Cos'è l'intelligenza artificiale? Cosa devono sapere i marketer

L'intelligenza artificiale sta ottenendo molta trazione nel mondo del marketing. Secondo Statista, l'80% degli esperti del settore integra una qualche forma di intelligenza artificiale nelle proprie attività di marketing online.

Tuttavia, se sei come me e non hai familiarità con l'intelligenza artificiale oltre a ciò che hai visto in storie di fantascienza come I, Robot o Black Mirror , probabilmente ti starai chiedendo cos'è l'IA e come usarla nel marketing.

L'intelligenza artificiale è davvero come appare nei film? Questo articolo esplorerà la definizione di IA, i diversi tipi di IA e come l'IA può migliorare i processi di marketing.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

Come funziona l'IA?

Quali sono i quattro tipi di intelligenza artificiale?

In che modo i professionisti del marketing possono utilizzare l'IA

I pro e i contro dell'intelligenza artificiale

Il futuro dell'intelligenza artificiale nel marketing

Quindi ora che sai cos'è l'IA, esploriamo come funziona.

Come funziona l'IA?

L'intelligenza artificiale combina grandi insiemi di dati con algoritmi di elaborazione intelligenti e ripetitivi per apprendere da modelli e caratteristiche all'interno dei dati analizzati. L'intelligenza artificiale elabora e apprende continuamente dai dati.

All'interno di ogni ciclo di elaborazione dei dati, il sistema di intelligenza artificiale verifica e misura le proprie prestazioni per acquisire competenze aggiuntive.

L'intelligenza artificiale può eseguire ripetutamente migliaia, persino milioni di attività, migliorandone le prestazioni in un breve lasso di tempo. Tuttavia, esistono diversi tipi di intelligenza artificiale, ognuno con le sue capacità e limitazioni.

Quali sono i quattro tipi di intelligenza artificiale?

I quattro tipi di intelligenza artificiale sono reattivi, memoria limitata, teoria della mente e autocoscienza.

Reattivo

Un'intelligenza artificiale reattiva può usare la sua intelligenza solo per reagire e rispondere al mondo che la circonda. Non può immagazzinare memoria; pertanto, non può fare affidamento su esperienze passate per informare il processo decisionale o la risoluzione dei problemi in tempo reale.

Le macchine reattive possono completare solo un numero finito di attività specializzate. Anche se questo può sembrare uno svantaggio, ha i suoi vantaggi. Un'intelligenza artificiale reattiva reagirà sempre allo stesso modo agli stessi stimoli, rendendola affidabile e degna di fiducia.

Uno degli esempi più famosi di IA reattiva è Deep Blue, un supercomputer creato da IMB negli anni '90 che vinse una partita di scacchi contro il campione di scacchi Garry Kasparov. Deep Blue potrebbe identificare i pezzi della scacchiera e come ogni pezzo potrebbe muoversi in base alle regole del gioco.

Tuttavia, l'IA non poteva tentare di anticipare la prossima mossa del suo avversario, né poteva pensare a modi per mettere il suo pezzo in una posizione migliore.

Memoria limitata

L'intelligenza artificiale con memoria limitata memorizza i dati e le previsioni precedenti e li utilizza per prendere decisioni, esaminando i dati passati per prevedere il futuro. L'intelligenza artificiale con memoria limitata si verifica quando un modello di apprendimento automatico viene continuamente addestrato per analizzare e utilizzare nuovi dati.

L'intelligenza artificiale a memoria limitata consiste in sei passaggi da seguire.

1. Crea i dati di allenamento.
2. Crea il modello di apprendimento automatico.
3. Abilitare il modello per fare previsioni.
4. Chiedi al modello di ricevere un feedback umano o ambientale.
5. Memorizza il feedback come dati.
6. Ripeti tutti i passaggi precedenti in un ciclo.

Esempi di intelligenza artificiale con memoria limitata sono le auto a guida autonoma. Le auto a guida autonoma identificano i civili che attraversano la strada, i segnali stradali e altri dati per prendere decisioni di guida migliori ed evitare incidenti futuri.

Un altro esempio di intelligenza artificiale con memoria limitata è lo strumento di test adattivo di HubSpot. La funzione di test adattivo suddivide inizialmente il traffico in modo uniforme tra le varianti di pagina.

Man mano che HubSpot apprende le prestazioni di queste variazioni, regoliamo automaticamente il traffico, quindi le variazioni con prestazioni ottimali vengono mostrate più di quelle con prestazioni scarse.

Teoria della mente

Teoria della mente L'intelligenza artificiale è, come sembra, teorica. L'intelligenza artificiale non è ancora passata a questo tipo, quindi la teoria della mente è ancora nella sua fase di innovazione. Questo tipo di intelligenza artificiale interagisce con i pensieri e le emozioni degli umani. La teoria della mente capirà meglio le entità con cui interagiscono in modo che possano comprendere i loro bisogni, credenze, sentimenti e processi di pensiero.

