Apprendimento Automatico e Intelligenza Artificiale:le conoscenze indispensabili per i Manager nell’Era dell’AI
Di Enrico Giubertoni
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Il panorama digitale è in costante e vibrante fermento, una trasformazione guidata principalmente da un fattore inequivocabile: il target ha accolto con crescente entusiasmo l’intelligenza artificiale (IA) così come l’Apprendimento Automatico nella sua quotidianità.
Durante le mie attività di affiancamento organizzativo ricorro alla metafora dell’alba di un Marketing Evoluto.
Perché il nuovo marketing con il suo essere più intelligente lo rende più comodo ed efficace agli occhi del target.
Enrico Giubertoni
Questa affermazione trova riscontro nel cambiamento radicale delle abitudini di ricerca: secondo una mia stima ponderata, basata sull’osservatorio delle imprese che seguo, una quota significativa di utenti, attorno al 20%, ha già iniziato a trasferire le proprie sessioni di ricerca informativa da motori tradizionali come Google verso sistemi di intelligenza artificiale generativa e conversazionale, i Large Language Models (LLM, i grandi modelli linguistici che producono testo a partire da una domanda), quali Gemini di Google stessa e ChatGPT di OpenAI.
Di fronte a questa evoluzione e alla potenziale erosione del suo storico dominio sulla ricerca informativa – nonché a una nascente concorrenza interna tra la sua ricerca tradizionale e le capacità del suo stesso LLM Gemini – Google è dovuta, per così dire, correre ai ripari.
La risposta strategica è stata l’introduzione e la progressiva integrazione dell’AI Overview direttamente nelle pagine dei risultati di ricerca (SERP). Questa mossa mira a mantenere l’engagement (coinvolgimento) degli utenti all’interno del proprio ecosistema, fornendo risposte generate dall’IA in modo sempre più preminente.
Questa Guida è stata concepita proprio per questo: per spiegare in modo semplice e accessibile cosa sia realmente l’apprendimento automatico nel Marketing, quali siano i suoi impatti concreti sul target e sulle dinamiche di mercato e quale mentalità ogni ruolo decisionale debba coltivare per essere protagonista attivo di questa rivoluzione culturale e tecnologica.
Algoritmi di apprendimento automatico
Il cuore pulsante dell’apprendimento automatico è costituito dagli algoritmi di apprendimento automatico. Questi sofisticati algoritmi di apprendimento sono i motori computazionali che analizzano i dati, ne identificano i pattern sottostanti e costruiscono i modelli di apprendimento automatico predittivi o descrittivi.
Esiste una vasta gamma di algoritmi, ciascuno ottimizzato per differenti tipologie di problemi e di dati. Le principali categorie di apprendimento automatico sono:
Apprendimento Supervisionato (Supervised Learning): Questa è una delle forme più diffuse e intuitivamente comprensibili di machine learning. Nell’apprendimento supervisionato, l’algoritmo viene addestrato utilizzando un dataset etichettato: ciò significa che per ogni input fornito al sistema, l’output corretto o desiderato è già noto e specificato. L’obiettivo primario dell’apprendimento automatico supervisionato è quello di “imparare” una funzione di mappatura che associ gli input agli output, al fine di poter effettuare previsioni accurate su nuovi dati, mai visti prima. Esempi classici di apprendimento supervisionato includono problemi di classificazione (come distinguere email di spam da quelle legittime) e di regressione (come prevedere il prezzo di un immobile). L’efficacia dell’apprendimento supervisionato è strettamente dipendente dalla qualità e dalla quantità dei dati etichettati disponibili per l’addestramento. Un numero crescente di applicazioni di marketing di successo si basa sull’apprendimento supervisionato per la profilazione dettagliata dei clienti o la previsione dei loro comportamenti futuri. È, di conseguenza, cruciale per i team di marketing contemporanei comprendere i principi dell’apprendimento supervisionato per sfruttarne appieno le enormi potenzialità. Anche se l’apprendimento supervisionato richiede una fase iniziale, talvolta intensiva, di “etichettatura” dei dati, i risultati ottenibili in termini di accuratezza predittiva sono spesso superiori ad altre metodologie.
Apprendimento Non Supervisionato (Unsupervised Learning): A differenza dell’approccio supervisionato, nell’apprendimento non supervisionato l’algoritmo opera su dati non etichettati. L’obiettivo, in questo caso, è lasciare che il sistema scopra autonomamente strutture nascoste, pattern ricorrenti o raggruppamenti naturali (clustering) all’interno dei dati stessi, senza alcuna guida pregressa. Nel marketing, l’unsupervised learning è prezioso per la segmentazione della clientela basata su comportamenti effettivi, per la scoperta di associazioni tra prodotti (market basket analysis) o per l’identificazione di anomalie (anomaly detection). Un esempio affascinante di apprendimento autonomo, sebbene in un campo diverso, è quello del robot umanoide sviluppato presso il Hasegawa Lab del Tokyo Institute of Technology, basato su una rete neurale auto-organizzante (SOINN). Questo robot è capace di imparare dalla propria esperienza, dalla rete e da altri robot, illustrando la potenza dei sistemi che apprendono senza etichette predefinite, attraverso “tentativi logico-consecutivi” basati su esperienze pregresse. Questo tipo di intelligenza autonoma, seppur applicata alla robotica, condivide i principi fondamentali dell’apprendimento non supervisionato che trovano crescenti applicazioni anche nel marketing.
