Intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale (Artificial Intelligence o AI): ramo della computer science che si occupa dello sviluppo di macchine dotate di capacità autonome di apprendimento e adattamento.

Secondo la definizione data dagli esperti del Politecnico di Milano (Osservatorio Artificial Intelligence), l’Intelligenza Artificiale studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di specifiche capacità tipiche dell’essere umano, tra cui l’interazione con l’ambiente circostante, l’apprendimento, l’adattamento, il ragionamento e la pianificazione.

È importate subito precisare che l’AI può essere distinta in due tipologie: l’AI debole (o ristretta) e l’AI forte (o generale). L’AI debole si riferisce a sistemi progettati per svolgere attività specifiche e limitate, come il riconoscimento facciale o la traduzione automatica. L’AI forte, d’altra parte, mira a sviluppare macchine che possiedono una forma di intelligenza paragonabile a quella umana, in grado di comprendere, apprendere e risolvere una vasta gamma di problemi.

L’obiettivo principale dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), è sviluppare algoritmi e modelli che consentano alle macchine di apprendere dall’esperienza, adeguandosi alle informazioni di volta in volta ricevute. Il fine ultimo resta quello di costruire modelli in grado di replicare il comportamento umano e prendere decisioni in modo simile a come lo fanno gli esseri umani. I sistemi di IA sono, infatti, in grado di processare enormi quantità di dati e utilizzano modelli statistici e algoritmi per trovare tendenze e correlazioni e fare previsioni su eventi futuri.

Machine learning e deep learning sono alla base dell’AI

Entrando più nel dettaglio, i sistemi di intelligenza artificiale sono basati su algoritmi che utilizzano tecniche di machine learning e deep learning per l’analisi dei dati.

Per machine learning si intende un insieme di soluzioni tecnologiche e metodi statistici che consentono alle macchine di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni in modo autonomo, senza dover essere programmate per ogni attività specifica. Gli algoritmi di Machine Learning analizzano i dati, identificano pattern e relazioni e creano modelli che possono essere applicati per fare previsioni o prendere decisioni su nuovi dati, con risultati che possono essere anche imprevedibili e non programmati in precedenza.

Il deep learning, invece, è un campo di ricerca nell’ambito più vasto del machine learning che si concentra sull’addestramento di reti neurali artificiali stratificate per l’apprendimento e l’elaborazione dei dati. Le reti neurali, che sono modelli di apprendimento automatico ispirati al funzionamento del cervello umano, hanno trovato applicazione in molte aree, come ad esempio nel riconoscimento e processamento di immagini e caratteri.

La principale differenza del Deep Learning rispetto alle tecniche tradizionali di machine learning risiede nella sua capacità di risolvere problemi di apprendimento automatico anche molto complessi senza bisogno di pre-processamento dei dati, ma scegliendo in autonomia gli algoritmi da utilizzare per raggiungere l’obiettivo.

Le principali applicazioni dell’IA

– Chatbot e assistenti virtuali: hanno molteplici campi di utilizzo, tra cui marketing, supporto alla vendita, HR Management, domotica, ecc. In particolare, i chatbot sono software che vengono impiegati da un numero sempre crescente di aziende nei servizi di customer care per fornire supporto ai clienti: un chatbot analizza le domande ricevute dall’assistenza clienti, rispondendo in modo automatico e in tempo reale a quelle più comuni e reindirizzando quelle complesse agli operatori in carne e ossa.

– Natural Language Processing (NLP): le tecniche di NLP sono utilizzate per creare sistemi in grado di comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. In genere, si tratta di software che capiscono e rispondono a dati testuali o vocali provenienti dai canali di comunicazione aziendali come e-mail, messaggi di testo, feed di notizie sui social media, ecc. Le aziende possono utilizzare l’NLP per automatizzare diverse attività, ad es.: eseguire chatbot per un servizio clienti, oppure analizzare il feedback dei clienti e le registrazioni dei call center.

– Computer vision: la computer vision sfrutta algoritmi di IA per analizzare, interpretare e comprendere il contenuto di immagini e video. Più nel dettaglio, si avvale di una combinazione di reti neurali artificiali multistrato e addestramento con utilizzo di grandi dataset, costituiti spesso da milioni di immagini. Può essere utilizzata in applicazioni come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti, l’interpretazione delle immagini mediche, ecc.

– Recommendation system: gli algoritmi di raccomandazione vengono utilizzati per creare sistemi di raccomandazione personalizzati: analizzano il comportamento, i dati demografici e le preferenze degli utenti per suggerire loro prodotti, servizi o contenuti rilevanti. Questi sistemi sono molto diffusi nelle piattaforme di e-commerce e nei servizi di streaming multimediale.

