AlphaFold 3: DeepMind fa evolvere il suo progetto di ripiegamento delle proteine con l’IA
DeepMind ha annunciato AlphaFold 3, l’ultima iterazione del suo progetto di piegamento delle proteine. AlphaFold 3, come i suoi predecessori, prevede principalmente come le proteine si pieghino basandosi sulla loro sequenza di aminoacidi. Le proteine, i mattoni di tutta la vita organica, sono composte da lunghi catene di aminoacidi che si piegano come ‘origami’ in strutture 3D che determinano le loro funzioni. AlphaFold utilizza l’apprendimento automatico per simulare la probabile struttura 3D che una proteina assumerà attraverso la piegatura. Comprendere come queste strutture si pieghino apre la porta a decifrare i meccanismi che sottendono la salute e la malattia a livello molecolare. Inoltre, le proteine possono piegarsi in modo errato, un processo che non solo interrompe la loro funzione normale, ma contribuisce anche allo sviluppo di malattie come l’Alzheimer e il Parkinson. Il piegamento errato può interferire con la salute cellulare accumulando proteine disfunzionali che possono danneggiare cellule e tessuti. Il “problema del piegamento delle proteine” che AlphaFold sta cercando di risolvere si riferisce alla nostra comprensione di come le proteine siano configurate attraverso gli aminoacidi. Prima dei metodi di apprendimento automatico, il numero di possibili configurazioni che una proteina può assumere è astronomicamente elevato, rendendo estremamente intensivo dal punto di vista computazionale prevedere la struttura corretta attraverso calcoli manuali o forza bruta da sola. AlphaFold risolve il problema della scala nel prevedere le strutture proteiche utilizzando l’apprendimento profondo. Il sistema utilizza reti neurali addestrate su un database di strutture proteiche note per inferire la forma 3D delle proteine dalla loro sequenza di aminoacidi. Presentazione di AlphaFold 3 DeepMind ha recentemente annunciato AlphaFold 3, che presenta una versione migliorata del modulo Evoformer, parte dell’architettura di apprendimento profondo che sottostà a AlphaFold 2. Una volta che il modulo Evoformer elabora le molecole di input, AlphaFold 3 utilizza una nuova rete di diffusione per assemblare le strutture previste. Questa rete è simile a quelle utilizzate in generatori di immagini AI come DALL-E. Inizia con una ‘nuvola’ di atomi e affina iterativamente la struttura in una serie di passaggi fino a convergere su una configurazione molecolare finale, probabilmente accurata. Il modello AlphaFold 3 è evoluto oltre le sole proteine – incorpora anche informazioni su DNA, RNA, e piccole molecole e può catturare alcune delle loro interazioni complesse. Isomorphic Labs, che ha collaborato con DeepMind sul progetto AlphaFold 3, sta già lavorando con le aziende farmaceutiche, applicando il modello a reali sfide di progettazione farmaceutica. DeepMind ha anche lanciato il AlphaFold Server, una piattaforma gratuita e user-friendly che consente ai ricercatori di sfruttare il potere di AlphaFold 3 senza risorse computazionali estese o competenze in apprendimento automatico. Una breve storia del progetto AlphaFold Il progetto AlphaFold è iniziato nel 2016 e si è concluso nel 2018, poco dopo la storica vittoria di AlphaGo contro Lee Sedol, un top player internazionale di Go. Nel 2018, DeepMind ha debuttato con AlphaFold 1, la prima versione del sistema AI, alla CASP13 (Critical Assessment of Protein Structure Prediction) challenge. Questa competizione biennale riunisce gruppi di ricerca da tutto il mondo per testare l’accuratezza delle loro previsioni sulla struttura delle proteine rispetto a dati sperimentali reali. AlphaFold 1 si è classificato primo nella competizione, una pietra miliare significativa in biologia computazionale. Due anni dopo, al CASP14 nel 2020, DeepMind ha presentato AlphaFold 2, dimostrando un’accuratezza così alta che la comunità scientifica ha considerato il problema del piegamento delle proteine essenzialmente risolto. Le prestazioni di AlphaFold 2 sono state notevoli. Ha raggiunto un punteggio di accuratezza mediana di 92.4 GDT (Global Distance Test) su tutti i target. Per metterlo in prospettiva, un punteggio di 90 GDT è considerato competitivo con i risultati ottenuti dai metodi sperimentali. Il paper sui metodi di AlphaFold 2 ha ricevuto da allora oltre 20.000 citazioni, posizionandolo tra i top 500 paper più citati in tutti i campi scientifici. AlphaFold è stato fondamentale in numerosi nuovi progetti di ricerca, come lo studio di proteine che potrebbero degradare inquinanti ambientali, come la plastica, e migliorare la nostra comprensione di malattie tropicali poco comuni come la leishmaniosi e il Chagas. Nel luglio 2021, DeepMind, in collaborazione con l’European Bioinformatics Institute di EMBL (EMBL-EBI), ha rilasciato il AlphaFold Protein Structure Database, che fornisce accesso a oltre 350.000 previsioni di strutture proteiche, tra cui il proteoma umano completo. Questo database è stato successivamente espanso per includere oltre 200 milioni di strutture, coprendo quasi tutte le proteine catalogate note alla scienza. Fino ad oggi, l’AlphaFold Protein Structure Database è stato accessato da oltre un milione di utenti in oltre 190 paesi, consentendo scoperte in campi che vanno dalla medicina all’agricoltura e oltre. AlphaFold 3 segna un’altra iterazione per questo sistema di scoperta e analisi delle proteine di prim’ordine. Leggi di più su dailyai.com
Intelligenza artificiale: che cosa bisogna tenere d’occhio nel 2024
L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando le carte in tavola nelle agenzie digitali, offrendo strumenti e intuizioni incredibili, oltre a un modo completamente nuovo di pensare al business. Tuttavia, mentre cavalchiamo l’onda verso il 2024 e l’IA si trasforma da una nuova tecnologia potenzialmente spaventosa e sconosciuta nel fidato compagno di ufficio di tutti, è bene fare attenzione alle potenziali insidie. Vediamo cinque potenziali aree in cui potrebbero sorgere dei problemi. 1. Problemi di privacy e sicurezza dei dati Si tratta di un’area importante che le agenzie devono tenere sotto controllo. Nell’era dell’intelligenza artificiale, la gestione delle informazioni sensibili dei clienti è diventata più complessa. Gli strumenti e i software di intelligenza artificiale online sono una delle principali fonti di furto di dati e di spyware, che prendono di mira i dipendenti impegnati nella speranza di velocizzare le attività. I rischi in quest’area richiedono che le agenzie digitali valutino e aggiornino le loro misure di sicurezza dove necessario, oltre a educare il personale sui potenziali rischi. Rigidi controlli di accesso assicurano che solo il personale autorizzato abbia accesso ai dati sensibili, riducendo il rischio di violazioni interne. Tenersi aggiornati sulle ultime tecnologie di sicurezza è un altro passo fondamentale, perché le minacce informatiche sono in continua evoluzione. Qualsiasi Strumenti di intelligenza artificiale utilizzati dal personale dell’agenzia devono essere controllati accuratamente per ridurre al minimo il rischio di perdita di dati. Sessioni di formazione regolari per il personale sulla privacy dei dati, la conduzione di valutazioni d’impatto sulla privacy e la presenza di un responsabile della privacy dedicato possono contribuire a garantire la conformità. Infine, la conformità alle leggi locali sulla privacy, come il GDPR e il CCPA, non è solo un obbligo legale, ma anche una pietra miliare della fiducia dei clienti. Queste leggi impongono protocolli rigorosi per la gestione dei dati e della privacy. Le agenzie devono essere attente a queste normative per evitare potenziali multe salate e complicazioni legali. 