{"id":9750,"date":"2026-10-26T10:07:29","date_gmt":"2026-10-26T09:07:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/?p=9750"},"modified":"2026-10-26T10:07:30","modified_gmt":"2026-10-26T09:07:30","slug":"intelligenza-artificiale-e-agrifood-guidare-la-tecnologia-tra-bisogno-reale-dati-e-responsabilita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/it\/intelligenza-artificiale-e-agrifood-guidare-la-tecnologia-tra-bisogno-reale-dati-e-responsabilita\/","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale e Agrifood: guidare la tecnologia tra bisogno reale, dati e responsabilit\u00e0"},"content":{"rendered":"\r\n\t
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Intelligenza Artificiale e Agrifood: guidare la tecnologia tra bisogno reale, dati e responsabilit\u00e0<\/h1>\n\n\n

Lo scorso 11 Ottobre il nostro CTO, Gabriele Galatolo \u00e8 intervenuto alla tavola rotonda dell’Internet Festival di Pisa sul tema “Tecnologie digitali e transizione ecologica”, una riflessione profonda e multidisciplinare sulla transizione digitale in agricoltura.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Dal dato alla conoscenza: dinamiche e rischi dell\u2019applicazione dell\u2019AI in ambito Agricolo.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Ad aprire la discussione \u00e8 stato Gabriele Galatolo, esperto di Data Science e IA e CTO di Kode, il quale ha ricordato che l’intelligenza artificiale e la data science sono innanzitutto strumenti la cui efficacia dipende da implementazione e utilizzo. Nell’approcciarsi al settore agricolo, l’attenzione non deve concentrarsi unicamente sulla raccolta indifferenziata dei dati, ma soprattutto sull’obiettivo finale e sulle domande a cui si intende rispondere. Chi sviluppa l’IA non applica un approccio standardizzato e calato dall’alto, ma cerca in primo luogo di comprendere il dominio di riferimento, valutando le opportunit\u00e0 offerte dai dati a partire dall’ascolto del bisogno reale dell’azienda e del potenziale utilizzatore.<\/p>\n\n\n\n

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In questa visione si inserisce l\u2019esperienza di Andrea Carolina Zuniga Sierra di Rurinnova, dottoranda in Agricultural, Food and Environmental Law<\/strong>, che, partendo dallo studio e dalle comunit\u00e0 di pratica portate avanti in Sardegna, ha confermato quanto sia fondamentale il coinvolgimento e la partecipazione degli interessati fin dalle fasi preliminari di studio, per identificare con precisione i bisogni concreti e co-progettare le possibili soluzioni tecnologiche insieme a chi lavora sul territorio.<\/p>\n\n\n\n

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Soltanto comprendendo alla base il contesto si possono portare soluzioni capaci di rispondere alle effettive esigenze degli operatori. Lo conferma anche Luca Cantone, dottorando dell’Universit\u00e0 di Pisa e ricercatore specializzato sul tema dei bias e dell’inclusione, sottolineando come emerga in maniera sempre pi\u00f9 significativa il tema del bias dei dati alla base dell’allenamento dei modelli di IA, che rischia di rimanere latente persino nei percorsi di co-creazione. In ambiti come quello agricolo, basati su uno storico orientato alla tradizione \u2014 in cui la tradizione \u00e8 un valore ma rischia anche di diventare una gabbia logica \u2014, \u00e8 facile ignorare o far fatica a identificare i pregiudizi preesistenti (come il minor accesso storico delle donne al credito o alla terra) che vengono poi replicati dagli automatismi degli algoritmi, determinandone il successo o il fallimento. Per questo motivo, il problema del bias deve essere affrontato fin dall’inizio della progettazione.
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Oltre agli aspetti progettuali, la tecnologia presenta risvolti che hanno un diretto impatto giuridico nell’operativit\u00e0. Come ha illustrato Cecilia Rasetto, avvocato e dottoranda di ricerca dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa, in Scienze giuridiche, per il Curriculum \u201cAmministrazione, Mercato e Giustizia Penale\u201d, nel settore di Diritto Agroalimentare, vi sono situazioni in cui una tecnologia concepita per portare un vantaggio pu\u00f2 invece provocare danni reali all’azienda agricola. \u00c8 il caso, ad esempio, di un sistema intelligente che, basandosi sulle rilevazioni di droni o sensori di umidit\u00e0, suggerisce erroneamente di non irrigare un vigneto, provocando la perdita o il grave deterioramento del raccolto. Di fronte a un simile errore algoritmico, emergono complessi problemi giuridici circa l’attribuzione della responsabilit\u00e0 legale e il risarcimento dei danni lungo la filiera. In questo contesto entrano in gioco precise scelte di sviluppo e di regolamentazione, quali la trasparenza e la tracciabilit\u00e0 richieste dal Regolamento Europeo sull’IA (AI Act) per i sistemi ad alto rischio.<\/p>\n\n\n\n

