Quali sono le tecnologie più rilevanti per il futuro della progettazione?
L’intelligenza artificiale, sia generativa che predittiva. Può essere lo sparring partner di chi sta progettando: è stata adottata molto nelle società di consulenza di design (e non solo) come strumento che aumenta la produttività e la riflessione critica rispetto a quello che si sta progettando. Come altro elemento, in quanto abilitante, c’è il 5G, che facilita una progettazione distribuita, in simultanea (real time) in sedi diverse. Garantendo una distribuzione del dato sul territorio molto più veloce, consente una sinergia molto più forte e questo abilita molto più Data Analytics e Cloud computing.
La terza tecnologia rilevante è il Metaverso, ma lo dico per non escluderla, perché c’è ancora molta incertezza: ci si sta ancora chiedendo se ha veramente senso come spazio di progettazione.
Sono tre tecnologie che abilitano una connessione molto più forte favorendo una progettazione innovativa nel senso di maggiormente distribuita (in contemporanea in sedi diverse e a confronto con ampie platee) evitando l’eccessiva focalizzazione dentro i confini culturali e sociali di un unico studio.
Puoi raccontare uno o più progetti per capire quali applicazioni concrete permettono queste tecnologie?
Per quanto riguarda l’AI, il caso più eclatante è la sedia Kartell AI: si dice che Philips Stark, già nel 2018, interagisse con un computer che generava in automatico il rendering 3D della sedia, e quindi che questa progettazione fosse basata su intelligenza artificiale e non più sullo sketch grafico del designer. Si dice, perché la copertura del brevetto non consente di conoscere a fondo il funzionamento effettivo di questa tecnologia. Un altro esempio è la piattaforma UIzard, mago dell'interfaccia della UI (User Interface), che ti permette di generare n opzioni della stessa app per darti un’ampia possibilità di scelta e optare per quella che più rispecchia quello che il cliente sta cercando.
La tecnologia 5G (in sviluppo anche il 6G) abilita, invece, tutto il mondo dei visori che aumentano l'interazione, come Apple Vision Pro. Tecnologie che necessitano di una latenza minima per la trasmissione dei dati, altrimenti c’è il rischio di perdere i bit di informazione nell'etere. Rimane da capire quanto tutto questo possa entrare nel mondo della progettazione.
Per il Metaverso, in generale, applicazioni concrete ce ne sono poche. Il primo elemento che viene in mente, parlando di ultimo miglio della progettazione, sono le sfilate di moda: il mondo del fashion è stato il primo a sperimentare questo mondo.
Altro settore che sta sperimentando su questo è quello dell’automotive: per la configurazione di prodotto si richiede una progettazione dell’esperienza immersiva dell’utente, in cui è importante riuscire ad allineare le attese dell’acquirente con il prodotto fisico. Il consumatore può vivere delle esperienze nel mondo simulato “aumentate” perché ha possibilità di giocare molto con suoni, colori, immersione. Il prodotto finale deve rispecchiare quel tipo di valori che l’esperienza immersiva ha suscitato, altrimenti il rischio è di disattesa e quindi peggiorativo invece che migliorativo.
Infine, in ambito medicale c'è sicuramente una parte legata al training e alla formazione, ma si sta utilizzando anche per cercare di capire come si possano simulare alcuni ambienti che riguardano la parte finale del medicale.
Come Politecnico avete modo di vedere più nello specifico come le aziende italiane stanno cercando di utilizzare alcune di queste tecnologie citate?
