Introduzione

L’avvento dell’era digitale ha aperto le porte a un mondo in cui l’Intelligenza Artificiale (IA) ha assunto un ruolo di protagonista.

Dalla medicina all’arte, l’IA sta rivoluzionando sempre più settori grazie al suo straordinario potenziale. Ma c’è un ambito in cui la sua presenza è particolarmente promettente: il marketing.
L’Intelligenza Artificiale sta aprendo nuove strade, svelando opportunità mai immaginate prima, consentendo alle aziende di raggiungere risultati eccezionali.
In questo articolo cercheremo di offrire una panoramica sull’Intelligenza Artificiale, spiegando cos’è, come funziona e quali sono le sue diverse applicazioni.

Definizione di Intelligenza Artificiale

Ancora oggi, non esiste una definizione univoca e condivisa del concetto di Intelligenza Artificiale. Ciò è dovuto al fatto che l’ambito dell’Intelligenza Artificiale è innanzitutto in continua evoluzione e coinvolge varie prospettive che si riferiscono a settori anche molto diversi, come la matematica, la filosofia, la psicologia e così via.

Tuttavia, per comprendere meglio ciò di cui stiamo parlando possiamo fare riferimento alla definizione fornita dal Professor Marco Somalvico del Politecnico di Milano, secondo cui l’Intelligenza artificiale è una disciplina, appartenente all’informatica, che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che permettono di progettare sistemi hardware e sistemi di programmi software capaci di fornire all’elaboratore elettronico delle prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana¹.
L’obiettivo dell’intelligenza artificiale non è replicare o simulare l’intelligenza umana, ma bensì emularla e riprodurla, al fine di creare una macchina capace di apprendere, di ragionare e di raggiungere prestazioni tipiche dell’intelligenza umana, come la capacità di risolvere problemi attraverso processi inferenziali.

Nell’emulazione, le prestazioni intelligenti sono ottenute attraverso meccanismi propri della macchina, che possono differire da quelli umani, ma capaci di fornire prestazioni di qualità e quantità paragonabili o addirittura superiori a quelle umane.

Storia dell’Intelligenza Artificiale

Fin dai tempi antichi, l’uomo ha cercato di creare macchine in grado di replicare l’intelligenza umana; l’Intelligenza Artificiale però, come la conosciamo oggi, ha una storia molto più breve: le sue origini risalgono intorno alla metà del secolo scorso.

La nascita dell’Intelligenza Artificiale viene comunemente attribuita al 1950, quando Alan Turing, uno dei padri fondatori dell’informatica, pubblicò il suo celebre articolo “Computing machinery and intelligence” sulla rivista Mind, in cui si chiedeva “Can Machine think?”. In questo articolo, Turing cercò di esplorare il concetto di quella che poi sarebbe diventata l’Intelligenza Artificiale, utilizzando un test noto come “Test di Turing”, che da quel momento divenne il criterio per determinare se una macchina potesse considerarsi intelligente o meno.
Il testo consisteva essenzialmente in una sorta di gioco di domande e risposte: se la persona che poneva le domande non riusciva a distinguere se l’interlocutore era un umano o una macchina, quest’ultima poteva essere considerata intelligente.

La data di nascita ufficiale dell’Intelligenza Artificiale viene però ricondotta ad un altro evento: la conferenza tenuta a Dartmouth nel 1956 da John MacCarthy e dai suoi colleghi John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Questa conferenza ebbe il merito di riunire tutte le ricerche e i contributi compiuti fino a quel momento sotto un campo di ricerca a sé stante, distinto dalla cibernetica, che fu chiamato per la prima volta “Intelligenza Artificiale” da John McCarthy proprio durante quell’evento.

Da quel momento fino alla metà degli anni ‘70, il campo dell’Intelligenza Artificiale conobbe un periodo di notevole sviluppo, grazie ai numerosi programmi di ricerca finanziati da agenzie pubbliche, spinti dall’entusiasmo e dal potenziale che queste tecnologie facevamo intravedere.

