Smart museum: ecco come l’IOT cambierà il modo di vedere l’arte

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Reinventare i musei attraverso l’IoT potrebbe trasformare il modo in cui viviamo l’arte. Potrebbe anche ispirare modelli di business completamente nuovi per i futuri musei. E tu sei pronto per visitare un museo intelligente?
La rapida ascesa della tecnologia nel settore immobiliare porta con sé un flusso di nuove e preziose opportunità per i proprietari di immobili.
I risultati della prima ondata di progetti pilota stanno dimostrando il valore delle tecnologie nell’ottimizzazione delle prestazioni degli edifici, migliorando l’esperienza dell’utente e realizzando un efficientamento dei costi: l’adozione diffusa sta per decollare.
Fino ad ora, i casi di utilizzo si sono principalmente incentrati sugli immobili commerciali, con centri commerciali e uffici all’avanguardia.
L’uso di nuove tecnologie all’interno di immobili non commerciali (o semi-commerciali), tuttavia, è ancora un territorio praticamente inesplorato.
Con le tecnologie che diventano sempre più accessibili di giorno in giorno, sia dal punto di vista tecnico che finanziario, è ora di iniziare ad esplorare in che modo la tecnologia potrebbe aggiungere valore alla prossima frontiera degli edifici intelligenti.
Per illustrare questa esplorazione e il possibile valore che si trova all’interno, in questo articolo approfondiremo il fatto che rendere un museo “intelligente” potrebbe migliorare positivamente il modo in cui un museo conduce gli affari, migliorare l’esperienza dei visitatori e forse anche aumentare il suo impatto sulla società.
Innanzitutto, è necessario descrivere brevemente come i musei gestiscono generalmente gli affari.
È importante conoscere il funzionamento di qualsiasi azienda prima di poter identificare in che modo l’applicazione della tecnologia può avere un impatto significativo; se avrai la pazienza di leggere l’articolo fino in fondo scoprirai di più.
Successivamente, vedremo come applicare una tecnologia a livelli sempre più avanzati, per fornire nuove opportunità ai gestori dei musei e ai loro visitatori.
Tra le tecnologie di cui parleremo possiamo trovare:

L’Internet of Things (IoT)
Le fotocamere per il riconoscimento facciale
I sensori biometrici

Nel finale all’articolo potrai trovare la descrizione di come le nuove tecnologie possono portare a modelli di business completamente nuovi nel settore dell’arte museale.

Come si sostengono economicamente i musei

Prima di procedere con l’esplorazione delle tecnologie che potrebbero rivelarsi preziose quando adottate da un museo, dobbiamo prima avere una comprensione generale di come i musei operano.
Quando guardiamo ai principali indicatori chiave di prestazione (KPI) di un museo, troviamo:

Il numero annuale di visitatori
Le sue entrate annuali

È evidente che i due parametri sono in stretta correlazione: attrarre più visitatori porta alla generazione di ricavi.
Quindi attrarre visitatori è fondamentale per un museo che si possa sostenere da solo: ma come fa un museo ad attrarre visitatori?
È qui entra in gioco la collezione del museo.
La collezione è alla base della possibile proposta di un museo per attirare visitatori:
“Se entri nel nostro museo, ti mostreremo gli oggetti [x], che ti consentiranno di sperimentare [y] e tu potrai imparare [z]”.
Dal punto di vista del business, si può dire che la collezione permanente contiene generalmente pezzi di alta gamma per garantire un certo grado di qualità e attrattiva durante tutto l’anno.
La rotazione delle mostre temporanee rende il museo più attraente per i visitatori che desiderano ritornare regolarmente.
Questa combinazione dovrebbe creare un flusso di reddito sostenibile per il museo.
Oltre al flusso di entrate principale derivante dalla vendita dei biglietti, i flussi di entrate secondarie provengono da:

Ristoranti
Negozi di souvenir
Eventi speciali del museo

Si noti che i primi due elementi di questi flussi di entrate secondarie sono principalmente legati al numero di visitatori del museo.
Anche la vendita occasionale di un’opera d’arte può anche generare ricavi, ma ripeterla troppo spesso non può essere considerato un modo sostenibile di fare impresa.
Quindi, la risorsa fondamentale di un museo per sostenersi è rappresentata dalla sua collezione.
Questo rende la collezione il soggetto perfetto per farci una domanda: in che modo la tecnologia può contribuire alla creazione della collezione definitiva allo scopo di migliorare l’attività del museo?
Nel resto di questo articolo, esploreremo una varietà di metodi per rispondere a questa domanda.

Le applicazioni IoT nei musei

Ora che abbiamo stabilito l’importanza della collezione di un museo, procederemo ad esplorare come un museo possa sfruttare la tecnologia per migliorare le sue offerte:

Può ottenere informazioni dettagliate sul pubblico di destinazione (visitatori) raccogliendo dati sui loro comportamenti e interessi;
Può trovare nuovi modi per misurare le prestazioni di una collezione, andando oltre il numero di visitatori e ricavi;
Può adattare le offerte di esposizioni future agli interessi dei potenziali visitatori.

In questa sezione descriverò l’applicazione delle nuove tecnologie attraverso cinque fasi consecutive.
Il primo stadio inizia in modo relativamente semplice e si può presumere che alcuni musei abbiano già avviato questo passo.
Nelle fasi successive, tuttavia, la tecnologia applicata diventa sempre più avanzata.
Questa tecnologia avanzata genererà dati più dettagliati ed accurati, e potenzialmente avrà un impatto significativo sulle prestazioni del museo intelligente.
La tecnologia applicata porta con sé nuove metriche che potrebbero essere utilizzate per misurare la “performance dell’arte”.
Queste metriche verranno introdotte lungo le cinque fasi.

Metrica 1: Punteggio di attenzione

Nelle fasi menzionate di seguito, utilizzeremo la tecnologia per valutare le prestazioni di un singolo pezzo d’arte in base al livello di attenzione che riesce a catturare dai visitatori.
Questa prima metrica si basa sul presupposto che una persona visita una mostra con una certa curiosità e/o aspettativa.
L’idea è che più un’opera d’arte attira l’attenzione del visitatore, più incontra (o contraddice) questa curiosità o aspettativa, più importante l’opera d’arte dev’essere considerata importante per la collezione.

Fase 1: monitoraggio dei viaggi dei visitatori

Nella prima fase, iniziamo installando un semplice contatore di persone dall’ingresso di ogni spazio espositivo.
Questo ci consente di tracciare il numero di visitatori che entrano ed escono da ogni spazio all’interno di un museo.
Dall’analisi dei dati generati dagli spazi, il gestore del museo intelligente può vedere quali spazi sono più frequentemente visitati dagli utenti e quali opere d’arte attraggono o generano la maggiore attenzione.
Ad esempio, un rapporto del museo del Louvre a Parigi potrebbe dire:
“Il 90% dei visitatori di oggi è entrato nello Spazio A, che contiene la Gioconda, mentre il 25% dei visitatori quel giorno sono entrati nello Spazio B, che contiene pezzi degli artisti locali.“
Anche se il rapporto di cui sopra potrebbe non sorprendere più di tanto il lettore, i dati diverrebbero particolarmente interessanti se due spazi dovessero contenere pezzi di “qualità” simile ma i dati mostrassero una differenza significativa nel numero di visitatori che sono entrati negli spazi.
Quindi perché i visitatori trovano l’arte in uno spazio più interessante che nell’altro? Cosa succederebbe se questi spazi fossero modificati? O cosa succederebbe se scambiassimo i pezzi tra gli spazi?
I dati raccolti potrebbero guidare la sperimentazione e mostrare l’impatto di possibili miglioramenti.
La principale limitazione di questo approccio, tuttavia, è che sarebbe impossibile per noi identificare quanto un singolo pezzo d’arte contribuisca a invogliare i visitatori a visitare una determinata stanza.
Ogni pezzo avrebbe bisogno del proprio spazio unico per misurare con precisione la sua specifica ‘attrazione’, con tutte le difficoltà del caso. Anche i grandi musei come il Louvre finirebbero rapidamente per esaurire le stanze disponibili.
Fortunatamente, la tecnologia disponibile oggi può risolvere questo problema.

