L’intelligenza artificiale ha subito una notevole evoluzione negli ultimi anni, diventando una delle tecnologie più diffuse. Questo progresso ha consentito alle macchine di acquisire competenze che consentono loro di imitare in modo più accurato ed efficace l’intelligenza umana. Questa evoluzione non solo ha migliorato la capacità delle macchine di svolgere compiti complessi, ma ne ha anche ampliato l’applicazione in vari settori, aumentando l’efficienza e il processo decisionale intelligente nell’ambiente di lavoro e oltre.
Le strategie alla base dell’intelligenza artificiale sono già integrate nella nostra vita quotidiana, migliorando l’efficienza di prodotti e servizi. In questo articolo esploriamo come le aziende applicano le tecnologie AI per ottimizzare l’esperienza del cliente e dell’utente.
1. Raccomandazione di Prodotti e Servizi: Spotify e Netflix sono leader nei consigli personalizzati. Usano i Big Data per analizzare il comportamento e gli interessi degli utenti, offrendo suggerimenti che apprezzano davvero. Spotify si distingue per la sua lista delle “Scoperte della settimana”, che utilizza modelli di filtraggio collaborativi, elaborazione del linguaggio naturale e analisi audio. Netflix organizza la sua home page personalizzata in linee, classificate per genere, affinché gli utenti possano scoprire ed esplorare contenuti pertinenti.
2. Automazione dei servizi tramite chatbot: I chatbot sono essenziali per l’intelligenza artificiale nel servizio clienti. Le banche e le altre aziende investono in assistenti virtuali che interagiscono con i clienti, chiariscono dubbi ed effettuano transazioni. Nel tempo, i chatbot imparano e anticipano le esigenze degli utenti, migliorando la loro efficienza.
3. Riconoscimento vocale: Alexa di Amazon e Siri di Apple sono esempi di interfacce utente vocali (VUI) che utilizzano l’intelligenza artificiale conversazionale. Queste piattaforme non solo comprendono e rispondono alle richieste degli utenti, ma imparano anche dalle interazioni per offrire un’esperienza più personalizzata ed efficace.
4. Riconoscimento delle immagini: Google Foto utilizza la visione artificiale per riconoscere e organizzare le foto. Le macchine si addestrano a identificare i modelli nelle immagini, consentendo agli utenti di cercare e trovare facilmente le foto. Più foto vengono utilizzate e taggate, più precisa diventa l’intelligenza artificiale.
5. Prezzi dei prodotti: La tariffazione dinamica è un’altra applicazione dell’intelligenza artificiale. Servizi come Uber e Airbnb adeguano i loro prezzi in tempo reale in base alla domanda e all’offerta. L’intelligenza artificiale ti consente di riconoscere modelli e prevedere situazioni, adeguando i prezzi in modo accurato e rapido.
6. Segmentazione del pubblico: La segmentazione del pubblico è essenziale nel marketing. L’intelligenza artificiale consente alle aziende di comprendere meglio il comportamento dei propri clienti e di segmentarli in modo più preciso. Netflix, ad esempio, utilizza l’apprendimento automatico per inviare consigli personalizzati ai suoi abbonati.
7. Campagne digitali: Le campagne multimediali a pagamento sono più efficienti con l’intelligenza artificiale. Google Ads utilizza il machine learning per aggiustare le offerte e migliorare le conversioni. Gli annunci adattabili della rete di ricerca vengono ottimizzati automaticamente per fornire la migliore versione dell’annuncio in base al comportamento dell’utente.
8. Personalizzazione del prodotto: Nike utilizza l’intelligenza artificiale per personalizzare i prodotti e migliorare l’esperienza del cliente. L’app Nike Fit scansiona i piedi dei clienti per consigliare la scarpa perfetta. Inoltre, progetti come Nike Maker Experience consentono ai clienti di progettare le proprie scarpe, combinando il tracciamento degli oggetti e l’intelligenza artificiale.
9. Cura dei contenuti: Piattaforme come Twitter e Pinterest utilizzano l’intelligenza artificiale per ordinare e consigliare contenuti pertinenti. Twitter utilizza il deep learning e l’elaborazione del linguaggio naturale per migliorare l’esperienza dell’utente e combattere l’estremismo. Pinterest utilizza la visione artificiale per fornire ispirazione visiva personalizzata.
10. Ricerche personalizzate: Google ha rivoluzionato l’esperienza di ricerca con algoritmi come BERT, che comprendono il significato e le intenzioni dietro le ricerche degli utenti. Combinando diversi fattori di posizionamento, Google offre risultati pertinenti e personalizzati in cima ai risultati di ricerca.
