Oggi vi parleremo delle relazioni tra marketing ed intelligenza artificiale. Quali sono le immagini che la vostra mente evoca quando pensate alla parola intelligenza artificiale? Le risposte a questo quesito potrebbero essere le più disparate; molte persone sono infatti ancora suggestionate ed associano il termine intelligenza artificiale ad un qualcosa di astratto e per certi versi fantascientifico. L’intelligenza artificiale per molte persone è inoltre sinonimo di un qualcosa di futuristico ma allo stesso tempo di potenzialmente insidioso e sinistro, in grado di poter rubare il lavoro alle persone e di sostituirsi ad esse nelle mansioni quotidiane.
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L’avvento dell’intelligenza artificiale
Il periodo storico che stiamo vivendo è in completa e perenne evoluzione, soprattutto per quanto riguarda il rapido sviluppo della tecnologia. Oggi più che mai occorre imparare a comprendere e a gestire la trasformazione digitale e tutte le sue implicazioni e ramificazioni. I moderni manager e direttori del comparto marketing, dovranno oggi necessariamente fare propri alcuni concetti e nuove tipologie di competenze specifiche. Queste figure professionali dovranno inoltre fare proprie quelle sensibilità necessarie a guardare oltre l’orizzonte della tecnologia, ed intuire le nuove opportunità offerte da marketing e comunicazione.
Marketing e comunicazione nell’era digitale
Oggi l’intelligenza artificiale e le sue applicazioni offrono alle aziende la possibilità di consolidare in breve tempo una forte crescita ed espansione, grazie ad una velocizzazione e semplificazione dei processi produttivi ed in particolare delle fasi di pianificazione, creazione, promozione, personalizzazione ed analisi, all’interno del comparto aziendale. Secondo quanto espresso dal celebre McKinsey Global Institute, vi sono oggi quattro ambiti di applicazione, con il più elevato potenziale economico rappresentato dall’impiego dell’intelligenza artificiale: marketing, gestione della filiera produttiva, ramo vendite e infine risk management. In questo contenuto ci soffermeremo principalmente su marketing e ramo vendite. L’applicazione e l’utilizzo dei più moderni sistemi di intelligenza artificiale in ambito aziendale, ci consentono oggi di migliorare notevolmente le performance di vendita.
Investimento in moderne tecnologie digitali
Le più recenti statistiche confermano di come un investimento nelle più moderne tecnologie digitali, si traduca spesso e volentieri in ottimizzazione delle vendite e profitti più elevati. Alcuni studi di settore che stanno oggi emergendo, confermando di come le aziende che investono nelle tecnologie digitali, hanno meno costi gestionali ed operativi nel produrre i loro prodotti: ciò si traduce in una risposta sempre più in linea con la richiesta dei consumatori. Coloro che intendono investire in intelligenze artificiali e volgere i propri orizzonti verso la massima innovazione tecnologica, dovranno innanzitutto conoscere cosa la digitalizzazione è oggi in grado di fare nel comparto marketing e vendite.
Cos’è l’intelligenza artificiale
Per comprendere il concetto di intelligenza artificiale, dovremo considerare il fatto che si tratta di una tecnologia che utilizziamo quotidianamente, a volte senza nemmeno rendercene conto. Fin dalle prime ore del mattino ogni persona entra immediatamente in contatto con l’intelligenza artificiale, semplicemente controllando il telefono cellulare che ci suggerisce tramite l’agenda le nostre mansioni quotidiane, o ancora che ci comunica informazioni tramite social media o account mail. Quando effettuiamo sul nostro dispositivo mobile o su un computer una ricerca Google, ci appariranno tra le prime posizioni, link e contenuti in base all’oggetto della nostra ricerca e al posizionamento relativo alle strategie SEO operate dalle aziende. L’intelligenza artificiale raccoglierà inoltre le nostre abitudini di navigazione e ci mostrerà i risultati per noi più rilevanti. Gli utenti di Netflix conoscono molto bene questo processo: se una sera non sappiamo che film o serie tv vedere, ci faremo probabilmente influenzare dai contenuti con le percentuali più alte di compatibilità e ogni volta rimarremo sorpresi quando constateremo che i contenuti suggeriti rispecchiano appieno i nostri gusti. L’intelligenza artificiale è infatti in grado di acquisire informazioni sulla nostra cronologia di utilizzo e di visualizzazione, anche nel caso in cui avremo visionato un film solo in parte. L’intelligenza artificiale ci propone sempre nuovi contenuti compatibili con i nostri gusti. Un altro esempio di questo processo di selezione e suggerimento è rappresentato da altre piattaforme musicali, una su tutte la celebre Spotify.