2. Eccessiva dipendenza dall’automazione Gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere ottimi per velocizzare i compiti ripetitivi. Ma c’è un problema: se ti affidi troppo a questi strumenti, potresti perdere ciò che fa brillare la tua agenzia: il tocco umano. Pensaci: sono la creatività, il pensiero fuori dagli schemi e le intuizioni personali che rendono le tue campagne di marketing brillanti. Quindi, la mossa migliore consiste nel trovare l’equilibrio perfetto. Lascia che l’intelligenza artificiale si occupi delle attività di selezione dei numeri e di ordinamento dei dati. In questo modo il tuo team potrà dedicarsi alle attività più stimolanti e creative, il tipo di lavoro che fa scorrere il cervello. Mentre l’intelligenza artificiale è bravissima a setacciare i dati dei clienti e a individuare le tendenze, sono i cervelli umani del tuo team a prendere queste intuizioni e a trasformarle in oro per il marketing. Sono loro a creare storie che risuonano, creando connessioni che solo gli esseri umani possono fare. Un’eccessiva dipendenza dall’IA generativa può anche portare a gravi problemi, producendo talvolta contenuti parziali, offensivi o imprecisi che, se non vengono individuati e corretti, possono danneggiare seriamente la reputazione di un marchio. Ad esempio, un post generato male sui social media o un contenuti incentrati sulla SEO potrebbe provocare un contraccolpo da parte dei clienti. Per mitigare questi rischi, le agenzie dovrebbero rivedere e modificare attentamente i contenuti generati dall’IA, assicurandosi che siano in linea con i valori del marchio e che mantengano un elevato standard di qualità e accuratezza. 3. Stare al passo con i rapidi cambiamenti tecnologici Navigare nel panorama in continua evoluzione della tecnologia AI è una sfida importante per le agenzie digitali. Il ritmo con cui l’IA avanza significa che ciò che è all’avanguardia oggi potrebbe diventare obsoleto domani. Per rimanere competitive ed efficienti, le agenzie devono coltivare un ambiente in cui l’apprendimento continuo e l’adattabilità non siano solo incoraggiati, ma radicati. Questo comporta molto di più di sessioni di formazione occasionali. Significa impegnarsi in programmi di formazione continua e completa che esplorino a fondo le sfumature delle nuove tecnologie AI. I workshop pratici e le applicazioni pratiche sono fondamentali per trasformare le conoscenze teoriche in competenze reali e l’integrazione degli ultimi progressi dell’IA nella pianificazione strategica è essenziale. Questa integrazione garantisce che il team non solo stia al passo con i progressi tecnologici, ma che eccella anche nell’applicarli ai progetti dei clienti. Abbracciando questo approccio adattivo e proattivo, le agenzie possono sfruttare l’IA non come una forza intimidatoria, ma come un potente alleato per la loro crescita e il loro successo. 4. Gestione delle relazioni e delle aspettative dei clienti La gestione delle aspettative dei clienti nei confronti dell’IA è un aspetto delicato ma cruciale del lavoro delle agenzie. Le incomprensioni sulle capacità dell’IA sono comuni e possono portare ad aspettative irrealistiche. Una comunicazione trasparente e onesta è fondamentale in questo caso. Considera un cliente che crede che l’IA possa occuparsi di tutta la sua strategia sui social media. Se le aspettative non vengono gestite, la delusione potrebbe far deteriorare la relazione. L’elemento umano rimane insostituibile per garantire la qualità dei contenuti, interpretare il complesso feedback del pubblico e coinvolgere i follower in modo significativo. Questo livello di comunicazione schietta non solo costruisce la fiducia, ma istruisce anche i clienti sull’effettivo ruolo e valore dell’IA nelle loro strategie di marketing. In definitiva, i clienti tendono ad apprezzare questa chiarezza, in quanto pone le basi per una partnership collaborativa e di successo, con una chiara comprensione del modo in cui l’IA migliora, anziché mettere in ombra, gli aspetti umani dei loro progetti. 5. Cambiare i comportamenti dei clienti Man mano che l’IA acquista importanza nelle agenzie digitali, è fondamentale valutare come gestisce i comportamenti dei clienti in rapida evoluzione. Mentre l’IA eccelle nell’analisi di modelli consolidati, potrebbe avere difficoltà a gestire i cambiamenti repentini delle tendenze dei consumatori, soprattutto quelli innescati da eventi imprevisti. Durante la pandemia COVID-19, le preferenze dei consumatori per prodotti e servizi sono cambiate rapidamente. Un esempio ovvio è l’aumento degli acquisti di generi alimentari online. Le agenzie hanno prontamente
OpenAI delinea i piani per un responsabile utilizzo dei dati pe rl’intelligenza artificiale e collaborazioni con creator
OpenAI ha recentemente annunciato un nuovo approccio ai dati e all’intelligenza artificiale, sottolineando l’importanza di uno sviluppo responsabile dell’IA e delle partnership con creatori e proprietari di contenuti. L’azienda ha dichiarato di voler costruire sistemi di intelligenza artificiale che amplino le opportunità per tutti, rispettando al contempo le scelte dei creatori e degli editori. “L’IA dovrebbe ampliare le opportunità per tutti. Trasformando le informazioni in nuovi modi, i sistemi di IA ci aiutano a risolvere problemi ed esprimerci,”OpenAI ha dichiarato nel suo recente post sul blog. Come parte di questa strategia, l’azienda sta sviluppando uno strumento chiamato Media Manager, che si prefigge di permettere ai creatori e ai proprietari di contenuti di specificare come vogliono che le loro opere siano incluse o escluse dalla ricerca e dall’addestramento del machine learning. “Il nostro obiettivo è avere lo strumento pronto entro il 2025, e speriamo che esso possa stabilire uno standard in tutta l’industria dell’IA,”OpenAI ha affermato. Ci sono poche informazioni disponibili su Media Manager e su come potrebbe funzionare. Sembra che prenderà la forma di uno strumento self-service dove i creatori possono identificare e controllare i loro dati. Alcuni speculano se OpenAI identificherà attivamente i dati dei creatori all’interno del loro set di dati utilizzando il machine learning – il che potrebbe essere enorme. Alla fine, non sappiamo ancora come funzionerà né quanto sarà efficace. OpenAI ha annunciato Media Manager, una piattaforma pianificata per permettere ai creatori di scegliere se accettare o rifiutare l’addestramento dell’IA generativa. I punti positivi: – Sono contento che si stiano occupando di questo problema – Riconoscono che le opzioni di rinuncia esistenti non sono sufficienti – Quando scegli di rinunciare, sembra che utilizzeranno il ML per… — Ed Newton-Rex (@ednewtonrex) 7 maggio 2024 Una mossa positiva di OpenAI? Forse, ma se OpenAI crede davvero che l’addestramento di modelli di IA su dati pubblicamente disponibili rientri nel fair use, non ci sarebbe bisogno di un’opzione di opt-out. Inoltre, se OpenAI può sviluppare strumenti per identificare il materiale protetto da copyright, potrebbe utilizzarli probabilmente per filtrare la raccolta di dati sin dall’inizio piuttosto che richiedere ai creatori di contenuti di optare per l’esclusione. Inoltre, il 2025 dà loro abbastanza tempo per costruire un enorme set di dati fondamentali di opere protette da copyright delle persone senza il loro permesso. Da lì, è principalmente una questione di sintonizzazione fine. OpenAI continuerà ad acquistare dati da fonti come il Financial Times e Le Monde per mantenere i loro modelli aggiornati. Questo serve, almeno, come prova che c’è pressione su OpenAI e altre aziende di IA per gestire i dati in modo più etico. Contribuendo a un tavolo pieno di cause legali, il gruppo europeo di difesa della privacy Noyb ha recentemente avviato un’azione legale contro OpenAI, sostenendo che ChatGPT genera ripetutamente informazioni inaccurate sulle persone e non le corregge. La risposta di OpenAI è stata tipica: ‘Potresti avere ragione, ma non possiamo, o non vogliamo, fare nulla al riguardo.’ Leggi di più su dailyai.com
