Il settore retail ha sempre più la necessità di ripensare il modo in cui gli spazi vengono impiegati. Le aziende che godono di un certo numero di passaggi hanno la possibilità di acquisire, analizzare e monetizzare il traffico. In particolare, il “Retail Media” è un fenomeno in forte ascesa. Secondo uno studio di Luma Partners il tasso di crescita di questa industry è più rapido rispetto a quello che abbiamo visto negli anni scorsi con il search e con i social media. Uno studio Reuters invece stima che entro il 2028 i ricavi dai network di media nel retail (RMN) rappresenteranno il 15,4% di tutti i ricavi pubblicitari, superando la televisione come piattaforma pubblicitaria.

Sono molteplici i vantaggi per gli inserzionisti, che non acquistano più spazi sulla base di generici interessi dell’audience, ma pianificano considerando dati e informazioni derivanti dalle transazioni reali delle persone (quali ad esempio il dwell time e l’analisi del sentiment).

Questa novità rappresenta un importante valore anche per i punti vendita stessi, che possono contare su una voce incrementale dei propri ricavi e sulla possibilità di creare nuove forme di analisi, monitoraggio ed esperienza.

“E’ in quest’ottica, ma non solo” afferma Armando Borsetti, amministratore delegato di Ki-Point “che abbiamo deciso di intraprendere un percorso per innovare il servizio offerto dai nostri punti vendita, partendo da quelli presenti nelle grandi stazioni, iniziando da Termini, per poi estenderlo gradualmente su tutto il territorio”.

Le soluzioni legate all’intelligenza artificiale ci permettono infatti di monitorare il servizio che offriamo ai clienti, tempi di attesa e code e di  intercettare eventuali clienti insoddisfatti. Ki-Point, azienda del gruppo Poste Italiane, è un franchisee di punti vendita che offre vari servizi (tra i quali spedizioni, pagamenti utenze, rivendita di cancelleria e prodotti per l’ufficio) e che vede transitare migliaia di persone nei vari punti affiliati.

“Abbiamo iniziato con il domandarci: come possiamo monitorare il servizio e, nel contempo, comprendere quali sono i servizi ancillari che possiamo offrire ai nostri clienti?”

L’intelligenza artificiale attraverso una serie di sensori e device IOT è in grado di intercettare informazioni che si rivelano di enorme valore per il business.

Tempi di sosta, profilazione del pubblico, code, analisi delle impression sulle pubblicità ed una serie di algoritmi che possono essere implementati in modo “custom” per i clienti anche per ripensare esperienze specifiche con realtà aumentata, schermi interattivi e assistenti virtuali.

Stiamo vivendo un momento in cui i crescenti trend di acquisto “on-line” stanno mutando il modo in cui vengono vissuti da parte dei consumatori ed i retailer devono riconsiderare le esperienze ponendosi in qualche modo come “media” e sperimentando nuove forme di interazione e di business.

“Abbiamo optato per una soluzione tecnologica “open” ma allo stesso tempo realizzata da un team di lavoro italiano con cui poter dialogare, in modo da poter sfruttare la stessa infrastruttura tecnologica anche per altri scopi e non avere un sistema chiuso” continua Borsetti. “L’idea è quella di poter allargare ad altri ambiti questa infrastruttura, quali la safety & security per migliorare sempre di più l’esperienza ed offrire ai nostri visitatori un luogo sempre più sicuro e protetto”.

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Innovazione, apprendimento digitale e tecnologia. Sono queste le componenti che hanno caratterizzato lo sviluppo di Key To Business. L’azienda romana, nata una quindicina d’anni fa come incubatore di tecnologia, ha oggi oltre 130 dipendenti e punta a crescere grazie alla creazione di nuove business unit e start up.  «Da una boutique consulenziale, vogliamo diventare un vero e proprio incubatore, specializzato in Artificial Intelligence e Computer Vision creando nuovi prodotti che rivoluzioneranno il mercato» – spiega Marco Gatti, chief growth officer per Key to Business.

L’attività di ricerca e sviluppo ha portato la società a collaborare anche all’estero. Una collaborazione importante è stata quella con Microsoft, negli USA, a Redmond, con il dipartimento di Public Safety and Security. «Abbiamo avuto l’opportunità di su tecnologie cutting edge» – dichiara Gatti. «L’attività di ricerca è completata con la realizzazione di applicazioni semplici da usare. Siamo stati notati da Microsoft che ci ha chiesto di collaborare. Tutto questo, sin da una decina di anni fa, ci ha permesso di crescere in ambito computer vision e intelligenza artificiale».

