Di Intelligenze artificiali, reti neurali e processi di machine learning si sente oggi molto parlare. Le possibilità offerte dagli ultimi sviluppi di tool basati su IA vengono promosse in diversi settori, non da ultimo quello del Digital Marketin e, in particolare, della scrittura di contenuti ottimizzati e performanti.
Sull’argomento c’è però talvolta ancora molta confusione, con il risultato che diverse aziende che avrebbero la possibilità di trarre beneficio da questi sviluppi high-tech in realtà se la lasciano sfuggire. Alla base c’è spesso il timore di affrontare la novità e di perdere l’efficienza acquisita con modelli più tradizionali.
Ecco allora una guida sintetica ma completa su ciò che occorre sapere per convincersi definitivamente che le IA possono essere uno strumento di successo per la propria azienda. Il tool Sem@ntika di AdIntend, per esempio, consente di realizzare contenuti testuali a partire da dati strutturati, minimizzando tempi, costi di lavorazione e incidenza di errori.
Cos’è il Machine Learning
Il concetto di machine learning o “apprendimento della macchina” costituisce la base di qualsiasi strumento tecnologico incentrato su Intelligenze Artificiali ed è ciò che distingue la IA dall’informatica tradizionale.
I modelli informatici a cui siamo stati abituati negli ultimi anni sono basati infatti sulla programmazione: a prescindere dalla complessità del sistema o dell’operazione che deve essere svolta, i computer utilizzati fino a questo momento sono accomunati dalla necessità di essere programmati. Occorre, cioè, che un tecnico inserisca preventivamente le istruzioni necessarie a svolgere l’operazione, e la macchina, per quanto potente, non andrà oltre queste istruzioni.
Le Intelligenze Artificiali sono invece basate sull’apprendimento della macchina: al computer vengono forniti dei dati e sulla base di questi dati la macchina impara, così che possa poi eseguire lo stesso tipo di “collegamento” anche in contesti diversi.
I dati vengono presentati alla macchina sotto forma di rapporti di causa-effetto. Le viene cioè insegnato che a un determinato fenomeno ne consegue un altro; oppure che il presentarsi di una certa situazione è il risultato di un’altra.
Osservando e processando migliaia, se non milioni, di dati di questo tipo, la macchina è in grado in tempi relativamente brevi di riconoscerne il pattern sotteso e di applicare poi lo stesso “ragionamento” anche a situazioni differenti da quelle che le sono state fornite.
Il funzionamento di una IA è insomma affine a quello di un cervello umano, che acquisisce man mano esperienza sulla base delle situazioni che affronta e, a seguito di questa esperienza, può applicare gli stessi processi anche altrove.
Ciò che in una mente umana viene fatto dai neuroni, a livello di IA è svolto da reti neurali: fitte reti di neuroni artificiali che mettono in collegamento dati e ne ricavano esperienza.
In questo senso, parlando di IA, si fa sempre riferimento al machine learning: la macchina impara, non viene semplicemente programmata, e sulla base di quanto appreso può poi eseguire determinate operazioni.
Come funziona una rete neurale
La scalabilità del lavoro è il principale vantaggio rappresentato dall’utilizzo di Intelligenze Artificiali.
Le reti neurali, infatti, permettono di svolgere operazioni con risultati paragonabili a quelli di un umano, ma offrendo alcuni plus non indifferenti:
- Velocità di esecuzione notevolmente potenziata. Una volta concluso di processo di apprendimento, la macchina è in grado di completare un’operazione in tempi drasticamente ridotti rispetto a quelli che sarebbero necessari a un umano.
- Conservazione della memoria dei dati. Una macchina è in grado di conservare una quantità considerevole di dati, rendendo quindi possibile l’accesso e l’utilizzo immediato di informazioni già elaborate per progetti precedenti.
Tool basati su IA permettono di svolgere le stesse operazioni di un cervello umano, grazie allo stesso procedimento che ne costituisce la base: la messa in correlazione, tramite rapporti di causa-effetto, di dati forniti.
La possibilità di scalare il lavoro su queste operazioni significa però fare questo processo in modo più veloce e conservando meglio la memoria dei dati, così che possano essere riutilizzati.
Scalare la scrittura di Contenuti Web
La possibilità di velocizzare e rendere più efficiente in termini di conservazione dei dati una determinata operazione si può applicare con successo anche al settore del Content Marketing.
Grazie a tool di Natural Language Generation è possibile gestire con facilità progetti di scrittura di contenuti, ottimizzandone la realizzazione in termini di:
- Velocità di completamento dell’operazione.
- Riduzione drastica dei costi.
- Azzeramento dell’incidenza di errori e refusi dovuti a disattenzione umana.
La NLG risulta quindi la soluzione ideale per scalare la scrittura di contenuti che:
- Siano basati su dati strutturati (cataloghi o database), così che il tool possa subito riconoscerli e processarli.
- Presentino una struttura ripetitiva, in modo da minimizzare l’incidenza di refusi.
- Debbano essere elaborati in tempi ristretti e con urgenza.
I settori che possono maggiormente beneficiarne quindi sono:
- E-Commerce, per la scrittura di schede prodotto.
- Finanza, per la realizzazione di report e articoli.
- Settore News, per la stesura di contenuti in modo rapido ed efficiente.
L’utilizzo di tool di IA, insomma, permette di ottimizzare il lavoro il lavoro svolto da un professionista umano, rendendolo più performante. L’expertise umana non viene sostituita, ma si va ad aumentarne le capacità e potenzialità.
