“Today we launched ChatGPT. try talking with it”. Sono passati due anni da quel 30 novembre 2022, quando con questo laconico tweet Sam Altman annunciava il rilascio di uno strumento che avrebbe avuto effetti dirompenti e imprevedibili.
Una crescita senza precedenti
L’adozione del chatbot di OpenAI è stata rapidissima. Nei primi due mesi ha raggiunto 100 milioni di utenti, un traguardo che TikTok ha tagliato in nove mesi e Instagram in due anni e mezzo. Oggi viene usato ogni settimana da 200 milioni di utenti di tutte le fasce di età.
Ma l’impatto più grande di ChatGPT è stato quello indiretto ovvero la capacità di spingere centinaia di aziende a trasformare la ricerca sull’intelligenza artificiale generativa in nuovi prodotti. E così abbiamo assistito al fiorire di applicazioni di ogni tipo: per generare immagini (Midjourney, Leonardo AI, Ideogram), video (Runway, Hailuo AI, HeyGen), musica (Suno, Udio), codice (Github Copilot, Cursor, Replit).
Ma da chi e come vengono utilizzati questi software di nuova generazione?
Secondo la ricerca di McKinsey “The state of AI in early 2024”, il 65% delle aziende di diverse nazionalità utilizza regolarmente qualche applicazioni di GenAI, un terzo in più rispetto all’anno precedente. Se in passato i primi sperimentatori sono stati gli sviluppatori aziendali, ora l’utilizzo si è diffuso anche tra le altre funzioni. In particolare, il 34% degli intervistati dice di usare l’IA nel reparto marketing e vendite e il 23% nello sviluppo di prodotti/servizi.
Non va altrettanto bene nel nostro Paese, nel quale solo il 24% delle grandi imprese e il 7% delle PMI hanno implementato soluzioni di IA (ricerca Global Technology Report 2024 di Bain & Company).
The study also highlighted the concept of Frontiera Frastagliata delle capacità dell’IA, ossia il confine irregolare, non sempre visibile, tra i compiti che l’IA può facilmente eseguire e quelli che non può. Per esempio, al momento, l’IA eccelle nella generazione creativa di idee e nella redazione di testi, ma incontra difficoltà in compiti che richiedono calcoli precisi. Infatti, sono emersi cases where the consultants observed relied on technology to, ignorandone i limiti e, dunque, incorrendo in errori. Ciò sottolinea l’importanza di avere un critical approach and continuous study to understand cosa può fare e cosa non può fare un certo strumento.
Casi d’uso nel marketing
Al momento le attività del CMO e del suo team in cui l’IA generativa trova una concreta applicazione sono le seguenti:
- Content marketing: la progettazione e realizzazione di contenuti è l’ambito in cui i modelli di IA generativa eccellono. L’uso di ChatGPT, ma anche di Gemini di Google e Copilot di Microsoft che sono già integrati nelle suite di produttività delle due Big Tech, permette di velocizzare molte attività ripetitive interne come la creazione di email e presentazioni o l’analisi di dati dentro fogli di calcolo. Ma questi stessi strumenti vengono usati anche per progettare calendari editoriali, completi di bozze per blog/social post o per generare nuove idee di contenuti per la lead generation. Questi output testuali vengono poi arricchiti con le immagini prodotte da strumenti come Midjourney che ora sono in grado anche di applicare palette di colori specifici e di modificare immagini caricate (si pensi alla possibilità di generare velocemente foto di un prodotto in contesti diversi). Anche la produzione di video per i social può essere supportata da software, come Runway, che riescono ad animare un’immagine e a riadattarla a formati specifici. Poi, tutto viene completato da un tappeto sonoro originale realizzato semplicemente descrivendo lo stile di musica che si vuole ottenere. Di recente, Toys “R” US, Coca-Cola e Motorola hanno sperimentato la realizzazione di interi spot pubblicitari con strumenti di IA.
- Personalizzazione: gli algoritmi di machine learning erano già utilizzati dalle aziende per personalizzare le esperienze dei clienti durante gli acquisti online. Con la GenAI tutto sta diventando più veloce, senza richiedere interventi profondi del reparto IT. Ad esempio, c’è chi utilizza i software text to text per generare migliaia di descrizioni di prodotto per l’ecommerce, da adattare a cluster di utenti specifici. Mango si è spinta fino alla realizzazione di modelle “sintetiche” e realistiche che indossano i suoi capi all’interno del suo ecommerce. C’è anche chi con HeyGen, crea un proprio avatar e lo usa per mettere a punto presentazioni aziendali in diverse lingue o per inviare video-messaggi personalizzati in cui l’avatar cita automaticamente il nome del cliente destinatario.
- Identificazione di lead: anche in questo caso l’IA tradizionale veniva già utilizzata per analizzare dati storici e fare attività di segmentazione sui prospect. La GenAI permette di semplificare le attività di “predictive analytics”, incrociando dati molto eterogenei sul comportamento di acquisto multicanale. In questo settore, più che la nascita di nuovi strumenti, stiamo assistendo alla mutazione dei CRM che stanno integrando funzionalità “smart” per il lead scoring e la gestione dei prospect.
- Assistenza clienti: naturalmente i modelli linguistici di grandi dimensioni che danno vita a ChatGPT & C. vengono anche usati per rinvigorire i vecchi chatbot aziendali, basati su regole predefinite. In questo modo, il supporto ai clienti risulta più utile e l’interazione più realistica perché le persone possono fare le proprie domande in linguaggio naturale. Senza contare che ogni interazione può essere collegata al profilo del lead e alle successive attività personalizzate di comunicazione.
Verso il futuro: gli agenti autonomi
Queste sono solo alcune delle attività che l’intelligenza artificiale generativa sta trasformando, ma l’ampiezza e la profondità del suo impatto sono ancora superficiali. In questi due anni abbiamo già assistito ad una prima evoluzione dei chatbot. Inizialmente erano solo dei sofisticati produttori di testo, ma negli ultimi mesi sono diventati anche “reasoner”, secondo la definizione di OpenAI. Infatti, i nuovi modelli di ChatGPT come o1, sono in grado di simulare una “catena di pensieri” che li conduce alla capacità di risolvere problemi complessi, logici e matematici.
Il prossimo step in questa evoluzione sarà quello degli “agents” ossia strumenti che non si limiteranno a rispondere, ma che saranno capaci di compiere operazioni autonomamente, pianificando i passi da compiere e attingendo alle risorse necessarie (per esempio usando il nostro computer). Già Salesforce and Microsoft hanno mostrato agenti che lavorano 24/7 per smistare le email al giusto referente.
L’evoluzione tecnologica difficilmente si arresterà. Il vero tema è capire se CEO e CMO saranno in grado di cogliere i suoi frutti per trasformare i processi aziendali. Come sempre si tratta di passare da timide adozioni a coraggiose integrazioni in grado di potenziare le intelligenze dei propri dipendenti con strumenti avanzati. Lo spirito che deve guidare questi progetti non dovrebbe essere quello della mera riduzione dei costi, ma quello dell’amplificazione della propria azione di marketing per migliorare le esperienze dei propri clienti.