03 set 2025·8 min
Come creare un sito che spiega l'IA ai non esperti
Guida pratica per pianificare, scrivere e progettare un sito che spiega chiaramente le capacità dell'IA a non esperti, con esempi, suggerimenti UX e segnali di fiducia.
Guida pratica per pianificare, scrivere e progettare un sito che spiega chiaramente le capacità dell'IA a non esperti, con esempi, suggerimenti UX e segnali di fiducia.
Prima di scrivere una pagina, decidi esattamente chi sono i “non esperti” per il tuo sito. Un “pubblico generale” raramente è un pubblico reale — e l'IA si fraintende facilmente quando le persone arrivano con aspettative diverse.
Scegli un gruppo primario e (opzionalmente) uno secondario. Per esempio:
Dai a ciascun gruppo un breve profilo: cosa già sanno, di cosa sono preoccupati e quale decisione devono prendere. Questo ti aiuta a scegliere il livello di dettaglio giusto — e gli esempi adatti.
I non esperti di solito cercano prima risposte pratiche. Inizia il piano dei contenuti con le domande che emergono in chiamate di vendita, ticket di supporto, sessioni di formazione e commenti:
Se non sai rispondere a queste in modo chiaro, il sito sembrerà marketing — per quanto curato sia l'aspetto.
Scegli un piccolo numero di risultati che contano. Obiettivi comuni includono:
I tuoi obiettivi dovrebbero guidare cosa enfatizzare: chiarezza, rassicurazione, supporto alla decisione o guida pratica.
Associa le metriche agli obiettivi così puoi migliorare il sito nel tempo. Esempi:
Stabilisci una cadenza di revisione (mensile o trimestrale) e adatta i contenuti in base a ciò che le persone ancora fraintendono.
Le persone comprendono l'IA più in fretta quando la raggruppi in pochi “compiti” che può svolgere, invece di una lunga lista di strumenti. Punta a 3–6 categorie che risultino familiari e coprano la maggior parte dei contenuti.
Opta per categorie che i visitatori riconoscono dal lavoro quotidiano. Opzioni comuni:
Dai a ogni categoria un nome semplice (sostantivo come “Text”, “Images”) o una frase verbale chiara (“Trova risposte nei documenti”). Evita etichette argute che richiedono spiegazioni.
La coerenza riduce la confusione. Per ogni categoria scrivi quattro parti brevi:
Questa struttura aiuta i lettori a confrontare le capacità rapidamente e fissa le aspettative senza dettagli opprimenti.
I non esperti di solito non hanno bisogno di nomi di modelli, benchmark, conteggio di parametri o leaderboard. Sostituiscili con indicazioni rivolte all'utente:
Se devi menzionare termini tecnici, tienili opzionali (una nota breve o un tooltip) in modo che la pagina principale resti accessibile.
Un buon sito explainer sull'IA è prevedibile: i visitatori sanno sempre dove sono, cosa leggere dopo e quanto approfondire. L'obiettivo non è mostrare tutto insieme, ma guidare le persone da “ho curiosità” a “so abbastanza per decidere”.
Mantieni la navigazione principale ridotta e significativa. Una sitemap pratica di base è:
Questa struttura offre punti di ingresso facili per i nuovi visitatori e supporta visite ripetute quando qualcuno cerca una risposta specifica.
Se procedi in fretta, può aiutare prototipare questa struttura come sito funzionante invece che come documento statico. Per esempio, i team usano Koder.ai per generare un explainer React da un brief in chat, poi iterano con “planning mode”, snapshot e rollback mentre i contenuti e la navigazione evolvono.
Molti non esperti non sanno cosa significhino “capabilities” o “models”. Aggiungi un percorso “Start here” visibile (dalla home e dal menu) che guidi in 3–5 passi brevi, ad esempio:
Progetta ogni pagina a strati: prima una panoramica breve, poi dettagli opzionali. Ad esempio, una pagina di capability può cominciare con un riassunto in un paragrafo e poi espandersi in sezioni come “Input tipici”, “Output tipici”, “Ideale per” e “Attenzione”. I visitatori che vogliono solo le basi possono fermarsi senza perdersi.
