Intelligenza artificiale e business: verso la nuova era del marketing

Il potenziale è enorme perché quello tra intelligenza artificiale e business è un mondo ancora inesplorato, almeno in buona parte. Quanto enorme è difficile dirlo con esattezza perché i progressi degli algoritmi di AI ci spingono costantemente verso nuove frontiere.

Vengono in mente i romanzi di fantascienza degli anni ‘80 del secolo scorso che immaginavano macchine in grado di apprendere, migliorandosi giorno dopo giorno. Ed oggi quella fantascienza è realtà.

In questo articolo parleremo di AI applicata al business, dati online, marketing intelligence e decisioni aziendali più consapevoli.

Come sempre, la prima domanda che ogni imprenditore e imprenditrice deve porsi è: in che modo l’intelligenza artificiale può essere utile per potenziare, semplificare o semplicemente agevolare il mio business?

Che cosa è l’intelligenza artificiale

Per rispondere a questa domanda dobbiamo, prima di tutto, vedere che cosa è l’intelligenza artificiale (AI). E dobbiamo tornare indietro ben oltre gli anni ‘80 del ‘900.

Perché è nel 1956, durante la conferenza di Dartmouth, che l’informatico John Minsky e il matematico Marvin Lee McCarthy descrivono per la prima volta l’intelligenza artificiale come qualsiasi compito svolto da una macchina che in precedenza sarebbe stato considerato richiedere l’intelligenza umana.

Questa è ovviamente una definizione abbastanza ampia, ma è un punto di partenza importante per comprendere meglio di cosa stiamo parlando.

Le definizioni moderne di cosa significa creare intelligenza sono più specifiche. Francois Chollet, ricercatore di intelligenza artificiale presso Google e creatore della libreria di software di apprendimento automatico Keras, ha affermato che:

L’intelligenza è legata alla capacità di un sistema di adattarsi e improvvisare in un nuovo ambiente, di generalizzare la propria conoscenza e applicarla a scenari non familiari. L’intelligenza non è l’abilità in sé. Non è ciò che puoi fare, bensì quanto bene ed efficacemente puoi imparare cose nuove.

Ed è proprio questa capacità di apprendere, adattarsi e migliorare che rende l’AI così interessante anche per il mondo aziendale.

Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning

Più che di intelligenza artificiale dovremmo parlare di intelligenze artificiali o di applicazioni della AI. Perché machine learning e deep learning sono esattamente questo.

Machine learning: come imparare dall’esperienza

L’apprendimento automatico, o ML, è un’applicazione di intelligenza artificiale che fornisce ai sistemi informatici la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall’esperienza. Facendolo senza essere preventivamente programmati. Il machine learning si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di analizzare i dati e fare previsioni.

Oltre a essere utilizzato per prevedere quali film di Netflix potrebbero piacerti, l’apprendimento automatico viene applicato nei settori sanitario, farmaceutico e per aiutare la diagnosi delle malattie, l’interpretazione delle immagini mediche e perfino accelerare lo sviluppo di farmaci.

Deep learning: l’apprendimento profondo delle macchine 

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali artificiali che apprendono elaborando i dati. Le reti neurali artificiali imitano le reti neurali biologiche nel cervello umano.

Più livelli di reti neurali artificiali lavorano insieme per determinare un singolo output da molti input. Ad esempio, identificano l’immagine di un volto da un mosaico di tessere. O abilitano il riconoscimento vocale per applicazioni come Siri di Apple o Alexa di Amazon. 

Nel mondo aziendale, machine learning e deep learning diventano quindi strumenti fondamentali per analizzare grandi quantità di dati, fare previsioni, segmentare i clienti, automatizzare processi e supportare le decisioni. È qui che l’intelligenza artificiale per il business smette di essere un concetto astratto e diventa una leva operativa concreta.