Intervista: Cinderella Amar – Evangelista del Web 4.0, dell’Intelligenza Artificiale e della Blockchain
Cinderella Amar, Managing Partner di Glass Ventures, una società di venture capital specializzata in progetti Web4, ha fornito spunti sul potenziale trasformativo dell’IA e della Blockchain dal punto di vista di un imprenditore. Nonostante Cinderella Amar abbia iniziato la sua carriera nella finanza tradizionale, la sua traiettoria si è spostata verso la blockchain e l’IA dopo aver assistito in prima persona all’impatto disruptivo di queste tecnologie. Abbiamo avuto l’opportunità di approfondire come si è svolta questa transizione e di acquisire le sue prospettive sul futuro del Web4, dell’IA e della Blockchain. D: Hai iniziato con la finanza tradizionale. Come mai hai finito per concentrarti maggiormente su tecnologie come l’IA e la blockchain? “Ho trascorso circa 15 anni nella finanza tradizionale, in particolare nei mercati di capitale. Sarò onesta, non è mai stata la mia vera passione. Qualcosa mancava, e non ho capito cosa fosse fino a un momento cruciale. Nel 2016, ho assistito a un evento trasformativo quando due banche francesi hanno eseguito un’accordo di recompra interamente su una piattaforma blockchain, riducendo drasticamente il processo di negoziazione. Facevo parte di quei team e quello è stato il mio momento di ‘illuminazione’. La transazione è stata istantanea, diretta ed economica. Ho capito allora che stava avvenendo un cambiamento profondo e sono stata affascinata da questa tecnologia. Ero catturata. Una volta che vivi una cosa del genere, non c’è ritorno. Più tardi, a Hong Kong, ho iniziato a sperimentare l’uso di chatbot IA per migliorare le attività di trading, spinta dalla necessità di eseguire operazioni più rapide ed efficienti e questo è stato sbalorditivo.” D: Come sei arrivata a creare i chatbot? “Nel 2017, mentre gestivo varie attività di trading, ho trovato i processi completamente disfunzionali e caotici. C’era così tanto rumore prima e dopo i trade, distrazioni inutili per il mio team di venditori e trader, per non parlare di me stessa. Doveva esserci un’altra ‘intelligenza’ per affrontare il ‘rumore circostante’. Immagina questo: il mio team di vendita riceve molteplici richieste da diversi clienti, ciascuna relativa a vari prodotti contemporaneamente. Come si fa a stabilire quale operazione offre la probabilità più alta di successo o di redditività in tale scenario? Tutto è iniziato con un’esigenza fondamentale di reattività e agilità per cogliere rapidamente le opportunità di trading. Aspettare 30 minuti per una decisione era semplicemente disfunzionale. Quindi, mi sono imbarcata in un percorso di innovazione incrementale per semplificare questo processo. La soluzione? Implementare un sistema in cui i dati vengono consolidati in un lago di dati principale, che consente l’analisi e l’estrazione dei dati in tempo reale. Facendo ciò, abbiamo drasticamente ridotto il nostro tempo di esecuzione da 30 minuti a soli 3 secondi. 3 secondi! L’impatto è stato profondo. Ora, armati di questa efficienza, le nostre operazioni sono diventate estremamente concentrate e rapidissime. Potevamo eseguire operazioni di trading velocemente e con precisione, massimizzando la nostra efficacia in un panorama di mercato dinamico.” D: Stiamo cercando di capire il Web3, ma tu sei appassionata del Web4. Potresti spiegare di più sulla tua tesi sul Web4? “L’evoluzione dal Web Zero al Web4 è un viaggio affascinante che riflette lo sviluppo rapido di internet e delle tecnologie digitali. Tutto è iniziato con il Web Zero, rappresentato dal Minitel, il precursore francese del World Wide Web (www). Quindi è arrivato il Web1, dove siamo passati dal consumare informazioni in modo passivo (‘solo lettura’) a interagirvi online (‘lettura e scrittura’). Il Web2, l’era dell’interattività, ci ha poi permesso non solo di leggere, ma anche di scrivere e partecipare online attraverso piattaforme come Wikipedia, email, Zoom e WhatsApp. Web3 ha portato alla ribalta la proprietà e le esperienze decentralizzate, in particolare con i NFT e il concetto di Metaverso. Tuttavia, nonostante la sua emergenza, il Metaverso deve ancora realizzare il suo pieno potenziale e raggiungere una diffusione ampia oltre certe demografie. Questo divario ha portato alla nascita del Web4, spinto dai progressi nell’intelligenza artificiale (IA), in particolare GenAI. Il Web4 funge da gateway per l’adozione di massa delle tecnologie Web3. Il Web4 non è in competizione con il Web3; piuttosto, lo complementa migliorando la proprietà e l’utilizzo dei dati. In sostanza, il Web4 trasforma internet in una rete peer-to-peer intelligente, decentrata dalla blockchain, alimentata dall’IA, e potenzialmente potenziata dal calcolo quantistico. Presso Glass Ventures, immaginiamo il Web4 come lo strato intelligente di internet che spinge l’adozione di massa delle tecnologie Web3, integrando applicazioni avanzate per sbloccare il pieno potenziale delle esperienze digitali decentralizzate. Questo approccio stratificato è essenziale per realizzare l’impatto societale più ampio del panorama di internet in evoluzione.” D: Quando si parla di Web4 si parla anche di web simbiotico. Cosa significa? “Oltre al web semantico del Web3.0, il web simbiotico rappresenta un mercato unificato, una piattaforma singola dove prosperano le connessioni intelligenti. Incarna un internet in cui l’interazione uomo-macchina è simbiotica, promuovendo una collaborazione e integrazione senza soluzione di continuità. La nostra esplorazione del Web4 è iniziata quando abbiamo notato una scarsità di informazioni su di esso online. Questo ci ha spinto a intraprendere il nostro percorso di ricerca. Presso Glass Ventures, la nostra collaborazione con Cambridge Blockchain Labs (CBL) è stata fondamentale. Il team CBL funge da nostra unità di ricerca e sviluppo (R&S), consentendoci di navigare con sicurezza in tecnologie complesse come l’intelligenza artificiale e il calcolo quantistico. Questa partnership strategica incarna il nostro ethos di trasparenza e gestione rigorosa dei rischi, che è fondamentale per la nostra identità come Glass Ventures. Il nostro nome, Glass, riflette il nostro impegno per la chiarezza e l’acume nel panorama in rapida evoluzione dell’innovazione digitale.” D: Cosa mi consentirà di fare l’IA insieme alla blockchain e al Web4 che non posso fare ora? “Lascia che ti dipinga un quadro del futuro abilitato da IA, blockchain e Web4 attraverso una start-up stimolante chiamata Promeet. Immagina di assistere a un concerto del famoso DJ Black Coffee a Dubai. Sono andata a questo evento con il team Promeet ed è stata l’occasione perfetta per loro per mostrare la loro innovativa piattaforma, che integra in modo fluido
Come gli influencer creati dall’intelligenza artificiale stanno conquistando i social media
