Usabilità e User Experience

Valutazione di usabilità e UX della piattaforma ULSS IT‑PMS

Contesto e problema di ricerca

Le piattaforme Ultra Large Scale System (ULSS) presentano tipicamente elevata complessità funzionale, che può compromettere usabilità e user experience.

Il problema di ricerca affrontato da AURIGA‑PBM è valutare se una piattaforma complessa come IT‑PMS possa garantire livelli adeguati di usabilità e UX.

Stato dell’arte implicito e limiti affrontati

Molti ULSS privilegiano flessibilità tecnica e scalabilità a discapito dell’esperienza utente, generando alti costi di formazione e ridotta adozione. La letteratura fornisce pochi studi empirici su UX in piattaforme ULSS reali.

Nuova conoscenza introdotta dal progetto

Il progetto dimostra che un ULSS progettato e implementato con gli approcci process‑aware ed information hiding, opportunamente coordinati, può mantenere livelli adeguati di usabilità se progettato con interfacce orientate agli scenari di business e con un’interazione guidata dai processi.

Metodologia di valutazione e misure adottate

La valutazione di usabilità e UX è stata condotta tramite scenari d’uso eseguiti da gruppi di utenti formati, osservando:

  • efficacia,
  • comprensione dei compiti e
  • capacità di completare gli scenari previsti.
Evidenze sperimentali e risultati

I risultati mostrano che gli utenti riescono a completare gli scenari con livelli di efficacia comparabili a piattaforme meno complesse, con una curva di apprendimento progressiva e sostenibile.

Callout – Risultati chiave del progetto
  • Usabilità adeguata in un ULSS;
  • UX guidata dai processi;
  • apprendimento progressivo.
Valore per fornitori e consumatori di servizi

Per gli operatori: riduzione dei tempi di apprendimento. Per l’organizzazione: maggiore accettazione e utilizzo della piattaforma.

Per gli operatori

  • riduzione dei tempi di apprendimento.

Per le organizzazioni

  • maggiore accettazione e utilizzo della piattaforma.
Limiti e direzioni future

Sono necessari ulteriori studi quantitativi su tempi di esecuzione, errori e carico cognitivo per rafforzare le evidenze.