Empowering Retail_v2

Evento Empowering Retail: esperienze In-Store uniche con IA e Innovazione Digitale

L’esperienza nel punto vendita sfrutta l’innovazione.

Intelligenza artificiale e dati, per crescere, key topics:

  • Grande attenzione delle Aziende al punto vendita, sempre più luogo di esperienze
  • Opportunità distintive e coinvolgenti sono oggi abilitabili con momenti emozionali interattivi, grazie all’intelligenza artificiale 
  • Nuove soluzioni di retail experience touchless, comandate con gesture umana e presentate da Munogu e Microsoft, integrano Azure/OpenAI nel nuovo copilot Retail

Milano – 4 Marzo 2024 – Si è parlato di Marketing esperienziale nel punto vendita e di innovazione digitale con intelligenza artificiale e dati, al workshop organizzato da Munogu e Microsoft in Microsoft Technology Center, in Viale Pasubio 21 a Milano, dove si sono incontrati Clienti di industry diverse, dal Retail al Lifestyle, al Design, alla Tecnologia.

“L’Intelligenza Artificiale – ha aperto Agnese Giordano, Technical Architect, Retail – MTC Milano, @Microsoft – rappresenta una grande opportunità per tutte le imprese. Ha generato, e genererà ancor più in futuro, cambiamenti nel modo in cui le imprese operano e le persone lavorano, portando maggiore valore in tutti i settori.  Renderà disponibili nuove modalità più coinvolgenti per arricchire l’employee experience, reinventerà il customer engagement, mettendo al centro il cliente, darà nuove forme ai processi di business. Si stima che si risparmieranno 5,4 miliardi di ore lavorate all’anno (pari alle ore lavorate annualmente in Repubblica Ceca – Fonte studio The Ambrosetti House & Microsoft “AI 4 Italy – Impatti e prospettive dell’Intelligenza Artificiale Generativa per l’Italia e il Made in Italy) che verranno liberate a favore di attività più remunerative, creatività, produttività e nuove esperienze. In ambito Retail, supporterà la valorizzazione  del dato a livelli  mai visti, rendendo disponibili più informazioni ed insights per le organizzazioni, supporterà le aziende nell’implementazione di supply chain intelligenti in tempo reale, grazie all’ AI generativa, darà più strumenti al personale di vendita e porterà l’esperienza d’acquisto ad un altro livello.”

Già oggi i Retailer riconoscono l’importanza di ritornare a focalizzarsi sul punto vendita, concentrandosi sull’esperienza che offrono al Cliente. I negozi non sono più solo centri transazionali, ma si stanno trasformando in luoghi di esperienze ibride e coinvolgenti. Si è partiti da ibridazione di servizi, offrendo spazi di caffetteria interni alle librerie, o sfruttando sinergie simili, per arrivare ora ad esperienze #phygital, che integrano la forza dell’interazione fisica con la flessibilità ed i benefit del digitale, per esperienze interattive, emozionali, immersive. Questi spazi di vendita esperienziali stanno creando destinazioni che offrono molto di più di semplici prodotti, trasformando lo shopping in un evento vero e proprio.

Ma non solo: l’integrazione con il Digitale offre diverse opportunità ai Retailer, in ambito #phygital, opportunità un tempo non disponibili. Gli investimenti in Innovazione Digitale stanno crescendo a ritmi sostenuti, come confermato dall’Osservatorio Polimi Digital Innovation nel Retail – 2024, che registra nello studio dedicato, incrementi rilevanti. Si investe sia in ambito Client facing che in back end, in attività che siano in grado di utilizzare meglio i dati disponibili o abilitare esperienze più comode e facilmente fruibili. 

Digital Signage, chioschi interattivi, self scanning, soluzioni innovative di pagamento, ma anche cabine interattive, integrate con magazzino e store-assistant per esperienze d’acquisto più fluide, così come scaffali intelligenti o self-checkin/checkout per ridurre le code, grazie ai passi avanti dell’integrazione omnicanale, stanno arrivando anche in Italia.

“Per concretizzare esperienze efficaci – ha commentato Gabriella Bergaglio – Client Partner & Business Development Director, @Munogu – è necessario un concept design che tenga conto di diversi elementi, dagli obiettivi dell’esperienza, ai temi del coinvolgimento, agli spazi interessati ed ai vantaggi associati (raccolta dati su interazioni, traffico, comportamenti del pubblico). Elementi come l’empowerment del Cliente, la facilità dell’interazione, la capacità di generare stupore, insieme al potenziale emozionale, fanno la differenza nel costruire un contesto efficace. Grandi player come IKEA, ma non solo, hanno già da molto tempo ben in mente gli impatti che esperienze ben disegnate nella journey del Cliente all’interno del punto vendita possono sortire, in termini di engagement e facilitazione del processo di acquisto. Le esperienze interattive proposte da Munogu sono technology hidden, e generano proprio per questo un effetto sorpresa che attiva stopping power ed emozioni. L’interfaccia NUI (Natural User Interface) poi abilita queste interazioni attraverso il gesto umano, mantenendo la relazione e l’interazione stessa, semplici e di veloce apprendimento. Nuove opportunità dunque sono oggi disponibili per i Retailer in termini di Brand experience, infotainment, remind di prodotto sul punto vendita o comunque in prossimità dell’acquisto. La tecnologia avanza ed abilita nuove opportunità in grado di creare momenti di interazione che possano influenzare, facilitare e velocizzare il processo di vendita”.

Michele China, Chief Innovation Officer @Munogu, ha concluso: “Le soluzioni più innovative, come il Digital Assistant copilot Retail, recentemente sviluppato da Munogu in partnership con Microsoft, danno un’idea della dirompenza dell’Intelligenza Artificiale anche in tema di Customer Experience. Grazie all’integrazione con Azure OpenAI, al Digital Assistant copilot Retail può essere fatta qualunque domanda, a voce. Le integrazioni con i sistemi informativi legacy aumentano ulteriormente le potenzialità. Il Digital Assistant inoltre, può orchestrare tipologie diverse di esperienza, come per esempio quella dell’Armocromia, che propone profili armocromici agli utenti con suggerimenti sui colori che meglio fanno risaltare l’incarnato dell’utente coinvolto. Un modo ancora più divertente per proporre personalizzazione, interazione e sorpresa, elementi critici per esperienze di successo.”

MUNOGU è un’agenzia innovativa nata nel 2017 con l’intento di fornire soluzioni tecnologiche in grado di realizzare efficacemente l’integrazione del digitale nello spazio fisico, grazie ad una profonda conoscenza della sensoristica spaziale e delle più moderne tecnologie basate sull’AI. I nostri prodotti aiutano ad analizzare e migliorare l’esperienza negli spazi pubblici e nei negozi e offrono momenti di interazione che possono facilitare e accelerare il processo di vendita.