Invece di pagine lunghe e opprimenti, collega concetti correlati. Quando qualcuno legge su “hallucinations”, dovrebbe poter consultare il glossario e un FAQ correlato. Questo trasforma il sito in un'esperienza di apprendimento guidata, non in un insieme disordinato di pagine.
Il linguaggio semplice non è "semplificare troppo". Rimuove attriti evitabili così i lettori capiscono cosa fa il sistema AI, cosa non fa e cosa fare dopo.
Punta a frasi brevi, voce attiva e un'idea per paragrafo. Questo rende i concetti complessi più gestibili senza eliminare dettagli importanti.
Se senti che l'accuratezza vacilla, aggiungi una frase di contesto invece di passare al gergo. Per esempio, invece di dire “il modello generalizza”, scrivi: “Impara pattern da esempi passati e usa quei pattern per fare stime nuove”.
La maggior parte del gergo AI ha una traduzione più semplice. Usa la versione quotidiana di default e introduce i termini tecnici solo quando sono necessari.
Esempi:
Quando devi usare un termine tecnico (perché gli utenti lo incontreranno altrove), definiscilo subito in una frase e poi mantieni lo stesso termine.
La coerenza riduce la confusione più di spiegazioni aggiuntive. Scegli un'etichetta per ogni concetto chiave e usala ovunque.
Per esempio, decidi se dire “sistema AI”, “modello” o “algoritmo”. Scegli uno come termine principale (es. “sistema AI”) e menziona gli altri solo una volta come sinonimi.
Mantieni anche i verbi coerenti: se chiami l'output una “suggerimento”, non chiamarlo poi “risposta” a meno che non cambi intenzionalmente l'aspettativa.
Inizia ogni pagina con un breve “cosa troverai qui” in 3–5 punti. Questo aiuta i non esperti a orientarsi velocemente e riduce le interpretazioni errate.
Un buon riassunto include tipicamente:
Questo mantiene il testo principale leggibile, pur preservando la precisione necessaria per usare l'AI in modo sicuro e consapevole.
Le persone capiscono l'IA più in fretta se la mostri come un sistema semplice: cosa entra, cosa succede, cosa esce e cosa deve fare la persona dopo. Un piccolo diagramma può evitare lunghe spiegazioni e ridurre il pensiero del “cassetto magico”.
Sii esplicito su cosa deve fornire il visitatore. Tipi comuni di input:
Un pattern utile: “Se fornisci X, può fare Y; se non lo fai, indovinerà.”
Nomina l'output in termini semplici e mostra come appare:
Nota anche cosa l'output non è: una garanzia, una decisione finale o una fonte perfetta di verità.
Un diagramma semplice può stare su uno schermo:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
Mantieni il blocco “Processing” a livello alto. Non servono dettagli interni del modello; l'obiettivo è chiarezza, non ingegneria.
Accanto al diagramma includi una breve nota “prima di usare”:
Questo trasforma il diagramma in un workflow pratico che i visitatori possono seguire subito.
Gli esempi rendono l'AI meno astratta. Mira a 5–10 esempi reali per capacità (una pagina o pannello per capacità), scritti come scenari brevi e riconoscibili dal lavoro quotidiano.
Mantieni ogni esempio coerente così i lettori possono scansionare:
Usa questi come modelli, poi crea raccolte simili per riassunti, brainstorming, assistenza dati, bozze per supporto clienti, ecc.
Before: “Ho bisogno di questo entro oggi. Se non ce la fai dimmelo ora.”
After (AI‑assisted): “Potresti inviarmi un aggiornamento entro le 17? Se non è possibile, fammi sapere così ci organizziamo.”