Apprendimento Automatico per Rinforzo (Reinforcement Learning): Questa affascinante branca dell’apprendimento automatico si fonda sull’idea di un “agente” (il sistema di IA) che impara a prendere decisioni ottimali interagendo attivamente con un ambiente dinamico. L’agente riceve feedback sotto forma di ricompense o penalità (i “rinforzi”) in base alle azioni che compie, e il suo scopo ultimo è quello di sviluppare una strategia (policy) che massimizzi la ricompensa totale accumulata nel tempo. L’apprendimento automatico per rinforzo trova applicazione in contesti come la personalizzazione in tempo reale di offerte e contenuti su piattaforme web, l’ottimizzazione dinamica di strategie di bidding nelle aste pubblicitarie online (RTB), o lo sviluppo di sistemi di dialogo conversazionale sempre più intelligenti e adattivi.
Le tre categorie di apprendimento automatico a confronto
Categoria
Come impara
Esempi nel marketing
Apprendimento supervisionato
Da dati etichettati, di cui l’output corretto è già noto
Profilazione dei clienti, previsione dei comportamenti futuri
Apprendimento non supervisionato
Da dati non etichettati, scoprendo da solo strutture e raggruppamenti
Segmentazione della clientela, market basket analysis, individuazione di anomalie
Apprendimento per rinforzo
Interagendo con un ambiente e ricevendo ricompense o penalità
Personalizzazione in tempo reale, strategie di bidding nelle aste pubblicitarie, sistemi di dialogo
Fonte: Elaborazione di Enrico Giubertoni
Modelli di apprendimento automatico nel Marketing
Una volta che un algoritmo di apprendimento automatico è stato addestrato su un specifico dataset, il risultato tangibile di questo processo è un modello di apprendimento automatico. Questo modello è, in essenza, una rappresentazione matematica della conoscenza e dei pattern che l’algoritmo ha “appreso” dai dati. È, quindi, pronto per essere interrogato e utilizzato per generare previsioni, classificazioni o decisioni su nuovi dati che non facevano parte del training (formazione) set iniziale.
Le applicazioni concrete dei modelli di apprendimento automatico nel marketing sono eterogenee, pervasive e in continua espansione, ridisegnando radicalmente il modo in cui le aziende concepiscono e attuano le proprie strategie di interazione con il mercato e i clienti:
Personalizzazione Avanzata su Larga Scala: L’apprendimento automatico permette di analizzare volumi immensi e complessi di dati relativi ai clienti per orchestrare esperienze utente altamente personalizzate su tutti i touchpoint. Ogni singolo utente può, di conseguenza, ricevere contenuti, offerte e raccomandazioni specificamente calibrate sui suoi interessi, preferenze e bisogni individuali.
Segmentazione Intelligente e Dinamica del Pubblico: Si trascendono i limiti della segmentazione demografica tradizionale. Gli algoritmi di machine learning possono identificare autonomamente micro-segmenti di clientela, abilitando strategie di comunicazione e offerte molto più mirate.
Motori di Raccomandazione Sofisticati: Piattaforme globali hanno fatto dei loro motori di raccomandazione, basati su complessi modelli di apprendimento automatico, uno dei principali fattori del loro successo, incrementando significativamente l’engagement e le opportunità di conversione.
Analisi Predittiva per Decisioni Proattive: L’apprendimento automatico è uno strumento fondamentale per anticipare i comportamenti futuri dei clienti (es. churn prediction, stima del LTV), permettendo ai marketer di intervenire in modo proattivo e mirato.
Ottimizzazione Continua delle Campagne Pubblicitarie: Dalla definizione ultra-precisa del target all’ottimizzazione dinamica del budget, il machine learning è cruciale per massimizzare il ROI delle campagne.
Chatbot e Assistenti Virtuali Intelligenti per conquistare il cliente non solo in fase di assistenza post acquisto, ma soprattutto in fase di acquisto come potenziamento alla vendita: Grazie al Natural Language Processing (NLP), i chatbot contemporanei sono in grado di comprendere e rispondere alle richieste dei clienti in modo sempre più naturale, offrendo supporto 24/7.