L’experience marketing è da noi concepito come uno strumento rilevante per arricchire il customer journey, fornendo al contempo analisi utili per le strategie di brand engagement e store management. Le soluzioni Munogu sono progettate per rispondere a queste esigenze offrendo ai Clienti nuovi touchpoint esperienziali con cui integrare il percorso d’acquisto con esperienze interattive sorprendenti, generando attrattività ed attenzione, raccogliendo dati e consentendo un efficace approccio omnichannel

Munogu è orgogliosa di essere stata scelta come Strategic Partner da Microsoft, è resident asset presso il Microsoft Technology Center di Milano e Zurigo, partner ufficiale di EY, e business partner di BBC Technology per le soluzioni di pagamento integrate. Grazie a questa collaborazione, Munogu è in grado di integrare i flussi di dati provenienti da sistemi di cassa, inventario e logistica con quelli provenienti dai sensori ambientali, contribuendo in modo determinante a definire un data lake per l’intera catena retail, necessario a prendere decisioni razionali in ottica data driven. 

io-retail

Io Retail, tu Retail, noi Re-Store

Munogu Retail Analytics

Nel 2020, le vendite via e-commerce hanno rappresentato oltre il 15,5% delle vendite al dettaglio in tutto il mondo, in termini di acquisti 1 su 4 è avvenuto online, nel 2021 l’incremento anno su anno è atteso al 4,4% (source: Statista).

Un numero crescente di commentatori e studi concorda sul ridimensionamento dello scenario della “Retail Apocalypse” in favore di un radicale cambio di paradigma, già in atto, che ridefinisce alcuni concetti di base, come ha efficacemente analizzato Luca Innocenzi nel post “Retail e COVID – speranze e strategie”.

La realtà è che in ogni caso, anche nello scenario peggiore e meno probabile, il Retail rappresenterà ancora ampiamente la fetta di gran lunga più importante del fatturato per la maggior parte dei brand, restando al centro delle strategie di business e provando semmai a “unirsi per osmosi” all’online, attraverso progetti di riconversione culturale all’interno dell’azienda e investimenti sensati nell’ambito dell’integrazione orientata all’omnicanalità.

Il Retail non è finito, va solo ripensato.

Partendo da questo presupposto il Retailer più scaltro non può che scegliere di iniziare un percorso di conoscenza e consapevolezza, domandandosi innanzitutto quali sono le pratiche e gli strumenti che può “mutuare” dall’online e se da questi ne può trarre un qualche beneficio specifico.

Ora proviamo a porci insieme questa domanda: 

è ammissibile nel 2021 che un qualsiasi sito di ecommerce possa fare a meno di un sistema di Analytics Data Driven? (ad esempio Google Analytics giusto per citare uno tra i più diffusi).

Chiaramente no, neanche il sito ecommerce più irrilevante la considererebbe un’opzione.

Un sistema di Analytics fornisce metriche sempre più approfondite e articolate; ci dice quanti accedono al sito, cosa vedono, in quali giorni, in quali orari, da dove, con quale device, quali ricerche hanno fatto, quanto rimangono sul nostro sito, se sono uomini donne, in che fascia d’età e via discorrendo… ci spiega in dettaglio chi sono i nostri clienti, cosa si aspettano e se apprezzano le nostre iniziative e i nostri prodotti.

E allora, “ceteris paribus”, perchè per sviluppare il 15,5% (in media) di fatturato le riteniamo fondamentali e per il restante 84,5% ci limitiamo magari ad aggregare le statistiche sul venduto, o ad usare un banale contapassi?

Per logica e per disponibilità di budget dovremmo prima di tutto preoccuparci di presidiare quell’84,5%, studiarlo, proteggerlo, se possibile capirlo e svilupparlo in una prospettiva “customer oriented”, come facciamo normalmente sul sito ecommerce.

E allora perchè succede ancora così timidamente tra i grandi retailer?
Tralasciando tutti i motivi secondari, per due ordini di motivi.

1 – implementare un sistema di analytics su un sito ecommerce è relativamente economico.

E’ un calcolo semplice: se per implementare una strategia data driven online devo spendere anche molto, assumere specialisti, consulenti, investire in piattaforme etc, il centro di costo è unico, il suo impatto sul ROI si confronta interamente con quel 15,5% di ricavi, presumibilmente in crescita.

Per inverso il monitoraggio di ogni singolo store fisico non è centralizzabile, ha dei costi interni e l’investimento complessivo è, come minimo, la somma di quelli di ogni singolo store, per questa ragione è fondamentale che il costo di adoption e di possesso per singolo store sia sufficientemente basso da essere confrontabile, una volta aggregato, con quello online, in base a una proporzione sui livelli di fatturato complessivo e tenendo anche conto dei vantaggi addizionali derivanti dall’unione dei due dataset all’interno di un unico ecosistema di Business Intelligence integrato.

Facciamo un esempio, didascalico:

Se il mio fatturato complessivo è 100, e gli Analytics contribuiscono in maniera decisiva a produrre un più 4,4% medio di incremento annuale sull’online, la soglia di utilità del mio investimento dovrà restare il più ampiamente possibile sotto il 2-3% di quel 15,5% di fatturato online, per garantire un ROI positivo.
Il retailer razionale sarà disposto ad investire una cifra massima compresa tra 0,31 e 0,465.

Se il mio fatturato complessivo è 100, e i Retail Analytics contribuiscono in maniera decisiva a produrre un più 2-3% medio di incremento annuale in ambito Retail, la soglia di utilità del mio investimento dovrà restare il più ampiamente possibile sotto l’1-2% di quel 84,5% di fatturato, per garantire un ROI positivo.
Il retailer razionale sarà disposto ad investire una cifra massima compresa tra 0,845 e 1,69.

2 – gli strumenti per produrre i dati non si sono dimostrati all’altezza

Chiarito il perimetro di rilevanza e valore di questa classe di strumenti il tema si sposta sulla disponibilità: esistono strumenti con un grado di maturità tale da garantire consistenza dei dati, costi totali di possesso inferiori ai livelli soglia del ROI, basso impatto sui processi e sui costi di infrastruttura garantendo al contempo leggibilità dei dati, tutela della privacy dei clienti, apertura verso ecosistemi tecnologici diversi, estendibilità del perimetro di intervento a contesti quali Smart Digital Signage ed esperienzialità, il tutto integrato in un’unica piattaforma?

Beh, a questa domanda non risponderò, perchè immagino lo abbiate fatto da soli.

post-21-ai-medicina-blog

COVID-19 e Infodemia: le due sfide globali per il mondo della ricerca

La diffusione del COVID-19 ha portato ricercatori e aziende di tutto il mondo ad accelerare i processi di innovazione ed esplorazione di aree con un alto potenziale di evoluzione in termini tecnologici.

Le aree di analisi e sviluppo sono principalmente orientate a mitigare la trasmissione, favorire l’individuazione del virus , comprendere l’impatto sociale ed economico e definire nuove modalità di comportamento, nuovi sistemi per regolare transazioni, per erogare prodotti e per migliorare efficienza e velocità dei servizi.

La mobilitazione del mondo scientifico e della ricerca tecnologica è poderosa e la pubblicazione di articoli scientifici sul tema Covid ha visto numerose e interessanti connessioni con i temi legati a “machine learning”, “artificial intelligence”, “deep learning”, e “neural network”.

COVID-19: I campi di applicazione della AI in medicina

L’Intelligenza Artificiale trova le sue applicazioni in ambito clinico ma anche in ambito sociale. Non dimentichiamo infatti che la principale variabile di diffusione di COVID-19 è rappresentata dalla socialità e dal contatto con altre persone.