Negli Stati Uniti, Key to Business ha realizzato applicazioni per home body cam destinate alla polizia di New York. Partendo da un’analisi dall’applicazione che raccoglie il dato del poliziotto attivo sul territorio, arrivando alla dashboard della centrale operativa, l’azienda ha costruito l’infrastruttura per l’acquisizione dei dati e svolto attività di computer vision sui flussi video.

«Nel tempo siamo evoluti, privilegiando il lavoro da remoto» – racconta Gatti. «Oggi ci piace definirci un’azienda “remote first”. In Italia abbiamo progettisti e clienti attivi ovunque, dal Piemonte alla Sicilia. Lavoriamo insieme ai partner attivando un protocollo completo relativo ai progetti di sviluppo, perché sappiamo che le criticità dei progetti di sviluppo sono governance e competenza».

UN MERCATO IN CRESCITA

Secondo lo studio di Markets and Markets, del febbraio 2022, il mercato globale dell’IoT nel 2021 era quotato a 300.3 miliardi di dollari e si prevede che per la fine del 2026 l’intero mercato raggiunga i 650.5 miliardi di dollari, con un tasso composto di crescita annuale pari al 16.7%.

Anche in Italia il mercato dell’Internet of Things, nel 2022, è salito del 22% e oltre l’80% delle aziende ha attivato servizi a valore aggiunto basati su questa tecnologia. I segmenti smart city e retail stanno contribuendo alla crescita e anche Key to Business sta puntando su queste aree.

«Grazie al lavoro di ricerca svolto, abbiamo messo a punto soluzioni basate sull’edge computing, con la possibilità di eseguire algoritmi di computer vision direttamente su dispositivi e device periferici, collocati sul territorio» – afferma Gatti. «Questi dispositivi possono trovarsi in un’autovettura, installati sul semaforo o nelle telecamere a circuito chiuso che controllano gli spostamenti in un museo. Sono in grado di analizzare comportamenti, spostamenti, rilevare oggetti e dare, a chi deve gestire un territorio, dati analitici per essere più proattivi nella governance».

DAL MANTO STRADALE AI MUSEI

Nella provincia di Taranto e nel comune di Termini Imerese, Key to Business ha attivato device per analizzare il manto stradale. «Abbiamo fatto progetti pilota a bordo di autovetture che sono in grado di rilevare in tempo reale, salvaguardando la privacy e a bassissimo costo, gli ammaloramenti del manto stradale» – puntualizza Gatti. «Le immagini degli ammaloramenti rilevati sono inviate in modo automatico e in tempo reale all’azienda che gestisce la manutenzione. Queste immagini permettono di stimare la profondità del deterioramento.

Abbiamo sperimentato anche l’analisi di comportamenti di guida scorretta, grazie a un sistema IoT che osserva le attività del conducente e rileva ogni comportamento sbagliato, come parlare al telefono o scrivere un messaggio. Un sistema di questo genere potrebbe consentire anche di controllare se una persona si sente male, se è vittima di un crimine o se compie un’azione violenta e può rivelarsi utile anche nella Pubblica Amministrazione.

Un’applicazione pensata per il retail, invece, prevede la messa a punto di un algoritmo che osserva il comportamento di una persona mentre si sposta in uno spazio osservato da più telecamere. In questo caso è possibile osservare i punti di sosta di un cliente, ottenendo anche, nel rispetto della privacy, informazioni su età, sesso, sul comportamento in un punto vendita, davanti a una vetrina o uno scaffale, sugli oggetti più osservati.

Abbiamo realizzato un sistema che porta gli analytics dal Web al mondo fisico. Abbiamo sperimentato questo sistema in autogrill e nel museo di Capodimonte, dove è possibile controllare gli accessi e ottenere informazioni su cosa attrae maggiormente le persone, anche in base alle loro caratteristiche».

Monitorare il traffico, equipaggiando adeguatamente i semafori, come avviene a Singapore, o introdurre sistemi di sensoristica nei cassonetti dell’immondizia per rendere intelligente la raccolta differenziata, come accade a Barcellona, sono opportunità che potranno, anche altrove, organizzare meglio i servizi.

Attenzione, da parte di Key to Business, è posta anche sulla gamification. «Vogliamo proporci come azienda che aiuta i partner a essere data driven ma anche human based, valorizzando l’analisi del dato, dando però supporto alla digital transformation dei clienti grazie al design comportamentale, quindi creando esperienze non solo belle e facili da usare, ma calate intorno ai comportamenti delle persone», dice Gatti. «La gamification è un po’ questo. Non è soltanto gioco, è anche innestare meccanismi di gioco all’interno dell’esperienza.

