Mosaic è utile a coloro che cercano un modo efficace e innovativo di gestire il rapporto tra le iniziative imprenditoriali da attivare sul territorio e la comunità. L’applicazione contribuisce infatti a incentivare la partecipazione dei cittadini alle politiche del territorio
Con Mosaic è possibile realizzare interventi di policy che coniughino il consenso politico e l’impatto sociale a partire dai risultati raggiunti. 
Mosaic permette di condividere e pianificare la strategia d’impresa tenendo conto degli aspetti tecnici e dei risultati conseguiti o da conseguire. 
Inoltre,  l’applicazione offre la possibilità di gestire in modo innovativo il rapporto tra i lavoratori, i clienti, i fornitori, il management ottimizzando le fasi di definizione, attuazione e valutazione delle scelte.
A chi è utile e perché Mosaic?
Mosaic è utile a coloro che cercano un modo efficace e innovativo di gestire il rapporto tra le iniziative imprenditoriali da attivare sul territorio e la comunità. L’applicazione contribuisce infatti a incentivare la partecipazione dei cittadini alle politiche del territorio
Con Mosaic è possibile realizzare interventi di policy che coniughino il consenso politico e l’impatto sociale a partire dai risultati raggiunti. 
Mosaic permette di condividere e pianificare la strategia d’impresa tenendo conto degli aspetti tecnici e dei risultati conseguiti o da conseguire. 
Inoltre,  l’applicazione offre la possibilità di gestire in modo innovativo il rapporto tra i lavoratori, i clienti, i fornitori, il management ottimizzando le fasi di definizione, attuazione e valutazione delle scelte.
Come funziona Mosaic?
I partecipanti ai tavoli, in presenza o virtuali, sono chiamati a interagire attraverso una serie di azioni nell’ambiente di cooperazione digitale offerto dal software, inserendo contenuti, esprimendo voti e punteggi e tracciando connessioni tra elementi, etc. Queste micro-interazioni sono elaborate dal programma e plasmate in un algoritmo basato sulla struttura logica del PoliHoneyComb Canvas. Al termine viene restituita una soluzione innovativa concepita in forma progettuale.
ANALISI DEL PROBLEMA
Stimolato dai dati raccolti il gruppo di lavoro viene accompagnato da Mosaic nell’analisi del contesto per definire il principale elemento di criticità su cui agire. Il processo permette di mettere in correlazione cause ed effetti e di raggiungere una sintesi individuando la correlazione più significativa prima di passare alla fase decisionale e alla scelta su come intervenire. 
SVILUPPO DELLE SOLUZIONI
In questa fase, vengono sviluppate delle soluzioni coerenti con il problema identificato lavorando insieme e in modo creativo a momenti di esplorazione/ricerca, fino alla sintesi. 
Le soluzioni emerse coniugano insieme i criteri di desiderabilità, fattibilità, finanziabilità.
Il percorso si conclude definendo quali sono gli strumenti e le strategie migliori per realizzare l’obiettivo evidenziato e gli indicatori di valutazione da seguire. 
A quali tecnologie e conoscenze fa riferimento Mosaic?
GAMIFICATION
In questa fase, l’applicazione ci aiuta a realizzare un’esperienza trasversale, diretta e pratica per consentire all’utente un’interazione
alle diverse fasi del processo in forma di “gioco”. 
DATA DRIVEN
In questa fase i problemi vengono presentati in forma di dati.
L’obiettivo è quello di:
      1.  Orientare le soluzioni su obiettivi misurabili
      2.  Analizzare il problema in modo oggettivo
      3.  Monitorare e valutare le azioni messe in atto.
Le soluzioni derivate sono orientate verso obiettivi misurabili e valutabili tramite indicatori di performance (KPI) costruiti sui dati analizzati in partenza.
Il metodo Mosaic e le sue 4 fasi
Classifications Attribuire idee, concetti, fatti, dati a una specifica categoria semantica secondo una classificazione predeterminata: ad esempio indicando se un dato rappresenta una minaccia oppure un‘opportunità. 
Regressions Definire le relazioni tra due elementi o variabili specificando l’eventuale relazione causale che li lega o indicando comuni cause o effetti: ad esempio indicando se il fenomeno A produce il fenomeno B o viceversa.
Clustering Raggruppare elementi in base a criteri di affinità e attribuendo un valore semantico-descrittivo all’elemento aggregante: ad esempio collegando soluzioni in base al principio inventivo contenuto.
Density estimations Stimare la probabilità di accadimento di una variabile, stabilendo ponderazioni e misure: ad esempio valutando il grado di fattibilità di una soluzione tecnica.