Altri esempi sono: amazzonia che utilizza l’intelligenza artificiale per offrire consigli personalizzati e prevedere la domanda, ottimizzando così la gestione dell’inventario. BMW ha integrato l’intelligenza artificiale nel suo processo di produzione automobilistica, con conseguente riduzione dei costi e un notevole miglioramento della qualità dei suoi veicoli. Coca Cola ha adottato l’intelligenza artificiale per analizzare i dati dei social media e anticipare le tendenze dei consumatori, adattando la propria strategia di marketing e lanciando i prodotti in modo più efficace. Alle aziende piace Deloitte E JP Morgan Chase Impiegano l’intelligenza artificiale per analizzare i dati finanziari, consentendo loro di fare previsioni accurate sulle prestazioni aziendali e fornire consigli informati ai propri clienti. IBM ha integrato l’intelligenza artificiale nell’analisi dei dati aziendali, facilitando il processo decisionale strategico in tempo reale. O, Johnson & Johnson E Procter & Gamble hanno incorporato l’intelligenza artificiale nei loro processi di produzione e distribuzione, ottenendo così un’ottimizzazione significativa.
L’intelligenza artificiale generativa nelle città intelligenti
Mentre le città intelligenti continuano ad evolversi con l’intelligenza artificiale (AI), l’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa nelle loro operazioni sta segnando una nuova fase nella gestione urbana. Buenos Aires, Singapore, Amsterdam e Dallas sono in prima linea in questa rivoluzione tecnologica, dimostrando come l’intelligenza artificiale generativa può trasformare la vita urbana e migliorare i servizi pubblici.
Buenos Aires. Il chatbot versatile: La capitale argentina si è distinta lanciando il suo chatbot nel 2019. “Boti”, come è noto, si è evoluto notevolmente grazie all’intelligenza artificiale generativa, raggiungendo il record di 11 milioni di conversazioni nel gennaio 2022. Questo sviluppo ha reso Boti “un canale preferito per cittadini”, secondo l’Osservatorio sull’innovazione nel settore pubblico. Originariamente fungeva da canale ufficiale del governo per i test e le vaccinazioni durante la pandemia. Oggi il suo raggio d’azione si è ampliato fino a includere servizi come il bike sharing e l’assistenza sociale, fornendo uno strumento completo per i cittadini.
Singapore. 100 innovazioni nell’intelligenza artificiale generativa: Singapore, pioniere nella creazione di un gemello digitale della città-stato, ha lanciato più di 100 soluzioni di intelligenza artificiale generativa a seguito di un’iniziativa governativa lo scorso anno. Le innovazioni includono uno strumento che consente al personale docente di sviluppare rapidamente nuovi contenuti, nonché un chatbot per i centri comunitari, riferisce The Straits Times. A differenza di molti governi che adottano un approccio cauto nei confronti dell’intelligenza artificiale, Singapore è impegnata a massimizzare i benefici di questa tecnologia. La sua strategia nazionale sull’intelligenza artificiale, aggiornata alla fine del 2023, si concentra su “modi per convincere l’economia di Singapore ad adottare e utilizzare l’intelligenza artificiale”.
Amsterdam. Generare materiali sostenibili: L’Università di Amsterdam sta utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale – la tecnologia alla base dei chatbot come ChatGPT – per creare materiali nuovi e sostenibili. Il progetto di ricerca Artificial Intelligence for Sustainable Molecules and Materials (AI4SMM) sostituisce le parole con le molecole in un approccio innovativo alla scienza dei materiali. Bernd Ensing, professore capo del progetto, spiega che l’uso dell’intelligenza artificiale per costruire nuove molecole e materiali cambierà il modo in cui viene fatta la scienza, riducendo la dipendenza dall’”intuizione chimica”. Inizialmente il team si concentra sulla creazione di sali per l’accumulo di energia, acciaio sostenibile, plastica sicura e nuove proteine vegetali.
dallas. Veicoli autonomi di nuova generazione: In Texas, negli Stati Uniti, una nuova generazione di camion autonomi è in fase di sperimentazione tra Dallas e Houston. Questi veicoli, addestrati con l’intelligenza artificiale generativa, rappresentano un miglioramento significativo rispetto ai loro predecessori. Il sistema Copilot4D utilizza sensori Lidar per rilevare la distanza dagli oggetti e generare una mappa 3D continua dell’ambiente, consentendo previsioni fino a 10 secondi nel futuro. Raquel Urtasun, CEO di Waabi, l’azienda dietro questa innovazione, sottolinea che l’approccio “AI-first” del sistema consente di “imparare dai dati” invece di essere addestrato a reagire a situazioni specifiche. Se questi veicoli si dimostrassero più sicuri e affidabili, potrebbero risolvere problemi come i colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento, le emissioni di carbonio e la carenza di manodopera, secondo il Toronto Globe and Mail.
Queste città esemplificano il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale generativa nella vita urbana, aprendo la strada verso un futuro più efficiente, sostenibile e incentrato sui cittadini.
