Il lavoro ibrido ha trasformato profondamente il modo in cui utilizziamo gli uffici. Postazioni vuote, sale riunioni prenotate ma non occupate, aree sottoutilizzate: fenomeni che, oltre a ridurre l’efficienza, generano sprechi energetici e costi immobiliari. Per affrontare questa complessità, molte aziende adottano sistemi di occupancy analytics, capaci di raccogliere ed elaborare dati in tempo reale sull’uso effettivo degli spazi di lavoro.
Questi strumenti consentono a IT e facility manager di passare da una gestione statica a una governance dinamica e data-driven, in cui decisioni di redesign, pianificazione e automazione si basano su evidenze misurabili.
Tecnologie di rilevamento e raccolta dati
L’occupancy analytics combina diverse tecnologie:
• Sensori PIR (Passive Infrared) per rilevare movimento e presenza effettiva;
• Sensori ambientali che misurano temperatura, luminosità, CO₂ e qualità dell’aria;
• Analisi video anonimizzata per conteggio persone e pattern di utilizzo delle sale.
A queste si aggiungono le soluzioni RTLS (Real Time Location Services), che sfruttano la rete Wi-Fi aziendale e i sensori Bluetooth per localizzare asset o persone dotate di badge o dispositivi dedicati. Essendo sistemi real time, forniscono non solo una fotografia statica dell’occupazione, ma anche una rappresentazione dinamica dei movimenti negli spazi. Un aspetto importante è che l’RTLS utilizza direttamente gli access point wireless già presenti: oltre a garantire connettività, la rete diventa così anche una piattaforma di rilevamento, grazie alla triangolazione dei segnali.
Questi dati confluiscono in piattaforme centralizzate che creano dashboard intuitive per i responsabili del workplace, offrendo una visione completa su come vengono realmente utilizzati uffici e sale riunioni.
KPI per decisioni operative
Oltre alla visualizzazione dei trend, i sistemi di occupancy analytics permettono di estrarre KPI misurabili, fondamentali per guidare scelte concrete:
• Occupancy rate: percentuale di utilizzo reale rispetto alla capacità di una sala o di un open space;
• Peak vs average load: confronto tra i picchi di utilizzo e la media settimanale, utile per pianificare nuove configurazioni;
• Energy per desk/room: consumo energetico rapportato all’effettivo utilizzo di una postazione o di un’area;
• Square meter per person: rapporto tra superficie disponibile e persone effettivamente presenti, utile per valutare razionalizzazioni immobiliari.
Queste metriche consentono di prendere decisioni basate sui dati, evitando ridondanze, ottimizzando i consumi e migliorando la distribuzione delle persone negli spazi.
Automazione e sostenibilità
Un aspetto cruciale dell’occupancy analytics è la capacità di attivare automazioni intelligenti. Se una sala prenotata resta vuota, viene liberata automaticamente. Se il numero di persone supera una soglia, il sistema regola ventilazione e illuminazione per garantire comfort costante.
L’occupancy analytics migliora anche l’esperienza delle persone in ufficio. Sapere in anticipo quali aree sono disponibili, trovare una sala riunioni libera o evitare ambienti sovraffollati riduce stress e tempi persi. Questo approccio consente di disegnare spazi che favoriscono la collaborazione spontanea e il benessere, rafforzando la cultura aziendale e l’engagement dei dipendenti.
Dall’analisi descrittiva alla predittiva
Le prospettive più interessanti riguardano l’integrazione con algoritmi di intelligenza artificiale. L’analisi predittiva permetterà di anticipare i picchi di occupazione, suggerire la riconfigurazione degli spazi o prevedere quando una determinata area sarà disponibile. Questo passaggio dall’osservazione dei dati alla previsione in tempo reale renderà il workplace ancora più flessibile e capace di adattarsi dinamicamente alle esigenze delle persone e delle organizzazioni.
L’occupancy analytics rappresenta uno dei pilastri del nuovo workplace: consente di trasformare gli spazi in ambienti più confortevoli, produttivi e sostenibili, fornendo a IT e facility manager strumenti concreti per una gestione data-driven.