Cosa controllare: il tono è adeguato al rapporto; non vengono fatti promessi; rimuovi dettagli sensibili.
Before: “Abbiamo parlato del lancio. Alcuni rischi. Sam ha menzionato i fornitori.”
After (AI‑assisted): “Azioni: (1) Sam conferma i tempi dei fornitori entro mercoledì. (2) Priya prepara la checklist di lancio entro venerdì. Rischi: ritardi fornitori; proprietario dell'approvazione non chiaro.”
Cosa controllare: nomi/proprietari corretti; date accurate; decisioni mancanti riempite da te, non inventate.
Before: “Cerchiamo una rockstar che gestisca tutto sotto pressione.”
After (AI‑assisted): “Cerchiamo un coordinatore che gestisca scadenze, comunichi chiaramente e dia priorità alle attività tra i team.”
Cosa controllare: linguaggio non discriminatorio; requisiti realistici; accessibilità e inclusività.
Before: “Non è colpa nostra. L'hai usato male.”
After (AI‑assisted): “Mi dispiace per il disagio. Vediamo cosa è successo—puoi descrivermi i passaggi che hai fatto e il messaggio di errore?”
Cosa controllare: allineamento con la policy; nessuna ammissione di responsabilità non voluta; privacy (non richiedere dati non necessari).
Before: “La tua richiesta è in sospeso a causa di documentazione insufficiente.”
After (AI‑assisted): “Non possiamo completare la tua richiesta perché manca un documento. Inviaci: prova di residenza (datata negli ultimi 90 giorni).”
Cosa controllare: accuratezza dei requisiti; chiarezza per lettori non madrelingua; evitare la raccolta di dati extra.
I prompt scaricabili possono essere utili, ma pubblicali solo se li mantieni aggiornati. Se lo fai, indica la data di ultimo aggiornamento, nota con quale modello/strumento sono stati testati e fornisci un modo semplice per segnalare quando smettono di funzionare.
Non serve una lezione di matematica per spiegare l'incertezza: basta dirlo in modo chiaro e coerente. Un'inquadratura utile: un sistema AI prevede output probabili basandosi su pattern nei dati; non “sa” i fatti come una persona. Questa idea evita molti fraintendimenti, soprattutto quando il modello sembra sicuro.
Sii specifico su come l'AI può fallire, con linguaggio quotidiano:
Un buon sito non nasconde questi problemi in caratteri piccoli. Mettili accanto alla feature che toccano (ad esempio, menziona le hallucinations su qualsiasi pagina su “sintesi” o “risposte alle domande”).
Usa frasi come: “Il sistema sceglie le parole successive più probabili basandosi sui pattern che ha imparato.” Poi aggiungi cosa implica: “Questo significa che può essere sicuro e comunque sbagliato.” Se mostri punteggi di confidenza o etichette “potrebbe non essere accurato”, spiega cosa dovrebbe fare l'utente dopo (verificare, richiedere fonti, confrontare con riferimenti affidabili).
Se il sito promuove l'uso dell'AI per decisioni, includi un blocco di avviso chiaro per usi medici, legali e finanziari: l'output AI non è consulenza professionale, può omettere dettagli critici e dovrebbe essere rivisto da un esperto qualificato. Evita avvertenze vaghe — nomina i rischi (diagnosi errata, problemi di conformità, errori fiscali).
| Ideale per | Non ideale per |
|---|---|
| Redigere versioni iniziali di email, riassunti e outline | Diagnosticare condizioni mediche o modificare piani di cura |
| Brainstorming di opzioni e domande da porre | Interpretazioni legali, approvazione di contratti o firme di conformità |
| Spiegare concetti a livello base | Prendere decisioni finanziarie finali o raccomandazioni di investimento |
| Organizzare appunti e generare checklist | Qualsiasi compito che richieda garanzia di accuratezza senza verifica |
Le persone non devono capire ogni dettaglio tecnico per fidarsi dell'uso dell'AI. Hanno bisogno di risposte chiare e specifiche a “Cosa succede ai miei dati?” e “Cosa protegge questo sistema?”. Fai della fiducia una parte centrale del sito — non un’aggiunta a piè di pagina.
