Intelligenza artificiale: cos’è e quali impatti ha sulle strategie di web marketing della tua impresa
Intelligenza Artificiale: se ne fa un gran parlare, ma cos'è esattamente? Come funziona? Quanto influisce oggi sul nostro quotidiano e come evolverà nel prossimo futuro? E ancora, cosa significa Deep Learning? Qual è la differenza con il Machine Learning? E qual è la relazione tra questi due termini e l’Intelligenza Artificiale?
Per capire meglio lo stato attuale e futuro dei sistemi intelligenti, in questo articolo abbiamo cercato di fare chiarezza su questi termini, sul mondo dell’Intelligenza artificiale e sugli sviluppi futuri di queste tecnologie, in particolare nel mondo del web marketing.
Continua a leggere e scopri cosa si intende con Artificial Intelligence, come è nata e quali impatti può avere, non solo sulla nostra vita quotidiana, ma anche sulla tua strategia di marketing e vendita online.
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Intelligenza Artificiale: la usi e non lo sai
Avete presente quei film di fantascienza dove i robot sono così evoluti da essere in grado di riprodurre il pensiero umano e addirittura di provare emozioni?
Sono queste forse le prime immagini che ci vengono in mente quando ci parlano di intelligenza artificiale (IA o AI, in inglese): sistemi completamente automatizzati, con interazione vocale, androidi superevoluti che in futuro potranno sostituirsi agli essere umani.
Ma l’Intelligenza Artificiale non è solo un argomento del futuro, si tratta infatti di qualcosa che è già abbondantemente presente nella nostra vita quotidiana anche se molti di noi non lo immaginano.
Pensiamo ai sistemi di guida assistita e autonoma delle auto di ultima generazione, che sono in grado di prendere decisioni in base a ciò che succede nell'ambiente circostante: tengono sotto controllo il traffico attorno a noi e sono anche in grado di seguire da sole le corsie della strada. Per fare questo, utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale che imparano e modificano il proprio comportamento con l’esperienza.
Un altro esempio sono agli assistenti vocali dei vari smart-device (Siri, Alexa, Cortana, Google Assistant) che permettono di comunicare, ricevere informazioni, gestire appuntamenti, leggere messaggi e email, essere assisiti alla navigazione o gestire la domotica di casa.
Un altro esempio sono i chatbot, sistemi che forniscono assistenza automatizzata tramite chat, interpretando le domande degli utenti e fornendo informazioni sulle problematiche relative a molti servizi online e non (musei, siti turistici, ospedali...).
E non solo. L'intelligenza artificiale trova applicazione anche nelle previsioni meteo, nella sicurezza/anticrimine in aeroporti e luoghi pubblici, nella protezione da frodi e SPAM e perfino nella redazione di brevi articoli: alcuni portali web di news tra cui AP, Fox e Yahoo!, utilizzano infatti dei sistemi automatici per scrivere brevi notizie di taglio finanziario o sportivo.
Machine Learning e Deep Learning: cos'è, da dove nasce e come funziona l’Intelligenza Artificiale
Con il termine Intelligenza Artificiale (IA o AI) si identifica una serie di programmi informatici che cercano di far riprodurre ad alcune macchine caratteristiche e comportamenti tipicamente umani come percezioni visive, spazio-temporali, decisionali e sociali (Fonte: http://www.intelligenzaartificiale.it/).
Non si tratta solo di capacità di calcolo o di conoscenza di dati astratti, ma anche e soprattutto di tutte le diverse forme di intelligenza, dall'intelligenza spaziale a quella sociale, da quella cinestetica a quella introspettiva. Un sistema intelligente, infatti, viene realizzato cercando di ricreare una o più di queste differenti forme di intelligenza che, anche se spesso definite come semplicemente umane, in realtà possono essere ricondotte a particolari comportamenti riproducibili da alcune macchine.
Sulla base di questa definizione si identifica la data di nascita dell'intelligenza artificiale già con l'avvento dei primi computer, nel 1956. Fu proprio in quell'anno, infatti, che si tenne il primo convegno sull'intelligenza artificiale a Dartmouth negli Stati Uniti, dove venne presentato il Logic Theorist, un programma in grado di dimostrare alcuni teoremi di matematica partendo da determinate informazioni.
Da allora l'avvento di computer sempre più potenti e programmi in grado di eseguire calcoli complessi in sempre minor tempo ha fatto fare passi da gigante in questo campo.
Proprio come per l'intelligenza umana, anche l'Intelligenza Artificiale si basa sull'apprendimento: si parla infatti di Machine Learning e di Deep Learning.
Uno dei principali passi avanti nella storia dell’Intelligenza Artificiale è stato fatto quando si sono potuti ricreare dei programmi specifici per far migliorare i comportamenti della macchina sulla base dell'esperienza, ovvero imparando dai propri errori. Per ottenere questo risultato è stato necessario creare e usare un modello matematico ispirato alle reti neurali biologiche.