– Veicoli autonomi: già da tempo, grazie all’IA, è possibile integrare alcune funzioni di assistenza alla guida. Stiamo assistendo a una rapida diffusione di veicoli intelligenti, in grado di elaborare dati provenienti da sensori o informazioni stradali per prendere decisioni di guida basate su quanto accade nell’ambiente circostante e garantire così una maggiore sicurezza nelle situazioni critiche.

Queste sono solo alcune delle principali applicazioni dell’IA. I campi di utilizzo dell’IA sono in continua espansione e si stanno evolvendo in molteplici aree, dall’ambito sanitario all’agricoltura intelligente, dal settore energetico allo smaltimento dei rifiuti.

Intelligenza Artificiale applicata al Marketing

Si parla specificatamente di Artificial Intelligence Marketing (AI Marketing) per indicare quella branca del marketing che sperimenta e sfrutta le potenzialità dell’IA per migliorare la comprensione del mercato e l’interazione con i clienti.

L’intelligenza artificiale nel marketing si basa su algoritmi, tecniche computazionali e soluzioni che consentono alle aziende di analizzare grandi quantità di dati e di estrarre automaticamente pattern e informazioni nascoste che creano nuove opportunità di business e actionable insights, intercettando nuovi interessi ed esigenze prima ancora che questi si palesino. Questo nuovo approccio al marketing, infatti, consente di comprendere più in profondità il comportamento dei consumatori, prevedere le loro esigenze e offrire contenuti, prodotti o servizi mirati.

L’Artificial Intelligence Marketing (AIM)

Quando si parla di Artificial Intelligence Marketing (AIM) ci si riferisce letteralmente all’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale nel campo del marketing. È, dunque, una disciplina che utilizza algoritmi e modelli di machine learning, deep learning e altre classi di soluzioni di AI per migliorare l’efficacia delle strategie di marketing, ottimizzare le campagne pubblicitarie e fornire una customer experience personalizzata ai consumatori.

Abbiamo già parlato delle principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale. Tra queste, merita ora di essere menzionata, l’Intelligent Data Processing (IDP), che è una tecnologia autonoma avanzata per l’estrazione e l’elaborazione di informazioni provenienti da fonti diverse. La classe di soluzioni degli Intelligent Data Processing è molto utilizzata nel forecasting e nella classificazione e segmentazione dei dati. L’IDP, infatti, permette di catalogare e rendere fruibili dati non strutturati, ad esempio un gruppo di immagini prive di tag.

I sistemi di AI si avvalgono della tecnologia IDP, associata a tecniche di Machine Learning e Deep Learning, per aggregare e analizzare un enorme volume di dati, anche non strutturati, creando un processo continuo di apprendimento e miglioramento. Ciò consente alle aziende di identificare di volta in volta le azioni di marketing e di comunicazione che hanno maggiori probabilità di avere successo, sulla base dei dati esaminati e tenendo conto dello specifico target di ogni singola campagna.

Vediamo brevemente quali sono i punti di forza delle applicazioni più comuni dell’intelligenza artificiale nel marketing.

– Personalizzazione dell’esperienza del cliente. Partendo dall’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale può creare profili dettagliati e segmentare gli utenti in base alle loro preferenze, abitudini di acquisto e comportamenti online. Grazie all’integrazione con i chatbot conversazionali, come ChatGPT, i sistemi AI oggi possono svolgere numerose funzioni aggiuntive, come la generazione di testi e immagini, che consentono di personalizzare ulteriormente la customer experience.

– Analisi predittiva e ottimizzazione delle campagne pubblicitarie. L’ AI consente di costruire modelli previsionali sulla base dei dati storici. Ciò permette di individuare gli utenti che con maggiore probabilità risponderanno positivamente a una specifica iniziativa e selezionare i canali più appropriati in funzione del target di consumatori che si vuole raggiungere. In tal modo

– Marketing automation. Sono tutte quelle attività, tecniche e soluzioni che contribuiscono all’ottimizzazione e all’automazione delle campagne di marketing. L’intelligenza artificiale nel marketing può aiutare le aziende a automatizzare processi ripetitivi più o meno complessi, come l’elaborazione dei dati, la generazione di report e l’invio automatico di email. Ciò consente alle aziende di risparmiare tempo e risorse, migliorando l’efficienza e consentendo ai professionisti del marketing di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto, come l’analisi dei risultati delle campagne e l’implementazione di strategie creative e strategie media.