In campo clinico ad esempio il Machine Learning è utilizzato per comprendere il livello di infettività del SARS-Cov-2

In sintesi:
- vengono identificate le parti della sequenza proteica del virus che sono maggiormente associate con infettività a tasso di mortalità alto (alto-CFR)
- si utilizza il machine learning (apprendimento automatico) per mettere in atto una tecnica interpretativa che consentirà di individuare altri casi ad alto tasso di mortalità “potenziale” ma in maniera preventiva.

Un altro esempio è rappresentato dalle tecniche di monitoraggio che vedono l’utilizzo di tecniche di Computer Imaging.
Le immagini mediche di casi COVID-19 (raggi x come ad esempio le radiografie toraciche o i grafici relativi alla funzionalità di reni) vengono classificate e utilizzate per identificare altri casi , aiutare i medici ad interpretare l’andamento dell’infezione e agire in maniera preventiva.
Queste informazioni sono inoltre una ulteriore fonte di apprendimento per il mondo della ricerca e possono agevolmente essere messe a fattore comune per elaborare nuove strategie di contrasto alla pandemia. 


Infodemia: una minaccia che viene dal web

L’intelligenza artificiale può essere applicata anche per valutare modelli di contenimento del virus e scelte di politica pubblica.
Ad esempio si possono identificare somiglianze o differenze nell’evoluzione della pandemia fra differenti regioni e le connessioni con la propagazione di disinformazione, di comportamenti antisociali o campagne di odio.
Queste strategie interpretative basate sul monitoraggio dell’informazione e del linguaggio attraverso AI, hanno consentito di individuare anche un altro tipo di virus sociale legato al linguaggio e all’informazione. Parliamo di quella che è stata definita “infodemia*”

Gli esperti hanno infatti individuato un Indice di Rischio Infodemia (IRI), per quantificare e comprendere il tasso di esposizione di un paese o di una regione a messaggi associabili al fenomeni di odio e infodemia e veicolati attraverso le principali piattaforme social. L’individuazione di trend nelle conversazioni e l’individuazione e classificazione delle principali fonti (utenti verificati, fonti affidabili o istituzionali, bot o utenti che in relazione all’elevato numero di post e tipologia di contenuto possono essere considerati come poco affidabili) consente di contenere i rischi di una ulteriore espansione del COVID-19 legati proprio a comportamenti negazionisti e alla disinformazione.

L’Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO) sta infatti osservando in maniera proattiva il fenomeno dell’infodemia perché è strettamente legato all’andamento della pandemia è ha delle importanti implicazioni sulla diffusione del virus COVID-19.

COVID-19 e Infodemia possono avanzare in maniera proporzionale e con strette correlazioni e per questa ragione ancora una volta il ruolo dei Tech Giant diventa cruciale e controverso.

*Infodemic: an over-abundance of information – some accurate and some not – that makes it hard for people to find trustworthy sources and reliable guidance when they need it” and deems it a second “disease” which needs fighting (WHO)

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

OPENING HOURS

Mon - Fri: 10am - 18pm
​​Saturday: closed
​Sunday: closed

ADDRESS

GET IN TOUCH

post-nui-voice-recognition-cover

Interfacce naturali uomo-computer e nuovi linguaggi

Le interfacce uomo-computer stanno cambiando il modo in cui si svolgono le esperienze nel mondo reale.
Quando fra uomo e macchina si intende stabilire una interazione, vediamo mettersi in atto domande cognitive su entrambi i fronti: macchina e uomo. Da un lato alla macchina viene richiesto di comprendere sulla base di quanto precedentemente appreso (machine learning), dall’altro all’uomo viene richiesto di limitare e semplificare il linguaggio e le interazioni utilizzando comandi vocali, tattili e gestuali privi di qualsiasi variante interpretativa. Ce lo insegnano ad esempio i popolarissimi smart speaker o altri dispositivi ASR (Automatic Speech Recognition). Questi sistemi, basati su grammatica, termini lessicali e moduli di riconoscimento acustico, ci hanno educato ad esprimerci in maniera semplificata.

 

Il successo di questi strumenti ASR  è dovuto al fatto che gli utenti possono interagire direttamente con il computer senza utilizzare un dispositivo intermedio (ad esempio, mouse, tastiera), senza particolari skill tecnologiche, addirittura riducendo la struttura grammaticale del linguaggio e la qualità lessicale al minimo necessario.
Non è un caso che anche i bambini di appena un anno riescano ad interagire con questi strumenti e da diverse parti si è sollevato il dubbio che questi strumenti possano dare luogo a distorsioni cognitive o comportamentali. Altri si domandano come i bambini interagiscano con questo tipo di tecnologia, come determinati strumenti possano influire sul loro sviluppo e sulla qualità delle loro interazioni con le persone, altri studiano il modo in cui i bambini cercano di concettualizzare questi strumenti ad esempio immaginando che ci siano piccole persone all’interno o che siano oggetti con una personalità. 

Ma lasciamo aperto questo discorso a psicologi e pedagogisti o alle personali riflessioni, e torniamo al centro del nostro tema: come le interfacce naturali  possono migliorare il modo in cui ci rapportiamo al mondo reale?

La naturalezza con la quale i bambini sono in grado di interagire con questi sistemi ci porta in verità a riflettere su un fattore critico di successo che caratterizza i sistemi basati su NUI design, ne consegue dunque un assunto che possiamo formulare così: tanto più l’interfaccia si configura come naturale tanto più si può sperare che ci sia un’adozione spontanea o una fruizione senza imprevisti o frizioni.

La prima domanda da porsi nella progettazione di questi strumenti basati su NUI è relativa alla natura di queste interazioni (vocali o gestuali): quali interazioni possono essere considerate naturali? La “naturalezza” delle interfacce basate sui gesti molto spesso si configura e si manifesta in maniera efficace quando interpreta azioni che l’individuo naturalmente svolge per manipolare un oggetto fisico (es.: swipe). Poi ci sono gesti che possiamo definire arbitrari ma ampiamente diffusi (es.: like, pollice su).

Questi sono solo alcuni degli aspetti che concorrono nella progettazione di un sistema basato su AI e NUI ma per tutti la prova rimane legata alla capacità di innescare una esperienza fluida, corretta e senza sforzi cognitivi.

Questo scenario ci riporta alla possibilità di ridurre le eccezioni comportamentali nelle esperienze offerte in un negozio o in uno spazio pubblico e di ridurre di conseguenza i costi di gestione di tali eccezioni.
Usiamo il corpo come strumento per generare un’informazione di tipo basico come ad esempio la presenza o nostra assenza. Questa semplice informazione produce una reazione automatizzata (ad esempio apertura, chiusura, accensione, spegnimento, etc…).
Ma quando il corpo, i movimenti e i gesti generano informazioni più complesse e comprensibili per i sistemi basati su NUI e AI possiamo parlare di linguaggio, quel linguaggio che produce non più semplici reazioni automatizzate ma vere e proprie interazioni collaborative con le macchine. I sistemi basati su AI e NUI applicati al contesto reale consentono di promuovere cambiamenti virtuosi soprattutto in situazioni come quella che stiamo vivendo in cui la responsabilità individuale deve essere affiancata da una costante attività di educazione al senso civico a volte imposta, regolata o sanzionata da sistemi tecnologici digitali che permettono di rilevare le anomalie comportamentali.