Crea una pagina dedicata che spiega cosa raccogli, cosa non raccogli e perché. Rendila leggibile e concreta, con esempi di input comuni.
Includi elementi come:
I non esperti spesso presumono che l'output AI sia “verificato”. Fai attenzione al linguaggio. Descrivi le salvaguardie a livello alto — senza implicare protezione perfetta.
Esempi di note sulla sicurezza da includere:
Offri una breve sezione “Usalo bene” che spiega scenari appropriati e segnali di allarme. Abbinala a un chiaro percorso di escalation:
La fiducia cresce quando le persone vedono chi c'è dietro il prodotto e come viene mantenuto. Aggiungi:
Quando la trasparenza è coerente e specifica, le spiegazioni sull'IA sembrano meno marketing e più orientamento affidabile.
Glossario e FAQ sono come le ruotine per chi ancora non conosce i termini. Aiutano anche gli esperti a usare definizioni coerenti, così il sito non usa la stessa parola per dire cose diverse.
Mantieni le voci brevi, concrete e scritte per chi non ha studi di informatica. Parti dai termini che gli utenti incontrano più spesso:
Aggiungi una riga sotto ogni voce: “Potresti sentire anche…” e elenca sinonimi comuni per evitare confusione, per esempio:
Nelle pagine di capability aggiungi tooltip discreti per i termini del glossario la prima volta che compaiono. Mantienili a una frase e senza gergo. I tooltip funzionano meglio quando:
La FAQ dovrebbe rispondere a ciò che le persone si chiedono o temono. Buone domande da includere:
Quando glossario e FAQ sono facili da trovare e coerenti, i lettori passano meno tempo a decodificare i termini e più tempo a capire cosa l'AI può effettivamente fare.
Un sito che spiega l'IA bene dovrebbe risultare facile da leggere. Quando le persone imparano concetti nuovi, il design deve ridurre la fatica, non aggiungerla.
Comincia con scelte di tipografia e spaziatura che favoriscono la comprensione:
Dividi idee dense in paragrafi corti e usa intestazioni chiare per segnalare ogni parte. Se devi introdurre un termine, valuta una breve casella‑callout che lo definisca in una frase prima di proseguire.
I non esperti spesso scansionano prima, poi decidono cosa leggere.
Usa pattern di pagina coerenti: titolo chiaro, un paragrafo “cosa imparerai” e sezioni strutturate con sottotitoli descrittivi. Rendi la navigazione prevedibile (menu in alto + breadcrumb o un “Back to overview” visibile) e evita di nascondere pagine chiave dietro etichette ingegnose.
I callout sono utili, ma usali con uno scopo: “Key takeaway”, “Common misconception” o “Try this prompt”, non per ripetere lo stesso concetto.
I miglioramenti per l'accessibilità aiutano tutti, incluse le persone su mobile e in ambienti rumorosi.
Assicura:
Le spiegazioni IA spesso si basano su flussi e confronti — che possono rompersi su schermi piccoli.
Usa card impilate per pipeline passo‑passo, accordioni per definizioni e FAQ, e confronti affiancati che si trasformano in verticale “Before” poi “After”. Mantieni i target di tap grandi ed evita interazioni che richiedono precisione (tooltip minuscoli attivabili solo con hover).
Un buon explainer non si limita a “ora sai”. Aiuta le persone a decidere cosa fare dopo — senza spingere tutti verso la stessa azione.
Offri poche CTA chiare, ciascuna legata a un obiettivo diverso:
Sii concreto nel testo: cosa otterranno, quanto tempo richiede e cosa devono fornire.