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Partiamo da un dato di fatto:  la pandemia ha stravolto le abitudini di acquisto dei consumatori, rivoluzionando anche in modo sostanziale il modo in cui viene vissuta e percepita l’esperienza in negozio.

Si pensi a due dati in particolare:

1. Secondo uno studio di Accenture, Il 57% dei consumatori ha dichiarato di preferire un approccio ibrido allo shopping, combinando esperienze in negozio con acquisti online
2. Dopo la pandemia, le opzioni di “click and collect”, secondo uno studio di KPMG, hanno guadagnato popolarità, con un aumento del 30% nell’adozione.

Oggi i negozi devono essere pronti ad essere vissuti in maniera diversa: esperienziale da un lato e di raccordo tra l’esperienza on-line e quella fisica dall’altro.  È essenziale attivare strumenti di monitoraggio avanzato dei comportamenti, eseguire studi specifici e mirati per comprendere sempre più a fondo il consumatore – Chi è? È solo? È con la famiglia? Cosa osserva, cosa attira la sua attenzione? Come può essere ripensato per massimizzarne l’esperienza e proporre prodotti sempre più mirati?

“L’edge computing, combinata con la computer vision, consente di andare ben oltre ciò che possono offrire i contapersone” ci dice Marco Gatti, Chief Growth Officer del gruppo. Questa combinazione individua con precisione, ma nel rispetto della privacy, i movimenti del consumatore all’interno dello store, che tipo di pubblicità osserva, quali sono gli spazi in cui sosta e per quanto tempo ed interpreta i dati per migliorare l’esperienza di ciascun cluster”.

Il team ha messo a punto un algoritmo estremamente innovativo che riesce a ripercorrere tutti i punti di sosta, anche all’interno di spazi vasti, offrendo dati puntuali che possono essere analizzati ed integrati con infrastrutture e “data-lake” proprietari.

“La forza del nostro sistema”, continua Gatti, “è quello di poter sfruttare la rete di telecamere esistenti e quella di poter interpretare sia il dato dell’attenzione sia le traiettorie oculari”. Il fatto di poter contare su una software house italiana, inoltre, ci permette di sviluppare progetti “ad-hoc” come quello fatto per un importante museo italiano o per una rete di punti vendita autostradale.

Key2 è in grado di andare oltre l’analisi, creando nuove forme di esperienza che sfruttano l’AI Generativa per interagire a determinati comportamenti o attivare nuove leve di monetizzazione visto il crescente fenomeno del Retail media.

Attraverso una tecnologia innovativa Key2 è in grado di eseguire più algoritmi contemporaneamente, dal controllo per la sicurezza all’attivazione di strumenti che consentono le interazioni con il digital signage, per una pubblicità personalizzata, migliorando il sistema in modo continuativo e senza dover intervenire sull’hardware.

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Con l’AI si ha il monitoraggio continuativo e automatico delle strade, permettendo interventi preventivi che forniscono un grande risparmio per le pubbliche amministrazioni, un ridotto costo di impiego e, non ultimo, una maggiore soddisfazione dei cittadini.

Prevenire gli ammaloramenti per ridurre i costi pubblici

In ambito cittadino, l’infrastruttura stradale rappresenta uno dei punti cardine così come una delle sfide più complesse delle amministrazioni pubbliche. I costi relativi alla manutenzione e al monitoraggio dello stato di salute delle strade rappresentano una voce molto importante del bilancio, e una cattiva manutenzione delle strade porta a un ulteriore aumento di tali spese, fino a rappresentare, nei casi più gravi, un pericolo per i cittadini.

Ad oggi, l’operazione di monitoraggio viene effettuata in gran parte tramite ispezione manuale, il che si traduce in un grande impiego di personale, lunghi tempi per coprire aree spesso molto ampie ad articolate, e una generale lentezza del processo di ispezione, censimento e segnalazione. In particolare, si hanno interventi su richieste urgenti di ripristino che impediscono l’attuazione di quella prevenzione e pianificazione efficace che consentirebbe invece costi fortemente ridotti se si intervenisse già nella fase iniziale di guasto, anticipando gli ammaloramenti piuttosto che intervenire alle riparazioni su danni ormai estesi.