Dentro l'Osservatorio Design Thinking for Business quest'anno abbiamo fatto una ricerca su Design e Generative AI, che ha coinvolto 26 aziende sul panorama italiano che utilizzano da anni AI predittiva e che oggi sono saltate a bordo anche di quella generativa. Dalla ricerca emergono due trend di utilizzo principali: 1) verso il cliente finale, attraverso un chatbot generativo con un potere conversazionale maggiore; 2) per processi interni. Da un po' osserviamo il trend che vede lo sviluppo di attività di design e competenze di design interne anche alle aziende di cui non ci aspetteremmo. In queste aziende l’AI generativa è parte dei processi di innovazione interna finalizzati allo sviluppo di prodotto/servizio da introdurre nel mercato. Giusto come esempio, nel mondo dell'Energy, ENI ha un suo Design Center interno, in cui utilizzano Generative AI nei loro workshop; Sisal fa lo stesso con il team di UX Design.
Un manager ci raccontava come, quando pensa a un'idea, entra in ChatGPT e gli chiede di distruggergliela venti volte. Ossia di trovare venti motivi per cui quell'idea non funziona, sulla base dei quali riformula l'idea. Quindi non lo utilizza come strumento per progettare la soluzione ma per pensare”. Un test immediato dell'idea che potrebbe giocare un ruolo molto più sfidante perché fatto con una platea molto più ampia rispetto a un brainstorming interno all’azienda, perché fatto con una macchina dotata di un potere computazionale e una conoscenza molto più grande, se non infinita.
Quanto il Politecnico di Milano fa uso della tecnologia nei diversi ambiti di progettazione?
All’interno del Politecnico e di POLI.design sono state rinnovate alcune aule didattiche per far sì che abilitassero una collaborazione nuova tra gli studenti. La ri-progettazione degli spazi in un’ottica di studio based learning e lezioni ibride è stata fondamentale. Solo così è stato possibile rispondere alle nuove esigenze di classi di studenti che, in contemporanea, seguono la lezione parte in presenza e parte da remoto, secondo un metodo di apprendimento attivo basato sull’assegnazione di brief, cui è possibile lavorare individualmente o in gruppo, assistiti dal docente. A livello tecnologico questo ha significato dotare le aule di: semplici prese elettriche distribuite, proiettori disaccoppiati per permettere modularità diverse, lavagne digitali che permettono di ingaggiare l’aula in modo innovativo consentendo una migliore fruizione della lezione, sia per chi è presente in aula, sia per chi segue da remoto (permettendo, ad esempio, di scrivere direttamente sulle slide).
Inoltre, utilizziamo tool di AI nei contenuti didattici: si cerca di stimolarne un uso consapevole e costruttivo di Generative AI nel processo di progettazione. Nel corso in cui insegno – Agile Innovation al 5º anno di Ingegneria gestionale – incentivo, ad esempio, l’uso di tool di prototipazione rapida piuttosto che Chat GPT per stimolo alla riflessione. Quando viene utilizzata deve avere un valore: lo studente deve interpretare l’output generato dalla AI. Lo studente si troverà a utilizzarlo in futuro quando entrerà a lavorare sul mercato, quindi proviamo a capire come sfruttarlo al meglio fin dalla formazione.
Quanto è diffusa in Italia la consapevolezza che il design può accompagnare l’adozione dell’AI nelle aziende attraverso uno sguardo etico, sostenibile e significativo per persone e organizzazioni? Come può il design umanizzare l’AI, renderla più accessibile e inclusiva?
L’attenzione rivolta alla necessità di umanizzare la tecnologia per renderla effettivamente utile all’uomo, non riguarda solo il mondo del Design ma c’è altissima sensibilità in altri ambiti del mondo scientifico e della PA. Come Dipartimento di Ingegneria Gestionale, ad esempio, abbiamo vinto per diversi anni il titolo di Dipartimento d'eccellenza a livello nazionale con un progetto che si chiama HumanTech che, per l’appunto, ha lo scopo di rendere la tecnologia più umana e vicina all’uomo..