Questo entusiasmo, tuttavia, fu presto smorzato da quello che viene chiamato l’”inverno dell’IA”, un periodo contraddistinto da un calo dei finanziamenti e dall’interesse verso questo campo. Durante questa fase si diffuse un senso di pessimismo, poiché gli scienziati si resero conto che l’ottimismo precedente era in gran parte infondato. Era evidente che gli obiettivi prefissati non potevano essere raggiunti in tempi brevi: le macchine erano ancora molto lontane dal poter essere paragonate all’intelligenza umana.

Solo a partire dagli anni ’80 grazie all’introduzione delle tecniche di machine learning e deep learning, insieme ai sistemi esperti capaci di riprodurre la catena decisionale umana, il settore dell’Intelligenza Artificiale riacquistò slancio e riuscì a superare la crisi, attirando nuovi investimenti.

Tuttavia, è stato con l’avvento di Internet e l’esplosione dei dati nell’era digitale degli anni 2000 che l’Intelligenza Artificiale ha vissuto una svolta epocale.

Oggi, l’IA è è presente in molti ambiti della nostra vita quotidiana, sebbene a volte possa sfuggire alla nostra percezione, basti pensare agli assistenti vocali, la guida autonoma ad esempio.

Per quanto riguarda il futuro dell’IA, le prospettive sono ampie e affascinanti. Quello che è certo è che l’Intelligenza Artificiale assumerà un ruolo sempre più rilevante nella nostra vita e nello progresso tecnologico.

Tipi di Intelligenza Artificiale

La comunità scientifica concorda nel distinguere l’intelligenza Artificiale in due categorie specifiche a seconda se la macchina può eguagliare o meno il ragionamento umano. Secondo questa distinzione l’intelligenza artificiale può essere:

• L’Intelligenza Artificiale debole (Weak AI), anche conosciuta come IA ristretta, è l’unico tipo di intelligenza artificiale che esiste attualmente nella nostra vita quotidiana. Viene definita debole poiché ha funzionalità limitate: riesce a emulare alcune funzioni cognitive umane, ma senza raggiungere una vera e propria intelligenza autonoma. Gli algoritmi utilizzati in questa forma di Intelligenza Artificiale sono progettati per svolgere compiti specifici in base a regole e istruzioni programmate. Un esempio di questo tipo possono essere gli assistenti vocali che elaborano i dati in base alla programmazione predefinita e non sono in grado di deviare dal percorso stabilito.

• L’intelligenza artificiale forte o generale (strong AI), d’altra parte, è ancora un costrutto teorico poiché non è ancora stata raggiunta nella pratica. L’IA forte si riferisce a quei sistemi che sono in grado di sviluppare autonomamente una propria intelligenza, senza emulare i processi di pensiero e le capacità cognitive umane. Le macchine quindi non dipenderebbero più dalla programmazione umana, ma sarebbero in grado di raggiungere l’autocoscienza, un’intelligenza propria e capacità cognitive simili e anzi, secondo alcuni scienziati, anche superiori a quelle umane.

Tecnologie alla base dell’Intelligenza Artificiale

Passiamo ora ad elencare brevemente le tecnologie alla base dell’Intelligenza Artificiale, che permettono ai computer di eseguire funzioni specifiche attraverso l’elaborazione di grandi quantità di dati e l’individuazione dei modelli in essi contenuti.
In particolare possiamo individuare quattro tecnologie principali:

• Machine Learning, o apprendimento automatico, è una tecnologia che consente ai computer di imparare dai dati attraverso l’esperienza senza essere esplicitamente programmata. Utilizza gli algoritmi per analizzare grandi quantità di dati, li elabora, identificando modelli e relazioni tra essi e applica ciò che ha appreso per prendere decisioni informate. L’apprendimento automatico consente alla macchina di migliorarsi nel tempo e fornire risultati sempre più accurati. Questa tecnica è ampiamente utilizzata, ad esempio, nei servizi che offrono consigli automatizzati.

• Deep Learning, o apprendimento profondo è un campo dell’apprendimento automatico che struttura gli algoritmi in diversi livelli per creare quella che viene chiamata “rete neurale artificiale”, in grado di elaborare e riconoscere informazioni autonomamente in modo simile al cervello umano. Il Deep Learning è quindi un processo di apprendimento molto più efficace rispetto a quello automatico ed è in grado di affrontare quindi compiti più complessi, come il riconoscimento facciale, la traduzione automatica e la guida autonoma.