Benvenuti all’alba di una nuova era nei social media in cui il confine tra realtà e virtualità si confonde: danno vita agli influencer dell’intelligenza artificiale! Scopriamo insieme l’affascinante mondo in cui intelligenza artificiale e personas si incontrano e creano la prossima frontiera dei social media. Se sei finito qui, presumo che tu sia molto coinvolto negli ultimi sviluppi nell’intelligenza artificiale e nel marketing digitale. Ed è vero, l’intelligenza artificiale sta arrivando per gli influencer umani per i social media. Non molto, torniamo solo un po’ indietro a dove è nata e si è sviluppata l’idea degli influencer AI. I grandi giganti della tecnologia come Amazon, Google e Meta stanno ampliando i confini della pubblicità basata sull’intelligenza artificiale. Stanno incoraggiando i marchi a iniziare a utilizzare i migliori strumenti di intelligenza artificiale per il marketing digitale e la creazione di annunci, promettendo maggiore efficacia, costi ridotti e targeting preciso. Questa tecnologia ha portato all’emergere di influencer virtuali generati dall’intelligenza artificiale, che vengono utilizzati dai marchi per la loro convenienza e capacità di generare contenuti coerenti. Un caso di studio di Meta dimostra il potere degli influencer dell’intelligenza artificiale! H&M ha collaborato con Meta, il creatore virtuale Kuki ( @kuki_ai ) di ICONIQ AI per promuovere la sua collezione ispirata al metaverso. La campagna pubblicitaria per Instagram è stata lanciata in diversi formati video e Kuki indossava vari outfit di H&M. La campagna è durata 10 giorni e, di conseguenza, H&M ha registrato un aumento di 11 volte del ricordo dell’annuncio. È strabiliante, eh? Prima di immergerci nell’entusiasmante mondo degli influenzatori di intelligenza artificiale, diamo un’occhiata a qual è il concetto e come funzionano. Cos’è un influencer AI? Pensa a un influencer che non invecchia, non mangia, non dorme e non si prende nemmeno una pausa: ecco gli influencer AI! Non sono Joe o Jane normali, sono personaggi generati dal computer progettati con sofisticate tecnologie di intelligenza artificiale per imitare gli influencer umani sulle piattaforme di social media. L’ascesa di questi influencer virtuali non è solo una moda. Stanno diventando una vera forza sia per i social media che per l’influencer marketing. I brand collaborano sempre più con questi personaggi digitali, poiché li trovano convenienti in termini di coinvolgimento e illimitati nella creatività. Esistono tre tipi di influenzatori dell’IA: non umani, umani animati e umani CGI realistici. Ognuno offre un modo innovativo per connettersi con il pubblico. Come funzionano gli influencer dell’intelligenza artificiale? Gli influencer dell’intelligenza artificiale si riferiscono all’intersezione tra tecnologia e creatività. È una combinazione di modellazione 3D, algoritmi di intelligenza artificiale e scripting creativo che dà vita a queste entità virtuali. Questo duo consente loro di pubblicare contenuti, interagire con gli utenti e persino partecipare a collaborazioni con i marchi come farebbe qualsiasi influencer umano. Il processo di creazione dei contenuti coinvolge team di grafici, animatori e specialisti di intelligenza artificiale che lavorano insieme per garantire che i post dell’influencer non siano solo visivamente accattivanti ma anche coinvolgenti e interattivi. Esempi di influencer AI che lavorano con i marchi illustrano le loro dinamiche operative. Ad esempio, un influencer virtuale può essere programmato per indossare versioni digitali delle ultime collezioni dei marchi di moda come ha fatto Kuki, taggare il marchio e utilizzare hashtag specifici, proprio come farebbe un influencer umano. La differenza sta nelle operazioni in background, dove ogni post, commento o storia è il risultato di un’attenta pianificazione ed esecuzione da parte di un team piuttosto che della spontanea creatività umana. Nel 2018, durante la settimana della moda autunno/inverno di Milano, l’influencer AI Miquela (alias Lil Miquela) ha rilevato l’Instagram della casa di moda Prada e ha fatto scalpore mentre assisteva alla sfilata di Prada e pubblicava video BTS insieme ad anticipazioni della collezione. Cosa c’è di più? Nel 2019, quando Lil Miquela ha davvero preso d’assalto il mondo. Ha collaborato con Bella Hadid per la campagna di Calvin Klein. Per la prima volta, una modella popolare ha collaborato con un influencer basato sull’intelligenza artificiale. Sebbene la campagna pubblicitaria abbia causato polemiche perché queerbaiting, per molti è stata guidata dal coinvolgimento. Più tardi, Calvin Klein si è scusato per la campagna pubblicitaria di Bella Hadid e Lil Miquela. Ecco l’annuncio: Calvin Klein ha collaborato con Bella Hadid e Lil Miquela Da allora, queste stelle virtuali brillano sempre più luminose! Più recentemente, nel 2021, Prada ha anche debuttato con una musa generata dal computer, Candy, per il suo profumo Candy. Digital Muse Candy per il profumo Candy di Prada Poiché il mercato degli influencer dell’intelligenza artificiale cresce in modo esponenziale, solleva anche alcuni problemi: la trasparenza. La maggior parte degli influencer dell’intelligenza artificiale sembrano davvero umani, quindi ad un certo punto potrebbe essere difficile distinguerli dalle persone reali. Nel mondo della pubblicità, questo potrebbe causare alcuni problemi. Ecco perché alcune piattaforme di social media come TikTok hanno preso precauzioni. Recentemente, TikTok ha aggiornato le sue linee guida sui contenuti come segue; “I media sintetici o manipolati che mostrano scene realistiche devono essere chiaramente divulgati. Questo può essere fatto attraverso l’uso di un adesivo o di una didascalia, come “sintetico”, “falso”, “non reale” o “alterato”. Ad ogni modo, senza andare troppo fuori tema, diamo uno sguardo più da vicino ai migliori influencer AI. La Digital Hall of Fame: i principali influencer dell’intelligenza artificiale da conoscere Rullo di tamburi prego! È ora di stendere il tappeto rosso virtuale per le star di questo mondo digitale. Ogni influencer dell’intelligenza artificiale qui non è solo un nome ma una fama, una miscela di arte, tecnologia e personalità progettata per incuriosire, coinvolgere e ispirare. Miquela Sousa (Lil Miquela) Lo so, l’ho già detto più volte ma Lil Miquela è la padrona di questo mondo virtuale. È stata creata nel 2016 da Trevor McFedries e Sara DeCou come sfondo per essere una ragazza di 19 anni brasiliano-americana. Una sensazione digitale con milioni di follower, Miquela sfuma i confini tra virtuale e realtà affascinando il pubblico con le sue collaborazioni con giganti della moda come Calvin Klein e Prada. La sua impronta digitale testimonia il fascino magnetico degli influencer dell’intelligenza artificiale. Il suo account
Implementa subito il marketing basato sull’intelligenza artificiale: strategie basate sui dati per agenzie e marchi digitali
Sei pronto a rivoluzionare la tua strategia di marketing? Inizia oggi a implementare l’intelligenza artificiale per rimanere all’avanguardia nell’era digitale. Non c’è dubbio che il futuro del marketing sia guidato dai dati e l’ 88% dei professionisti del marketing concorda sul fatto che aumentare l’adozione dell’intelligenza artificiale è fondamentale per soddisfare le aspettative dei clienti e rimanere competitivi. Il mondo del marketing digitale ha già iniziato a trasformarsi e l’intelligenza artificiale (AI) è sicuramente in prima linea in questo cambiamento. Mentre i marchi e le agenzie digitali si sforzano di rimanere competitivi in questo cambiamento epocale, l’adozione di strategie basate sull’intelligenza artificiale è diventata non solo vantaggiosa ma essenziale. In questo articolo esploreremo come sfruttare l’intelligenza artificiale per consentire alle agenzie e ai marchi digitali di migliorare le proprie attività di marketing utilizzando approfondimenti basati sui dati per creare campagne di marketing più efficaci, personalizzate e coinvolgenti. Iniziamo! Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel marketing moderno L’intelligenza artificiale non è solo una parola d’ordine; è un punto di svolta. In effetti, il 54,5% dei professionisti del marketing vede già che l’intelligenza artificiale migliorerà notevolmente i propri sforzi di marketing, come affermato nel rapporto di riferimento. L’intelligenza artificiale nel marketing si riferisce all’utilizzo di algoritmi intelligenti e di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati, prevedere tendenze e automatizzare i processi decisionali. Consente agli esperti di marketing di comprendere il proprio pubblico a un livello più profondo, personalizzare le esperienze dei clienti, ottimizzare le proprie campagne di marketing e adattare le proprie strategie di conseguenza. Di conseguenza, offre agli operatori di marketing un vantaggio potente per coinvolgere i clienti e aumentare le conversioni. Quando integri l’intelligenza artificiale nel tuo marketing, ci sono due argomenti che dovresti tenere a mente: uso responsabile e considerazioni etiche. L’impatto dell’intelligenza artificiale sul comportamento dei consumatori È probabile che il comportamento di acquisto dei consumatori venga influenzato dalla personalizzazione guidata dall’intelligenza artificiale. La personalizzazione può essere ottenuta solo se il comportamento dell’utente attraverso l’analisi dei dati, inclusi dati demografici, attività online e psicometria, viene compreso profondamente. In questo modo, l’intelligenza artificiale può aiutare agenzie e marchi a prevedere azioni future e consigliare prodotti o servizi pertinenti ai clienti. Ciò porterà potenzialmente a migliori tassi di conversione, valore della vita del cliente (CLV) e ritorno sull’investimento (ROI). Studi recenti confermano che le raccomandazioni basate sull’intelligenza artificiale possono influenzare in modo significativo il comportamento dei consumatori. Ad esempio, un rapporto di McKinsey & Company evidenzia che le strategie di personalizzazione, guidate dall’intelligenza artificiale, possono ridurre i costi di acquisizione fino al 50%, aumentare i ricavi del 5-15% e migliorare l’efficienza della spesa di marketing del 10-30%. Strategie basate sui dati per l’implementazione dell’intelligenza artificiale Sfruttare l’analisi predittiva L’analisi predittiva trasforma i dati grezzi in informazioni utili per scopi di marketing. La tecnologia AI può funzionare meglio degli esseri umani nell’analisi di grandi set di dati. Poiché le agenzie e i marchi devono rispondere alle preferenze dei clienti e alle tendenze del mercato in rapida evoluzione, la velocità è tutto. L’analisi predittiva basata sull’intelligenza artificiale consente l’iperpersonalizzazione in ogni aspetto del marketing. I marchi possono implementare la tecnologia AI per prevedere le esigenze e le preferenze dei clienti per creare strategie di targeting personalizzate. Facciamo un esempio: Netflix. Promesso, non suggerirò nulla di rilevante per le tue preferenze, perché Netflix lo fa per me! Netflix utilizza l’analisi predittiva per fornire consigli sugli spettacoli e sui film che hai già guardato utilizzando solo la potenza dell’intelligenza artificiale. La loro strategia di personalizzazione si basa sull’offrire agli utenti un’esperienza eccezionale, anche loro possono farlo con i loro canali social. Non solo Netflix, Starbucks utilizza la sua app “Deep Brew” basata sull’intelligenza artificiale per offrire suggerimenti personalizzati per gli ordini, creazioni di nuovi prodotti e nuove posizioni di negozi attraverso la loro app. L’analisi di un’enorme quantità di dati sulla spesa e sulle preferenze dei clienti ha aiutato Starbucks a personalizzare l’esperienza del cliente per ogni cliente in base alle sue preferenze e abitudini di spesa uniche. In questo modo, il colosso del caffè ha aumentato significativamente il coinvolgimento dei clienti e le vendite. Migliorare l’esperienza del cliente con i chatbot I chatbot basati sull’intelligenza artificiale hanno aiutato la tecnologia dell’esperienza del cliente a fare un rapido passo avanti. Questi chatbot utilizzano metodi di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale per generare risposte simili a quelle umane. Oltre all’assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, gestiscono le richieste e offrono immediatamente consigli personalizzati per migliorare l’esperienza dell’utente. Al giorno d’oggi, è possibile vedere esempi provenienti da diversi settori, dalle banche alle compagnie aeree. Non c’è bisogno di andare lontano, marchi famosi come H&M utilizzano i chatbot per offrire consigli di bellezza e consigli di moda attraverso il suo chatbot Kik. È come un’app di messaggistica che si concentra sul miglioramento della soddisfazione e della fedeltà dei clienti. Fonte: Adweek Ottimizzazione dei contenuti con l’intelligenza artificiale Quando la tecnologia AI incontra tecniche intelligenti, può perfezionare i contenuti digitali. Un super-cervello legge tonnellate di dati per capire cosa piace alle persone e cosa vogliono i motori di ricerca. Inoltre, analizza le parole, la struttura e il modo in cui appare online, quindi suggerisce modi per renderlo sorprendentemente coinvolgente per il pubblico. Esistono vari strumenti di contenuto AI per aiutare gli esperti di marketing a ottimizzare la propria strategia di contenuti e a migliorare il SEO e i tassi di coinvolgimento. Implementare questi strumenti è come avere un assistente personale che conosce tutti i trucchi per far risaltare i contenuti. L’ottimizzazione dei contenuti basata sull’intelligenza artificiale offre vantaggi straordinari come personalizzazione, SEO migliorata, creazione più rapida e analisi in tempo reale. Pur non sostituendosi agli esseri umani, assiste gli operatori di marketing nei compiti e migliora la qualità. Tuttavia, ci sono alcune sfide nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’ottimizzazione dei contenuti che includono preoccupazioni sulla completa automazione, mancanza di personalizzazione e qualità. Questi possono essere affrontati con la corretta comprensione e applicazione. Per massimizzare il suo potenziale sono disponibili diverse tecniche efficaci come l’utilizzo della PNL, parole chiave basate sull’intelligenza artificiale, personalizzazione e ottimizzazione
Strumenti AI per potenziare la tua agenzia digitale
Sappiamo tutti che è giunto il momento di dimenticare le tattiche stantie… I clienti oggi desiderano viaggi iper-personalizzati, intuizioni estremamente nitide e risultati forniti a grande velocità. E la risposta per soddisfare tutte queste esigenze sembra essere quella di diventare un’agenzia di intelligenza artificiale. Gli studi di McKinsey mostrano che il marketing basato sull’intelligenza artificiale aumenta il ROI fino al 150% , mentre Gartner prevede che l’85% delle interazioni con i clienti sarà gestito dall’intelligenza artificiale entro il 2025. Ignorare questa ondata è come lasciare soldi sul tavolo e, peggio ancora, perdere clienti a causa di concorrenti che hanno abbracciato il futuro. Quindi, ecco una domanda audace: come si costruisce un modello di business di un’agenzia di intelligenza artificiale ? Con l’aiuto degli strumenti di intelligenza artificiale? Diventare un’agenzia AI (con l’aiuto degli strumenti) Un’altra verità è che il futuro delle agenzie digitali è basato sull’intelligenza artificiale. È la realtà: i clienti richiedono una crescita esponenziale ed esperienze personalizzate. Le buone notizie? È possibile soddisfare le esigenze con l’aiuto di potenti strumenti di intelligenza artificiale che possono trasformare la tua agenzia in una “macchina futuristica”. Tuttavia, essere un’agenzia di marketing basata sull’intelligenza artificiale non significa semplicemente aggiungere alcuni fantasiosi strumenti di intelligenza artificiale e farla finita. Si tratta di comprendere il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale e di cambiare la mentalità tua e dei membri del tuo team per abbracciarne le possibilità. In questo modo, identificare