Este estudio presenta un protocolo para aplicar Aprendizaje Automático Interpretable (IML) para mejorar la comunicación dentro de las Oficinas de Registro de Variedades (VROs). En lugar de centrarse en una comparación de modelos, ilustramos cómo dos modelos compatibles con IML - Bosques Aleatorios y AMBARTI - pueden apoyar una interpretación más clara de las interacciones genotipo-por-ambiente (GxE) y la importancia de variables. Utilizando datos de ensayos de trigo en múltiples ambientes de CREA-DC-Milano en sitios italianos, pronosticamos el rendimiento y el contenido de proteínas mientras visualizamos los patrones de rendimiento. El genotipo g25 se clasificó primero en proteínas en ambos años, mientras que g20 lideró en rendimiento en el Año 1. Tolentino apoyó consistentemente niveles más altos de proteínas; Torino y Tolentino lideraron en rendimiento, variando según el año. Estas percepciones, accesibles a través de visualizaciones IML intuitivas, resultaron valiosas para apoyar a VRO, reforzando el papel de IML como una herramienta de comunicación práctica en procesos regulatorios, innovación agrícola y seguridad alimentaria.