Interagire con il mondo ora significa anche interagire con il mondo digitale, vuol dire paradossalmente essere presenti contemporaneamente in due spazi, quello reale e quello digitale dove la nostra presenza e le nostre interazioni, opportunamente codificate, possono essere osservate e interpretate in maniera relativa.

Senza avventurarci nell’impresa ardimentosa di combinare la meccanica quantistica con il digitale, possiamo accontentarci di una chiara percezione che deriva dalle nuove esperienze indotte dalla velocità delle comunicazioni, dall’accessibilità alle informazioni, dalla necessità di ridurre il contatto e la presenza nel mondo fisico. Appare evidente che siamo portati sempre di più ad interagire e utilizzare molteplici e diverse dimensioni, siamo sempre più abituati a esperienze omnicanali e multilivello, e stiamo sperimentando dimensioni che necessitano di essere comprese, codificate e “sfruttate”.

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

OPENING HOURS

Mon - Fri: 10am - 18pm
​​Saturday: closed
​Sunday: closed

ADDRESS

GET IN TOUCH

tecnologie-per-il-retail-home-page

Tecnologie per il retail: indici di produttività e qualità ambientali

La pandemia ha ridefinito innumerevoli parametri che prima regolavano standard qualitativi di servizio o dell’esperienza.  Quella che è a tutti gli effetti una dura sfida per le società si configura anche come un’opportunità irripetibile offerta ai retailer per riconnettersi con i consumatori in modi nuovi, avvalendosi di tecnologie che abilitano l’omnicanalità e applicano criteri di misurazione all’ambiente entro il quale si svolge l’esperienza.

In questo scenario si colloca Space Saver, una tecnologia in grado di gestire il distanziamento sociale e al contempo analizzare qualità e performance dell’ambiente.

Il design del sistema di Business Intelligence integrato in Space Saver è finalizzato al raggiungimento dei seguenti obiettivi:

produzione di actionable data: i dati prodotti dai sensori spaziali collocati nell’ambiente (ufficio o negozio) vengono pre-elaborati on premise e quindi inviati all’aggregatore che a sua volta, a cadenza giornaliera, li rende disponibili come data source Json like per il sistema di BI.
Il data source viene quindi analizzato dalla BI e genera una serie di indicatori di sintesi che hanno lo scopo di fornire un “cruscotto” dal quale poter ricavare rapidamente informazioni chiave isolando cluster geografici, tag di gruppi di negozi, singoli negozi e/o range temporali specifici.
capacità di essere esteso ed integrato: la disponibilità presso gli endpoint di aggregazione, la struttura informativa dei data sources e l’approccio Json like consentono l’utilizzo dei data sources anche in contesti esterni, ad esempio in altri sistemi di BI (Kibana, Data Studio, Klipfolio, Tableau, etc…).
decoupling del sistema di BI dalla piattaforma di produzione dei dati: la separazione infrastrutturale tra il sistema che produce i data source aggregati e il processo di produzione del dato rende possibile il contenimento generale dell’entropia e la separazione formale dei processi, in questo modo è possibile modificare il sistema degli adapters senza impattare il sistema di erogazione del servizio (e viceversa) “by design”.
contenimento del TCO e scalabilità: l’attività di pre-processing on premise consente l'efficientamento del processo di aggregazione dei dati, questo si traduce in un design di ispirazione peer-to-peer che consente un abbattimento dei costi di elaborazione centrale e un miglioramento della fault tolerance anche nel caso uno dei nodi (ambiente, ufficio o negozio) si renda temporaneamente indisponibile
creazione di un sistema di reportistica proattiva: al fianco dell’opzione di consultazione del sistema di BI finalizzato ad indagini specifiche ed estemporanee è possibile predisporre un sistema di “triggers” (cd. “reportistica dinamica”) che consente al sistema di BI di inviare, periodicamente e in autonomia, avvisi specifici sui più significativi fenomeni tendenziali associati alle KPI stimolando direttamente l’esecuzione di “next best actions” codificate.

Andremo ora ad analizzare gli elementi di “valore” della suite Space Saver in termini di contribuzione rilevante e misurabile al miglioramento delle attività di business, in particolare riferimento a:

  • generazione istantanea e periodica di indici di produttività ambientali (contributo informativo).
  • efficientamento del contributo al valore del personale di servizio e assistenza (contributo di processo).
  • strategie di moral suasion (contributo cognitivo).

Gli design degli indici è guidato dall’obiettivo di fornire strumenti pratici e rilevanti per prendere decisioni critiche in un contesto data-driven

Generazione istantanea e periodica di indici di produttività ambientali

Il sistema di Business Intelligence integrato nella suite Space Saver consente di individuare i seguenti valori:

Indice di produttività TUI (Tasso di Utilizzo degli impianti): identifica gli ambienti ( ad esempio i negozi o uffici) con performance differenziali (migliori/peggiori) in termini di capacità di gestire l’afflusso e la journey dei clienti e standardizzare un processo di valutazione dello sfruttamento economico degli spazi.
Quali decisioni ci aiuta a prendere?
TUI ci informa, con un approccio “journey centred” di quali negozi o uffici sono maggiormente sotto pressione in termini di afflusso o viceversa quali risultano maggiormente sotto utilizzati, a prescindere dalle condizioni di sicurezza sul distanziamento.

Indice di sicurezza IDS (Indice di Distanziamento Sociale): identifica gli ambienti con criticità (migliori/peggiori) sotto il profilo socio-sanitario in relazione alle policy di distanziamento sociale.
Quali decisioni ci aiuta a prendere?
TUI IDS ci informa, con un approccio “journey centred” di quali negozi o uffici registrano le maggiori criticità sotto il profilo del rispetto delle policy sul distanziamento fisico e sul grado relativo di tali violazioni, consentendoci di intervenire in modo specifico nei contesti di maggiore rischio.

Indice di produttività in sicurezza TUI-IDS
Identifica gli ambienti con performance critiche sotto il profilo del bilanciamento tra performance e capacità di gestire le policy di distanziamento sociale.
Quali decisioni ci aiuta a prendere?
TUI-IDS ci informa, con un approccio “journey centred”, di quali negozi o uffici registrano il maggiore/minore numero di violazioni alle regole sul distanziamento e se queste sono da attribuirsi a un sottodimensionamento del negozio rispetto all’utenza potenziale o ad altri fattori (scarsa attenzione del personale di assistenza, scarsa propensione culturale al rispetto delle regole, etc..).

Efficientamento del contributo al valore del personale di servizio e assistenza

Con l’adozione dei servizi Space Saver ci si prefigge di favorire il lavoro del personale di servizio o di assistenza in negozio e di dotarsi degli strumenti per valutarne l’efficacia, tendenzialmente senza impattare sulle prerogative e sulle procedure che già sono implementate presso il punto vendita.

