Come Spark Compass trasforma le sedi fisiche in sistemi dati in tempo reale

Per un viaggiatore, il cambio di gate in aeroporto può rappresentare un inconveniente. Per un architetto aziendale, si tratta anche di un problema di dati in tempo reale: un cliente è in movimento e le condizioni sono cambiate. Il cliente ha bisogno di una guida e il sistema ha solo pochi minuti per scegliere il passo successivo.

Spark Compass ha creato la sua piattaforma per colmare il divario di visibilità con il mondo fisico, trasformando i segnali provenienti dai luoghi dell'evento in indicazioni contestuali, workflow operativi e risultati misurabili. Spark Compass ha creato la sua piattaforma proprio per momenti come questo. 

Spark Compass è una società di tecnologia AI con sede a San Diego focalizzata sull'intelligenza contestuale per gli spazi fisici. La sua piattaforma supporta settori come retail, sport, ospitalità, trasporti, turismo ed eventi dal vivo. Spark Compass opera nel punto in cui l'esperienza del cliente si sposta da un canale digitale a un ambiente fisico.

La sfida della progettazione è familiare a chiunque crei AI aziendale al di fuori di un browser. I sistemi digitali acquisiscono informazioni dettagliate sui clienti quando questi ultimo cliccano, effettuano ricerche o acquistano online. Questa visibilità spesso diminuisce quando la stessa persona entra in un luogo fisico come uno stadio, un aeroporto, un hotel o un negozio. Spark Compass colma questo divario di visibilità collegando app mobili, sistemi di fedeltà, biglietteria, sistemi di punto vendita, servizi di localizzazione, sensori, segnaletica e piattaforme aziendali in un livello di intelligenza condiviso.

Questo post esplora il caso d'uso, l'architettura e le scelte di prodotto IBM che aiutano Spark Compass a convertire grandi volumi di segnali fisici in azioni di AI governate.

Spark Compass affronta una sfida cruciale per gli operatori di locali: come coinvolgere i clienti nel momento esatto in cui il contesto è importante, ovvero quando sono più utili una guida, un'offerta personalizzata, una ricompensa per la fedeltà o un'azione operativa. Un viaggiatore potrebbe aver bisogno del percorso più efficiente attraverso i controlli di sicurezza in aeroporto. Un tifoso allo stadio potrebbe aver bisogno di aiuto per raggiungere il proprio posto. Un acquirente potrebbe aver bisogno di una raccomandazione pertinente mentre si trova vicino al prodotto.

L'esempio dell'aeroporto mostra perché il contesto cambia l'architettura. Gli aeroporti sono ambienti dinamici: i gate cambiano, le code si allungano, le navette si spostano, i bagni si riempiono, gli scanner si guastano e i viaggiatori si dirigono verso destinazioni diverse. All'Aeroporto Internazionale di San Diego, Spark Compass ha collegato mappe aeroportuali, dati delle file, informazioni sui voli, visibilità della posizione dei bus navetta e navigazione interna per aiutare i viaggiatori a spostarsi dal parcheggio al terminal e al gate con una guida migliore.

Lo stesso contesto aiuta le sedi a funzionare in modo più efficiente. Spark Compass descrive questa funzionalità come "attivazione" della sede. In termini tecnici, ciò significa che gli eventi del mondo fisico possono innescare risposte digitali. Un sistema di conteggio dei bagni può avvisare il personale delle pulizie che ci sono stati 100 utenti, quindi è il momento di pianificare una pulizia. Uno scanner guasto può allertare il tecnico IT più vicino tramite un dispositivo indossabile.

Il ciclo di feedback completo genera un valore maggiore. La piattaforma non si limita all'invio di un messaggio. Misura se il messaggio ha portato a un'azione nel mondo fisico, come una visita, un acquisto, un'azione di servizio o un miglioramento operativo. Questa attribuzione a loop chiuso collega un coinvolgimento a un risultato quantificabile, che aiuta gli operatori a capire cosa ha funzionato, dove ha funzionato e se l'implementazione ha ridotto le difficoltà o aumentato i ricavi.

Il diagramma seguente è meglio leggerlo da sinistra a destra. A sinistra, nella casella blu, Spark Compass inizia importando dati dai canali clienti, dai servizi di localizzazione e connettività, dai sistemi di commercio e dalle piattaforme aziendali.

Il livello di data ingestion (nella casella rosa del diagramma) supporta API, streaming di eventi e elaborazione in tempo reale. Per Spark Compass, un evento di streaming potrebbe rappresentare un cambio di posizione, uno stato di coda, una soglia del sensore, la scansione di un ticket, un evento di pagamento o un aggiornamento delle preferenze dell'utente. Il livello di importazione convalida gli eventi e li prepara per il resto della piattaforma.

Il motore contestuale è posizionato sotto l'importazione nel diagramma. Arricchisce ogni evento con quattro segnali fondamentali: identità, luogo, tempo e attività. Identità non significa necessariamente raccogliere più dati personali di quelli necessari. Nell'esempio dell'aeroporto, il viaggiatore può dichiarare volontariamente un numero di volo affinché la piattaforma possa fornire indicazioni utili sul gate senza indovinare.

IBM watsonx.data funge da livello dati unificato nell'architettura. Consolida profili, dati di eventi, transazioni e dati storici in un livello condiviso per analytics e AI.

Le query federate sono una parte fondamentale di questo modello. Una query federata consente a un'applicazione di interrogare i dati dove sono già presenti invece di copiare prima tutto in un nuovo repository. Per Spark Compass, l'approccio contiene i costi di integrazione, abbrevia i tempi di implementazione e riduce il rischio di duplicazione dei dati, soprattutto quando i dati della sede coprono app mobili, sistemi di biglietteria, CRM, pagamenti, sensori e sistemi operativi.

