Intelligenza artificiale: che cos’è?

Siamo bombardati da aziende che pubblicizzano i più disparati prodotti e servizi con intelligenza artificiale, ma… siamo davvero sicuri che ci sia tutta questa “intelligenza” in giro?

Facciamo un passo indietro e cerchiamo prima di capire quali sono gli elementi che costituiscono un’automazione:

1. Intelligenza Artificiale

Per Intelligenza Artificiale (AI) s’intendono tutti gli aspetti di una macchina che riprendono le caratteristiche e le abilità degli esseri umani.

Questi comprendono capacità cognitiva e di elaborazione, riconoscimento visivo, proprietà di linguaggio e movimento: ovvero tutti gli elementi tipici degli esseri umani.

Nel contesto del digital marketing, troviamo l’Intelligenza Artificiale principalmente nei chatbot installati sui siti e sulle varie piattaforme di messaggistica istantanea.

2. Machine Learning

Per Machine Learning (ML) s’intende la capacità analitica della macchina, ovvero l’abilità di utilizzare/ricevere dati, elaborarli e rispondere con un output (o anche prevederlo).

Questo processo è supportato da svariati algoritmi che, in concomitanza con delle tecniche di elaborazione, permette alla macchina non solo di elaborare, ma anche di apprendere dall’elaborazione appena compiuta.

Nel contesto del digital marketing, troviamo la Machine Learning principalmente negli algoritmi atti alla sponsorizzazione di contenuti sui vari social, motori di ricerca, tools e software a supporto dell’attività del marketer.

3. Deep Learning

Per Deep Learning (DL) s’intende l’abilità cognitiva di una macchina, ovvero la capacità di prendere l’iniziativa autonomamente.

Se nella ML la macchina ha bisogno di istruzioni e di database per l’apprendimento, nel caso della DL è la macchina stessa a fare auto-training ed estendere le proprie funzioni oltre la programmazione definita dall’uomo.

La Deep Learning è la novità assoluta nel campo delle automazioni, e sta cominciando a prendere sempre più piede nello sviluppo dei chatbot.

È chiaro dunque che l’abuso del termine “Intelligenza Artificiale” altro non è che una pura e semplice mossa di marketing, esattamente come quando tutto era “quantistico”.

Ciò che viene definito come “Intelligenza Artificiale” altro non è che l’utilizzo di qualche algoritmo tipico dei modelli di Machine Learning.

Qual è la situazione oggi?

Attualmente l’Intelligenza Artificiale sta trovando impiego e importanti sviluppi in ogni campo: medicina, agricoltura, turismo, pubblica amministrazione, FinTech, automotive… Tutti stanno usufruendo dei benefici di questa tecnologia!

Per quanto riguarda l’aspetto conversazionale dell’intelligenza artificiale (vedi i chatbot), l’apice è stato attualmente raggiunto dalla costruzione della “GPT-3”, che è sfrutta i dati presenti sul web per creare la base di conoscenza del chatbot e comprendere qualsiasi richiesta gli venga fatta (non risponde mai con frasi tipo “Mi dispiace ma non ho capito”).

La proiezione per il futuro è già in corso, e sta vedendo la nascita di ulteriori assistenti virtuali che non solo disporranno di riconoscimento vocale (ad esempio Amazon Alexa), ma estendono le proprie abilità e presenza “oltre il web” grazie a tecnologie quali le proiezioni olografiche, centralini VoIP, avatar in 3D e software gestionali “parlanti”.

L’intelligenza artificiale applicata al digital marketing

Attualmente esistono soluzioni molto basilari che stanno sensibilizzando al tema della AI.

Ed effettivamente stanno anche iniziando a portare risultati concreti alle aziende che li sfruttano.

L’evoluzione “naturale” sarà la nascita e la diffusione di chatbot capaci di andare oltre il semplice “funnel di vendita”, ma fornire un concreto supporto alle aziende come farebbe un operatore umano.

Questo porterà a maggiori conversioni ed a una user experience molto meno “forzata” e decisamente più fluida, grazie anche all’utilizzo della NLP.

Infine, il motivo che sta già portando benefici concreti alle aziende consiste nell’integrare i chatbot che interagendo in chat con gli utenti, possono registrare i comportamenti, le preferenze degli utenti e salvarli all’interno di un database per poter elaborare risposte coerenti con gli interessi e le necessità degli utenti, automatizzando il processo di vendita o di customer care.