Le leve di ottimizzazione sono:

valutazione: creare uno strumento di valutazione dell'efficienza e dell’efficacia dell’azione dell’operatore.
motivazione: l’operatore, consapevole del programma di monitoraggio, sarà verosimilmente spinto a migliorare la propria performance, l’eventuale ricorso a programmi di gratificazione morale e/o economica potrebbero inoltre aggiungere elementi di gamification in grado di innescare ulteriori pattern virtuosi in termini di impatto sul commitment dell’operatore.
strumenti: dotare l’operatore di nuovi strumenti di intervento e supporto alla sua attività
automazione: la parziale automazione nei processi di segnalazione dei pericoli e delle regole di accesso introdotte con Space Saver consentono un alleggerimento della pressione sull’operatore, una oggettivizzazione del suo intervento e l’eliminazione parziale di una serie di interventi che lo espongono al contatto con i clienti.

Strategie di moral suasion (contributo cognitivo).

Space saver è un sistema in grado di attuare strategie di moral suasion o mirate al cambiamento comportamentale.
La presenza, esplicita e comunicata, di un sistema di rilevazione automatica delle violazioni alle regole sul distanziamento sociale, può in questo senso innescare comportamenti preventivi di auto-censura e auto-repressione, dai quali possa derivare un incremento naturale della propensione al rispetto delle regole di comportamento da parte delle persone che ne sono consapevoli.
L’introduzione del servizio dovrebbe essere, in questo senso, di per sè in grado di avere un impatto concreto e positivo sulla tendenza della clientela e dei collaboratori a rispettare le regole sul distanziamento fisico.

 

Scopri di più su Space Saver

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

OPENING HOURS

Mon - Fri: 10am - 18pm
​​Saturday: closed
​Sunday: closed

ADDRESS

GET IN TOUCH

23.09.2020-blog-munogu-cover

Minimizzare il contatto fisico e massimizzare le interazioni contactless

Minimizzare il contatto fisico e massimizzare le interazioni contactless è l’obiettivo principale delle organizzazioni. Questa priorità ha toccato tutti i settori e di sicuro stiamo assistendo ad un cambiamento senza precedenti che ha implicazioni concatenate a tutti i livelli.

La crescente attenzione sui rischi legati alla privacy e cybersecurity ad esempio è una diretta conseguenza di una massiccia transizione dalle azioni basate sulla presenza o contatto fisico alle modalità di azione touchless o basate su riconoscimento vocalericonoscimento facciale tramite computer vision.

Questa transizione forzata ha prodotto una evangelizzazione di massa sui vantaggi legati all’adozione di queste tecnologie, ha generato un popolo di entusiasti e una controparte altrettanto numerosa di persone molto sensibile rispetto a temi come sicurezza del dato e privacy.
Le tecnologie basate sulla computer vision e AI implicano la trasformazione e interpretazione di immagini reali, azioni o voci in dati sulla cui analisi si leva sempre il dubbio di liceità.

In Italia ad esempio pur essendoci una buona predisposizione ad accogliere pratiche touchless in maniera permanente rimane invece forte la resistenza rispetto al riconoscimento facciale se non è strettamente legato a specifiche necessità di identificazione.
Secondo una ricerca infatti il 55% dei consumatori intervistati in Italia* è poco propenso a frequentare un negozio che usa il riconoscimento facciale per identificarli ma è più propenso ad utilizzare il proprio telefono per l’autoidentificazione in svariate fasi dell’esperienza in-store.

Per mantenere nel tempo la soddisfazione degli utenti rispetto alle tecnologie e per scalfire le comprensibili diffidenze rispetto alle tecnologie di riconoscimento basate su computer vision, è importante che le aziende si impegnino a mantenere alta la qualità e rilevanti le esperienze, umanizzarle e basarle sugli interessi, in sintesi dovrebbero lavorare per offrire un valore tangibile al cliente.

La pandemia è stata il principale catalizzatore di tutti i cambiamenti tecnologici che stiamo vedendo nel retail e di molti cambiamenti comportamentali indotti da un mindset inedito che conferisce priorità assoluta alla sicurezza e alla salute.

La pandemia è senza dubbio il principale acceleratore nell’adozione di tecnologie touchless.
Il 77% dei consumatori si aspetta di poter utilizzare in maniera quotidiana le tecnologie touchless per evitare interazioni che richiedono generalmente il contatto fisico*.
Un altro dato interessante è che il comportamento basato su pratiche non touch permarrà anche dopo l’emergenza pandemica perché sono stati colti i vantaggi di queste soluzioni (vocal interfaces, facial recognition, mobile-based applications).

Implementare e adottare su larga scala le tecnologie che soddisfano questa richiesta del pubblico richiede una visione di lungo periodo e un piano strategico con due imperativi:
-adottare un approccio test and learn
-adottare un approccio data-driven

Il vero cambiamento che ci si attende è dunque nelle organizzazioni.

Monitorare l’esperienza e imparare e raccogliere dati è fondamentale in quanto l’osservazione del comportamento delle persone, il modo in cui accolgono nuove soluzioni di interazione può essere misurato e analizzato e sulla base di questa pratica costante è possibile raccogliere insight per guidare le scelte future e gli improvement da attuare nella strategia di adoption di queste tecnologie.

*Capgemini Research Institute, Consumer Survey, April 2020, N=4,818 consumers

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

OPENING HOURS

Mon - Fri: 10am - 18pm
​​Saturday: closed
​Sunday: closed

ADDRESS

GET IN TOUCH

retail-future-blog

Il cambiamento socio-economico e nuovi concept per il retail

Un recente studio Nielsen evidenzia nuovi pattern socio-economici e comportamentali che stanno contribuendo a ridefinire l’industria e il retail: basket reset, homebody reset, rationale reset e affordability reset. Questi parametri ci dicono che stanno cambiando le priorità e questo dovrà necessariamente portare i retailer a ridefinire le strategie e rimodellare l’esperienza di acquisto sulla base di nuovi comportamenti emergenti.
Appare evidente che sia sempre più richiesta l’integrazione fra online e offline. I benefici di questa integrazione sono stati ampiamente metabolizzati durante la pandemia in diverse modalità e occasioni quotidiane che vanno dalla pianificazione della visita nel punto vendita  al pre-ordine per il ritiro organizzato del prodotto in negozio o per ricevere un servizio personalizzato in totale sicurezza.

L’integrazione fra online e offline ha consentito di spingere molto il focus sulla personalizzazione dei servizi e sulla fidelizzazione, inoltre sulla sicurezza e sulla fiducia viene rinsaldata la relazione con il cliente.
Con l’aumentare dell’offerta online di servizi  che prima erano prerogativa dei punti vendita fisici, le persone hanno  alzato molto l’asticella rispetto alla percezione del servizio e la qualità dell’esperienza. I clienti richiedono ormai un buon livello di integrazione fra offline e online e sono propensi a svolgere parte del processo di acquisto online, tramite mobile o strumenti digital e touchless.