le tue esigenze di intelligenza artificiale è un punto di partenza. Quali sono i maggiori punti dolenti della tua agenzia? Si tratta di creazione di contenuti, analisi di dati o marketing personalizzato? Dopodiché, esplorare il panorama degli strumenti di intelligenza artificiale è una buona decisione. Facciamolo assieme; continua a leggere per suggerimenti. Costruisci lo stack tecnologico della tua agenzia di intelligenza artificiale: strumenti di intelligenza artificiale indispensabili Prima di iniziare, dobbiamo affermare che esistono diversi report sui migliori strumenti di marketing IA per le agenzie digitali e che gli strumenti IA più utilizzati e preferiti sono comuni in molti di questi report. Ad esempio, il rapporto 2024 AI Outlook for Digital Agency Leaders di Duda mostra gli strumenti di intelligenza artificiale più preziosi come segue: In questo blog ci concentreremo su strumenti diversi dall’intelligenza artificiale più famosi come ChatGPT , Gemini (Bard) , Dall-E o Midjourney . Passiamo ai consigli sugli strumenti di intelligenza artificiale per le agenzie basate sull’intelligenza artificiale. Strumenti AI per design e video PistaML Perché ti piacerebbe? ⚡️Si integra perfettamente con vari strumenti di progettazione/sviluppo popolari. ⚡️Le funzionalità di trascinamento della selezione semplificano la sperimentazione di diverse tecniche di intelligenza artificiale. ⚡️Offre un piano gratuito con risorse limitate e questo lo rende un’opzione accessibile per le agenzie di tutte le dimensioni per sperimentare l’intelligenza artificiale. Budget : sebbene il piano gratuito offra funzionalità di base, l’ampliamento potrebbe richiedere abbonamenti a pagamento. RunwayML è uno strumento “davvero” potente per le agenzie che cercano di creare soluzioni IA personalizzate, sperimentare nuove possibilità creative e automatizzare le attività ripetitive. Anche se richiede competenze tecniche, conoscenza dei dati e volontà di investire tempo e risorse, RunwayML è ottimo per le aziende che trasformano la propria struttura in AI. Nel caso in cui disponi di questi elementi e desideri ampliare i confini dell’intelligenza artificiale nella tua agenzia, RunwayML può rappresentare un punto di svolta. Inoltre, a differenza di molti strumenti di intelligenza artificiale predefiniti, RunwayML ti consente di creare e addestrare modelli di intelligenza artificiale su misura per le esigenze specifiche della tua agenzia e i progetti di ciascun cliente. Questa flessibilità consente alla tua agenzia di affrontare sfide di nicchia e offrire soluzioni adeguate che i concorrenti non possono eguagliare. La parte migliore è che lo strumento/piattaforma ha il proprio festival cinematografico annuale: Runway AI Film Festival 2024 . “Fondata nel 2022, AIFF è una celebrazione dell’arte e degli artisti che abbracciano tecniche di intelligenza artificiale nuove ed emergenti per il cinema. Le opere esposte offrono uno sguardo su una nuova era creativa. Uno scenario reso possibile quando le menti creative più brillanti di oggi avranno a disposizione gli strumenti di domani”. Sora Perché ti piacerebbe? ⚡️È disponibile per team di marketing, artisti visivi, designer e registi di tutte le dimensioni. ⚡️Tutto all’interno del flusso di lavoro dell’agenzia, crea video introduttivi, demo, video sui social media, annunci e altro ancora. ⚡️Offre generazione di video in tempo reale e di alta qualità in modo rapido ed efficiente. Budget: nessuna informazione dettagliata sul budget specifico o sui dettagli dei prezzi per Sora. Sora, il modello di generazione da testo a video di OpenAI, offre interessanti possibilità per le agenzie digitali. Sora può creare video fino a 60 secondi con scene altamente dettagliate, movimenti complessi della telecamera e più personaggi con emozioni vibranti. Poiché si tratta di una tecnologia molto nuova, la decisione se Sora sia la soluzione migliore per la tua agenzia di intelligenza artificiale dipende dalle tue esigenze specifiche, dal budget, dalle competenze tecniche e dal livello di comfort con le nuove tecnologie. Mentre prendi una decisione, prendi in considerazione il suo potenziale e i suoi limiti e monitora da vicino il suo sviluppo e le sue opzioni di accesso è una buona decisione. Descrizione Perché ti piacerebbe? ⚡️Semplifica le attività di editing audio e video con funzionalità come trascrizione, forme d’onda, aggiunta di intro/outro e rimozione del rumore. ⚡️Lo strumento AI consente la collaborazione su progetti con i clienti – membri del team in tempo reale. ⚡️Gli screencast registrati rapidamente sono ideali per video informativi, tutorial e comunicazioni interne. Budget : un piano gratuito offre funzionalità di base, consentendo alle agenzie di testare la piattaforma prima di impegnarsi. Inoltre, i piani a pagamento offrono funzionalità aggiuntive come esportazioni illimitate, integrazioni e ulteriori strumenti di modifica. Per le esigenze di base di editing audio e video, strumenti di collaborazione e funzionalità di trascrizione, Descript è una buona opzione per le agenzie digitali che desiderano diventare un’azienda basata sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, potrebbe non essere adatto alle agenzie che necessitano di funzionalità avanzate di editing video, generazione di testo in video o che gestiscono progetti su larga scala con numerosi utenti. Strumenti AI per la pubblicità digitale e l’automazione del marketing AdEspresso Perché ti piacerebbe? ⚡️Con la sua interfaccia intuitiva, consente
Chatbot basati sull’intelligenza artificiale nell’assistenza clienti: servizio interattivo per la crescita aziendale
Il livello del progresso tecnologico moderno, le capacità avanzate di intelligenza artificiale, la messaggistica istantanea e il ritmo frenetico della vita hanno avuto un effetto significativo sul comportamento dei consumatori e sul livello di esperienza del cliente che si aspettano. Uno degli aspetti maggiormente colpiti è il modo in cui i brand interagiscono con i clienti. I consumatori non vogliono un approccio comunicativo passivo e unilaterale da parte delle aziende, le loro aspettative sono a un livello completamente nuovo. Ciò che i clienti si aspettano è un modo veloce, efficiente e personalizzato di interagire con un marchio, soprattutto quando si tratta di risolvere i loro problemi. I metodi tradizionali di comunicazione come l’e-mail e le telefonate non forniscono agli utenti il livello desiderato di assistenza clienti, soprattutto quando hanno bisogno di una risposta e/o di aiuto urgente. È qui che l’intelligenza artificiale può dimostrare tutta la sua potenza sotto forma di chatbot basati sull’intelligenza artificiale che stanno emergendo come un punto di svolta, offrendo alle aziende infiniti vantaggi. La caratteristica principale dei chatbot AI è che utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico per fornire funzionalità come disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, risposte istantanee, interazioni personalizzate e opzioni self-service. Dal miglioramento dei consigli sui prodotti nell’e-commerce alla semplificazione della gestione dei conti nel settore bancario, i chatbot basati sull’intelligenza artificiale stanno offrendo miglioramenti significativi in termini di soddisfazione del cliente, efficienza operativa e risparmio sui costi. Guardando al futuro, i progressi nella tecnologia dell’intelligenza artificiale promettono chatbot ancora più sofisticati con una comprensione del linguaggio naturale e capacità di risoluzione dei problemi superiori. Il servizio clienti nell’era dell’intelligenza artificiale: ridefinire le aspettative e trasformare l’approccio Il servizio clienti sta subendo una trasformazione significativa, soprattutto