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Ma la domanda che emerge alla luce di queste considerazioni \u00e8 come si possa evitare il rischio di errore di un sistema o risposte deviate dovute al bias. Il tema riguarda lo sviluppo delle soluzione AI-based fin dalle sue prime fasi. Solo identificando i rischi connaturati al sistema in oggetto e le loro caratteristiche si pu\u00f2 approcciare la costruzione della soluzione fin dalla fase di progettazione e allenamento dei modelli affinch\u00e9 sia in grado di tenerne conto e ridurre al massimo il rischio.<\/p>\n\n\n\n

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I sistemi di IA vengono addestrati come studenti ed \u00e8 chi li sviluppa a doverne definire la conoscenza e i confini. Le soluzioni pi\u00f9 efficaci e meno soggette a errori sono quelle meno generaliste e pi\u00f9 calibrate sullo specifico contesto: pi\u00f9 un’applicazione sfrutta informazioni e dati riferiti al caso specifico, migliore sar\u00e0 l’addestramento e superiore la capacit\u00e0 di fornire risposte corrette ed esenti da distorsioni.<\/p>\n\n\n\n

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In conclusione<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Come ha evidenziato Andrea Saba, ricercatore e moderatore dell’incontro, questo approccio, evidenziato da Galatolo ad una AI co-creata con i potenziali fruitori e fondata su dati specifici del contesto di applicazione, riporta l’attenzione sulla necessit\u00e0 di coinvolgere direttamente gli esperti di settore, come nel caso delle comunit\u00e0 di pratica sperimentate in ambito rurale in Sardegna da Rurinnova. In questi contesti, la base di conoscenza non \u00e8 generica ma specialistica e fortemente legata al territorio, consentendo di riscoprire e valorizzare quelle conoscenze periferiche che rappresentano la vera ricchezza dell’agricoltura.<\/p>\n\n\n\n

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Foto di Bernd Dittrich su Unsp<\/figcaption><\/figure>\n<\/body><\/html>\n\n\n

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In quest\u2019ottica, conferma Gabriele Galatolo, il valore dell’uomo nel processo di utilizzo della tecnologia si \u00e8 confermato come imprescindibile, ma sta cambiando a una velocit\u00e0 impressionante. Il concetto di Human in the Loop, nato per garantire la presenza dell’operatore umano, \u00e8 spesso degenerato in una forma di deresponsabilizzazione verso uno sviluppo tecnologico ben fatto, finendo per attribuire alla persona la sola responsabilit\u00e0 giuridica o formale in caso di errore della macchina (tema sotto i riflettori in ambito giuridico, come ha chiaramente sottolineato Cecilia Rasetto). <\/p>\n\n\n\n

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Il vero ruolo dell’IA non deve essere quello di assegnare all’uomo passivi compiti di controllo o responsabilit\u00e0 formali, bens\u00ec quello di liberare l’uomo da task meccanici e ripetitivi, restituendo centralit\u00e0 alla dimensione qualitativa, decisionale e creativa del lavoro umano.<\/p>\n\n\n\n

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In conclusione, l’incontro all’Internet Festival ha dimostrato che il futuro dell’agrifood digitale non si gioca sulla cieca automazione, ma sull’alleanza tra tecnologia avanzata, consapevolezza giuridica ed esperienza umana: un percorso in cui l’IA diventa un moltiplicatore di competenze sul campo, senza mai sostituirsi alla responsabilit\u00e0 e alla visione dell’agricoltore.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Se vuoi approfondire questo tema con Gabriele, contattaci<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t

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Gabriele Galatolo interviene alla tavola rotonda dell’Internet Festival di Pisa sul tema “Tecnologie digitali e transizione ecologica”, riflessione sulla transizione digitale in agricoltura.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":9754,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[157],"tags":[],"class_list":["post-9750","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news-it"],"yoast_head":"\nIntelligenza artificiale e agrifood: dati e responsabilit\u00e0 | Kode<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Intelligenza artificiale e agrifood: Kode all\u2019Internet Festival di Pisa su bisogni reali, qualit\u00e0 dei dati e responsabilit\u00e0 nell\u2019innovazione agricola.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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