Fase 2. Monitoraggio della posizione dei visitatori in tempo reale

Nella seconda fase, si potrebbe monitorare la posizione dei visitatori all’interno di ogni spazio attraverso alcuni sensori installati nel soffitto.
Questo ci consente di individuare con precisione dove si trovano i visitatori e di analizzare i loro percorsi di movimento in tutto lo spazio.
In generale, quando un visitatore ispeziona un’opera d’arte, esso si trova a una distanza standard dal pezzo; starà più vicino a pezzi più piccoli e più lontano da pezzi più grandi.
Per ogni specifico pezzo, tuttavia, questa distanza dovrebbe rimanere abbastanza costante.
Da questa informazione, si potrebbe supporre che ogni volta che un visitatore si trova entro questa distanza predeterminata, l’utente sta prestando attenzione all’opera d’arte: potremmo chiamare questa distanza con il nome di “punto di attenzione”.
Il punto di attenzione può essere utilizzato, ad esempio, per innescare un meccanismo di punteggio: ogni volta che un visitatore entra nel punto di attenzione di un’opera d’arte, produrrà un certo numero di punti per questa opera d’arte, permettendoci di misurare il suo grado di “attrattiva” rispetto agli altri pezzi nello stesso spazio o in altri spazi del museo intelligente.
Affinché questo meccanismo funzioni, i pezzi d’arte devono essere posizionati nello spazio in modo che i punti di attenzione non si sovrappongano.
In questo modo, suddividiamo lo spazio fisico in spazi virtuali più piccoli, permettendoci di misurare l’attenzione per singolo pezzo d’arte, e non per spazio complessivo, risolvendo il problema nato con la fase 1.
In aggiunta, il punto di attenzione potrebbe essere utilizzato per generare dati e informazioni in vari modi:

Il punteggio è guadagnato dall’opera d’arte ogni volta che un visitatore percorre il suo punto di attenzione;
Indica ogni volta che un visitatore percorre il punto di attenzione molto lentamente;
L’opera guadagna un certo numero di punti ogni volta che un visitatore rimane immobile per (almeno) un certo tempo, e guadagna ancora più punti in caso di sosta prolungata;
L’opera guadagna punti ogni volta che un visitatore si avvicina per ispezionare l’opera d’arte in modo ancor più dettagliato.

Dobbiamo però prendere in considerazione che, usando questa tecnologia, possiamo solo supporre che i visitatori prestino attenzione a un pezzo ogni volta che si trovano nel suo spazio di attenzione.
Un visitatore potrebbe anche parlare con un compagno o guardare il suo telefono mentre si trova vicino all’opera d’arte.
L’applicazione di una tecnologia diversa e più avanzata, tuttavia, ci permetterebbe di misurare l’attenzione che viene data ad ogni pezzo d’arte in modo molto più accurato.
Passiamo alla fase successiva, e allo stesso tempo aggiungiamo un’altra metrica al mix.

Metrica n. 2: Punteggio emozionale

Ora che abbiamo compiuto il primo passo nell’esplorare l’attenzione come nuova metrica per valutare la “performance” dell’arte, è tempo di approfondire le cose.
Per i prossimi passaggi, tenteremo di utilizzare la tecnologia più recente per vedere se possiamo fare un primo passo nel misurare l’impatto emotivo di un’opera d’arte: potremmo chiamare questa misura col nome di “Punteggio emozionale”.

