El continuo declive de la biodiversidad global constituye un desafío crítico para la ciencia ambiental, lo que requiere el desarrollo urgente de marcos de monitoreo efectivos y protocolos de conservación para salvaguardar la estructura y función de los ecosistemas naturales. Los recientes avances en el monitoreo ecoacústico, respaldados por avances en inteligencia artificial, podrían finalmente ofrecer herramientas escalables para la evaluación sistemática de la biodiversidad. En este estudio, evaluamos el rendimiento de BirdNET, un modelo de aprendizaje profundo de última generación para el reconocimiento de sonidos aviares, en el contexto de especies de aves seleccionadas características de la región alpina italiana. Con este fin, ensamblamos un conjunto de datos de audio completo, anotado manualmente, dirigido a especies clave de la región, e investigamos una variedad de estrategias para la adaptación del modelo, incluyendo el ajuste fino con técnicas de aumento de datos para mejorar el reconocimiento en condiciones de grabación desafiantes. Como referencia, también desarrollamos y evaluamos una red neuronal convolucional (CNN) simple entrenada exclusivamente en nuestro conjunto de datos específico del dominio. Nuestros hallazgos indican que el rendimiento de BirdNET puede mejorarse significativamente ajustando la red preentrenada con datos recopilados dentro del paisaje sonoro regional específico, superando tanto al BirdNET original como a la CNN de referencia por un margen significativo. Estos hallazgos subrayan la importancia de la adaptación ambiental y la variabilidad de los datos para el desarrollo de dispositivos de monitoreo ecoacústico automatizados, al tiempo que destacan el potencial de los métodos de aprendizaje profundo para apoyar los esfuerzos de conservación e informar la gestión del paisaje sonoro en áreas protegidas.