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A cura di Incubeta

Una rubrica in cui esploriamo l'affascinante mondo dell'innovazione nel contesto del marketing digitale. Qui troverete preziosi insight, strategie e tendenze per potenziare la crescita del vostro business attraverso l'uso intelligente dei dati. Lasciatevi guidare attraverso una panoramica approfondita su come sfruttare l'innovazione digitale per ottenere una crescita significativa, acquisire nuove prospettive e spingere il vostro business verso nuovi livelli di successo.

30/06/2023
di Incubeta

Rischi, vantaggi e best practice dell’intelligenza artificiale generativa

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Partiamo dalle basi: “Generative AI” o “Intelligenza artificiale generativa” è la più grande "parola d'ordine" nell’ambito dell'Intelligenza Artificiale (AI) e si riferisce al processo di utilizzo dell’AI per generare nuovi dati, in contrapposizione all'analisi e alla categorizzazione dei dati esistenti, che è una pratica più tradizionale dell'AI. In parole povere, l'AI generativa è un tipo di sistema o algoritmo in grado di generare nuovi contenuti, compresi testi, immagini e media, in risposta a una serie di richieste o input.

Come spesso accade quando un nuovo prodotto arriva nel mondo del marketing digitale, tutti vogliono testare la nuova soluzione, ma l'IA generativa non è priva di rischi.

Sebbene sia uno strumento di grande valore nelle attività di digital marketing, ci sono una serie di elementi che dovete tenere in considerazione prima di addentrarvi in questo campo.

Cominciamo con gli aspetti positivi.

I punti forti

Il più grande vantaggio del Generative AI è senza dubbio la maggiore efficienza operativa che genera (o che può generare). L’Intelligenza artificiale generativa può aiutarvi a risparmiare una quantità significativa di tempo e risorse, automatizzando le attività più banali.Vediamo alcuni esempi:

Keywords Brainstorming - Il generative AI è una risorsa utile nelle fasi iniziali della ricerca di keywords e argomenti. Un algoritmo di intelligenza artificiale può essere utilizzato per analizzare i dati di ricerca e generare un elenco di parole chiave pertinenti - in linea con la query iniziale - che rientrano in categorie popolari e a bassa concorrenza.

Esecuzione di A/B test - L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per i test A/B, ma solo in relazione alla creazione di contenuti, ad esempio generando il contenuto per ogni test. Vale la pena notare che gli strumenti di generative AI spesso falliscono quando si richiede di eseguire i calcoli analitici più semplici, quindi non bisogna usarli per giudicare i risultati dei test, la loro validità, la significatività statistica o aspetti similari.

Generazione di immagini - L'uso più semplice del generative AI è l'accesso che le aziende hanno a una libreria infinita di immagini. Queste possono essere utilizzate (per ora) a fini commerciali, nell'ambito di campagne di marketing e così via, senza rischi di violazione del copyright.

Generazione di risorse connesse - La connessione tra i modelli linguistici e le capacità generative in ambito video consentirà di ottenere un volume infinito di risorse video che potranno essere adattate a singoli consumatori o uses case. I video e gli altri contenuti non saranno solo dinamici, ma potranno essere adattati a qualsiasi use cases per qualsiasi azienda.

Date un'occhiata al suo whitepaper "30 modi per utilizzare l'intelligenza artificiale nel marketing digitale" per approfondire e scoprire ulteriori motivi per cui dovreste integrare soluzioni di intelligenza artificiale nella vostra strategia digitale...

I rischi

Come tutti sappiamo, i vantaggi derivanti dalle nuove soluzioni tecnologiche, sono sempre accompagnati dai rischi; bisogna tenerli in considerazione quando si parla di generative AI. Ecco alcuni esempi:

Informazioni false o errate - A causa della mancanza di una fonte di informazioni unica e chiara, esiste un rischio significativo di disinformazione. Le piattaforme di generative AI sono note per generare regolarmente risposte false, note come allucinazioni, o per produrre "deep fake" che stanno diventando sempre più difficili da identificare. (Ricontrollare sempre, due volte).