L’intelligenza artificiale nel business

L’intelligenza artificiale oggi è qualcosa di trasversale, utilizzata online da e-commerce e Marketplace per consigliarti cosa dovresti acquistare, per comprendere i comandi che impartisci agli assistenti virtuali o per riconoscere chi e cosa c’è in una foto. O ancora per individuare le mail spam che ricevi solo per fare alcuni esempi.

Insomma, l’Artificial Intelligence ormai è parte della nostra quotidianità e ci accompagna ogni qualvolta navighiamo in rete, postiamo qualcosa sui social o effettuiamo qualsiasi operazione online.

Ci semplifica, e non poco, la vita. Certo. Ma quali sono le sue principali applicazioni nel mondo del business? Torniamo quindi alla domanda iniziale che interessa maggiormente chi fa impresa.

Iniziamo col dire che senza dati non esisterebbe intelligenza artificiale. Anzi, l’AI si “nutre” di dati che sono il carburante che la alimentano.

Ma quale è l’obiettivo di sfruttare l’AI per il proprio business? Semplice: aiutare le imprese a prendere decisioni informate grazie ai dati. Essere reattivi e ridurre il margine d’errore al minimo.

Quando si parla di business intelligence, intelligenza artificiale e analisi dei dati, infatti, non si parla di mondi separati. La business intelligence aiuta le aziende a organizzare, leggere e visualizzare i dati. L’AI, invece, può contribuire a individuare pattern, correlazioni, anomalie e previsioni che spesso non emergerebbero con una lettura tradizionale.

In questo modo i dati non restano semplici numeri all’interno di un report, ma diventano informazioni utili per interpretare ciò che sta accadendo, capire dove si stanno aprendo nuove opportunità e intervenire con maggiore precisione.

Tra le applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale per il business troviamo, ad esempio:

• Previsione della domanda
• Segmentazione clienti
• Manutenzione predittiva
• Analisi del rischio

Sono molteplici i settori e le aree aziendali dove l’accoppiata intelligenza artificiale e business è vincente. Dal settore finance, che può sfruttare l’AI per una migliore valutazione del rischio o per rilevare le frodi nell’uso delle carte di credito, al settore energy e multi utility per prevedere il consumo di energia da parte dei clienti.

Nelle aziende del manufacturing l’AI è l’elemento decisivo per costruire una supply chain più efficiente basata sulla manutenzione predittiva, l’ottimizzazione dei processi e la previsione della domanda.

Più nello specifico, nel settore del marketing l’AI può essere determinante per:

• Una segmentazione della clientela target ancora più approfondita
• Analizzare la disponibilità all’acquisto dei prospect e potenziali clienti
• Migliorare azioni di customer retention

Business intelligence e intelligenza artificiale: perché lavorano insieme

Business intelligence e intelligenza artificiale lavorano insieme perché rispondono a due esigenze complementari. La business intelligence aiuta a raccogliere, organizzare, visualizzare e leggere i dati aziendali, trasformandoli in dashboard, report, KPI e informazioni utili per monitorare l’andamento del business.

L’intelligenza artificiale aggiunge un livello ulteriore: maggiore velocità di elaborazione, capacità predittiva, riconoscimento di pattern, individuazione di anomalie e generazione di insight a partire da grandi quantità di dati.

Questo legame diventa ancora più importante nella marketing intelligence, dove ai dati aziendali si aggiungono big data online, conversazioni, ricerche, trend e segnali deboli provenienti dal mercato. L’AI può aiutare a leggerli meglio, ma non può sostituire la domanda strategica di partenza.

Senza una domanda di business chiara, anche il miglior algoritmo rischia di produrre informazioni poco utili. È la strategia data-driven a trasformare dati e analisi predittiva in decisioni informate.

I 3 obiettivi della AI nella marketing intelligence

Non è un caso che sempre più tool di marketing intelligence stiano iniziando a introdurre anche sistemi di AI. In questo modo possono essere ancora più intelligenti e, soprattutto, possono sfruttare al massimo i big data online ottenendo 3 obiettivi chiave.

