2025 Venice Architecture Biennale: opportunities for AI and Big Data in a call for ideas

This dissertation documents the transformation of curatorial methodology at the 2025 Venice Architecture Biennale, focusing on the strategic implementation of a large-scale Call for Ideas and the exploratory integration of Large Language Models (LLMs) within the curatorial workflow. Conceived as a deliberate shift in curatorial approach, the Call for Ideas reversed the traditional logic of project selection, inviting proposals from a broad public rather than sourcing them proactively, thereby placing access, representation, and participation at the core of the Biennale’s curatorial agenda. Through a behind-the-scenes analysis of this process, the thesis explores how digital tools, particularly LLMs, can support the management of large volumes of diverse submissions by assisting in tasks such as thematic clustering, metadata generation, and narrative construction. These tools enabled curators to respond to the scale and heterogeneity of the dataset without compromising interpretive depth or conceptual coherence. Structured across three chapters, the thesis examines the design of the Call for Ideas, the digital-assisted evaluation process and the future potential of LLMs in curatorial practice. While some challenges emerged, especially concerning platform interoperability and data fragmentation, the study reveals the broader opportunity to rethink curatorship as a hybrid practice. The findings suggest a model in which human judgment and computational capacity coalesce, allowing cultural institutions to embrace participatory, adaptive, and data-informed approaches to exhibition-making.

Questa tesi racconta l’evoluzione della metodologia curatoriale adottata per la Biennale di Architettura di Venezia del 2025, incentrata sull’implementazione strategica di una Call for Ideas su larga scala e sull’integrazione sperimentale dei Large Language Models (LLM) all’interno del processo curatoriale. Concepita come un cambiamento deliberato nell’approccio curatoriale, la Call for Ideas ha invertito la logica tradizionale della selezione dei progetti, invitando un ampio pubblico a proporre contributi invece di ricercarli proattivamente, mettendo così al centro dell’agenda curatoriale della Biennale i temi dell’accessibilità, della rappresentanza e della partecipazione. Attraverso un’analisi dietro le quinte di questo processo, la tesi esplora come gli strumenti digitali, in particolare gli LLMs, possano supportare la gestione di grandi volumi di proposte eterogenee, assistendo in attività come la categorizzazione tematica, la generazione di metadati e la combinazione narrativa. Questi strumenti hanno permesso al team di curatela di affrontare le dimensioni e l’eterogeneità del dataset, senza compromettere la profondità interpretativa o la coerenza concettuale. Articolata in tre capitoli, la tesi analizza la metodologia applicata alla Call for Ideas, il processo di valutazione e le potenzialità future degli LLMs nella pratica curatoriale. Nonostante alcune criticità legate all’interoperabilità delle piattaforme utilizzate e alla frammentazione dei dati, lo studio evidenzia l’opportunità di ripensare la curatela come pratica ibrida che utilizza strumenti all’avanguardia. I risultati suggeriscono un modello in cui il giudizio umano e la capacità computazionale si integrano, consentendo alle istituzioni culturali di adottare approcci partecipativi, adattivi e basati su big data, alla pianificazione di mostre.