Privacy - Una delle principali preoccupazioni legate al generative AI è la mancanza di una legislazione sulla privacy che protegga i dati degli utenti. Ci sono diversi modi in cui gli utenti possono risentirne: violazione del consenso, anonimizzazione inadeguata e archiviazione, elaborazione e condivisione non autorizzata dei dati. Non esiste una governance/protezione attuale per le informazioni riservate o sensibili. Gli utenti devono presumere che qualsiasi richiesta inserita in uno strumento di generative AI diventerà un'informazione pubblica.

Pregiudizi e discriminazioni - Sebbene la maggior parte degli strumenti preveda misure precauzionali per mitigare il rischio di pregiudizi o discriminazioni, AI generativa non è affatto scevra da errori al 100%. Anche il generative AI più avanzato può essere affetto da errori, in relazione ai dati su cui è stato addestrato. Che si tratti di pregiudizi, razzismo, sessismo e così via.

Weponized AI - L'AI può essere manipolata per essere utilizzata con intenti malevoli e/o distruttivi, ovvero per superare le misure di cybersicurezza e commettere frodi, furti o riciclaggio di denaro ( per citarne alcuni). I criminali informatici tendono a prendere di mira i soggetti che presentano vulnerabilità nella loro sicurezza informatica, utilizzando l'AI dannosa per aggirare l'AI "benigna", spesso effettuando il reverse engineering delle funzionalità per scopi malevoli.

Le best practice...

Tenendo conto dei rischi noti, esistono una serie di best practice che i brand dovrebbero seguire per salvaguardarsi dall'uso dannoso o nocivo del generative AI.

1) Non inserire i dati sensibili/intellettuali della propria organizzazione in uno strumento di generative AI. Tutti i dati inseriti vengono successivamente utilizzati per sviluppare ulteriormente i modelli di AI, il che significa che le informazioni sensibili o confidenziali inserite potrebbero essere rivelate ad altre persone che utilizzano lo strumento se la richiesta è pertinente. Non vogliamo che si ripeta il fiasco di codifica di Samsung: i lavoratori Samsung hanno commesso un grave errore utilizzando ChatGPT...

2) Non affidatevi alle "allucinazioni" e non intraprendete azioni in funzione di esse. Anche se possono sembrare convincenti, sono contraffatte e potrebbero avere gravi conseguenze per voi e per la vostra organizzazione. Per questo motivo, stabilite delle linee guida organizzative che documentino la politica da seguire nel caso in cui qualcuno violi le best practice dell'AI e utilizzi le "allucinazioni" per prendere decisioni aziendali.

3) Ricontrollare tutto. In generale, non bisogna mai affidarsi esclusivamente ai risultati del generative AI, ma usare il buon senso e verificare tutte le informazioni con i fatti reali.

4) Se si investe in soluzioni di generative AI, bisogna tenere conto dei rischi di sostenibilità. L'AI utilizza volumi significativi di energia elettrica, quindi è bene scegliere con attenzione il fornitore e prendere in considerazione la possibilità di documentare l'impronta di carbonio generata nell'organizzazione e rifletterla nelle iniziative di compensazione.

5) L'AI è buona solo in relazione alla qualità dei dati inseriti, ovvero grazie ad un approccio di controllo qualitativo dei dati in ingresso e in uscita. Assicuratevi di concentrarvi sulla qualità, sulla ricchezza e sulla connettività per massimizzare il vostro ROI ( in continuo aggiornamento).

6) Valutare l'opportunità di sfruttare la potenza delle soluzioni di intelligenza artificiale su misura per massimizzare il budget disponibile e scoprire nuove opportunità per promuovere la crescita, attraverso i media, la creatività e l'esperienza. Le grandi performance sono il risultato di una perfetta integrazione cross-canale e le soluzioni smart, studiate su misura per il vostro brand, possono aiutarvi a raggiungere questo obiettivo.

7) Preparate la vostra organizzazione ai rischi di frode e cybersicurezza legati all'AI. Assicuratevi che i vostri dipendenti siano consapevoli dei rischi e che disponiate di controlli di mitigazione in caso di violazione della sicurezza.

8) Procedete con cautela e introducete una politica interna di utilizzo dell'AI per mitigare i rischi di uso improprio, con esempi chiari di usi accettabili e non accettabili dell'AI generativa sul posto di lavoro.

Per ulteriori informazioni su come utilizzare l'IA generativa all'interno della vostra organizzazione, contattate gli esperti di Incubeta all'indirizzo italy@incubeta.com o visitate il loro sito web all'indirizzo incubeta.com.