AS_07_2019

INTELLIGENZA ARTIFICIALE primo piano 28 Ottobre 2019 Automazione e Strumentazione e virtuale; la convergenza tra AI e marketing, oggetto degli experiential lab ‘AI Business Trai- ning’. L’evento Intail è dedicato all’uso della AI nel settore retail, e, ancora, il Marketing Analytics Summit si concentrerà sulle potenzialità dei big data e della data science applicati al marketing. Di particolare interesse è, appunto, la cre- scente integrazione tra la AI e le tecnologie e strumenti digitali utilizzati nel marketing. Oggi si parla, non a caso, di mondo ‘martech’ , ossia di ‘marketing technologies’ che facili- tano l’esecuzione delle attività di marketing, e che risultano essere sempre più diffuse anche nelle aziende italiane, come emerge dal recente Osservatorio Omnichannel Customer Expe- rience , realizzato dalla School of Management del Politecnico di Milano . Tra queste vi sono, ad esempio, le soluzioni di CRM (customer relationship management) unificato, gli ‘enterprise data hub’ con repository centra- lizzato; i data lake, capaci di memorizzare enormi volumi di dati grezzi, che poi ven- gono utilizzati dai data scien- tist come base fondamentale per creare applicazioni di analisi dei big data. L’obiettivo dello stack di tec- nologie martech è razionaliz- zare i flussi di lavoro, auto- matizzando le operazioni ripe- titive, migliorando i processi di comunicazione, e creando contenuti più intelligenti, gra- zie allo sfruttamento di insight che permettono di conoscere in profondità ciò che i clienti di un’azienda desi- derano, e di ottimizzare le loro esperienze d’uso dei servizi e dei prodotti acquistati. Quando poi gli algoritmi d’intelligenza artificiale e appredi- mento automatico (machine learning - ML) ven- gono integrati nelle martech, diventa possibile implementare piattaforme e strumenti di analisi dei dati ancora più evoluti e potenti. Creare applicazioni di AI: non esiste più una sola strada Fino a qualche anno fa, un’organizzazione che decideva di realizzare un’applicazione d’intel- ligenza artificiale non aveva alternative tra cui scegliere, se non seguire l’unica strada possibile, cioè implementare da sé la propria soluzione di AI e ML. Oggi invece, sottolinea Gartner, l’intel- ligenza artificiale sta approcciando le imprese in molti modi differenti: ad esempio, applicazioni intelligenti come AutoML di Google stanno regi- strando il più grande impulso, mentre sono ormai popolari anche altri approcci, e, segnatamente, la AI sotto forma di servizio PaaS (platform as a service), oppure i servizi cloud di AI. La AI conversazionale resta in cima ai programmi aziendali, stimolata dal successo mondiale di assistenti virtuali come Amazon Alexa, Google Assistant ed altri, dice Gartner, mentre nel frat- tempo nuove tecnologie continuano a emergere, come l’intelligenza aumentata, la edge AI, il data labeling e la explainable AI. AI per rafforzare i servizi di assistenza e supporto L’intelligenza artificiale nelle applicazioni di marketing può articolarsi in molte forme, Gli insight ottenibili attraverso la AI migliorano la business intelligence L’apprendimento automatico delle macchine perfeziona di continuo la conoscenza dei clienti