perché i consumatori di oggi richiedono un livello di servizio che superi i limiti dei metodi tradizionali. I clienti si aspettano interazioni immediate, personalizzate ed efficienti su tutti i canali. E i fattori chiave alla base di questa trasformazione sono i seguenti: L’ascesa del cliente digitale Tutti potrebbero già notare i cambiamenti significativi avvenuti nel comportamento dei clienti e nel modo in cui interagiamo con le aziende. Negli ultimi anni un nuovo mezzo tra aziende e clienti ha svolto un ruolo significativo. Questo mezzo è la tecnologia. I clienti stanno diventando sempre più esperti di tecnologia: sanno fare ricerche online, confrontano prodotti e servizi prima di prendere una decisione e fanno acquisti con un clic. E, poiché i marchi forniscono ai clienti modalità di acquisto di facile accesso, i clienti in cambio si aspettano non meno qualità e accessibilità dall’assistenza clienti. Questa fluidità digitale si è trasformata in aspettative più elevate per i canali del servizio clienti e per l’esperienza online complessiva. Il potere dei social media Le piattaforme di social media sono diventate un potente strumento per ottenere il feedback dei clienti, sia positivo che negativo. Una singola recensione negativa lasciata sui social media può diventare rapidamente virale e danneggiare la reputazione di un marchio per molto tempo. I clienti si aspettano risposte professionali e mirate che consentano loro di risolvere immediatamente i problemi. Pertanto, il coinvolgimento in tempo reale è un aspetto critico del moderno servizio clienti . L’economia su richiesta L’ascesa di servizi come Uber, Netflix e DoorDash, dove i clienti ottengono subito ciò di cui hanno bisogno, ha fatto sì che i clienti si aspettassero un servizio rapido e semplice da parte delle aziende. Per quanto riguarda il servizio clienti, vogliono informazioni, risposte e soluzioni a portata di mano 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Pertanto, i tradizionali modelli di assistenza clienti che si basano su orari operativi fissi o sulla disponibilità limitata degli agenti semplicemente non forniscono ai clienti gli standard di servizio di cui hanno bisogno. L’importanza dell’esperienza L’esperienza del cliente (CX) è diventata una componente chiave per l’azienda che la distingue dalla concorrenza. Gli studi dimostrano che le aziende che eccellono nell’esperienza del cliente superano i loro concorrenti fino all’80%. Pertanto, le aziende che non prestano molta attenzione alla qualità e alla funzionalità del servizio clienti corrono il rischio di rimanere indietro. I limiti dei metodi tradizionali di assistenza clienti Prima di introdurre i vantaggi dei chatbot basati sull’intelligenza artificiale, discutiamo perché i mezzi tradizionali di assistenza clienti non sono più così efficaci e perché l’introduzione delle tecnologie AI è addirittura necessaria. In generale, le metodologie tradizionali di assistenza clienti faticano a tenere il passo con le aspettative dei clienti moderni. Ecco uno sguardo più da vicino ad alcune delle carenze: Code telefoniche e tempi di attesa: raggiungere un agente dal vivo tramite telefono può essere un’esperienza frustrante. I clienti spesso devono affrontare lunghi tempi di attesa e la navigazione in sistemi IVR complessi può rappresentare un ostacolo per ottenere l’aiuto di cui hanno bisogno. Ciò può portare all’insoddisfazione e all’abbandono del cliente, soprattutto se contatta l’assistenza per problemi di facile risoluzione. Secondo la ricerca , circa il 53% degli intervistati ritiene che aspettare troppo a lungo per le risposte sia la parte più frustrante dell’interazione con le aziende. Immagina di aspettare un’ora in coda per ricevere una risposta da un operatore solo per risolvere un problema in 5 minuti. Tali situazioni possono causare rabbia e frustrazione nonostante il problema sia stato effettivamente risolto. Sistemi di ticketing via e-mail: sebbene la posta elettronica offra un’alternativa asincrona alle chiamate telefoniche, può essere lenta e inefficiente. Le risoluzioni possono richiedere giorni o addirittura settimane, soprattutto nel caso di questioni complesse. Inoltre, la comunicazione via e-mail manca dell’interazione in tempo reale e del tocco umano che alcuni clienti apprezzano. Oltre ai lunghi tempi di attesa, molto spesso il cliente non ha la possibilità di vedere lo stato di una email: è stata letta? o addirittura consegnato? Pertanto, i sistemi di ticketing via e-mail non sono affidabili quando si tratta di casi in cui si attende urgentemente una soluzione. Disponibilità limitata degli agenti: anche se nulla può sostituire una reale interazione umana, l’assistenza clienti che si basa esclusivamente sugli agenti che rispondono ai clienti presenta seri inconvenienti. Innanzitutto, i tradizionali team di assistenza clienti
Come l’intelligenza artificiale sta cambiando i ruoli del marketing, non li sta sostituendo
Con le domande “Il marketing sarà sostituito dall’IA?” e “L’IA prenderà il posto di lavoro?” che riecheggiano a gran voce al giorno d’oggi, dovresti comprendere l’evoluzione del panorama del marketing. Piuttosto che sostituire i posti di lavoro nel marketing, la tecnologia AI sta diventando un alleato, in grado di offrire preziose intuizioni, di far risparmiare tempo grazie all’automazione e di migliorare il tocco umano nelle strategie di marketing. Uno studio dimostra che Il 61,4% degli esperti di marketing sta utilizzando l’intelligenza artificiale per creare contenuti e migliorare il proprio modo di lavorare. L’integrazione dell’IA consente ai team di marketing di rimanere aggiornati, di sfruttare la raccolta dei dati e di svolgere in modo efficiente molte altre attività adatte all’automazione, a patto che l’IA integri l’intelligenza emotiva e sia migliorata dal tocco umano. In breve, nonostante il timore che l’IA sostituisca i ruoli del marketing, il vero cambiamento è verso una relazione simbiotica in cui la potenza dell’IA e i marketer digitali (e anche quelli tradizionali!) lavorano insieme per offrire soluzioni di marketing più personalizzate ed efficaci. L’IA sostituirà i lavori di marketing? Come abbiamo già detto nella parte introduttiva, non si prevede che l’IA sostituisca completamente le mansioni di marketing. Anche se sostituirà alcune mansioni, soprattutto quelle considerate banali o ripetitive, l’essenza del marketing – radicata nella creatività, nell’empatia e nella connessione umana – è al di là dell’attuale portata dell’IA. Strumenti di IA come i chatbot e l’analisi dei dati possono semplificare le operazioni, ma l’essenza del marketing, che richiede intuito umano, intelligenza emotiva e idee originali, rimane insostituibile dall’IA. Analizziamo una per una le opportunità di utilizzo dell’IA nel marketing per rimanere aggiornati: 1. Analisi dei dati guidata dall’IA L’analisi dei dati basata sull’intelligenza artificiale utilizza algoritmi intelligenti per analizzare una grande quantità di dati e trovare schemi e intuizioni che aiutano a migliorare il marketing. Esamina le azioni dei clienti per scoprire quali sono i loro gusti e le loro esigenze, aiutandoli a creare iniziative di marketing molto mirate. Ad esempio, raggruppa i clienti con caratteristiche simili in modo da poter personalizzare i messaggi, assicurandosi che le persone giuste vedano gli annunci giusti al momento giusto. Netflix dimostra come questo funzioni bene utilizzando l’apprendimento automatico per suggerire spettacoli e film che potrebbero piacere agli utenti, mantenendo i clienti interessati e abbonati. 