Sentiment Analysis per il Monitoraggio della Brand Reputation: Algoritmi di machine learning possono analizzare automaticamente il sentiment espresso dagli utenti online, fornendo insight preziosi sulla percezione del brand.
Perché è indispensabile applicare l’Apprendimento Automatico nei processi di Marketing, Vendite, Retail e Prodotto
L’adozione strategica e consapevole dell’apprendimento automatico all’interno dei processi aziendali non è più una mera opzione per le aziende che ambiscono all’eccellenza, ma una vera e propria necessità competitiva. L’impatto trasformativo di queste tecnologie si estende ben oltre il solo marketing, permeando le vendite, il retail e lo sviluppo prodotto, creando un circolo virtuoso di intelligenza data-driven. Per questa ragione, i Ruoli Apicali di queste funzioni devono comprenderne il valore strategico:
Marketing: L’apprendimento automatico potenzia ogni aspetto del marketing contemporaneo, consentendo di passare da un marketing basato sull’intuizione a un marketing guidato dai dati e predittivo, massimizzando l’efficacia e il ROI. Questo è ciò che spiego nei miei percorsi di formazione sull’AI Marketing.
Vendite (Sales): I modelli di apprendimento automatico possono rivoluzionare i processi di vendita attraverso il lead scoring intelligente, la previsione delle vendite (sales forecasting) e la personalizzazione delle proposte commerciali. I team di vendita possono, di conseguenza, concentrare i propri sforzi sulle opportunità più promettenti.
Retail: Nel settore retail, l’apprendimento automatico abilita la personalizzazione dell’esperienza d’acquisto, l’ottimizzazione della gestione delle scorte, la prevenzione delle frodi e la definizione dinamica dei prezzi.
Prodotto (Product Development): L’analisi dei feedback dei clienti e dei dati di utilizzo, potenziata dall’apprendimento automatico, può fornire input cruciali per l’innovazione e lo sviluppo di nuovi prodotti o per il miglioramento di quelli esistenti.
Dalla comprensione profonda e granulare del cliente all’automazione intelligente delle campagne, il machine learning offre ai manager e ai loro team la straordinaria possibilità di operare in modo più intelligente, prendere decisioni più informate e, in ultima analisi, costruire relazioni più forti, significative e profittevoli con il proprio pubblico.
Abbracciare queste tecnologie con una mentalità aperta e strategica non è semplicemente un’opportunità da cogliere, ma una necessità inderogabile per rimanere competitivi e guidare l’innovazione nel dinamico e affascinante panorama del business contemporaneo, specialmente alla luce di evoluzioni come l’AI Overview di Google che ridefiniscono continuamente il campo di gioco.
Approfondimenti: Domande Frequenti (FAQ) sull’Apprendimento Automatico e l’IA nella Ricerca
Per chiarire ulteriormente alcuni termini chiave e concetti emergenti:
Relazioni tra Apprendimento Automatico ed Intelligenza Artificiale
È cruciale delineare chiaramente la relazione che intercorre tra apprendimento automatico ed intelligenza artificiale. L’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta l’orizzonte più ampio: l’ambizione di creare macchine e software capaci di esibire facoltà cognitive assimilabili a quelle umane, quali il ragionamento, la comprensione del linguaggio, la percezione visiva e, appunto, l’apprendimento. L’apprendimento automatico, perciò, è uno dei percorsi metodologici più efficaci e diffusi attraverso cui si persegue l’obiettivo dell’IA; è la tecnologia che abilita i sistemi di IA a diventare progressivamente più “intelligenti” attraverso l’analisi dei dati e l’adattamento comportamentale.
Correlazione tra apprendimento automatico e Deep Learning
All’interno del vasto campo dell’apprendimento automatico, esiste un’ulteriore e potente specializzazione nota come Deep Learning (o Apprendimento Profondo).
La correlazione tra apprendimento automatico e Deep Learning è quella di un sottoinsieme particolarmente avanzato: il Deep Learning impiega architetture chiamate reti neurali artificiali, composte da numerosi strati di elaborazione (“deep”). Questi strati processano i dati in modo gerarchico, consentendo al sistema di apprendere rappresentazioni dei dati estremamente complesse e astratte. Per eseguire il training di un computer affinché simuli il modo in cui gli esseri umani pensano è ad esempio possibile usare una rete neurale, ovvero una serie di algoritmi modellati in base al cervello umano.
Il Deep Learning si è rivelato particolarmente performante in compiti sofisticati come il riconoscimento avanzato di immagini, la traduzione automatica tra lingue diverse e l’analisi semantica del linguaggio naturale alla base, ad esempio, delle stesse AI Overview.
Cos‘è l’Apprendimento Supervisionato?
È un tipo di apprendimento automatico in cui il sistema impara da dati che includono sia gli input sia gli output desiderati (dati “etichettati”). L’obiettivo è imparare a predire l’output corretto per nuovi input.