• Natural Language Processing, o elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnologia che consente ai computer di comprendere e interagire con il linguaggio umano. Utilizzando algoritmi, analizza e interpreta testi e discorsi, consentendo ai computer di svolgere attività come leggere e generare testi, tradurre automaticamente, riconoscere e interpretare la voce.
  Il Natural Language Processing è fondamentale, ad esempio, per le applicazioni di chatbot e gli assistenti vocali.

• Computer Vision, o visione artificiale è una branca dell’Intelligenza Artificiale che permette ai computer di interpretare e comprendere immagini e video. Utilizzando modelli di deep learning, i computer possono identificare oggetti, riconoscere volti, analizzare immagini complesse e altro ancora. La visione artificiale trova ampio utilizzo in settori come la sorveglianza video e la medicina diagnostica in quanto può essere estremamente più accurata rispetto alla percezione umana.

Una competizione a livello globale

L’intelligenza artificiale (IA) è diventata una delle competizioni più rilevanti tra le principali potenze mondiali. Nonostante ci siano sempre più paesi che cercano di entrare nella competizione, gli Stati Uniti, la Cina e l’Unione europea rimangono i principali protagonisti.

Secondo il Report del Center for Data Innovation aggiornato al 2021¹, attualmente gli Stati Uniti sono considerati i leader in questo campo. Grazie alla loro solida struttura accademica, che attira talenti da tutto il mondo, massicci investimenti nella ricerca e al ruolo delle grandi aziende tecnologiche nell’innovazione, sono riusciti a raggiungere e a mantenere negli anni una posizione di vantaggio.

Tuttavia la Cina sta emergendo come una seria contendente. Ha superato gli Stati Uniti negli investimenti per la ricerca e ha liberalizzato l’accesso ai dati, contribuendo alla rapido progresso nel campo dell’IA. Ciononostante, il suo utilizzo nella sorveglianza, in particolare tramite il riconoscimento facciale, e soprattutto i notevoli sviluppo in ambito militare destano forte preoccupazione.
D’altro canto l’Europa, sta cercando di recuperare il ritardo, ma fatica a stare al passo. Questo perché, a differenza degli altri paesi, deve affrontare delle sfide che frenano la sua rincorsa. La principale riguarda il maggiore scetticismo degli Stati membri nei confronti dell’Intelligenza Artificiale, considerata più che un’opportunità, una minaccia per i diritti umani e la privacy.
Tutto ciò si riflette nei diversi approcci che seguono i paesi nella regolamentazione. Gli Stati Uniti seguono una linea liberale, basato su principi generali e non vincolanti. Diversamente, l’Europa è più incline ad un approccio più garantista. Con l’approvazione dell’Ai Act, ha infatti cercato di bilanciare la promozione dell’Intelligenza Artificiale con la protezione dei diritti umani e della sicurezza.

La situazione in Italia

Negli ultimi anni, l’interesse nei confronti dell’Intelligenza Artificiale è cresciuto in modo esponenziale in tutto il mondo. Sempre più paesi stanno investendo in questo settore e sempre più imprese stanno implementando soluzioni intelligenti.
L’Italia non è da meno: una ricerca condotta dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano evidenzia che nel 2022 il mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale ha raggiunto una quota di 500 milioni di euro, registrando una crescita del 32% in un solo anno, la più alta dal 2018.²

I settori più attivi negli investimenti in soluzioni di Intelligenza Artificiale sono: quello della finanza, delle utility, della manifattura, delle telecomunicazioni e dei media e delle assicurazioni.
Nel settore finanziario, l’IA viene utilizzata per analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e prendere decisioni di investimento più informate.
Nel settore delle utility, l’IA contribuisce all’ottimizzazione della gestione della rete, migliorando l’efficienza energetica e facilitando l’adozione di fonti rinnovabili.
Nell’industria manifatturiera, l’IA automatizzando alcuni processi consente di migliorare la produttività e la qualità dei prodotti.
Nel settore delle telecomunicazioni e dei media, l’IA viene utilizzata per personalizzare l’esperienza degli utenti, raccomandare contenuti e migliorare la gestione delle reti.
Infine, nel settore delle assicurazioni, l’IA supporta la valutazione dei rischi, la prevenzione delle frodi e l’elaborazione dei sinistri in modo più rapido ed efficiente.

