici
- Migliorato il tasso di conversione del 23%
Approccio concreto
Lavoriamo su quello che serve davvero
Non c'è una ricetta unica. Ogni settore ha esigenze diverse e ogni progetto pone domande specifiche. L'importante è avere gli strumenti per rispondere.
Durante il programma costruirai una cassetta degli attrezzi pratica. Tecniche che puoi applicare subito, non teoria che resta nei libri. E soprattutto imparerai a scegliere quale strumento usare in base al contesto.
Il prossimo ciclo parte a settembre 2025. Tre mesi intensi con sessioni pratiche ogni settimana e progetti da sviluppare su dati reali. Posti limitati per mantenere un rapporto diretto con ogni partecipante.
Ho sempre pensato che i modelli predittivi fossero troppo complessi per essere spiegati ai clienti. Questo percorso mi ha fatto capire che non è vero. Adesso so come rendere trasparenti le decisioni e questo ha cambiato completamente il modo in cui presento i risultati.