Fase 3: Telecamere di riconoscimento facciale

In questa fase, non viene più usata la posizione di un visitatore per capire se sta prestando attenzione a un’opera d’arte, ma viene applicata una tecnologia di riconoscimento facciale per essere sicuri di ciò che sta avvenendo.
Si può dunque installare una telecamera sopra ogni pezzo, catturando il volto del visitatore e analizzandolo.
Questo permetterebbe di raccogliere dati su:

Se e per quanto tempo un singolo visitatore presta attenzione all’opera d’arte (e anche a quale parte di essa).
Dati demografici del visitatore: età, sesso, altezza, peso, etnia, ecc.
Le emozioni del visitatore: gioia, disgusto, sorpresa, disagio, orrore, ecc.
La combinazione di tutte le opere d’arte viste nel museo intelligente da parte del visitatore, creando profili personalizzati di preferenza per i visitatori.

L’applicazione di questa tecnologia apre una miniera di informazioni nuove e con alto valore potenziale.
Per esempio, ci permetterebbe di assegnare punteggi emotivi all’arte, insieme ai punteggi di attenzione.
Quale percentuale di visitatori ha sorriso guardando un dipinto? Quanti invece sembravano tristi? O arrabbiati?
Questo impatto emotivo potrebbe essere collegato agli obiettivi di un museo intelligente.
Se l’obiettivo di un museo è quello di educare i suoi visitatori sull’impatto negativo della guerra sulla società, allora una metrica prestazionale potrebbe essere quella di far sì che almeno il 70% dei visitatori dimostri emozioni di disagio almeno tre volte per ogni visita, a condizione che gli utenti non trovino un modo per ingannare i sistemi di riconoscimento facciale.
Allo stesso tempo, questa informazione sull’impatto emotivo potrebbe rivelarsi molto preziosa per gli artisti.
Qual è l’impatto emotivo del pezzo che hanno creato? E l’impatto emotivo era quello previsto?
I dati di questo rapporto potrebbero illustrare, ad esempio, qualcosa tipo:
“La Monna Lisa si comporta molto bene nel mantenere l’attenzione delle donne tra i 30 e i 44 anni, specialmente provenienti dalla parte meridionale dell’Europa. Allo stesso tempo, il dipinto mostra un impatto emotivo superiore alla media per il tipo di emozione felice. “
Il museo intelligente può quindi decidere di fare pubblicità nel Sud Europa, agendo sulla relazione per attirare più visitatori. Ad esempio, potrebbero mostrare un’immagine di Monna Lisa su una rivista femminile.

Fase 4: identificazione dei visitatori

In questa fase, utilizziamo la tecnologia di riconoscimento facciale per tracciare tutte le metriche come descritto nella fase precedente, ma aggiungiamo un livello sociale ad esso.
Invece di riconoscere semplicemente un volto e tracciare dove questo volto riappare in tutto il museo durante una visita, colleghiamo anche il volto all’identità reale del visitatore utilizzando i social media.
Sicuramente, qualcuno potrà trovare inquietante questa possibilità. Quindi come è possibile farlo? È molto più semplice di quanto pensi.
Facebook sa già che aspetto hai analizzando l’esclusiva struttura facciale delle tue foto di Facebook e ovviamente già conosce il tuo nome.
Allo stesso tempo, il gigante tecnologico sta investendo molto in tecnologia che gli consentirà di identificarti da qualsiasi sorgente video (in diretta) usando il riconoscimento facciale combinato con i dati della struttura facciale già presenti nel loro database.
Dall’uso di questi dati, il rapporto del museo potrebbe recitare:
“Roberto Rossi di Milano ha sorriso prestando attenzione alla Gioconda per 16,3 secondi. Questa capacità di attenzione è del 41% più lunga della media per il suo archetipo di visitatore. Dall’analisi delle preferenze dei 289 amici Facebook di Roberto, attraverso i loro “Mi piace” abbiamo identificato che 19 amici di Roberto potrebbero trovare interessante la Mona Lisa. Tre di questi amici hanno già condiviso le foto scattate all’interno del Louvre il mese scorso. È stata quindi lanciata automaticamente una pubblicità a pagamento di Facebook per pubblicizzare la Gioconda sui profili social dei 19 amici di Roberto su cui è stato ipotizzato interesse per questa opera.”

