In un’epoca in cui la tecnologia è in costante evoluzione, è importante distinguere tra termini come Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML). Sebbene spesso vengano usati in modo intercambiabile, ci sono diverse differenze tra le due tecnologie.
In buona sostanza, l’Intelligenza Artificiale è basata sulla conoscenza pre-programmata. Invece il Machine Learning si basa sulle esperienze e sulle informazioni acquisite da un processo di apprendimento continuo.
Che cosa significa? Approfondiamo gli aspetti principali del funzionamento di queste due nuove tecnologie.
Le caratteristiche dell’intelligenza artificiale
L’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che mira a creare macchine che simulano l’intelligenza umana. Spesso è segnalata anche con la sigla AI, dall’inglese Artificial Intelligence.
L’IA è utilizzata per addestrare le macchine a rispondere a quesiti e risolvere problemi in modo autonomo, senza dover essere programmate per ogni attività specifica.
Ha un tipo di apprendimento basato sulla raccolta di dati, che vengono utilizzati al momento opportuno per svolgere operazioni specifiche.
Un esempio di sistema di intelligenza artificiale è l’assistente virtuale come Siri di Apple, o come Alexa di Amazon.
L’assistente virtuale è programmato per fornire risposte alle domande poste dagli esseri umani nel linguaggio naturale. Per rispondere, utilizza informazioni precedentemente memorizzate da set di dati e database.
Gli algoritmi di machine learning
Il Machine Learning è una sottodisciplina dell’IA. Si concentra sullo sviluppo di algoritmi che consentono alle macchine di apprendere e migliorare costantemente i propri risultati, con un feedback continuo (apprendimento per rinforzo).
Il Machine Learning imita quindi le reti neurali degli esseri umani. Possiamo definirlo una forma di apprendimento automatico e profondo (non a caso di parla anche di deep learning). Grazie ad esso, le applicazioni informatiche riescono ad imparare dai dati e dall’esperienza.
Non solo: il ML usa un apprendimento non supervisionato. Le macchine, cioè, sono programmate per imparare in maniera continuativa, senza ricevere un ulteriore input umano, costituendo quella che viene definita rete neurale artificiale. Una forma di apprendimento in parte simile a quella umana.
Un modello di Machine Learning potrebbe essere un sistema di riconoscimento facciale. Il programma di riconoscimento facciale infatti impara dalle immagini acquisite durante il processo di identificazione e le utilizza per migliorare la sua precisione nel riconoscimento delle persone.
Campi di applicazione nel marketing
La combinazione dell’intelligenza artificiale con il machine learning oggi sta cambiando la vita quotidiana di aziende e persone. Soprattutto, l’elaborazione del linguaggio naturale rappresenta una vera e propria rivoluzione nel modo in cui l’uomo interagisce con le macchine.
Formulando semplici domande scritte o orali, oggi l’IA può fare analisi dei dati di grandi dimensioni, scrivere contenuti, realizzare immagini ecc.
Nel marketing, i sistemi di ML e AI riescono a produrre contenuti di senso e originali. Possono essere utilizzati per svolgere in modo più veloce alcune fasi di questi processi:
- Redazione di un piano editoriale per i social
- scaletta per un articolo blog
- scaletta per una landing page
- costruzione di un claim pubblicitario;
- immagini realistiche;
- grafiche e immagini di fantasia ecc.
In due precedenti articoli sul blog di Factory abbiamo parlato dei contenuti generati dall’AI ed anche dalla posizione di Google a riguardo.
L’esattezza dei contenuti AI generated e la loro qualità dipende dall’accuratezza dei comandi che vengono impartiti dall’operatore umano.
Quando è esploso il fenomeno IA nelle strategie di marketing, in molti hanno avuto paura che la macchina potesse sostituire l’uomo. Oggi, sono sempre di più i marketers, i copy e i grafici che stanno imparando ad applicare questa tecnologia per rendere il proprio lavoro più efficiente, senza rinunciare a qualità e originalità.
Del resto, il marketing è strettamente connesso alla sfera emotiva: un campo dove, ad oggi, le macchine non sono in grado di entrare.