Si stima che un intervento preventivo rispetto ad un intervento di manutenzione correttiva urgente generi un risparmio complessivo di almeno 30-40%, oltre a interruzioni di servizio brevi e poco impattanti per la quotidianità dei cittadini.

Le tecnologie abilitanti a raggiungere tale scopo sono varie sul mercato, oltre alla suddetta ispezione manuale. Alcune di queste fanno uso di sensoristica avanzata, ad esempio LIDAR, e sono in grado di raggiungere un’altissima precisione nel riconoscimento di difetti, ma comportano dei costi di preparazione e di impiego elevati, spesso non compatibili con i budget a disposizione per le amministrazioni, mentre altre, come la computer vision e l’intelligenza artificiale, hanno il vantaggio di essere facilmente dispiegabili sul territorio con impatto minimo di setup, senza necessità di particolare formazione, e con l’automazione di monitoraggio, censimento e raccolta di informazioni.

Computer vision e ispezione automatica

Come funziona? La computer vision è una specializzazione dell’intelligenza artificiale che permette di automatizzare l’interpretazione delle immagini. In altre parole, è possibile riconoscere all’interno di immagini e riprese video oggetti, persone, caratteristiche, comportamenti, e molto altro, riuscendo ad estrarre informazioni da tutto quello che una videocamera “vede”. Fino a pochi anni fa, questi sistemi erano particolarmente complessi e richiedevano risorse computazionali ingenti, con diretta ripercussione sui costi di impiego di tali tecnologie e anche sulla portabilità in un ambito dinamico come questo. La necessità di grandi server o l’impiego del cloud poneva inoltre problematiche tecniche per la comunicazione tra veicolo e server per l’invio delle riprese, così come problematiche di privacy. Negli ultimi anni, tuttavia, il progresso tecnologico ha portato allo sviluppo di dispositivi piccoli, di dimensioni simili a quelle di un cellulare, in grado di raggiungere il medesimo scopo con consumi energetici minimi e di fatto rendendo portabili i centri di calcolo.

Nel caso specifico, attraverso un dispositivo di edge computing o in alternativa di uno smartphone posizionato sul cruscotto di un veicolo, è possibile elaborare in tempo reale le immagini riprese identificando ammaloramenti del manto, ostacoli in carreggiata, visibilità e stato manutentivo della segnaletica ed altre informazioni riguardanti lo stato di salute della strada di fronte al veicolo. Effettuando l’elaborazione a bordo del veicolo, e applicando algoritmi di oscuramento dei dati personali, questa metodologia garantisce oltre al rispetto della privacy anche bassissimi costi di esercizio, in quanto i dati raccolti vengono inviati ad una piattaforma di raccolta dati solo dopo l’elaborazione, comunicando le informazioni minime necessarie alle amministrazioni per la valutazione e la programmazione degli interventi.

Una soluzione innovativa: K-EYE Street

Un sistema basato su questa tecnologia è K-EYE Street, un prodotto sviluppato da Key to Business, system integrator italiano attivo da oltre 15 anni. Questo sistema si basa su un dispositivo mobile, installato sul cruscotto di un veicolo, che raccoglie dati in maniera totalmente automatica e invia le informazioni elaborate ad una piattaforma cloud. I dati raccolti includono immagini del danno, tipologia di danno del manto o della segnaletica, ed una stima della pericolosità/urgenza. A queste informazioni si può accedere in tempo reale dalla dashboard di analisi, che mostra la distribuzione sul territorio degli ammaloramenti rilevati, così come dashboard di analisi storica con KPI ed indicatori per valutare l’andamento della manutenzione, le zone monitorate e le riparazioni effettuate, permettendo una pianificazione degli interventi mirata all’ottimizzazione delle spese.

La semplicità d’uso e la facilità di gestione delle segnalazioni rendono questo prodotto tecnologico una grande innovazione nel settore. Viene in questo modo centralizzata la gestione della manutenzione da parte delle amministrazioni e fornito un costante specchio riguardante lo stato manutentivo dell’infrastruttura stradale in ogni momento, aiutando a prendere decisioni informate così come mantenere efficienti le strade da vari punti di vista.

