L'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella gestione dei Bed and Breakfast: vantaggi e criticità

Il processo di lavoro seguito per la produzione dei rendering del Bed and Breakfast, dalla raccolta delle immagini di partenza all’elaborazione finale, specificando gli strumenti tecnologici impiegati, la logica dei prompt e il ruolo della componente umana per la supervisione del lavoro, ha l'obiettivo di analizzare in che misura l’intervento dell’utente incida sulla qualità e coerenza dei risultati generati.

La prima fase del progetto ha riguardato la raccolta e la selezione delle immagini originali per ottenere una documentazione fotografica accurata dello stato attuale delle stanze della casa come base di riferimento.

Sono state scattate fotografie di ogni stanza significativa della casa, mantenendo per quanto possibile la stessa prospettiva e angolazione, così da rispettare le disposizioni già esistenti oltre alla possibilità di favorire la comprensione della profondità, della disposizione degli arredi e la visibilità degli elementi architettonici principali, come finestre, pavimenti e porte.

Le foto prese in considerazione sono state una facciata esterna della casa, la cucina, la camera da letto matrimoniale e la camera singola.

Immagine 1: facciata esterna della casa con vialetto d’entrata.

Immagine 2: cucina allo stato attuale.

Immagine 3: camera matrimoniale allo stato attuale.

Immagine 4: camera singola allo stato attuale.

La seconda fase ha riguardato la scelta e l’utilizzo degli strumenti di Intelligenza Artificiale generativa.

Sono stati selezionati due principali sistemi, entrambi basati su modelli di image-to-image e text-to-image diffusion, in grado di elaborare fotografie reali e produrre versioni interpretate degli ambienti.

Grazie alle risorse fornite da OpenAI, in particolare DALL-E 3, utilizzato per la generazione dei rendering principali e alle funzionalità avanzate fornite da ChatGPT, gli strumenti si basano su reti neurali profonde (deep neural networks), addestrate su milioni di immagini, che consentono al sistema di comprendere la relazione tra il linguaggio naturale e le rappresentazioni visive.

Grazie all’uso dei cosiddetti prompt descrittivi, l’IA traduce le istruzioni testuali fornite dall’utente in modifiche grafiche coerenti: colori, materiali, illuminazione, arredi, proporzioni e atmosfera generale dello spazio.

Il processo operativo si è articolato in quattro fasi principali, ciascuna caratterizzata da un diverso grado di intervento umano e di autonomia dell’IA.

Le fotografie originali della casa sono state caricate all’interno del sistema di IA, accompagnate da una breve descrizione testuale dello spazio, del suo uso e delle modifiche desiderate.

In un secondo momento, il sistema ha elaborato l’immagine e generato una prima versione del rendering. In questa fase, l’IA agisce in modo autonomo basandosi sulla correlazione tra le parole del prompt e le immagini del suo dataset di addestramento.

Spesso, il primo risultato è stato esteticamente interessante ma poco aderente alla realtà fisica.

Esempio di prompt iniziale, riferito all’immagine 1:

“Trasforma questa casa in un bed and breakfast.”

Quando il prompt era vago, l’IA tendeva a generare immagini esteticamente piacevoli ma completamente fuori dal contesto richiesto.

Questo fenomeno conferma che la componente umana rimane il motore principale dell’interpretazione estetica. L’IA esegue, ma è l’uomo a decidere cosa e come rappresentare.

L’interazione ripetitiva, fatta di continue correzioni e perfezionamenti, dimostra come la progettazione guidata da IA sia un processo collaborativo e dinamico, dove il valore finale dipende dal dialogo tra creatività umana e potenza di calcolo della macchina.

Per valutare i risultati, sono stati presi in esame diversi indicatori di qualità visiva e funzionale, tra cui il realismo visivo, la fedeltà architettonica rispetto alla struttura reale dell’ambiente, la coerenza stilistica, l’uniformità tra i diversi rendering in termini di palette cromatica e materiali e l’adesione al concept del B&B, ovvero la capacità dell’immagine di comunicare accoglienza, calore e autenticità.

Il confronto ha evidenziato come le immagini generate con un alto grado di intervento umano siano risultate più equilibrate e credibili, mentre quelle ottenute con prompt generici apparivano più artistiche ma meno realistiche.

Esempio di prompt specifico riferito all’immagine 1:

“Il rendering deve essere realistico, come se dovessi ristrutturare la casa mantenendo le caratteristiche originali, senza aggiungere scale o finestre ed elementi che non sono già presenti in foto. La vernice sulla parete esterna deve essere totalmente bianca e non alterare il tetto. Aggiungi solo struttura in ferro che verrà utilizzata come tettoia per le auto davanti alla casa, sulla sinistra del vialetto d’entrata, per i clienti che desiderano parcheggiare.”