L’AI nella marketing intelligence non sostituisce l’analista, ma ne aumenta la capacità di lettura. Aiuta a filtrare, ordinare e interpretare grandi quantità di dati, lasciando però all’esperienza umana il compito di valutare il contesto, il significato e la qualità dell’informazione finale.

• Trovare il classico ago nel pagliaio. Tra milioni di conversazioni sui social, ad esempio, quale è rilevante per me? In altre occasioni abbiamo visto come il problema non sia tanto la raccolta del dato ma la sua elaborazione. Immaginiamo solo uno studio di mercato circa lo spumante Ferrari.

Un esperto di dati, per quanto bravo ed efficiente, impiegherebbe anni solo per isolare il tipo di dati rilevanti per la mia ricerca da quelli che riguardano la casa automobilistica, le aziende agricole o i professionisti che portano quella denominazione o i semplici cognomi. E avrebbe un margine di errore piuttosto elevato.

L’AI serve non solo per risolvere qualsiasi disambiguazione ma per raffinare il dato, riuscendo ad esempio a distinguere i commenti negativi da quelli positivi. Naturalmente questa funzionalità non è ancora perfetta perciò un commento ironico potrebbe essere confuso con un’opinione reale, per questo un esperto di dati deve comunque sempre intervenire per analizzare lo stato dell’informazione finale estrapolata dal dato grezzo.

La granularità del dato è un aspetto fondamentale. Perché più un dato è granulare, ovvero con un livello di dettaglio elevato, più informazioni contiene. Non esiste una granularità perfetta perché questa dipende dal tipo di analisi che stai conducendo, tuttavia l’AI è uno strumento ideale per evitare di accumulare dati su dati senza ottenere nessuna informazione realmente utile per il tuo business.

• Comprendere i trend nel tempo (e anticiparli). Guardando i dati, i sistemi di AI riescono a mettere in fila i dati e correlarli tra loro. Questo permette di superare la classica fotografia statica di una situazione ma permette di avere uno scatto dinamico nel tempo per individuare trend che durano da tempo o recenti.

Pensiamo solo al mondo delle criptovalute e a come l’AI sia utilizzata ormai costantemente per cercare di prevedere l’andamento a breve termine del prezzo di una coin.

La stessa Intel ha pubblicato uno studio dello sviluppatore Tejeswar Tadi circa  un nuovo, potenziale caso d’uso del deep learning per sviluppare un rilevatore del sentiment generale su una o più criptovalute. “Attualmente – si legge nell’articolo di presentazione – sto sviluppando un analizzatore di sentiment su titoli di notizie, post di Reddit e post di Twitter utilizzando Recursive Neural Tensor Networks (RNTN) per fornire informazioni sul sentimento generale del trader. Il sentimento del trader è un fattore chiave per poter determinare i movimenti dei prezzi delle criptovalute […] La visione a lungo termine di questo progetto è quella di essere in grado di sviluppare un Bot di trading di criptovalute con intelligenza artificiale (AI) che non solo possa considerare il sentimento del trader per prendere decisioni di trading, ma anche sfruttare altre opportunità”.

• Trovare insight geniali. Anche Google Analytics, lo strumento di reportistica di Big G ha implementato un sistema di AI che suggerisce agli utenti cosa fare sul proprio sito in modo intelligente, mettendo insieme milioni di dati provenienti anche da Google Search, Youtube, Google Ads e tutti i tools Google nonché comparando il tuo sito con altri siti simili.

Questo consente di migliorare il livello di monitoraggio dei propri canali di marketing e misurare i propri indicatori di performance, KPI, ad un livello ancora più approfondito. Ma, soprattutto, di combinare tutti i dati acquisiti generando una serie di statistiche predittive sul comportamento degli utenti sul tuo sito in modo da permetterti di adottare delle strategie di marketing mirate in base al modello di comportamento elaborato.