IBM watsonx.ai supporta il livello di AI e agenti. Spark Compass utilizza questo livello per agenti AI, raccomandazioni, analytics predittiva, generazione di contenuti ed esperienze conversazionali.

IBM watsonx Assistant supporta esperienze conversazionali avanzate come un concierge AI, l'invio intelligente di flussi orientati alle attività che raccolgono informazioni, rispondono a un utente o eseguono una transazione per conto dell'utente. Per Spark Compass ciò significa che un livello conversazionale può utilizzare lo stesso motore di contesto dei livelli di raccomandazioni e operazioni, invece di agire come un chatbot disconnesso.

IBM watsonx Orchestrate fornisce il livello di orchestrazione. Nell'architettura Spark Compass, l'orchestrazione trasforma un evento in un workflow: inviare notifiche a un viaggiatore, attivare un compito del personale, avviare un flusso di offerte, inoltrare un incidente o passare un contesto a un altro sistema enterprise mentre avvisa il viaggiatore di prodotti e servizi di interesse mentre attraversa il terminale. Orchestrate aiuta Spark Compass a monitorare i sistemi AI, a supportare la conformità e a mantenere la supervisione della qualità dei dati, dell'accesso e del lineage. Questa funzionalità offre agli operatori delle sedi visibilità e controllo sulle raccomandazioni basate su AI, sulle interazioni con i clienti e sui workflow operativi.

IBM watsonx.governance fornisce il livello di supervisione per le raccomandazioni basate sull'AI e i workflow operativi, aiutando Spark Compass a definire pratiche di governance per il monitoraggio, la conformità, la qualità dei dati, l'accesso e il lineage. Insieme, i prodotti collegano gli insight all'azione mantenendo visibili e regolati i workflow risultanti.

La piattaforma Spark Compass gira su AWS, ma è in fase di migrazione su IBM Cloud.

Spark Compass utilizza anche un design edge-aware. Il suo approccio basato su app ibride esegue il maggior numero possibile di calcoli sul dispositivo dell'utente e comunica con i servizi cloud o on-premise, dove opportuno. Questo approccio aiuta a ridurre la latenza, controllare la larghezza di banda e mantenere l'architettura flessibile per i clienti con requisiti infrastrutturali diversi.

Il lato destro del diagramma mostra gli output: esperienza del cliente, esperienza della sede, operazioni e analytics.

Un vantaggio fondamentale di questa architettura è che evita implementazioni una tantum. La stessa base può supportare la guida dei posti a sedere negli stadi, il cambio di gate aeroportuali, le offerte retail, la pulizia dei bagni e l'assistenza IT. Sebbene i sistemi sorgente cambino in base al luogo, il modello rimane coerente: inserire il segnale, arricchirlo con contesto, applicare AI o regole, orchestrare l'azione e misurare il risultati. Si tratta di una "comunicazione contestualmente intelligente", come descritta dal fondatore in un brevetto depositato nel 2013 e rilasciato nel 2016.  

Questo modello ripetibile può ridurre il costo totale di proprietà riutilizzando lo stesso modello di integrazione e workflow in tutte le sedi. Invece di ricostruire soluzioni puntuali separate per la guida dei posti a sedere negli stadi, i cambi di gate in aeroporto, le offerte retail o la gestione IT, i team adattano i connettori di origine, le regole di contesto e i workflows a ogni sede. Mantengono lo schema sottostante coerente in tutti i casi d'uso. Il sistema non viene acquisito, quindi non è richiesta alcuna spesa in conto capitale; viene affittato tramite una licenza Platform as a Service (PaaS) con un canone di abbonamento mensile.

L'impatto è visibile sia nell'esperienza che nelle operazioni. Spark Compass riporta tassi di coinvolgimento superiori al 75% e l'88% di coloro che hanno visualizzato un messaggio si sono effettivamente recati nel luogo pubblicizzato nelle campagne basate sulla geolocalizzazione. Segnala inoltre un aumento del 21% delle presenze e una crescita del 15% delle vendite di concessioni nelle distribuzioni/implementazioni sportive dal vivo (Spark Compass si riferisce a queste metriche come "Prova di presenza" (POP).

L'architettura Spark Compass funziona perché tratta ogni interazione fisica come un evento attuabile. Questo design mantiene la piattaforma estensibile. Le nuove sedi possono portare mappe, sensori, app, sistemi di biglietteria e regole operative diverse, ma il modello di base rimane coerente. Spark Compass può collegare i sistemi locali, interpretare l'evento, applicare l'AI dove aggiunge valore e orchestrare l'azione giusta attraverso il canale giusto.

Lo stack di IBM offre a quel modello la base aziendale di cui ha bisogno. watsonx.data supporta un livello dati governato tra le sorgenti distribuite. watsonx.ai aiuta a trasformare il contesto in raccomandazioni e conversazioni. watsonx Orchestrate passa dall'insight all'esecuzione. Spark Compass utilizza watsonx.governance per garantire che le raccomandazioni basate su AI e le azioni operative in esecuzione in aeroporti, stadi e strutture siano trasparenti, monitorate, conformi e affidabili, anche su larga scala e in numerose località.

Integrandosi con i prodotti di dati, AI, governance e orchestrazione di IBM, Spark Compass trasforma un divario di visibilità nel mondo fisico in un'architettura di intelligenza in tempo reale riutilizzabile. Il risultato è una piattaforma sufficientemente flessibile da seguire i clienti dagli aeroporti alle arene, fino al retail e ad altri luoghi connessi.

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