Il valore aggiunto che porta “la cultura del design” nelle azioni volte ad umanizzazione le tecnologie, consiste nel suo supporto a riformulare il problema, per riuscire ad individuare cosa è di valore, per chi e quando. Apporto che è ancora più prominente oggi con la diffusione della Generative AI. Dentro l'Osservatorio sul Design e Generative AI si parla molto, ad esempio, del fatto che in futuro l’interfaccia attuale possa cambiare a vantaggio di un’interazione più "umana" anche con il ChatGPT di turno, a cui non scriverò più un testo, ma con cui parlerò o condividerò immagini e suoni. Probabilmente le interfacce più umanizzate con AI non saranno sviluppate in Italia, ma c’è spazio per i tool che vengono costruiti in aggiunta ai sistemi di sviluppo di Generative AI. Nello sviluppo di questi tool molti studi di design italiani – tra cui Tangity –hanno al centro della loro mission semplificare l’utilizzo di queste tecnologie.
C'è un altro aspetto dal punto di vista etico che è importante sottolineare: Francesco Zurlo evidenzia il “potere del linguaggio”, perché la proprietà di linguaggio con cui scriviamo un prompt influenza la risposta. Se nel tempo, le capacità linguistiche tenderanno a diminuire, si rischia che i risultati ottenuti diminuiscano di efficacia e potere. È quindi importante monitorare la tendenza cui porta l’uso di AI in termini di riduzione delle capacità linguistiche e abilità di costruzione di pensieri articolati e riflessivi. Questo perché AI è in grado di scrivere per noi e sistemare pensieri non formulati correttamente.
In tema di accessibilità, lo sviluppo di soluzioni AI può rivelarsi significativo per persone con disabilità fisiche, fornendo strumenti di compensazione. Microsoft, ad esempio, ha realizzato dei progetti interessanti. Tra questi, c’è Copilot, presentato da Satya Nadella – AD Microsoft Mondo – in un video su YouTube in cui mostrava come persone con problemi di mobilità agli arti alle mani potessero scrivere codici velocemente, grazie all’utilizzo di Generative AI azionabile direttamente con gli occhi.
Quali sono gli obiettivi e la finalità dell'università nella preparazione di persone in grado di utilizzare la tecnologia a loro vantaggio e quali competenze mancano?
Abbiamo vissuto tantissime rivoluzioni tecnologiche, questa è una delle tante. Ogni volta che arriva una nuova tecnologia, alcune competenze vengono potenziate e altre distrutte: così funziona il progresso tecnologico. In questo momento di transizione, la capacità dell'università dovrebbe essere quella di capire su quali competenze dobbiamo lavorare per potenziarle e quali competenze, invece, possiamo tralasciare perché non serviranno più in futuro.
Karim R. Lakhani – uno dei docenti di Harvard più influenti su questo tema – in una breve intervista racconta come non sarà l'AI a rimpiazzare i manager, ma dei manager che utilizzano l’AI. Questa tecnologia è già entrata nel modo del lavoro e, solo se la padroneggiamo per trarne valore, avremo possibilità e capacità di competere nel futuro. Se invece viviamo nella paura di essere rimpiazzati, verremo rimpiazzati.. Anche HumanTech ha questo obiettivo: capire come connettere la tecnologia all'uomo affinché sia un suo prolungamento e non qualcosa di impossibile da controllare o gestire. Di fronte a queste tecnologie è fondamentale riuscire a continuare a riflettere, interrogarsi ed usare il pensiero critico.
A quali ambiti del design le soluzioni offerte dall'intelligenza artificiale offrono maggiori opportunità?
Communication and Multimedia per la parte di motion graphics. Anche il marketing pubblicitario potrebbe essere uno degli ambiti di design dove la Generative AI creerà i maggiori benefici: basti pensare ai recenti spot di Coca-Cola in cui i video sono stati creati direttamente con questa nuova tecnologia. In questo ambito, i vantaggi riguarderanno soprattutto la personalizzazione della pubblicità: a fronte di una sola campagna, AI offre la possibilità di costruire in automatico l’output (descrizione, caption, immagine) per diversi target (personas), dando informazioni specifiche come input. Il potere del designer sta nell’interpretare l’output. Così facendo, ad un costo molto ridotto domani potrò raggiungere anche le nicchie di mercato.