3. Creazione di contenuti e personalizzazione L’intelligenza artificiale è di grande aiuto quando si tratta di creare contenuti e soprattutto di personalizzarli, il che consente di creare messaggi di marketing su misura per catturare l’attenzione in modo più rapido e più efficace. Quindi, con Strumenti basati sull’AI, puoi generare idee di contenuti in linea con i tuoi obiettivi e personalizzare le campagne di email marketing per migliorare il coinvolgimento e la rilevanza. Spotify impiega l’intelligenza artificiale per personalizzare le playlist in base al comportamento e alle preferenze degli utenti, migliorando l’esperienza di ascolto; questo è un ottimo esempio del potenziale dell’intelligenza artificiale nella creazione di strategie di marketing personalizzate. Per approfondire il ruolo dell’intelligenza artificiale nel marketing, possiamo considerare anche l’intelligenza artificiale di Grammarly, uno dei migliori strumenti basati sull’intelligenza artificiale per migliorare i contenuti scritti sulle piattaforme digitali. Suggerisce miglioramenti nel tono, nello stile e nella chiarezza, assicurando che i messaggi risuonino con il pubblico a cui sono destinati. 4. Ottimizzare la pubblicità digitale L’ottimizzazione della pubblicità digitale prevede l’utilizzo di analisi dei dati, tecnologie AI e pianificazione strategica per garantire che gli annunci raggiungano le persone giuste, al momento giusto e attraverso i canali giusti. Un elemento chiave dell’ottimizzazione della pubblicità digitale è l’uso di sofisticati algoritmi e tecniche di apprendimento automatico. Queste tecnologie analizzano grandi quantità di dati per identificare modelli di comportamento, preferenze e coinvolgimento dei consumatori. Grazie alla comprensione di questi modelli, tu, in qualità di inserzionista, puoi adattare le tue campagne per essere sicuro che risuonino con il pubblico e aumentino le probabilità di conversione. L’offerta in tempo reale (RTB) e la pubblicità programmatica sono i primi esempi di ottimizzazione della pubblicità digitale. Questi processi automatizzati e basati su algoritmi consentono di acquistare e vendere impressioni pubblicitarie online attraverso aste in tempo reale, che si svolgono nei millisecondi necessari al caricamento di una pagina web. Coca-Cola, una delle aziende che utilizza l’IA, sfrutta questa tecnologia per posizionare gli annunci pubblicitari davanti al suo pubblico target su varie piattaforme online. L’azienda è curiosa di capire come l’IA possa aiutare a creare annunci più efficaci per raggiungere le persone. Il team di marketing di Coca-Cola, guidato dal direttore digitale senior globale, Mariano Bosaz, sta esplorando le possibilità di Pubblicità con l’intelligenza artificiale che si connette meglio con il loro pubblico. Per creare campagne di AI marketing di successo, ti consigliamo di collaborare con agenzie specializzate in questo campo. Prima di stringere qualsiasi partnership, è fondamentale avere una conoscenza completa di come operano le agenzie di AI marketing. Puoi saperne di più su Modello di business delle agenzie di AI leggendo il nostro post sul blog. 5. Analisi predittiva per le previsioni L’analisi predittiva con l’intelligenza artificiale coinvolge una serie di tecniche statistiche, tra cui il data mining, l’apprendimento automatico e l’analisi dei big data, per analizzare i dati attuali e fare previsioni di marketing. Per gli esperti di marketing, l’applicazione dell’analitica predittiva può cambiare le carte in tavola. Permette di anticipare le esigenze dei clienti, di ottimizzare l’offerta dei prodotti e di identificare le potenziali opportunità di mercato prima che si manifestino. Questa lungimiranza può portare a campagne di marketing più mirate, a una maggiore soddisfazione dei clienti e a un aumento del ROI. Uno dei fattori chiave vantaggi dell’intelligenza artificiale nel marketing digitale nell’analisi predittiva è la capacità di identificare e indirizzare i segmenti di clienti potenziali. Comprendendo i modelli di comportamento dei clienti e prevedendo le tendenze di acquisto future, puoi adattare i tuoi sforzi di marketing per soddisfare le esigenze specifiche di diversi gruppi demografici. Inoltre, l’analisi predittiva può aiutare a prevedere le vendite e la domanda, consentendo alle aziende di regolare i livelli di inventario di conseguenza
Il Segretario dell’Aeronautica Militare degli Stati Uniti, Frank Kendall, testa un caccia pilotato dall’intelligenza artificiale
Il Segretario dell’Aeronautica Militare degli Stati Uniti, Frank Kendall, ha pilotato un aereo da caccia sperimentale F-16 alimentato da intelligenza artificiale (AI) in un volo di prova presso la Base Aeronautica di Edwards, in California. L’F-16 controllato dall’IA, lo X-62A VISTA (Variable In-flight Simulator Test Aircraft), si è confrontato in un combattimento aereo con un F-16 pilotato da un umano. I due jet sono volati a distanze inferiori ai 1.000 piedi l’uno dall’altro a velocità superiori a 550 miglia orarie, eseguendo manovre complesse ad alta velocità e cercando di costringere l’avversario in posizioni vulnerabili. Il Segretario Kendall, che ha provato in prima persona il jet pilotato dall’IA durante il volo di un’ora, ha espresso l’inevitabilità dell’armamento IA: “È un rischio per la sicurezza non avere l’IA. A questo punto, dobbiamo averla.”. Alla fine del volo, il Segretario Kendall ha dichiarato di aver visto abbastanza da fidarsi dell’IA sul campo di battaglia. Questo segue un test recente del medesimo aereo in una situazione di combattimento aereo reale. Sale la preoccupazione per le armi IA Come prevedibile, la prospettiva di armi IA che lanciano autonomamente senza intervento umano è assai controversa. In una recente conferenza internazionale intitolata “Umanità al bivio: I sistemi di armi autonomi e la sfida della regulazione”, tenutasi a Vienna, partecipanti da 143 paesi hanno dibattuto sulla necessità urgente di regolamentare l’uso dell’IA nei sistemi di armi autonomi (AWS). Il Ministro degli Esteri austriaco, Alexander Schallenberg, ha avvertito che il mondo sta affrontando un “Momento Oppenheimer”, riferendosi allo sviluppo della prima bomba atomica. Ha sottolineato, “almeno facciamo in modo che la decisione più profonda e di vasta portata – chi vive e chi muore – rimanga nelle mani degli umani e non delle macchine.”. Altri si sono chiesti chi sarebbe responsabile se le armi IA dovessero fallire. Il produttore? Colui che comanda l’operazione? O qualcuno più in basso nei ranghi che preme pulsanti e monitora le attrezzature? L’IA non viene solo impiantata nelle armi – viene anche utilizzata per sviluppare strategie di campo. Tuttavia, uno studio recente ha riscontrato che i modelli di lingua possono spingere i giochi di guerra verso una guerra nucleare. I droni autonomi sono già dispiegati da entrambe le parti nella guerra in Ucraina, mentre le forze israeliane stanno presumibilmente utilizzando l’IA per identificare obiettivi umani nella guerra a Gaza. Nonostante queste preoccupazioni, l’Aeronautica Militare USA ha progetti ambiziosi per una flotta abilitata dall’IA, costituita da oltre 1.000 aerei da guerra senza pilota operativi entro il 2028. Vista sostiene che nessun altro paese ha un jet IA del genere, riferendosi principalmente all’assenza di tali armi in Cina, per quanto ne sanno le fonti occidentali. Sebbene la Cina abbia una tecnologia IA largamente alla pari con gli Stati Uniti, non ci sono indicazioni che venga eseguito un test sul campo simile. Mentre l’Aeronautica Militare USA continua a spingere i confini dell’aviazione alimentata dall’IA, la comunità internazionale si confronta su cosa questo possa significare per la guerra moderna. Questo è un terreno precario che è stato calpestato solo dalle trame della fantascienza, la maggior parte delle quali non finisce bene per nessuno. Leggi di più su dailyai.com