In questo caso si parla di Machine Learning (in italiano apprendimento automatico), termine che identifica un insieme di meccanismi che permettono a una macchina intelligente di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo. Alla base dell’apprendimento automatico ci sono una serie di algoritmi che, partendo da nozioni primitive fornite dall'uomo, permettono alla macchina di prendere decisioni o effettuare azioni, attribuendo autonomamente una rilevanza e associando una priorità grazie alle informazioni apprese nel tempo (Fonte: http://www.intelligenzaartificiale.it/)
Uno di casi più eclatanti di Machine Learning della storia fu quello del computer Deep Blue che per la prima volta si rivelò più bravo di un essere umano, battendo il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov. Era l’11 maggio 1997.
La successiva evoluzione nei sistemi di apprendimento automatico risale al 2012 quando sono stati creati i primi programmi per permettere alla macchina, attraverso sensori di diverso tipo di “vedere” e “toccare” e, confrontando i dati raccolti con quelli forniti dall'esperienza, di interpretare autonomamente le informazioni ottenute per prendere decisioni.
In questo caso si parla di Deep Learning (apprendimento approfondito), una sottocategoria del Machine Learning, che crea modelli di apprendimento su più livelli, elaborando, confrontando e astraendo le nozioni apprese, come il cervello umano. Rispetto al Machine Learning, nel Deep Learning i dati appresi dalla macchina non sono forniti dall’uomo, ma sono ottenuti grazie all'utilizzo di algoritmi di calcolo statistico che simulano il funzionamento del cervello umano e l’interpretazione delle immagini e del linguaggio. (Fonte: http://www.intelligenzaartificiale.it/).
Un esempio di software che utilizzano il Deep Learning sono i sistemi per il riconoscimento vocale e facciale, la computer vision, il riconoscimento di malattie e la guida autonoma.
Intelligenza artificiale e web marketing: applicazioni e vantaggi per le imprese
Come abbiamo visto, l'Intelligenza Artificiale fa già parte della nostra vita e in futuro avrà ancor più peso nel nostro quotidiano.
Grazie anche alla sempre maggiore capacità e velocità di elaborazione dei moderni dispositivi (dallo smart-watch ai super-computer in cloud), in futuro i sistemi intelligenti potranno non solo assistere ma anche, all'occorrenza, sostituire le decisioni umane.
Come è facilmente intuibile, le possibilità di applicazione dell’Intelligenza Artificiale sono moltissime: si applicano a tutti i settori dove è necessario analizzare dati (da piccole a enormi quantità) e reagire rapidamente con comportamenti predefiniti, personalizzabili e perfino auto-correttivi.
News e pubblicità su misura, sistemi di monitoraggio in grado di correggere qualità e quantità di produzione, sistemi in grado ottimizzare viaggi e agende in tempo reale, anche in caso di imprevisti e cambi di programma, sistemi in grado di automatizzare i processi d'ufficio e snellire la burocrazia, di garantire le scorte in magazzino al miglior prezzo, sistemi che ci facciano trovare subito l'informazione di cui abbiamo bisogno al momento giusto senza tediose ricerche sono già realtà esistenti e in continua evoluzione.
Anche nel mondo del web marketing e delle vendite online, l’Intelligenza artificiale ha già diverse applicazioni e in futuro potrà rivoluzionare il modo con cui le imprese interagiscono con clienti e fornitori.
Attraverso l’uso di algoritmi predittivi, per esempio, è possibile gestire la presentazione su un sito web di contenuti e news che si adattano automaticamente in base delle preferenze dell’utente.
Nello shopping online o nelle piattaforme di video-on-demand, inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale possono raccogliere dati sui nostri comportamenti di acquisto e interpretarli per prevedere i nostri bisogni futuri e fornirci consigli su cosa acquistare o su quale film vedere.
Nell'ambito dell’assistenza al cliente, come abbiamo visto, i sistemi di interpretazione del linguaggio naturale permettono di creare degli “assistenti virtuali” che interpretano le domande poste da un utente attraverso una chat e possono rispondere in modo pertinente.
Attraverso l’utilizzo di algoritmi predittivi è possibile operare la cosiddetta “sentiment analysis”, ovvero l’identificazione ed estrazione delle opinioni di un utente dal testo, utile, per esempio, per capire se una recensione o un commento di un cliente racchiude in sé un’opinione positiva o negativa su un prodotto.
In ambito commerciale, infine, sono molto utili gli algoritmi di previsione delle vendite o dei prezzi di un prodotto e i modelli di identificazione delle anomalie per la segnalazione di picchi o cambiamenti improvvisi nelle statistiche di vendita di un prodotto.
I vantaggi di questo tipo di soluzioni per le aziende sono evidenti, attraverso l’intelligenza artificiale è possibile
• Personalizzare contenuti e promozioni
• Massimizzare le conversioni e aumentare le vendite online
• Fornire un migliore servizio al cliente finale
• Conoscere in maniera più approfondita il proprio pubblico di riferimento
• Avere informazioni sulla propria brand reputation
• Tenere sotto controllo le vendite e gestire eventuali imprevisti
• Risparmiare tempo e impegno su attività operative, così da lasciare spazio ad attività più strategiche.
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