Ad esempio, ora sappiamo che le auto a guida autonoma sono una forma di IA mentale limitata. Se queste auto autonome potessero analizzare e comprendere gli stati mentali ed emotivi dei loro conducenti per migliorare la sicurezza, si evolverebbero in Theory of Mind AI.

Autocoscienza

Una volta che la teoria della mente sarà una realtà, il prossimo tipo di intelligenza artificiale che emergerà sarà l'autocoscienza. A questo punto, le macchine non saranno solo consapevoli delle emozioni e degli stati mentali degli umani, ma saranno anche consapevoli dei propri. Un'intelligenza artificiale autocosciente avrà una coscienza simile a quella umana e comprenderà la sua esistenza nel mondo e con gli altri.

In che modo i professionisti del marketing possono utilizzare l'IA

L'intelligenza artificiale può eseguire parti del processo di marketing, come l'automazione delle attività, la personalizzazione delle campagne e l'analisi dei dati, in modo da poter spendere meno per attività ripetitive e più per la strategia.

Ad esempio, la nostra app mobile HubSpot dispone di uno scanner per biglietti da visita che utilizza l'intelligenza artificiale per individuare il nome, l'indirizzo e-mail e altre informazioni di contatto su un biglietto da visita e mapparli alle proprietà HubSpot. Invece di perdere tempo a inserire manualmente questi dati, l'intelligenza artificiale automatizza il processo per te.

I pro e i contro dell'intelligenza artificiale

Quindi, ora sai cos'è l'intelligenza artificiale, come funziona e i quattro tipi di intelligenza artificiale: entriamo nei pro e nei contro della tecnologia AI.

I vantaggi dell'intelligenza artificiale

Meno errori

Gli esseri umani possono commettere errori, non rispettare le scadenze, sbagliare l'ortografia delle parole e sbagliare i calcoli. A volte siamo distratti o stiamo attraversando un esaurimento; è la natura umana. Implementando un sistema automatizzato basato sull'intelligenza artificiale, riduci il rischio di errori.

Tempo di attività 24 ore su 24, 7 giorni su 7

Anche l'intelligenza artificiale non ha bisogno di riposo e può funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7. L'intelligenza artificiale può funzionare costantemente e in modo coerente per tutto il tempo in cui è programmata. Ciò rende l'intelligenza artificiale più ideale degli umani per attività ripetitive, consentendo agli esperti di marketing e agli imprenditori di concentrare i propri sforzi altrove.

Può analizzare rapidamente set di dati di grandi dimensioni

Come accennato in precedenza, gli esseri umani a volte commettono errori, specialmente durante l'elaborazione di grandi set di dati. Una soluzione sarebbe lavorare più lentamente per evitare errori, ma il tempo è denaro nel marketing.

Fortunatamente, le macchine AI possono elaborare rapidamente grandi quantità di informazioni e dati, rendendole più efficienti degli umani in una stretta scadenza.

I contro dell'intelligenza artificiale

Mancanza di creatività

L'intelligenza artificiale è programmata per reagire a stimoli basati esclusivamente su dati del passato, il che significa che attualmente non sono adatti per creare soluzioni innovative. I dati del passato possono aiutare a prevedere i risultati futuri, ma i dati da soli non sono sempre sufficienti per affrontare una variabile mai vista prima.

Pertanto, l'intelligenza artificiale sarebbe più adatta per lavori "grugniti" o banali. Dal punto di vista del marketing, gli esseri umani possono sviluppare una strategia di marketing creativa, mentre l'intelligenza artificiale può occuparsi delle attività ripetitive che implementano il piano.

Impersonale

A volte, la connessione umana è il modo migliore per stringere una relazione più stretta con il tuo pubblico. Mentre un'intelligenza artificiale autocosciente è possibile in futuro, le attuali macchine di intelligenza artificiale non possono imitare perfettamente l'esperienza umana.

Dal punto di vista del marketing, l'implementazione dell'IA in ogni interazione con il cliente può creare una spaccatura tra te e il tuo pubblico. Voglio dire, c'è una ragione per cui molti di noi ricordano di aver gridato "parla con un rappresentante!" quando siamo stanchi di parlare al telefono con un robot.

Il futuro dell'intelligenza artificiale nel marketing

Secondo Grand View Research, il mercato globale dell'IA dovrebbe raggiungere i 1.811,8 miliardi di dollari entro il 2030, rispetto ai 136,6 miliardi di dollari del 2022.

L'intelligenza artificiale, la teoria della mente e le macchine autocoscienti suonano tutte come cose provenienti da un lontano futuro. Tuttavia, la realtà è che l'IA è qui ora e il suo impatto su tutti i settori probabilmente crescerà negli anni a venire.

Sebbene l'intelligenza artificiale abbia pro e contro, è importante che i professionisti del marketing rimangano sintonizzati sui suoi progressi e siano aperti all'utilizzo dell'intelligenza artificiale per semplificare determinati processi per stare al passo con i concorrenti.