In questo senso, intelligenza artificiale e business si incontrano proprio nella capacità di trasformare dati complessi in informazioni leggibili, utili e orientate alle decisioni.

Conclusione

Applicare l’intelligenza artificiale nel business non significa poter delegare alle macchine le scelte di carattere operativo o strategico, ma abilitare un nuovo scenario in cui ogni settore aziendale può contribuire, attraverso i propri dati,  a prendere le decisioni migliori, potendo utilizzare i dati in modo rapido e intelligente.

In sostanza, se un’azienda non è in grado di utilizzare i dati per risolvere un problema, difficilmente ci riuscirà un algoritmo da solo. Ecco perché non dobbiamo affidarci all’intelligenza artificiale ma imparare ad usarla. 

L’intelligenza artificiale per il business funziona davvero quando l’azienda sa formulare le domande giuste, leggere i dati con metodo e trasformare le informazioni raccolte in decisioni concrete.

Per sfruttare al 100% l’intelligenza artificiale nel nostro business dovremmo cercare di essere un po’ come lei. Infallibile? No, semplicemente cercare di migliorarci giorno dopo giorno.

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Domande frequenti su intelligenza artificiale e business

Che cosa significa applicare l’intelligenza artificiale al business?

Applicare l’intelligenza artificiale al business significa usare algoritmi, dati e sistemi di analisi per supportare le decisioni aziendali, migliorare i processi, individuare trend, prevedere comportamenti e ridurre il margine d’errore. Non significa delegare tutto alle macchine, ma usare l’AI come strumento per leggere meglio la realtà e agire con maggiore consapevolezza.

Qual è il legame tra intelligenza artificiale e business intelligence?

La business intelligence aiuta a raccogliere, organizzare, visualizzare e leggere i dati aziendali. L’intelligenza artificiale aggiunge capacità predittiva, riconoscimento di pattern, individuazione di anomalie e maggiore velocità di elaborazione. Insieme, business intelligence e intelligenza artificiale permettono alle aziende di trasformare i dati in insight più utili per prendere decisioni informate.

In quali aree aziendali può essere utile l’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale può essere utile in molte aree aziendali: marketing, vendite, customer care, finance, produzione, logistica e supply chain. Può supportare attività come segmentazione dei clienti, previsione della domanda, analisi del rischio, manutenzione predittiva, customer retention e monitoraggio dei KPI.

L’intelligenza artificiale può sostituire le decisioni strategiche dell’imprenditore?

No. L’intelligenza artificiale non sostituisce le decisioni strategiche dell’imprenditore o del management. Può aiutare a leggere i dati più velocemente, individuare correlazioni e generare previsioni, ma serve sempre una domanda di business chiara e una valutazione umana per interpretare correttamente gli insight.

Perché i dati sono così importanti per l’intelligenza artificiale?

Senza dati non esisterebbe intelligenza artificiale. L’AI si “nutre” di dati per apprendere, riconoscere pattern, fare previsioni e generare informazioni utili. Più i dati sono pertinenti, organizzati e ben interpretati, più l’intelligenza artificiale può diventare uno strumento efficace per il business.

Come si collega la marketing intelligence all’intelligenza artificiale?

La marketing intelligence usa dati aziendali, big data online, conversazioni digitali, ricerche, trend e segnali di mercato per comprendere meglio clienti, competitor e opportunità. L’intelligenza artificiale può aiutare a filtrare grandi quantità di dati, individuare insight, analizzare sentiment e supportare decisioni di marketing più mirate.

L’intelligenza artificiale per il business è utile anche alle PMI?

Sì, l’intelligenza artificiale per il business può essere utile anche alle PMI, soprattutto quando viene applicata a obiettivi concreti: capire meglio i clienti, analizzare il mercato, monitorare i competitor, ottimizzare le campagne marketing, prevedere la domanda o migliorare i processi interni. L’importante è partire da una domanda chiara e da dati realmente utili.