Caso di studio accademico A02
PATH
Un chatbot AI che aiuta gli studenti a scegliere il percorso universitario col metodo Designing Your Life
- Periodo
- 2022–2024 — Progetto di corso LM
- Contesto
- Concept accademico per il servizio di orientamento dell'Università di Siena
- Ruolo
- Co-ideatrice e designer: concept, ricerca utente, conversation design, prototipo Mago di Oz
- Percorso
- Progetto LM — Comunicazione Digitale / Design della Comunicazione / Scienze e Tecnologie Cognitive
- Team
- Team di 2 designer
- 15,3%
- dei diplomati italiani in difficoltà nella scelta
- 6,6%
- abbandona già al primo anno
- 24/7
- orientamento gratuito, nel sito d'ateneo
Il problema
- 15,3%
- dei diplomati in difficoltà nella scelta del percorso
- 6,6%
- di abbandono al primo anno, più un 8,7% di cambi di corso o ateneo
- ~40%
- dopo la maturità ancora indecisi tra università e lavoro
Fonte: Rapporto Almalaurea 2020
Fonte: Rapporto Almalaurea 2020
Fonte: Rapporto Ansa 2018
Scegliere cosa fare dopo il diploma è una decisione che la maggior parte degli studenti affronta con poco supporto strutturato. L'orientamento tradizionale è episodico — un open day, una brochure — mentre l'incertezza è continua.
Utente target
Andrea
19 anni — neodiplomato
- Profilo
- Incerto su quale facoltà faccia per lui; naviga il sito dell'ateneo senza una direzione chiara.
- Obiettivo
- Capire quale corso di laurea corrisponde alle sue aspirazioni.
Corinna
24 anni — studentessa in crisi
- Profilo
- Sta valutando la rinuncia agli studi che sta seguendo.
- Obiettivo
- Capire se cambiare strada prima di abbandonare del tutto.
Francesco
34 anni — professionista
- Profilo
- Lavora, ma vuole specializzarsi ulteriormente.
- Obiettivo
- Trovare il corso giusto per crescere nel suo settore.
Marianna
25 anni — sta valutando opzioni
- Profilo
- Soppesa scenari diversi per il suo prossimo passo.
- Obiettivo
- Confrontare le possibili versioni del proprio futuro.
Il mio ruolo
Ho co-ideato PATH in un team di due designer: dal benchmark del TutorBot già esistente del dipartimento alla mappatura di personas e journey, allo storyboard, all'albero di domande del dataset, fino alle sessioni di test in modalità Mago di Oz.
Il processo
L'idea centrale: incorporare il framework “Designing Your Life” di Bill Burnett e Dave Evans in un agente conversazionale. Il chatbot guida gli studenti nel reframing — immaginare tre versioni possibili di sé — prima di far incontrare aspirazioni, corsi reali e sbocchi professionali. Abbiamo analizzato il TutorBot del DISPOC, il cui dataset copriva un solo dipartimento, per progettare un'alternativa trasversale e sempre disponibile.
01 · Evento iniziale
- Azioni
- Appena diplomato e incerto, Andrea trova l'icona di PATH sul sito dell'ateneo e legge il messaggio di benvenuto.
- ▾ Pain point
- A primo impatto l'icona di PATH può non rendere chiaro a cosa fa riferimento.
02 · Fase 1
- Azioni
- Inizia la conversazione; le prime risposte sono mirate a capire la sua situazione.
- ▾ Pain point
- Diffidenza iniziale — l'utente rischia di stancarsi delle domande preliminari.
- ▸ Opportunità
- Uno stile amichevole e neutrale evita di allontanare l'utente già in questa fase.
03 · Fase 2
- Azioni
- Come richiesto dal chatbot, pensa a tre possibili versioni di sé e le descrive in chat.
- ▾ Pain point
- L'approccio non convenzionale (modello di Burnett) richiede tempo e fiducia.
- ▸ Opportunità
- Accompagnare la richiesta con una breve descrizione del modello che c'è dietro.
04 · Fase 3
- Azioni
- PATH restituisce uno schema di alternative possibili e consigli su come approcciare le professioni scelte.
05 · Meta
- Azioni
- Andrea trova un corso adatto alle sue aspirazioni — in un'altra città — e grazie a PATH non perde tempo a valutarlo.
- ▸ Opportunità
- Portare PATH sui siti di tutte le università italiane, collegate per condividere i dati sui corsi.
Decisioni chiave
- Posizionare PATH come plug-in basato su ChatGPT integrato nel sito d'ateneo, non un'app separata da installare.
- Stile conversazionale amichevole e neutrale — orientare senza giudicare, per non allontanare gli indecisi.
- Spiegare esplicitamente il metodo Burnett in chat: i modelli non convenzionali richiedono trasparenza per guadagnare fiducia.
- Strutturare il dataset come albero di domande (piattaforma ALGHO) che copre corsi e sbocchi professionali tra dipartimenti.
Risultato finale
Abbiamo validato il conversation design con un prototipo Mago di Oz — dialoghi reali con utenti sugli scenari delle personas — più un wireframe Balsamiq che mostra PATH integrato nel sito UniSi.
Cosa ho imparato
- Nei prodotti conversazionali il tono è architettura: uno stile amichevole e neutrale è ciò che trattiene nel funnel gli utenti incerti.
- I metodi non convenzionali vanno spiegati, non solo applicati — gli utenti danno fiducia quando capiscono il modello che sta lavorando su di loro.