AI Generativa: cos’è, vantaggi, rischi, uso nel Marketing ed esempi

L’AI Generativa sta cambiando il modo di lavorare delle aziende, soprattutto nel Design, nel Marketing e nell’Intrattenimento. Scopriamo cos’è, come funziona, vantaggi e rischi, applicazioni nel Digital Marketing ed esempi.

L’AI Generativa (Generative AI) sta cambiando il mondo del lavoro, soprattutto per le Digital Agency e per le agenzie di comunicazione. Questa forma avanzata di Machine Learning può migliorare alcuni processi lavorativi, velocizzare le attività più ripetitive e può comprendere meglio il comportamento degli utenti, o utonti a seconda del caso.

Le opportunità per dare un impulso al proprio business, e per avere un vantaggio competitivo, sono tante: generazione di immagini, contenuti, video, codice, automatizzazioni per la SEO e per l’Advertising. Scopriamo in che modo l’AI Generativa sta cambiando le aziende, i vantaggi e i rischi, le applicazioni e gli esempi. Partiamo dalla definizione di Generative AI.

Cos’è l’AI Generativa e cosa significa?

Ecco cos’è l’AI Generativa secondo la definizione di McKinsey:

L’AI Generativa descrive gli algoritmi che possono essere utilizzati per creare nuovi contenuti, inclusi audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video.

McKinsey & Company

Un programma di AI Generativa parte dal prompt, ovvero dalle richieste formulate in linguaggio naturale dall’utente o da un software per generare testi da testi (Text-to-Text), immagini da testi (Text-to-Image) o anche immagini da immagini (Image-to-Image). L’output che restituirà la macchina deriverà dalle combinazioni dei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi.

La mole di informazioni per addestrare l’AI Generativa è enorme. Per far capire la quantità basta pensare al sistema GPT-3, addestrato con una base di 45 TB di dati di testo che permette di ottenere un risultato creativo. La generazione avviene tramite la compilazione di un mix di fonti, con una quantità di dati così alta che l’output può essere nuovo. Anche la rielaborazione è considerata creatività…

Il rischio di ottenere risultati non corretti, o di incorrere nella violazione della proprietà intellettuale, esiste; grazie però ad una continua supervisione umana i prodotti generati dall’AI possono essere più che soddisfacenti.

L’AI Generativa per le Digital Agency e per il Marketing Online

Per le Digital Agency, per il Marketing Online e per le agenzie di comunicazione, l’AI Generativa può offrire grandi vantaggi competitivi, a patto però che ci sia sempre una supervisione che controlli l’output finale. L’AI può dare un forte impulso creativo, può ottimizzare gli annunci delle campagne di marketing e creare dei testi ottimizzati in ottica SEO.

Secondo un sondaggio di Salesforce, il Machine Learning potrebbe far risparmiare circa 5 ore a settimana, più di un mese in un anno. Vediamo come l’AI Generativa è utilizzata nelle agenzie per migliorare, velocizzare ottimizzare le attività.

Content Marketing: contenuti testuali e multimediali
La creazione e la modifica di contenuti testuali e multimediali possono essere automatizzate mediante l’Intelligenza Artificiale. Tra gli strumenti più validi troviamo sicuramente ChatGPT di OpenAI che consente di generare testi e codice.

ChatGPT può tornare utile per generare articoli, caption per i social, claim, piani editoriali… Ovviamente anche qui il controllo di un umano è fondamentale. Bard, il collaboratore creativo di Google, può essere utilizzato nei processi creativi per velocizzare la ricerca di informazioni e la redazione di testi.

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Per generare contenuti multimediali, degli ottimi strumenti di AI Generativa sono DALL-E e Midjourney per creare immagini, Synthesia per la parte video, Tome per presentazioni aziendali.

SEO e posizionamento sui motori di ricerca
I tools basati sull’apprendimento permettono di analizzare più velocemente i dati come il traffico di un sito o il codice in pagina, accelerando i processi di ricerca delle keyword. ChatGPT può essere integrata con i programmi per l’analisi SEO, risparmiando tempo nella ricerca delle parole chiave o nell’elaborazione dei piani editoriali (blog o social).

Un SEO Expert può sfruttare l’apprendimento automatico e di generazione di codice per la creazione dei dati strutturati richiesti dalla SEO, come i meta dati. Sono un esempio i dati strutturati delle schede prodotto di un Ecommerce in JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data), il linguaggio usato per la marcatura delle pagine, che possono essere generati con i software basati sul machine learning

Digital Advertising
Comprendere i bisogni del target di riferimento è fondamentale per la riuscita di una campagna di marketing. Dopo aver ottenuto i dati degli utenti è possibile inviare loro consigli personalizzati per farli tornare a riacquistare un prodotto o servizio.

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Per migliorare e ottimizzare le campagne di Advertising esistono tools sull’AI Generativa per segmentare gli utenti in maniera rapida, identificando i loro comportamenti per generare testi e immagini ad hoc. Tali strumenti permettono anche di monitorare l’andamento delle campagne, controllando il budget e ottimizzandolo. Molti di questi strumenti sono già integrati nelle piattaforme pubblicitarie più utilizzate.

Sviluppo, analisi dati, Email Marketing
Alcuni aspetti dell’analisi dei dati richiedono molto tempo. L’AI Generativa può, ad esempio, creare il codice per la costruzione di modelli analitici, agevolando e velocizzando l’attività di sviluppo dei developers. Nell’Email Marketing, l’intelligenza artificiale potrebbe classificare con un punteggio il contatto ricevuto (lead), per identificare l’utente in ogni fase d’acquisto e inviargli la comunicazione più appropriata.

Quali sono i vantaggi e i rischi dell’Intelligenza Artificiale Generativa?

La rivoluzione tecnologica dell’AI Generativa potrebbe cambiare per sempre il nostro approccio al lavoro. Vediamo quali vantaggi e quali rischi potrebbe portare.

Vantaggi

Uno dei primi vantaggi dell’AI consiste nella riduzione dei tempi e dei costi. La produzione dei contenuti può essere generata tramite Machine Learning utilizzando meno risorse. Alcuni tools video permettono, per esempio, di generare video senza effettuare le riprese.

L’l’Intelligenza Artificiale generativa porta maggiore efficienza per la velocità di produzione degli output, automatizzando le attività ripetitive. Secondo una ricerca di Goldman Sachs, l’AI Generativa può aumentare la produttività del lavoro e, di conseguenza, anche produzione e PIL globale. Questo perché le risorse “liberate” dall’AI potranno essere impiegate su attività più strategiche e remunerative.

Rischi

I rischi dell’AI Generativa sono molteplici, alcuni con effetti a lungo termine che non conosciamo ancora. L’AI non è perfetta e il controllo umano ci deve sempre essere; talvolta dei pregiudizi appresi durante l’addestramento degli algoritmi può portare a risultati fuorvianti. Inoltre l’AI potrebbe generare contenuti duplicati, similari e con poco valore qualitativo.

Sperimentare e creare valore con l’AI Generativa è cosa buona e giusta come diceva qualcuno, ma con progetti definiti e supervisionati da umani, con un occhio sempre puntato ai risultati e alle evoluzioni tecnologiche e normative. Sei interessato a integrare l’Intelligenza Artificiale Generativa per le tue attività di Marketing? Contattaci, è il primo passo per ottenere risultati concreti per il tuo business.