Fase 5: sensori biometrici

Il quinto e ultimo stadio è altamente sperimentale.
In questa fase, passiamo dalla raccolta dei dati comportamentali dei visitatori dei musei intelligenti alla raccolta di dati provenienti dai loro corpi.
Il nostro obiettivo è rilevare i cambiamenti all’interno del corpo, causati da emozioni che possono essere scatenate da un’opera d’arte.
Potremmo quindi misurare:

Battito cardiaco: misuriamo il polso dei visitatori attraverso sensori a distanza, permettendoci di misurare (in media) il cambiamento di battito cardiaco per singolo spazio o per pezzo d’arte.
Temperatura: alcune emozioni hanno dimostrato di portare a cambiamenti di temperatura su aree specifiche del viso e del corpo. Aggiungendo l’infrarosso termico alle nostre fotocamere per il riconoscimento facciale, possiamo rilevare i cambiamenti nello stato emotivo a un livello più profondo.
Tono di voce: i microfoni possono essere installati per permetterci di analizzare il tono della voce del visitatore. Un tono di voce acuto superiore alla media intorno a un’opera d’arte può essere un indicatore di un’emozione specifica. Nota che questo non tiene traccia di ciò che viene detto, ma solo di “come” viene detto.

Un resoconto intelligente del museo potrebbe quindi essere:
“Durante la visione della Gioconda, il cambiamento medio della temperatura corporea per visitatore era di +0,5 gradi. Allo stesso tempo, è stato rilevato un significativo aumento medio del flusso sanguigno alla fronte e sulla punta del naso, forse indicando l’emozione della gioia. Il battito cardiaco è aumentato di una media di 1,3 battiti per minuto, mentre il tono della voce ha identificato una emozione riferibile all’ “eccitazione” a un livello molto più alto della media di tutti gli spazi.”

Dagli approfondimenti dei dati alle opportunità di business reali

Attraverso l’applicazione della tecnologia presentata nelle cinque fasi precedenti, viene raccolta una vasta gamma di nuovi preziosi dati.
Gli ipotetici report di esempio presenti dopo ciascuno dei cinque stadi ci illustrano come questi dati potrebbero condurre direttamente ad ottenere informazioni utili.
Ci sono, tuttavia, molte altre opportunità per trasformare in valore i dati generati.
Di seguito, ne possiamo descrivere alcune:

Triangolazione dei dati: i diversi metodi di raccolta dei dati nelle cinque fasi possono essere preziosi, ma possono allo stesso tempo essere inclini a pregiudizi. Misuriamo ciò che pensiamo di misurare? Sovrapponendo le tecniche di raccolta dei dati attraverso le varie fasi, è possibile effettuare un’analisi molto più accurata e raccogliere nuove informazioni.
Personalizzazione della collezione: dai dati raccolti, il museo intelligente ottiene preziose informazioni sulle preferenze del suo mercato di riferimento. Sulla base di queste intuizioni, il museo può modificare la sua attuale collezione e progettare la sua futura offerta espositiva per attirare più visitatori.
Fonti di dati esistenti: ci sono molte altre fonti di dati disponibili all’interno e all’esterno di un museo che sono in attesa di essere utilizzate. E se collegassimo le condizioni climatiche esterne con le emozioni?
Nuove meta metriche: in questo articolo, abbiamo esplorato nuove metriche per valutare le prestazioni dell’arte. La combinazione di queste metriche con altri set di dati potrebbe portare a nuove meta metriche. Ad esempio, la teoria dell’apprendimento afferma che per imparare qualcosa di nuovo, lo studente deve essere esposto a una varietà di esempi. Questo potrebbe significare che quando un visitatore ha prestato attenzione ad un certo “numero” di pezzi per almeno “x secondi” all’interno di un tema, possiamo assumere che il visitatore abbia imparato qualcosa?
Benchmarking trasversale: i dati che vengono generati all’interno di un museo intelligente possono essere utilizzati anche come punti di riferimento tra i musei. Quale museo ha il più alto impatto emotivo o educativo complessivo? Come si comporta la stessa opera d’arte esposta in diversi musei intelligenti?
Applicazione intersettoriale: le tecnologie presentate in questo articolo e il modo in cui vengono applicate possono essere preziose per i proprietari di edifici anche in altri settori. Perché non misurare le emozioni nei negozi al dettaglio? Perché non misurare i battiti del cuore dei dipendenti sul posto di lavoro per monitorare e ridurre l’assenza a causa di malattia o esaurimento nervoso?
Motore di raccomandazione per i visitatori: quando i dati vengono raccolti, il loro valore può essere restituito anche al visitatore. Un esempio potrebbe essere un motore di raccomandazione: “Basandoti sulle tue preferenze (punteggi di attenzione ed emozione) provenienti dal museo A, o attraverso i musei da B e C, dovresti assolutamente visitare il museo D.”
Arte intelligente: come affermato in precedenza, gli artisti potrebbero utilizzare i dati generati per analizzare l’impatto emotivo della loro arte. Allo stesso tempo, potrebbero anche usare la nuova tecnologia per creare arte interattiva. Che ne potresti pensare di un dipinto astratto che risponde in tempo reale al tuo battito cardiaco, all’angolo di visualizzazione o all’espressione facciale?

Nuovi modelli di business attraverso la tecnologia IoT

Oltre alle opportunità che possono offrire le nuove tecnologie, la loro applicazione può anche portare a nuovi modi di fare impresa per un museo intelligente.
Nell’esempio sotto, illustrerò come un piccolo cambiamento nel modello di business di un museo potrebbe influenzare l’intera catena del valore dell’arte.

Lo Smart Museum “Pay-Per-View”

Se la tecnologia di riconoscimento facciale può registrare le opere d’arte a cui un visitatore presta attenzione, perché non addebitare ai visitatori solo l’arte che guardano?
In pratica, questo potrebbe significare che se un biglietto d’ingresso normale costasse € 20, dovremmo invece addebitare € 1 per ogni vista (definendo a priori che cosa è esattamente una “vista”).
Se, ad esempio, il numero totale di visualizzazioni di un visitatore supera una certa quantità, il ticket pay-per-view del visitatore passerà automaticamente al ticket normale, in modo che non pagherai mai più di del costo massimo previsto dal biglietto.
Un vantaggio fondamentale di questo modello è che sarà possibile attirare nel museo intelligente anche persone che vogliono vedere solo alcuni pezzi, per studio o per curiosità, ma sono inibite a farlo dal prezzo ritenuto elevato per un biglietto normale.
Un’opzione pay-per-view potrebbe in questo modo portare più visitatori nel museo intelligente, aumentando potenzialmente anche i flussi di reddito secondario ottenuto attraverso le vendite di ristoranti e souvenir.
Una volta che i visitatori saranno all’interno, il museo intelligente potrebbe tentare di “convincere” questi visitatori a pagamento pay-per-view nel visualizzare più pezzi, ottenendo la presenza di un visitatore che altrimenti non sarebbe entrato sapendo di pagare il prezzo intero del biglietto.
L’adozione di questo modello pay-per-view potrebbe anche influenzare altri link nella catena del valore dell’arte.
Ad esempio, tutto questo potrebbe permettere ad un museo intelligente di affittare un’opera d’arte proveniente da un altro museo e pagare solo in base al numero di “visualizzazioni” generate dal pezzo d’arte, oppure in base al numero di emozioni specifiche che il pezzo genera (a seconda dell’obiettivo della mostra).
Allo stesso tempo, questo modello consentirebbe agli artisti di guadagnare royalties per view, portando a un modello simile a quello di YouTube e Spotify, in cui artisti ed editori guadagnano una somma predeterminata per numero di ascolti.