Ma non solo, l’Intelligenza Artificiale si sta facendo spazio anche nei settori più creativi, come l’arte e la cultura.

L’Intelligenza artificiale può essere utilizzata ad esempio per generare opere d’arte, comporre brani musicali e melodie originali, ma trova anche applicazione nel teatro, creando scenografie e rendendo più immersiva l’esperienza degli spettatori.

Occorre ricordare che l’IA non può sostituire l’ispirazione e la creatività umana, ma può offrire strumenti e suggerimenti nuovi, aprendo nuove possibilità artistiche e stimolando l’innovazione anche nel mondo creativo.

L’Intelligenza Artificiale applicata al settore del Marketing

Trattandosi del nostro ambito d’interesse, è giusto soffermarsi sulle prospettive di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel settore del marketing.
A questo proposito, una recente ricerca della McKinsey & Company, ha rivelato dei risultati estremamente promettenti. La loro analisi ha infatti evidenziato che nel 2022 il settore del marketing, a livello globale, è stato uno tra i settori che ha tratto maggior valore e maggiori impatti sulle entrate grazie all’implementazione di soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale.³

L’Intelligenza Artificiale offre numerose opportunità e strumenti per migliorare l’efficacia delle strategie di marketing e può essere applicata in diversi aree, vediamo quali sono:

• Analisi dei dati: L’IA è in grado di analizzare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, come social media, siti web e transazioni degli utenti. Queste quantità di dati sarebbero molto difficili da gestire per un essere umano, mentre l’IA in pochissimo tempo riesce ad individuare modelli, tendenze e informazioni preziose. Ciò aiuta i professionisti del marketing a comprendere meglio il comportamento dei consumatori e a prendere decisioni più precise nella pianificazione delle campagne di marketing.

• Segmentazione del pubblico: L’IA può aiutare le aziende a segmentare il loro pubblico in gruppi omogenei, basandosi su criteri demografici, comportamentali o così via. Ciò consente alle aziende di indirizzare le loro campagne di marketing verso un segmento preciso e di personalizzare i messaggi in base alle specifiche esigenze di ciascun target. L’Intelligenza Artificiale in questo ambito, non solo semplifica e accelera la segmentazione del pubblico, ma è meno incline agli errori e talvolta può riuscire ad identificare nuovi gruppi, che potrebbero sfuggire all’occhio umano.

• Servizio clienti: I chatbot alimentati dall’IA sono sempre più utilizzati nel marketing per migliorare l’esperienza del cliente. Questi assistenti virtuali sono in grado di fornire risposte immediate alle domande dei clienti, offrire supporto 24/7 e persino di condurre sondaggi per raccogliere informazioni utili. I chatbot aiutano a automatizzare i processi di interazione con i clienti, consentendo un assistenza rapida e personalizzata. Anche se non riescono a rispondere ad ogni quesito, sono molto utili per i clienti che pongono domande comuni, liberando tempo al team preposto al servizio clienti consentendogli di offrire un servizio di maggior qualità e contribuendo alla soddisfazione del cliente ed alla sua fidelizzazione.

• Creazione di contenuti: alcune tecnologie di intelligenza artificiale possono essere impiegate per generare contenuti come annunci, articoli di blog o post sui social media. Queste soluzioni sono particolarmente utili alle aziende che necessitano di produrre una grande quantità di contenuti in tempi ridotti. Tuttavia, è fondamentale tenere presente che i contenuti generati richiedono sempre un’attenta revisione; nonostante ciò rappresentano un’ottima base da cui partire.

