Oggi nel marketing l'intelligenza artificiale può essere utilizzata in una miriade di modi diversi.

Passiamo da applicazioni di analisi testuale sono quelle più conosciute oggi.

Spesso l'intelligenza artificiale viene immediatamente ricondotta ai chatbot la possibilità di interagire con un altro oggetto che sembri umano, che assomigli in qualche modo a una persona.

Ma le possibilità che spesso sono anche forse più importanti in termini applicativi in termini di impatto sulle performance di una campagna di marketing digitale, in realtà sono tantissime.

Passiamo da sistemi che permettono di supportare l'analisi in modo forte e permettono non tanto di andare ad attivare azioni di ingaggio con un singolo utente, ma di fornire informazioni strategiche da set di dati che l'azienda in pancia e che non utilizza nel modo corretto.

Sono i cosiddetti sistemi di aumenti di analytics, sistemi che permettono di andare a arricchire il patrimonio informativo che le aziende hanno in pancia senza aver bisogno di data scientist, all'interno, dell'azienda e riuscendo a estrarre anomalie, possibilità di intervento, elementi che magari a occhio umano erano invisibili e che un'analista con gli strumenti classici nel classico Excel, magari, o anche con strumenti più evoluti di analisi, non riuscirebbe a estrarre.

Ci sono tantissime informazioni nascoste nei dati che raccogliamo, che possiamo raccogliere ogni giorno da un utente.

Pensate che riprendo un esempio Il dato geografico che raccoglie Google o che può raccogliere una qualsiasi app che facciamo installare sul telefono ai nostri utenti, in realtà è incrociata con i dati di OpenStreetMap, per dirne una.

E quindi i dati che ci permettono di andare a capire qual è il tipo di attività commerciale che troviamo in una determinata zona associata ad un determinato set di coordinate, possono permettere di capire quelli che sono gli interessi reali dell'utente al di là di quelle che sono le dichiarazioni.

E allora quanto vale un like su Facebook? Una pagina di un ristorante etnico? Se poi in realtà è un like fatto perché quella persona ha ricevuto un invito dall'amico che è proprietario di quel ristorante? Se in realtà tramite il dato geografico possiamo sapere se le persone che hanno scaricato la nostra app, per esempio, effettivamente visitano quel risolve quel tipo di ristorante e quanto spesso vanno in quel tipo di attività? Quanto vale il dato di relazione su Facebook? Se su Facebook o su Instagram o su qualsiasi altro social network interagiamo alla fine con tutti e chissà, magari l'ottanta percento delle amicizie, dei collegamenti e delle persone con cui interagiamo sul social network.

Sono persone che non abbiamo mai visto, di cui magari non ricordiamo nemmeno il nome.

Se tramite il dato geografico possiamo sapere con chi dormiamo la sera, quanto vale il tipo di informazione che raccogliamo ogni giorno rispetto alle interazioni, alle intenzioni d'acquisto.

Se in realtà, tramite il dato di ricerca su Google e tramite l'analisi di quella che è la navigazione degli utenti sul nostro sito, possiamo sapere effettivamente cosa una persona guarda all'interno del nostro sito, a cosa si interessa, quanto tempo permane su una pagina e quindi mettersi lì ad ascoltare effettivamente a classificare quelli che sono comportamenti reali dell'utente questo tipo di applicazioni a livello analitico sono sicuramente piu' interessanti di tutte.

La capacità delle aziende nel prossimo futuro sarà quella di riuscire ad affrontare questo tema in modo etico.

Quello che sarà importante nel prossimo periodo non sarà tanto quello di riuscire a cercare di costruire il prossimo Terminator non sarà quello di riuscire a districarsi nei temi legati a all'intelligenza artificiale che ci dominerà, quelli che sono i temi effettivamente importanti per le aziende e per chi lavora nel nostro settore.

Sono probabilmente temi legati a capo a capire come riqualificare le persone con cui si lavora a capire quelle che sono le competenze effettivamente funzionali a quelle che sono le persone che effettivamente poi lavorano sulle progettualità al no le nostre competenze personali per riuscire ad essere efficaci in un contesto in cui tantissime attività possono essere automatizzate tramite l'intelligenza artificiale, sicuramente l'altro tema importante sara fuoriuscire e qua devo dire la privacy.

La legge sulla privacy europea è qualche passo avanti rispetto a qualsiasi altro tipo di legislazione che c' è a livello mondiale.

Ha qualche tentativo di legislazione che c' è a livello mondiale di capire effettivamente non tanto come riuscire a giocare in modo sporco con i dati delle persone, come si è fatto in modo piratesco da parte di tantissime aziende negli ultimi anni, quello di riuscire a costruire sistemi in modo trasparente, gestiscano i dati degli utenti e facciano capire all'utente dall'altra parte che il fatto di riuscire a fare profilazione può essere un vantaggio per entrambe le parti, meno spam, comunicazione più personalizzata da una parte, ma capacità da parte dell'utente di sapere effettivamente quali sono il tipo di elaborazione, il tipo, i dati che vengono raccolti, il tracciamento del proprio dato personale in modo che non possa essere fatto un utilizzo malevole.

Queste sono le sfide grosse su cui sicuramente ci possiamo interrogare, sia in un ambito proprio di costruzione anche di iniziative imprenditoriali da una parte e dall'altra in termini di applicazione, trasparenza, forte capacità di ridefinire il modo in cui, come professionisti, interagiamo con con i nostri utenti le grandissime sfide.

Pensare a robot che ci mangeranno l'intelligenza artificiale come un processo distruttivo, forse è una visione un pochino distruttiva di quello che invece è un processo estremamente interessante, estremamente d'impatto che dobbiamo riuscire a cavalcare nel modo corretto.