L’intelligenza artificiale influenza e decide ciò che compriamo online
Quando ci troviamo a ricercare su Amazon un articolo, potrebbe essere tutt’altro che casuale la nostra scelta di acquisto. Quello che avremo acquistato in precedenza, la nostra posizione, e ancora l’importo medio che spenderemo ogni mese, se siamo uomini o donne e altre informazioni specifiche, costituiscono dei dati processati dall’e-commerce per fornirci dei consigli su cosa acquistare. E’ bene precisare che quando parliamo di intelligenza artificiale dovremo sempre essere molto cauti, comprendendo nello specifico i contesti di applicazione. L’intelligenza artificiale è sempre e comunque la scienza che rende di fatto le macchine intelligenti: questa è probabilmente la definizione più azzeccata di intelligenza artificiale.
Evoluzione e sviluppo dell’intelligenza artificiale
In riferimento alla definizione del paragrafo precedente, possiamo aggiungere che l’intelligenza artificiale è l’insieme degli algoritmi, delle tecnologie e delle tecniche finalizzate a rendere i dispositivi e i software più intelligenti, fornendo ad agli stessi capacità sovraumane. L’evoluzione dell’intelligenza artificiale è stata negli ultimi anni particolarmente rapida: siamo passati in questi ultimi decenni da algoritmi semplici a macchine in grado di imparare e produrre in totale autonomia (deep learning). Il termine intelligenza artificiale è particolarmente usato oggigiorno per definire le tecnologie intelligenti. Da un punto di vista di comunicazione, lanciare oggi un prodotto che ha tra le proprie caratteristiche l’intelligenza artificiale, è certamente un elemento di grande tendenza. Le macchine learning a riconoscimento vocale hanno oggi un valore percepito più elevato; è tuttavia bene considerare che non sempre le tecnologie applicate ad un prodotto rispecchiano quanto promesso dal suo packaging. Oggi si parla frequentemente di intelligenza artificiale, ma molto spesso ci si riferisce e si sta parlando di machine learning, facial recognition, o ancora di deep learning o altre tecnologie che compongono l’intelligenza artificiale.
Algoritmi ed intelligenza artificiale
Alla base dell’intelligenza artificiale vi sono gli algoritmi. I programmatori sono quotidianamente impegnati nella creazione e nello sviluppo di moderni e sofisticati algoritmi. Per fare degli esempi comprensibili, consideriamo le formule utilizzate su Microsoft Excel: quando richiederemo al foglio di calcolo di eseguire la somma delle spese dello scorso anno e di evidenziare il risultato in rosso se abbiamo speso troppo o in verde se avremo rispettato il budget, staremo applicando un particolare algoritmo. Quest’ultimo utilizzerà rispettivamente una somma, una condizione e un’altra condizione alternativa. Gli algoritmi utilizzati si basano su una grande quantità di dati. Quando i calcoli da eseguire su Excel saranno troppi, a questo punto arriverà in aiuto l’intelligenza artificiale che avrà una capacità di calcolo ed una rapidità maggiori dell’essere umano, velocizzando ed ottimizzando notevolmente i processi.
Machine learning e deep learning
Per machine learning si intendono dei dispositivi o software in grado di imparare in autonomia e dotati di apprendimento automatico. Quello che le macchine machine learning sono in grado di fare è molto simile al procedimento di quando impariamo qualcosa di nuovo: tuttavia la macchina non sta davvero imparando ma sta semplicemente eseguendo dei comandi. Per deep learning si intende invece apprendimento approfondito e si ha quando i dati immessi nel sistema di intelligenza artificiale sono di quantità importanti: conseguentemente gli algoritmi impareranno dai propri errori, creandone di nuovi ed aggiornandosi. Nel caso del deep learning, vengono fatte delle domande alla macchina, dandogli una serie di risposte: queste ultime sono rappresentate dagli algoritmi. Ponendo molte volte le domande, la macchina imparerà a calibrare l’algoritmo e a generarne di nuovi tarati sugli errori precedenti.