Con l’effetto della pandemia abbiamo visto anche portare nella vita reale e nel negozio fisico modalità di interazione prima di esclusiva pertinenza del mondo online. Si è potuta apprezzare finalmente la valenza e l’utilità di tecnologie che prima avevano uno scarso impiego. Il QR code ha finalmente visto evidenziato il suo potenziale dimostrandosi un ponte perfetto e immediato fra fisico e digitale in grado di agevolare la digitalizzazione di tutti quei supporti fisici che possono rappresentare vettori di contagio perché di uso pubblico (menu, biglietti, depliant, guide etc..)
I QR code è il primo punto di contatto anche nel nuovo concept store touchless di Burger King che vedrà le sue prime aperture nel 2021 a Miami e in America Latina.
I nuovi concept per il retail nascono per rispondere a due necessari e importanti obiettivi evolutivi:
- rispondere al cambiamento comportamentale dei clienti
- ridurre le dimensioni dei negozi.

Nel nuovo concept store touchless di Burger King sono state ridisegnate tutte le consuete forme di interazione dell’experience in negozio, le interazioni dirette con il personale sono state sostituite da operazioni digitalizzate ed è stata realizzata una profonda integrazione fra online e offline raggiungendo una piena fluidità fra i due ambienti.
Il negozio, i suoi spazi, sono stati interamente riconcettualizzati in senso funzionale, le stesse cucine sono state collocate nello spazio del negozio e nel processo secondo una logica di delivery perfettamente connessa con un sistema di food locker che chiude efficacemente l’esperienza con la consegna automatizzata dell’ordine.
Il nuovo concept store di Burger King è più piccolo del 60% rispetto ad un Burger King standard e consente dunque di operare una importante riduzione dei costi in un momento in cui il cambiamento dei comportamenti e dei consumi è in continuo divenire.
Il nuovo Burger King inoltre ridurrà notevolmente i tempi di permanenza del pubblico migliorando la percezione in termini di sicurezza e aumentando probabilmente l’efficienza e la velocità di erogazione del servizio.

L’innovazione degli spazi di vendita fisici si interseca con una grande opportunità legata all’economia dei dati.
La generazione di dati diventa automatizzata anche negli spazi fisici e vediamo ormai una apprezzabile diffusione dei sistemi automatici per l’analisi dei flussi e dei comportamenti del pubblico.
Le prime applicazioni sono comparse negli aereoporti e nelle stazioni ferroviarie dove è importante conoscere i volumi di traffico, identificare situazioni anomale e condizioni di pericolo o emergenza in tempo reale.
La generazione in tempo reale di dati è legata sempre di più all’interazione fra uomo e macchina ma il punto cruciale di questa interazione è sempre l’esperienza offerta.

Le cosidette digital humanities che forniscono analisi visuali e testuali, i sistemi di ricerca intelligente  rappresentano la sfida evolutiva più importante per tutti quei servizi che vogliono fare dell’esperienza il loro punto differenziante.
L’integrazione fra digitale e reale ha portato uno slancio evolutivo anche nelle tecnologie digitali che cercano di eguagliare l’experience reale portando a sperimentazioni molto audaci che vanno dall’utilizzo di “avatar” a rappresentazioni iperreali di spazi 3D all’interno dei quali è possibile muoversi stanza dopo stanza come nella realtà o come in un gioco stile Minecraft.
Diesel ad esempio ha lanciato il suo Hyperoom, uno spazio virtuale nel quale accogliere vendor e buyer e ai quali offrire una esperienza immersiva che consente di esplorare e visualizzare i prodotti in tutti i dettagli.
Al momento si tratta di un progetto riservato alla community di operatori ma potrebbe essere estesa anche ai clienti come nuova piattaforma e-commerce.
Si tratta senz’altro di un approccio coraggioso coerente con l’impegno dichiarato da OTB, il gruppo in capo al brand Diesel che, nel suo manifesto mette al centro la volontà di innovare, cambiare le abitudini e stimolare la creatività per contribuire allo sviluppo sociale e ad una economia sostenibile.

Anche Decathlon conferma il suo slancio innovativo con Decathlon DX, il negozio di 800 metri quadrati dedicato alle calzature per bambini che si presenta come un laboratorio ad alto valore esperienziale con aree di progettazione e test ed espositori con sensori RFID che consentono ai membri del programma fedeltà di acquistare senza passare alla cassa.

 

 

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

OPENING HOURS

Mon - Fri: 10am - 18pm
​​Saturday: closed
​Sunday: closed

ADDRESS

GET IN TOUCH

processed

Quando l’Intelligenza Artificiale raggiungerà il punto critico, il mondo cambierà?

Negli ultimi anni abbiamo potuto constatare che cambiamento sociale e cambiamento dei consumi sono spesso caratterizzati da una straordinaria velocità di diffusione e dalla capacità di  trasformarsi in fenomeni globali.

In termini comportamentali alcuni trend, supportati da potenti strategie di marketing, sono arrivati a diventare virali e questa caratteristica è quanto mai attuale e non casuale.

La diffusione di un trend, che si tratti di moda, intrattenimento o stile di vita, porta ad intensificare l’attività delle persone in alcuni ambiti specifici, fisici o virtuali, in parallelo aumenta la domanda di prodotti e servizi connessi e aumenta anche il fattore di diffusione del trend stesso. Come spiega bene Malcolm Gladwell nel libro The tipping point, quando si raggiunge il punto critico si raggiunge quella soglia oltre la quale è possibile ottenere un effetto a valanga.

Questo fenomeno è evidente nei processi biologici di diffusione virale, ma quantomeno stupisce un po’ che il fenomeno sia replicabile, in modalità pressoché identiche, anche nel mondo reale soprattutto se coadiuvato da strategie di marketing.

Quando emerge la domanda di un servizio o di un prodotto in maniera massiva, l’efficienza del processo di accesso a tali risorse e servizi determina il raggiungimento del punto critico di diffusione e determina anche la qualità percepita del servizio o prodotto.

Il gap fra domanda e offerta non è più un costo ammissibile in quanto siamo ormai in un’epoca in cui è possibile prevedere come cambierà nel tempo la domanda e attuare strategie adattive di offerta. Le strategie commerciali predittive abbinate ad una conoscenza dell’audience e del suo comportamento sono condizioni che stanno determinando il successo di alcune realtà e la scomparsa di altre dal mercato.
Saper cogliere, controllare e rispondere in maniera tempestiva e automatizzata, alle domande emergenti o al cambiamento nel comportamento della domanda è una delle sfide più importanti anche per il retail.

L’automazione dei processi nel retail interessa molti aspetti che vanno dall’accesso al punto vendita all’esperienza di prodotto fino a toccare il momento del post-acquisto, del consumo e della richiesta di supporto.

L'analisi del pubblico in tempo reale, le scaffalature digitali, le superfici interattive e le interfacce touch-less, sono alcuni esempi di come sta cambiando l'approccio per modellare l'esperienza in ambito retail.

Esperienze automatizzate e automazione del retail

Le esperienze automatizzate e l'automazione del retail sembrano essere sempre più applicate a una vasta gamma di prodotti e servizi.

Radar, telecamere, sensori per il riconoscimento vocale e del peso sono solo alcune delle soluzioni utili per acquisire una profonda conoscenza del contesto retail e del pubblico di riferimento.
Questa conoscenza consente di controllare, categorizzare, analizzare e infine modellare pattern in grado di generare una catena automatizzata di eventi prevedibili e misurabili.