Se offri un percorso pratico, considera una CTA “Build a sample app” per chi impara facendo. Piattaforme come Koder.ai possono trasformare un breve brief in chat in un'esperienza web funzionante (front end React con backend Go/PostgreSQL), utile per validare IA, demo e flussi di contenuto — poi esportare il codice sorgente quando sei pronto a operationalizzarlo.
Non costringere gli esperti a leggere contenuti per principianti — né i principianti ad addentrarsi in dettagli tecnici. Usa percorsi leggeri, come:
Può bastare un paio di pulsanti in cima alle pagine chiave (“Sto imparando” vs “Sto valutando”).
Se includi un form, indica cosa ti serve (file di esempio, settore, obiettivo, vincoli) e cosa succede dopo. Se possibile, aggiungi:
Le informazioni sull'AI invecchiano in fretta. Assegna un responsabile, stabilisci una cadenza di revisione (mensile o trimestrale) e aggiungi note di versione semplici (es.: “Ultima revisione: Mese YYYY” e “Cosa è cambiato”) così i lettori si fidano che i contenuti restino aggiornati.
Se il tuo explainer è legato a una demo o a un'esperienza interattiva, tratta gli aggiornamenti come rilasci software: traccia le modifiche, mantieni un'opzione di rollback chiara e documenta le variazioni. Strumenti con snapshot e rollback (come disponibili in Koder.ai) possono ridurre il rischio quando iteri velocemente.
Inizia scegliendo un gruppo principale di non esperti (e opzionalmente un gruppo secondario). Scrivi un breve profilo per ciascuno:
Questo mantiene le spiegazioni al livello giusto e evita la vaghezza del “pubblico generale”.
Raccogli domande da fonti reali: chiamate commerciali, ticket di supporto, sessioni di onboarding e commenti. Dai priorità alle domande che influenzano fiducia e decisioni, come:
Se non riesci a rispondere a queste in modo chiaro, il sito sembrerà marketing.
Scegli 1–3 obiettivi collegati a risultati concreti che ti interessano. Esempi comuni:
Allinea ogni pagina principale a uno di questi obiettivi in modo che il sito resti focalizzato.
Abbina metriche agli obiettivi e rivedile con regolarità (mensile o trimestrale). Metriche utili:
Usa i risultati per aggiornare i contenuti dove gli utenti restano bloccati.
Raggruppa le funzionalità in 3–6 “lavori” riconoscibili (es.: Text, Images, Audio, Search & Q&A, Spreadsheets). Questo aiuta i visitatori a capire più rapidamente rispetto a una lunga lista di strumenti.
Mantieni i nomi delle categorie semplici e letterali (evita etichette creative che richiedono spiegazioni).
Usa lo stesso mini‑modello per tutte le pagine di capacità:
La coerenza rende facile confrontare le capacità senza leggere in profondità.
Di solito evita nomi di modelli, benchmark, conteggio di parametri o classifiche. Sostituiscili con indicazioni rivolte all'utente come:
Se devi includere termini tecnici, rendili opzionali (tooltip o brevi note).
Mantieni la navigazione principale ridotta e prevedibile. Una baseline pratica è:
Aggiungi un percorso visibile che guidi i principianti attraverso: cos'è (1 minuto), a cosa serve, dove fallisce, esempi riconoscibili e prossimi passi.
Scrivi con frasi brevi, voce attiva e un'idea per paragrafo. Sostituisci il gergo con equivalenti di uso comune (e definisci i termini inevitabili subito).
Scegli inoltre un termine coerente per ogni concetto (es. sempre “sistema AI” invece di alternare “modello”, “engine”, “algoritmo”). La coerenza evita più confusione di spiegazioni aggiuntive.
Metti le limitazioni accanto alle feature che le riguardano (non seppellirle in piccolo). Spiega l'incertezza in modo chiaro:
Aggiungi avvisi chiari per usi ad alto rischio (medico, legale, finanziario) e indica cosa fare: verificare, modificare, confermare ed eventualmente coinvolgere un esperto.