Conclusione

La tecnologia di costruzione intelligente è in aumento e le applicazioni e il potenziale sembrano infiniti.
Questo articolo illustra come l’utilizzo della tecnologia non sia esclusivo per organizzazioni altamente commerciali o fortemente basate sulla tecnologia.
Ogni proprietario di edificio può, e forse dovrebbe, iniziare a esplorare come applicare la tecnologia di costruzione intelligente per migliorare la propria attività.
Abbiamo appreso che nuove opportunità possono emergere non solo dall’applicazione diretta di una nuova tecnologia, ma anche dalla combinazione con altre tecnologie o con set di dati già esistenti e nuovi.
Inoltre, vediamo che l’ascesa della tecnologia può sbloccare modi alternativi di fare business per un’organizzazione, potenzialmente influenzando l’intera catena del valore in cui opera.
Essere il museo che prende l’iniziativa per portare avanti questo cambiamento ha dimostrato di portare a posizioni di vantaggio competitivo inimmaginabili prima d’ora.
Tuttavia, è anche importante utilizzare la IoT in modo calcolato, scegliendo bene cosa collegare e cosa lasciare offline.
In particolare, per i musei intelligenti, l’applicazione di nuove tecnologie può potenzialmente portare a garantire stabilità finanziaria e rilevanza sociale per il futuro.
Con la tecnologia che sta diventando sempre più sofisticata di giorno in giorno, l’impatto precedentemente non misurabile di un museo intelligente (istruzione, emozione, cambiamento di comportamento) ha iniziato a diventare misurabile.
Come illustrato in questo articolo, l’adozione di nuove tecnologie all’interno del tuo edificio può portare a vantaggi in precedenza irraggiungibili e un primo piccolo esperimento può essere condotto con facilità.
Tuttavia, l’implementazione di nuove tecnologie all’interno di un edificio spesso comporta ostacoli e forse persino resistenza.
Per gestire efficacemente queste sfide e aumentare le possibilità di successo, è opportuno tenere presenti le seguenti linee guida:

Inizia con la progettazione di un esperimento che mira a risolvere un problema diretto per la tua organizzazione, e preferibilmente anche per l’utente finale. Ciò aumenta le possibilità di accettazione da parte degli stakeholder più importanti.
Crea una piccola area all’interno del tuo edificio in cui sperimentare nuove tecnologie. Assicurati che quest’area sia utilizzata allo stesso modo del resto dell’edificio. Ciò aumenta la generalizzazione dei risultati del tuo esperimento in tutto l’edificio.
Comunicare perché i dati vengono raccolti, come vengono raccolti, come li si protegge e cosa si intende fare con essi. Se necessario, progetta un opt-in per il tuo esperimento.
Prendi in considerazione l’idea di iniziare a raccogliere dati che non possono essere direttamente collegati agli individui. Sebbene questi dati possano essere meno specifici, sono anche meno sensibili alla privacy e meno complessi in generale, pur offrendo molte opportunità per ulteriori esplorazioni.
Restituire il valore all’utente finale, ad esempio attraverso una dashboard semplificata su cui pubblicare alcuni approfondimenti. In questo modo, l’utente finale beneficia della partecipazione all’esperimento, aumentando fortemente l’accettazione.

E ora sei pronto per la creare la tua prima stanza all’interno di un museo intelligente?

Pietro

L’innovazione, il web e la tecnologia fanno parte del mio mondo lavorativo e delle mie passioni. Mi piace pensare alle città intelligenti del futuro, e poter contribuire alla loro progettazione.