Questo può far pensare che, in un regime quotidiano di azioni e risposte programmate o automatizzate al fine di rendere efficienti i servizi, si rischi di rendere l’esperienza umana imbrigliata o filtrata benché sicura e performante.

L’intelligenza artificiale e implicazioni su comportamento e società

Si potrebbe pensare che la codificazione dell’esperienza in pattern riconoscibili anche per l’intelligenza artificiale ci stia portando ad adattare il nostro linguaggio per agevolare e sostenere questo dialogo con le macchine. Perché queste riescano a riconoscerci e rispondere a comandi semplici o di discreta complessità, dobbiamo in qualche modo trasformare linguaggio verbale, gestuale e vocale in metalinguaggi capaci di essere associati a informazioni e traducibili dunque in risposte e risultati.

Che l’integrazione fra il mondo digitale e reale sia ormai pienamente in atto e in continua evoluzione è ormai evidente a tutti, il training accelerato dalla pandemia ha prodotto una vasta evangelizzazione dei benefici portati dalla digitalizzazione e dalla trasposizione virtuale di alcune esperienze.
È fuori da ogni dubbio che, in situazioni di emergenza, il digitale e il virtuale siano la via preferenziale oltre che ragionevole, ma prima di consegnare l’esperienza ad una automatizzazione vissuta nel quotidiano è sensato fare qualche riflessione in più.

Quali sono i benefici dell’automazione del retail?

Quando l’esperienza è automatizzata da un rapporto efficiente di dialogo fra macchina e uomo il risultato può rivelarsi senz’altro un beneficio. Si tratta di situazioni in cui è necessaria la raccolta di informazioni in tempo reale per una gestione efficiente del traffico delle persone, situazioni in cui è necessario preservare qualità specifiche dell’ambiente o situazioni in cui è necessario ridurre la presenza fisica dell’uomo o il suo impatto sull’ambiente.

Condividere informazioni, comportarsi in maniera procedurale e collaborativa è qualcosa che può essere riprodotto o replicato da una macchina è può portare evidenti vantaggi.
Comportarsi con empatia è una attitudine preziosa che difficilmente può essere attribuita ad una macchina.

Quando l’esperienza diventa automatizzata senza una reale finalità pro-social,  presumibilmente siamo di fronte ad un'esperienza controllata e semplificata ai fini più disparati che vanno dall’intrattenimento alla distrazione.
In questo caso si può avere un’esperienza automatizzata ma forse impoverita e con altre finalità non propriamente utili per chi ne sta facendo uso.

Se vogliamo aggiungere un guizzo provocatorio ma non distante dalla pura realtà, possiamo dire che l’esperienza automatizzata di questo tipo può avere lo scopo di generare dati attraverso le persone.
Tali dati, in quanto testimonianza di una traccia seppur minima di coinvolgimento o contatto, diventano monetizzabili perché hanno il potere intrinseco di moltiplicarsi in maniera esponenziale sulla base di fattori emotivi.

Ed eccoci finalmente a quello che può essere, con discreti e auspicabili limiti, non automatizzabile del tutto e che avrà sempre una lieve forma di resistenza da opporre alla più efficiente strategia di predizione: i sentimenti, gli eventi, gli accadimenti, la vita reale, l'etica.

Collegare cervello umano e intelligenza artificiale è la più recente e controversa sfida portata avanti da Facebook Reality Labs ed Elon Musk con Neuralink, e siamo solo all'inizio di una serie innumerevole di domande da porsi e fra queste la più autorevole sarebbe di Philip Dick: Ma gli androidi sognano pecore elettriche? 

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

OPENING HOURS

Mon - Fri: 10am - 18pm
​​Saturday: closed
​Sunday: closed

ADDRESS

GET IN TOUCH

blog-17-biozero-cover

BIOZERO: il superamento della Biometria

La necessità di superare le tecniche di raccolta dei dati biometrici è sempre più pressante per ragioni di tipo legale, sociale ed etico.
I dati biometrici sono infatti dati personali che possono portare all’identificazione o all’utilizzo discriminatorio (anche in forma automatizzata) di tali dati. I più moderni sistemi di raccolta dei dati biometrici infatti riescono a definire sesso, età biologica, caratteristiche fisiche, umore ed etnia.

Questi parametri riescono dunque a determinare forme di riconoscimento dell’identità e della tipologia di individuo che possono alimentare il sistema che istruisce l’intelligenza artificiale. L’assegnazione del dato biometrico a categorie specifiche dunque pone in evidenza diverse criticità: etica, sicurezza del dato e utilizzo discriminatorio.
L’anonimizzazione del dato biometrico è un processo non sempre risolutivo in quanto si basa comunque su forme di trattamento del dato e su una conservazione seppure temporanea di tale dato.

Il superamento della biometria può essere effettuato in diverse modalità.
Munogu ha sviluppato BIOZERO, una soluzione a zero impatto biometrico che si basa su una gamma di tecnologie che include il color mapping e radar imaging.
L’algoritmo di color mapping è basato su AI Tensor Flow sviluppato dal team R&D di Munogu. La tecnologia di color mapping consente di ottenere informazioni tipicamente disponibili solo con l'utilizzo di sistemi biometrici (EG. face detection) attraverso strategie “pseudo-biometriche”, senza di fatto accedere a dati classificabili come sensibili in termini di compliance GDPR. Questo consente l’emissione di una DPIA semplificata priva “by design” di hazard rilevanti.
Alla base del sistema “BioZero” basato su color mapping è posto l’algoritmo di Intelligenza Artificiale la cui peculiarità distintiva on premises consiste nel poter effettuare l’analisi di color picking dal body track dell’utente, popolare con informazioni specifiche l’icona associata a quello specifico utente ed eventualmente effettuare anche una re-identificazione di controllo.

Questa è la necessaria premessa per garantire un flusso ordinato e affidabile nella fase di checksum (verifica) La tecnologia di color mapping infatti può essere impiegata nei sistemi di gestione del traffico degli uffici pubblici e consente di avere un sistema di queue management completamente immateriale e privo di contatto fisico tra persona e superfici (contactless).
La soluzione BioZero può essere basata anche su tecnologie di radar imaging che consentono di mappare uno spazio e identificare i soggetti nello spazio, tracciarne il comportamento e capire in che modo organizzarne il flusso senza la raccolta o utilizzo di dati biometrici.

Come funziona BIOZero Radar Imaging

BioZero è il paradigma di Munogu nello sviluppo delle soluzioni Kiosk. 
L'utilizzo della tecnologia radar-doppler abbinata a una platform per l’intelligenza artificiale come Kiosk, consente di ottenere una vasta gamma di vantaggi:

- tutelare la privacy: i radar, a differenza delle camere, sono certificato “BioZero”, non hanno nessun impatto sulla privacy, non devono anonimizzare dati sensibili, ne trasmetterli, in quanto NON SONO IN GRADO DI GENERARLI. Questo consente di saltare il complicato processo di verifica della compliance che coinvolge il DPO nella redazione di un DPIA, il team legal e tutte le possibili ripercussioni (e costi) per manutenzione preventiva ed eventualmente successiva a un possibile data breach.

