IL RUOLO DEL DESIGN NELL’ADOZIONE TECNOLOGICA DEGLI AGENTI CONVERSAZIONALI: UN FRAMEWORK CONCETTUALE SULLE INTENZIONI COMPORTAMENTALI DEL TURISTA

L’evoluzione dello smart tourism è oggi guidata dall’integrazione di sistemi basati sull’intelligenza artificiale (IA) e sul Machine Learning (ML), i quali promuovono e potenziano l’esperienza d’uso delle piattaforme digitali tramite l’automatizzazione dei servizi e il miglioramento della comunicazione verso l’utente finale. In questo scenario, gli agenti conversazionali (AC), ovverosia chatbot alimentati da IA, si basano sulla tecnologia dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) al fine di simulare le interazioni umane e supportare i viaggiatori e turisti in ogni fase del loro customer journey (CJ). La peculiarità degli AC si fonda sulla loro capacità nel fornire consigli personalizzati e immediati tramite un supporto informativo in tempo reale. L’immediatezza e la gestione di compiti complessi facilitano l’utente nella pianificazione e gestione del suo viaggio, riducendo il carico cognitivo e aumentando la soddisfazione complessiva. Esempi recenti, come l’integrazione di un nuovo “Assistente AI” conversazionale all’interno di piattaforme quali Airbnb e Booking.com, dimostrano la volontà e il trend del settore nel configurare all’interno dei loro sistemi un “compagno di viaggio” che possa accompagnare il turista nel navigare tra le varie difficoltà, suggerendo consigli e fornendo soluzioni rapide. Inoltre si dimostra la volontà del settore nel superare le interfacce statiche a favore di interazioni dinamiche e basate sulla memoria storica dell'utente, personalizzando il CJ e la User Experience (UX) complessiva. Tuttavia, nonostante i vantaggi degli AC e dell'IA siano chiari, la letteratura scientifica presenta una lacuna significativa nella comprensione dei meccanismi di influenza che regolano l’accettazione di tale tecnologia da parte dei turisti. Molte infatti sono le ricerche che si sono prettamente focalizzate sulle capacità tecniche degli AC, trascurando le variabili psicologiche e comportamentali che ne determinano l’effettiva adozione tecnologica. Sebbene esistano diversi studi sull’adozione tecnologica degli AC mediante l’utilizzo del modello standardizzato UTAUT2, l’identificazione e l’analisi dei driver specifici legati alle leve progettuali del design nel campo degli AC appare ancora frammentata e non ben definita, evidenziando la mancanza di una sintesi critica. Il vuoto informativo non è indicato quindi dalla mancanza di interesse verso l’adozione tecnologica degli AC, ma dalla scarsa comprensione di come specifiche leve progettuali del design degli AC (l’accuratezza delle informazioni, la spiegabilità delle risposte, i tempi di risposta, l’hand-off e l'antropomorfismo) agiscano come antecedenti diretti dei fattori del modello UTAUT2. Manca quindi una sintesi che fornisca una mappatura complessiva e sistematica di come le scelte progettuali dei designer, oltre ad essere funzionali nella percezione estetica della tecnologia, siano anche variabili critiche capaci di plasmare ed alterare i fatti sopracitati quali l’Aspettativa di Utilità (PE), l’Aspettativa di Usabilità (EE), le Condizioni Facilitanti (FC) e la Motivazione Edonica (HM). Questa tesi si propone per l’appunto di colmare tale gap analizzando come il design di tali AC influenzi i determinanti del modello UTAUT2 e quindi le intenzioni comportamentali nell’adozione tecnologica da parte del turista. L’obiettivo di tale tesi è duplice: Identificare le variabili intermedie che mediano e moderano il rapporto di influenza tra leve progettuali del design degli AC e i determinanti del modello UTAUT2, influenzando quindi l’adozione tecnologica. Analizzare come le variabili specifiche del design degli AC impattino su tali variabili intermedie, agendo come antecedenti dei costrutti del modello UTAUT2. (DA COMPLETARE)