Collaborazione con PISSTA nella manutenzione stradale provinciale

Tra i vari impieghi del sistema citato risulta la collaborazione con PISSTA, un’azienda di manutenzione stradale. Il sistema è utilizzato attualmente per il monitoraggio di una rete stradale provinciale. L’impiego di questa tecnologia permette, con il minimo impiego di risorse, di monitorare grandi porzioni della rete stradale, ottenendo una copertura di circa 200 km di strade ogni giorno per ogni dispositivo impiegato. Attraverso questo sistema sono state raccolte mensilmente mediamente più di 50.000 segnalazioni di vario genere, da piccole crepe o cedimenti fino ai danni più importanti, impiegando un solo veicolo equipaggiato con il dispositivo. Oltre al chiaro risparmio in termini di risorse, questo ha permesso una copertura molto importante e costante del territorio, fornendo in tempo reale elementi oggettivi per la valutazione dello stato di salute delle strade e per gestire interventi manutentivi in base ai dati con importanti ritorni economici e sociali.

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Key To Business è una software house che opera da 14 anni nel mercato italiano e internazionale. Nel tempo ha consolidato importanti partnership in Europa e negli Stati Uniti. Attualmente impiega oltre 100 professionisti dislocati tra le sedi principali di Roma, Milano e L’Aquila.

Key To Business è impegnata nel coordinamento del progetto Dydas, cofinanziato dal programma europeo CEF (Connecting Europe Facility) relativo al settore TELECOM (Trans-European Telecommunications Networks). Nell’ambito del programma sono stati infatti stanziati ingenti fondi volti a promuovere lo sviluppo, la realizzazione e il potenziamento di opere di interesse pubblico, in particolare nel settore dei trasporti e dell’energia.

Il progetto Dydas ha dato via alla creazione di una piattaforma in grado di gestire grandi volumi di dati dinamici, consentendo al settore pubblico e all’industria di beneficiare dell’analisi dei dati su larga scala.

«Mettere al centro il dato come valore è stata l’idea di base – spiega Marco Gatti, Head of Business Development di Key To Business. «Grazie infatti al dato è possibile creare nuovi algoritmi di intelligenza artificiale, che consentono di far dialogare intere filiere di tutti i settori. Si va dalle pubbliche amministrazioni, ai centri di ricerca, alle aziende. L’obiettivo è raccogliere e mettere i dati a fattor comune all’interno di qualsiasi filiera al fine di generare molto più valore».

Le piattaforme di big data per generare davvero un contributo significativo devono riuscire infatti a connettere diversi enti fra loro, far dialogare in maniera semplice ed efficace chi genera e possiede dati e chi invece ne ha bisogno per creare ulteriore valore.

Nell’ambito del progetto, Key To Business ha realizzato una piattaforma HPC dotata di strumenti di AI che permette questo dialogo tra domanda e offerta di dati «L’obiettivo è contribuire all’infrastruttura di dati europea migliorando la condivisione e il riutilizzo di dati pubblici e privati», sottolinea Gatti.

Dydas è supportato da 5 partner complementari fra loro che collaborano allo sviluppo e al successo dell’intero progetto: Key To Business, Anci Lazio, ENEA, Gmatics e Links Foundation.

Come rilevare gli ammaloramenti del manto stradale

Nell’ambito del progetto Dydas, per popolare la piattaforma di dati e per testarne le potenzialità, ciascun partner ha realizzato uno use case su tre settori diversi: marittimo, energy e mobility. Particolarmente innovativo il contributo di Key To Business nel settore mobilità. Come spiega Gatti, la software house ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale ed edge computing per il rilevamento automatico degli ammaloramenti del manto stradale. Il sistema raccoglie informazioni su crepe e buche, che possono essere consultate su una piattaforma di visualizzazione che colleziona l’immagine, la grandezza stimata e la classificazione del tipo di ammaloramento. «Il sistema utilizza un dispositivo dotato di videocamera che viene installato su un veicolo ed è in grado di raccogliere le immagini e di segnalare in tempo reale eventuali ammaloramenti», spiega Gatti.

La tecnologia al servizio dei cittadini

Edge computing e computer vision si rivelano pertanto essenziali per l’attuazione di strategie efficaci nel settore pubblico e in un’ottica smart city.
L’applicazione sviluppata da Key To Business è uno strumento efficace per monitorare le irregolarità del manto stradale, migliorare la manutenzione delle strade e, conseguentemente, la vita quotidiana dei cittadini.

La scelta dei sistemi on edge per questa soluzione sta nella particolarità che hanno in termini di risoluzione di problemi di latenza e la possibilità di effettuare interventi tempestivi.

«Il sistema realizzato da Key To Business è già in uso in alcuni comuni del sud Italia e può servire non solo per rilevare gli ammaloramenti delle strade, ma anche per monitorare il passaggio di auto, persone e i comportamenti di guida, sempre nel rispetto della privacy del cittadino», conclude Gatti.

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