- vedere il mondo con precisione: i radar vedono “nativamente” il mondo su un piano cartesiano e sono in grado di collocare con precisione le persone nello spazio, le camere devono al contrario devono operare delle approssimazioni ipotetiche basate su calcoli di prospettiva, “dimensione” delle persone rilevate e calcolo dei “punti di fuga”. Queste circostanze portano sia ad aberrazioni, sia a un impatto sull’intensità nel processo di delivery della soluzione. 

- non aggiungere operatività: considerando le criticità organizzative è importante che la soluzione abbia un impatto minimo sulle cosiddette “operations”, le operazioni di installazione, manutenzione e monitoraggio sono ridotte al minimo e permettono l’esclusione di zone specifiche dal monitoraggio (attività molto complessa con una camera o con dispositivi wearable).

- Stay Home: la tecnologia “on premise” consente il funzionamento del servizio anche senza connettività, questo non solo impedisce by design qualsiasi tentativo malevolo di intrusione nel flusso di dati trasmesso nelle soluzioni cloud-based, ma abbatte al contempo i tempi di inoperatività del servizio con un impatto significativo e positivo sui processi.

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

OPENING HOURS

Mon - Fri: 10am - 18pm
​​Saturday: closed
​Sunday: closed

ADDRESS

GET IN TOUCH

blog-16-artificial-intelligence-robo-ethic

Intelligenza artificiale ed esercizi di roboetica

L’intelligenza artificiale è un sistema in grado di istruire altri sistemi (software o hardware). Il software o la macchina costituiscono entità “che s’istruiscono da sé sulla base di logiche apprese”.
Questa osservazione ci può portare all’evidenza che in questo scenario l’uomo non è più centrale ma si delinea una vera autonomia dei sistemi tecnologici.
Da questo punto si possono diramare innumerevoli riflessioni sul design tecnologico delle macchine e dei sistemi basati su machine learning e sull’intelligenza artificiale. Ma può essere aperta una digressione anche sull’etica delle macchine.

Quanto e in che modo l’etica regola il design della tecnologia?
Già Asimov si era posto questo problema comprendendo che un sistema in grado di istruirsi ha bisogno di essere disegnato secondo principi etici o leggi molto chiare.
Nella sua visionaria immaginazione formulò Le Tre leggi della robotica che sono state addirittura riformate con una legge 0 quando comprese il pericoloso scostamento fra interesse pubblico e interesse del singolo.

Le leggi della robotica di Isaac Asimov

Le leggi della robotica secondo Isaac Asimov recitano così:
Legge Zero -  Un robot non può recare danno all'umanità, né può permettere che, a causa del proprio mancato intervento, l'umanità riceva danno.

Prima Legge - Un robot non può recar danno a un essere umano né può permettere che, a causa del proprio mancato intervento, un essere umano riceva danno. Purché questo non contrasti con la Legge Zero
Seconda Legge - Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani, purché tali ordini non contravvengano alla Legge Zero e alla Prima Legge.
Terza Legge - Un robot deve proteggere la propria esistenza, purché questa autodifesa non contrasti con la Legge Zero, la Prima Legge e la Seconda Legge.

Automazione industriale, machine learning e intelligenza artificiale sono sempre state ambito di intensa ricerca soprattutto mosse dalle forze incalzanti di quel capitalismo che ha mirato alla sostituzione dell’uomo con la macchina o alla trasformazione dell’uomo in quanto utente o cliente in una qualche forma di prodotto.
Senza arrivare a prefigurare un mondo irrimediabilmente distopico, si può affermare che tali forze hanno nutrito l’innovazione anche mosse da una visione umanistica che vuole liberare l’uomo dal lavoro e assegnarlo alle macchine.
Possiamo certamente affermare che può esistere una intelligenza artificiale che ha come obiettivo primario quello di migliorare la vita dell’uomo o ridurre l’impatto ambientale dell’uomo.
Possono altresì esistere dei principi guida per la progettazione delle macchine che i grandi innovatori siano pronti a sottoscrivere come un documento programmatico per il futuro.

Alcuni autorevoli detrattori tuttavia affermano a buon ragione che giganti della tecnologia digitale hanno messo in atto ciò che è stato definito " capitalismo della sorveglianza" (Shoshana Zuboff) . In estrema sintesi se decenni fa il web e i motori di ricerca erano considerati e osannati come un mezzo democratico, un luogo di libertà, dove l’informazione scorre veloce, in tempo reale, diventa accessibile e globale, ora emerge in maniera chiara la natura inquietante delle regole attraverso le quali queste macchine si istruiscono da sé.
Gli utenti del web e più in generale le persone si sono rivelate dei generatori inesauribili di quanto può essere considerato il nuovo petrolio: il dato.
Privacy, sicurezza del dato personale e anonimato sono diventati per questo motivo un valore da preservare e proteggere.
La qualità stessa dei servizi si attesta sempre di più proprio sulla capacità di preservare questi dati ed è in questa area che si sta muovendo sempre di più l’innovazione.

Saper raccogliere dati comportamentali senza ledere la privacy, senza minacciare la sicurezza dei dati personali e garantendo al tempo stesso un servizio personalizzato e rilevante diventa il nuovo reale traguardo per chi si occupa di intelligenza artificiale.

Tante sfide in un’unica semplice impresa che non si differenzia molto da un antico e sempre valido principio che dovrebbe regolare lo scambio di capitale in qualsiasi forma manifesta, moneta o dato. Questo principio può somigliare molto ad una versione attualizzata della già citata legge della robotica di Asimov.

Esercizio di roboetica numero 1 - L’intelligenza artificiale non può recare danno all'umanità, né può permettere che, a causa delle proprie regole, l'umanità riceva un danno o una visione contraffatta della realtà.

Insomma il principio guida dovrebbe essere l’utilità reale, il miglioramento dell’esperienza e la sicurezza del dato.
L’innovazione tecnologia ancora una volta può dimostrare di essere in grado di superare il problema della violazione dei dati e può farlo semplicemente ignorandoli o anonimizzandoli all’origine.
Ecco due esempi che ci consentono l’individuazione temporanea di un soggetto attivo, il tracciamento del suo comportamento ma non della sua identità o della sua storia comportamentale.
Il color mapping e radar imaging consentono ad esempio di analizzare l’attività di un utente o cliente allo scopo di modificare l’ambiente circostante in cui si muove il soggetto o al fine di fornirgli input e informazioni rilevanti.

L’ambito di applicazione più appropriato per queste tecnologie è il mondo reale, i negozi, gli uffici e gli spazi pubblici, luoghi in cui il vero significativo apporto in termini di innovazione può venire principalmente da quelle tecnologie in grado di non turbare l’interfaccia naturale dello spazio e dunque dell’esperienza.

Questo tipo di tecnologie ci porta a immaginare una seconda legge per un mondo tecnologico non distopico e realmente guidato da un etica dell’intelligenza artificiale.

Esercizio di roboetica numero 2 - L’intelligenza artificiale non deve turbare l’esperienza naturale e deve tendere ad avere un impatto biometrico pari allo 0.

SUBSCRIBE TO OUR NEWSLETTER

OPENING HOURS

Mon - Fri: 10am - 18pm
​​Saturday: closed
​Sunday: closed

ADDRESS

GET IN TOUCH