Rendering 1 - facciata esterna con vialetto.

Confronto finale dell’immagine 1 e il rendering corretto creato dall’IA.

Questo stesso procedimento è stato applicato a tutte le stanze prese in considerazione e numerate, documentando i risultati intermedi e finali per ciascuna.

In questo modo è stato possibile analizzare l’evoluzione del processo creativo e la progressiva aderenza al contesto reale.

L’esperimento ha evidenziato che la chiarezza e la specificità delle istruzioni influenzano in modo decisivo la qualità del rendering.

Rendering 2 - Cucina - prima generazione automatica creata dall’IA grazie ad un prompt generico.

“Crea una cucina moderna e accogliente per un Bed and Breakfast.”

Rendering 2 - Cucina - versione corretta e finale creata dall’IA.

“Crea un rendering reale di una cucina per un Bed and Breakfast, mantenendo la disposizione dei mobili e degli oggetti. Crea un ambiente caldo e accogliente usando colori caldi. Mantieni il pavimento originale, la prospettiva della foto e elimina il tavolo al centro della foto e sostituisci il lampadario con una versione più moderna.”

Confronto finale dell’immagine 2 e il rendering 2 corretto, creato dall’IA con prompt specifico.

Il risultato finale risulta molto più coerente con la realtà della foto originale. Dando informazioni specifiche in fase di progettazione, il risultato è coerente con l’idea di realizzazione.

Rendering 3 - Camera matrimoniale - prima generazione automatica creata dall’IA con prompt generico.

“Crea una stanza matrimoniale per un Bed and Breakfast.”

Rendering 3 - Camera matrimoniale - versione corretta e finale creata grazie ad un prompt più specifico.

“Crea un rendering reale per realizzare una camera matrimoniale per un Bed and Breakfast, creando un ambiente caldo e accogliente, non modificare la prospettiva della stanza, la posizione del termo e della finestra. Usa colori caldi e cambia il pavimento originale con un parquet.”

Confronto finale dell’immagine 3 e il rendering 3 corretto creato dall’IA.

La stanza singola era quasi impossibile da immaginare, a causa della quantità di oggetti presenti.

Grazie ai dati già raccolti e usando prompt simili a quelli già indicati, specifici nei dettagli e nella prospettiva, il risultato è stato in ogni caso ottimale.

Rendering 4 - Camera singola - prima generazione automatica creata dall’IA con prompt generico.

“Crea una stanza con un letto singolo per un Bed and Breakfast.”

Rendering 4 - Camera singola - versione corretta e finale creata dall’IA con prompt specifico.

“Crea una stanza con un letto singolo, mantieni la prospettiva della foto originale, togli tutti gli elementi e crea un arredo essenziale con un letto e cambia il lampadario con uno più moderno ma mantenendo la stessa posizione. Mantieni la stessa posizione della porta e della finestra.”

Confronto finale dell’immagine 4 reale e il rendering 4 corretto.

Per garantire un approccio rigoroso, ogni fase è stata documentata e registrata.

È stato creato un archivio suddiviso in tre sezioni: le fotografie originali che attestano lo stato attuale, i rendering intermedi e i rendering finali con le versioni ottimizzate e realistiche.

Per ogni immagine sono stati annotati il testo del prompt utilizzato, eventuali modifiche o correzioni apportate e un breve commento sull’esito ottenuto.

Questa metodologia di tracciamento ha permesso di ricostruire il percorso decisionale e di evidenziare come le scelte umane abbiano orientato progressivamente la macchina verso risultati coerenti con l’intento progettuale.

L’esperimento condotto evidenzia che il valore dell’IA non risiede tanto nella sua capacità automatica di generare immagini, quanto nella flessibilità del processo di co-creazione che essa permette.

Il rendering non è un prodotto finito, ma il risultato di un dialogo continuo tra l’intuizione umana e l’elaborazione algoritmica.

L’uomo resta l’artefice del significato, mentre la macchina agisce come estensione della sua capacità immaginativa.

La metodologia adottata dimostra che l’Intelligenza Artificiale, se correttamente guidata, può diventare un potente strumento di supporto alla progettazione, anche per realtà turistiche di piccola scala come un Bed and Breakfast.

In prospettiva, questa metodologia può essere applicata anche ad altri contesti del turismo e dell’accoglienza, promuovendo una nuova forma di design partecipativo e sostenibile, in cui la tecnologia diventa mediatrice tra idea e realtà.