Il metaverso viene spesso raccontato come uno spazio immersivo, tridimensionale, evocativo. Quello che manca quasi sempre in questo racconto è una cosa molto concreta: il metaverso è, o dovrebbe essere, un’infrastruttura di raccolta e analisi dei dati in tempo reale.
Quando abbiamo iniziato a progettare Enoverse, la nostra domanda non è stata solamente “come deve apparire?”, ma “che tipo di dati deve generare e a che scopo?”. Il risultato è E-Suite, il sistema che alimenta e osserva ogni ambiente del nostro ecosistema virtuale.
Osservabilità nativa
Ogni interazione all’interno di Enoverse è tracciabile. Non solo i movimenti avatar, ma anche:
- gli accessi e le permanenze in aree tematiche,
- le interazioni con contenuti statici e dinamici,
- le domande rivolte agli assistenti virtuali AI-based,
- le scelte effettuate nel V-Commerce (comprese le intenzioni di acquisto non finalizzate),
- la fruizione di eventi e contenuti video in diretta o on demand.
L’intero ambiente tridimensionale è sviluppato in Unity, con una gestione asincrona delle interazioni tra client e back-end tramite API REST. L’architettura di E-Suite è composta da un’interfaccia Angular, un middleware in parte basato su PHP e un’infrastruttura dati centralizzata che utilizza database relazionali e time-series per l’analisi comportamentale.
Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, abbiamo scelto Convai come base tecnologica per la gestione degli NPC. Questo ci consente di integrare dataset customizzati e flussi di dialogo coerenti con il brand o il tema dell’evento, mantenendo una risposta fluida, contestuale e profilata.
Dall’interazione al modello
Attraverso E-Suite, possiamo costruire modelli di comportamento che descrivono, ad esempio, il modo in cui un visitatore esplora uno spazio tematico, il livello di interesse per una regione vinicola o la capacità di un contenuto di trattenere l’attenzione.
A differenza di altre soluzioni che si limitano a raccogliere metriche di base, noi abbiamo lavorato su una vera correlazione tra azioni, contenuti e contesto. Questo consente di prendere decisioni rapide e fondate, ad esempio:
- spostare un contenuto in una zona più frequentata,
- modificare un layout in base al tempo medio di permanenza,
- riscrivere la copy strategy di un totem informativo che non genera interazioni.
I dati vengono analizzati attraverso modelli leggeri di machine learning supervisionato, con logiche interpretative e non predittive. Non cerchiamo pattern esotici, cerchiamo segnali utili.
Un ambiente che si adatta
Tutto questo ci ha portati a una considerazione semplice ma strategica: un metaverso efficace non è un luogo, ma un processo. E-Suite lo rende adattivo, misurabile, ottimizzabile. Ogni iterazione si basa su dati reali. Ogni miglioramento si fonda sull’osservazione. Ogni decisione può essere validata prima di diventare definitiva.
Guardando avanti
Nel futuro, il valore del metaverso non sarà solo determinato dalla qualità grafica (sulla quale comunque c’è ancora molto da dire), sulla qualità dei contenuti (sui quali ci stiamo dando da fare come pochi altri) o dalla quantità di utenti connessi, ma dalla sua capacità di generare insight e adattarsi al comportamento umano in tempo reale. Chi progetta mondi digitali senza una struttura dati solida sta solo costruendo decorazioni animate.
Noi preferiamo costruire infrastrutture evolutive.