Nel Service design vale la stessa logica: a fronte di un servizio che voglio erogare, posso avere un tool che risponde in modo diverso rispetto all’utente cui si rivolge. Mi viene in mente il settore medicale e dei servizi medici: davanti alla volontà di prenotare un esame in autonomia (senza prescrizione del medico di base), in futuro immagino di poter interagire con un chatbot che, in base a come parlo, capisce chi sono e usa un linguaggio differente per permettermi di capire qual è il servizio specifico di cui ho bisogno.
Infine, il product design: premesso che il limite prodotto/servizio è sempre più sottile, penso che AI (generativa o predittiva) possa cambiare molto il modo con cui utilizziamo i prodotti. Ad esempio, nel mondo del lighting si sta lavorando molto da questo punto di vista, sperimentando come giocare con le atmosfere e i colori in base a quella che può essere un'interazione con l'utente. Pensando ad un’applicazione concreta, mi viene in mente il Google Nest Learning Thermostat termostato di terza generazione basato su AI che, facendoti trovare in casa la temperatura desiderata, rispecchia già molto quest’idea di sfruttare la tecnologia per avere un impatto migliore sulla soluzione specifica adatta all’utente.
Quali sono i principali vantaggi che l'adozione dell’AI offre ai suoi clienti in termini di competitività?
Produttività ed efficienza grazie a tool basati su AI che permettono di generare prototipi in modo rapido. L'esempio di UIzard di cui parlavo prima è esemplificativo: grazie a questo tool, oggi uno studio di design che deve sviluppare un'applicazione per un cliente, invece di proporgli due sole opzioni a cui ha lavorato per ore, oggi può produrne anche una decina in pochi minuti, per testarle tutte e dieci con il cliente. In questo modo, grazie al risparmio ottenuto nella fase ideativa iniziale può dedicare più tempo ai feedback ricevuti, da utilizzare nel processo di sviluppo dell’idea.
L’altro vantaggio è legato all’assistenza decisionale, perché posso distruggere il mio pensiero esplorando infinite possibilità, chiedendo, ad esempio, di avere altre 10-15 idee simili alla mia; oppure dei casi studio simili o delle soluzioni analoghe sviluppate in settori diversi e via dicendo. Anche questo aspetto è collegato alla riduzione dei tempi: perché riesco in modo rapido ad avere una serie di interazioni che guidano una decisione più consapevole e di valore, che resta comunque in mano all'utente.
Infine, grandi vantaggi riguardano l'ultimo miglio: è interessante come l’AI (generativa e non solo) possa creare una personalizzazione dei prodotti/esperienze più forte, perché intercetta, in parallelo e a costo incrementale, più fasce del mercato/bacino utenti. Un esempio è quello che fa Netflix con la personalizzazione delle home page e la tipologia di trailer e copertine utilizzati per promuovere i contenuti, cercando di ingaggiare i diversi utenti sulla base dei loro dati di navigazione. Ci sono tantissime realtà che funzionano in questo modo, cercando di continuare a personalizzare continuamente. Pensiamo ad Amazon: ogni volta che entri nella piattaforma, se sei un compratore impulsivo, ti esce quel prodotto che hai visto 18 volte in otto varianti. Fino a che lo compri.
Per sviluppare competenze, l'errore e imparare dall'errore hanno un ruolo importante nel processo di apprendimento?
L’uso di AI porta ad uno sbilanciamento di tempistiche ma non ad una riduzione complessiva dei tempi. I tempi si accorciano fortemente nella parte di ideazione, ma si allungano nella parte di sviluppo della soluzione. Con dei tool che accorciano l’iniziale fase ideative a pochi minuti, c’è bisogno di uno spazio maggiore di riflessione successiva.
