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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.

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.

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.

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.

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.

Fra le tecniche di raccolta del dato non biometrico annoveriamo la computer graphic e la computer vision che, attraverso la raccolta di campioni di colore o informazioni comportamentali temporanee riescono ad elaborare un modello matematico non biometrico. Tale modello dunque, in un confronto uno ad uno non consente di ricondurre all’individuo quando è fuori dal contesto specifico della raccolta dati o quando presenta una minima variazione del dato.

Parliamo per questo motivo di dati aggregati che dipendono in maniera specifica dalle circostanze temporali e ambientali.

Per fare un esempio concreto un soggetto che entra in un negozio con maglietta rossa e jeans è considerato come un soggetto diverso se viene intercettato dopo pochi minuti con una maglietta bianca e dei jeans.
Questo modello di acquisizione e analisi del dato comportamentale è certamente più utile e più adatto ai fini di marketing e può dare la possibilità di misurare e comprendere il proprio pubblico di riferimento. La raccolta del dato e la sua rappresentazione organizzata sta diventando lo strumento principale per rendere adattativa qualsiasi strategia applicata al mondo reale e dei servizi al pubblico (negozi, spazi pubblici e luoghi di transito).

Questo significa che l’analisi del dato comportamentale nel mondo reale diventa puntuale e sempre aggiornato esattamente come nel contesto digitale.
Ne deriva un enorme potenziale di innovazione in svariati ambiti che spaziano dal marketing puro alla sicurezza fino al puro infotainment.

Il riconoscimento del corpo, della voce, dei gesti e della posizione nello spazio consente di sviluppare interfacce naturali che annullano qualsiasi interferenza tecnologica nell’esperienza.
Questo ci porta ad aprire un approfondimento sul concetto di Natural User Interface e Interfaccia Utente Touchless.
Un gesto è un movimento del corpo che contiene informazioni e questa è la premessa il linguaggio umano (e animale in senso esteso) ma su questa premessa si basa anche il design di servizi che adottano un approccio che punta sulla Natural User Interface.
La prerogativa di questo approccio è quella di permettere un’ interazione “seamless” fra uomo e macchina facendo scomparire l’interfaccia e lasciando che affiori solo l’esperienza come forma di contenuto.

Dall’osservazione delle code nei supermercati durante il lockdown sono nati esperimenti virtuosi di monitoraggio delle in tempo reale basati sulla geolocalizzazione e sul contributo attivo degli utenti.
Questi sistemi seppure ancora in una fase sperimentale riescono a fornire una stima dei tempi di attesa e in base a questo è possibile scegliere il punto vendita che risulta più comodo per posizione e tempo di attesa. Le persone in coda possono fornire informazioni e alimentare il sistema di monitoraggio e in questo modo contribuire alla erogazione di un servizio per gli altri.
Poi ci sono i sistemi di gestione delle code adottati dai negozi e dagli uffici pubblici che con l’epidemia hanno dovuto misurarsi con un necessario rimodellamento del flusso di gestione che ha introdotto momenti di controllo, igienizzazione e ingressi contingentati per mantenere i livelli di saturazione degli spazi entro gli standard per garantire la sicurezza e la salute pubblica.

Come ha affermato Marc Lipsitch, professore di epidemiologia e direttore del Center for Communicable Disease Dynamics di Harvard, ci sono analogie fra le previsioni del meteo e le previsioni di cambiamento sociale, “non possiamo cambiare il meteo ma possiamo cambiare il corso della pandemia con il nostro comportamento, bilanciando fattori psicologici, sociologici, economici e politici”.
Se a cambiare il corso della pandemia hanno contribuito tecnologia e il digitale, il cambiamento comportamentale che ne è derivato è stato anche guidato dal re-design di molti servizi.

Il punto centrale rimane il modo in cui l’uomo processa le informazioni derivanti dall’ambiente e anche da oggetti e come le relative rappresentazioni si traducono in reazioni a stimoli o interazioni.

Computer vision e machine learning non possono prescindere dal modo in cui l’uomo ha percezione di spazi e oggetti, dal modo in cui memorizza le informazioni, prende decisioni o risponde ad un problema specifico ma per accedere a questa conoscenza è fondamentale che la tecnologia sia integrata con l’esperienza naturale.

AI e IoT si basano su tecnologie e hardware miniaturizzati perfettamente integrabili con gli oggetti e arredi e proprio per questo particolarmente adatti a contesti come showroom e negozi. Il fatto che la tecnologia non sia visibile (technology Hidden approach) significa che le persone non devono necessariamente esserne coscienti o apprenderne il funzionamento e questo diventa molto importante se non si vuole turbare o manipolare l’esperienza naturale.

I dati provenienti dall’ambiente e dal modo in cui le persone agiscono nei vari contesti, organizzati in conoscenza secondo una rappresentazione semantica possono essere quindi uno strumento potente per il marketing.
Infatti avere una visione chiara dell’attività e del comportamento delle persone nello spazio consente dunque di mettere in atto strategie predittive o correttive, migliorare servizi e offerta .