Progettare fiducia: pattern UX per un’AI trasparente e responsabile

Abstract

Con l’arrivo dell’AI proattiva (sistemi cioè che non aspettano un comando ma anticipano, suggeriscono e talvolta agiscono) si apre una domanda scomoda: chi resta responsabile delle decisioni? La risposta, spesso, non è nel modello ma nell’interfaccia. È lì che l’utente capisce (o non capisce) cosa sta facendo l’AI, quanto può fidarsi e quando deve intervenire.

In questo talk parto da un caso concreto di progettazione di strumenti AI in un dominio ad alta responsabilità per mostrare come tre rischi etici ricorrenti ovvero opacità, over-reliance e perdita di controllo, si affrontino con scelte di design precise e misurabili. Presento un piccolo repertorio di pattern (segnalazione del comportamento proattivo, gestione dell’incertezza, human-in-the-loop, reversibilità) e i risultati osservati applicandoli. L’obiettivo è dare a chi progetta e sviluppa software un vocabolario condiviso per rendere l’AI non solo più utile, ma più responsabile.