• Raccomandazioni personalizzate: Molte piattaforme di e-commerce utilizzano algoritmi di IA per offrire raccomandazioni di prodotti personalizzate. Questi algoritmi analizzano i dati sugli acquisti precedenti, le preferenze degli utenti e i comportamenti di navigazione per suggerire prodotti pertinenti che potrebbero interessare ai clienti. Ciò aumenta le possibilità di conversione e vendita.

• Analisi Predittive: L’IA può utilizzare modelli predittivi per analizzare dati storici e fare previsioni sul comportamento futuro dei clienti. Ciò consente alle aziende di adattare le proprie strategie di marketing, identificare opportunità di vendita e prevedere la domanda, evitando carenze o eccessi di scorte, che possono provocare non pochi problemi alle imprese. Una previsione commerciale precisa permette di posizionarsi sul mercato in maniera più strategica.

• Ottimizzazione delle campagne pubblicitarie: L’IA può aiutare all’ottimizzazione delle campagne pubblicitarie online, analizzando i dati in tempo reale e apportando modifiche automatiche per migliorare le prestazioni. L’IA può ottimizzare l’allocazione del budget pubblicitario, individuare i canali di marketing più adatti e personalizzare gli annunci in base alle caratteristiche del pubblico. In breve, contribuisce a rendere le campagne pubblicitarie più efficaci e allo stesso tempo fa risparmiare tempo e denaro.

Queste solo alcune delle numerose possibilità offerte dall’utilizzo di soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale nel settore del marketing. In generale, tali strumenti consentono di sviluppare campagne più efficienti e creare contenuti personalizzati, automatizzando determinate operazioni. Ciò porta ad un risparmio di tempo e costi, contribuendo a un aumento del ritorno sugli investimenti (ROI).

Le sfide dell’Intelligenza Artificiale

Dopo avervi presentato in maniera abbastanza approfondita il tema dell’Intelligenza Artificiale e aver elogiato tutte le opportunità che essa offre, è giusto però dedicare attenzione alle sfide e ai rischi che presenta:

• Bias algoritmico: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere influenzati da pregiudizi e assunzioni errate presenti nei dati di addestramento, portando a decisioni parziali o ingiuste.

• Privacy e sicurezza dei dati: L’utilizzo dell’intelligenza artificiale richiede la raccolta e l’elaborazione di grandi quantità di dati personali. Ciò solleva serie preoccupazioni riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati, in quanto potrebbero essere vulnerabili ad accessi non autorizzati o abusi.

• Disoccupazione tecnologica: L’automazione basata sull’intelligenza artificiale può sostituire alcune mansioni umane, portando alla disoccupazione di alcune categorie professionali. È importante affrontare questa sfida attraverso la riqualificazione e l’adattamento delle competenze dei lavoratori.

• Responsabilità e accountability: L’attribuzione della responsabilità delle decisioni prese dall’intelligenza artificiale può essere complessa. In caso di errori o danni causati da un sistema AI, è fondamentale stabilire chi sia responsabile e definire norme adeguate.

Per affrontare tali sfide, è essenziale adottare un approccio etico e responsabile nell’implementazione dell’intelligenza artificiale. Ciò implica la necessità di regolamentazioni adeguate, trasparenza nelle pratiche, formazione dei professionisti coinvolti e un dialogo aperto sull’applicazione e l’impatto che l’Intelligenza Artificiale può avere nella società.

A tale riguardo, il Parlamento Europeo ha approvato un Regolamento chiamato AI Act ⁴per regolamentare l’uso dell’Intelligenza Artificiale. Questo regolamento adotta un approccio basato sul rischio, distinguendo tra pratiche totalmente vietate e pratiche che richiedono limitazioni.

Conclusione

In conclusione, l’Intelligenza Artificiale si sta affermando come una potente risorsa per l’innovazione e la trasformazione della società.
La sua straordinaria capacità di apprendimento e di adattamento sta permeando diversi settori, tra cui il marketing.
Tuttavia, è di fondamentale importanza adottare un approccio etico e responsabile nell’utilizzo dell’IA, garantendo la tutela della privacy, la trasparenza dei processi decisionali e la mitigazione degli eventuali rischi. Solo con queste consapevolezze potremo cogliere il potenziale illimitato dell’Intelligenza Artificiale.