Con l'ascesa dell'intelligenza artificiale, sempre più persone si chiedono "quali sono i vantaggi di un marketing agenzia quando posso usare l'IA"? L'IA viene utilizzata sempre più spesso nel marketing e non si può negare che sia utile. Ma ha il potere di sostituire completamente gli esseri umani?

 

Gli svantaggi.

L'intelligenza artificiale presenta alcuni grossi svantaggi, la maggior parte dei quali si concentra sulla mancanza di personalizzazione umana. I contenuti generati dall'IA possono essere tecnicamente accurati e logici, ma mancano della connessione umana e dell'aspetto emotivo che la maggior parte dei consumatori cerca e, soprattutto, a cui si riferisce. 

Prendiamo ad esempio la pubblicità natalizia della Coca Cola del 2024. Si trattava di una pubblicità completamente generata dall'intelligenza artificiale che ha lasciato molte persone con un senso di disconnessione o che l'hanno descritta come una "valle inquietante". Nel complesso, l'atteggiamento è stato generalmente negativo verso la pubblicità.

 

Le applicazioni pratiche dell'IA. 

AI e Copywriting.

L'intelligenza artificiale è ottima per lo sviluppo di copy pubblicitari, tuttavia, dato che può arrivare solo fino a un certo punto, non sostituirà presto i copywriter. Ora l'intelligenza artificiale è in grado di creare ottimi copy, ma gli esseri umani sono ancora necessari per ottimizzare questi copy creati dall'intelligenza artificiale. Dopotutto, il marketing si rivolge agli esseri umani, non alle macchine.

Con l'IA, c'è anche il rischio che, man mano che un numero maggiore di team di marketing la incorpora nelle proprie attività di marketing. lavorosempre più pubblicità inizieranno a sembrare tutte simili. Si fondono in un unico testo. I testi scritti dall'intelligenza artificiale sono spesso molto evidenti se non sono stati modificati o sviluppati da un umano. Uno dei tanti segni rivelatori è la presenza di un trattino (che è un male). notizie per i copywriter umani che li hanno usati e amati per anni).

C'è anche l'argomentazione secondo cui l'IA prende le informazioni da altri siti web. Senza l'apporto umano, l'IA perde ogni originalità e autenticità (soprattutto se iniziamo a vedere contenuti creati su scala dall'IA). Quindi, sebbene l'IA possa aiutare i copywriter, non li sostituisce completamente. Ci sarà sempre bisogno dell'emozione umana finché faremo marketing per gli esseri umani. Uno Il docente di Stanford ipotizza che fino a 95% delle decisioni si basa sulle emozioni. 

 

IA e analisi dei dati.

È vero che l'IA è più forte sul fronte dell'analisi dei dati, ma può faticare a comprendere la complessità delle motivazioni che spingono le persone ad agire. 

Sì, l'intelligenza artificiale è ottima per la personalizzazione e il targeting del pubblico. Può aiutare a personalizzare le e-mail e persino le previsioni di vendita potenziali, consentendo agli addetti al marketing un accesso ai dati più facile che mai. 

Tuttavia, è necessario un essere umano per capire quali eventi esterni (come San Valentino, compleanni o altri eventi) possono guidare gli acquisti dei vostri prodotti e connettersi con i consumatori a livello emotivo.

È inoltre importante ricordare che l'IA può ancora commettere errori, avendo un proprio pregiudizio intrinseco verso gli argomenti. Poiché l'IA impara dalle fonti aperte e dalla conoscenza umana, può facilmente cogliere diversi tipi di pregiudizi da queste fonti di dati e sviluppare pregiudizi algoritmici. Molti tipi di pregiudizio possono influenzare il processo decisionale dell'intelligenza artificiale, ma Università Chapman propone cinque tipi principali.

Cinque tipi di pregiudizi dell'IA

Bias di selezione 

Ciò si verifica quando i dati di addestramento non rappresentano in modo accurato la popolazione del mondo reale e quindi si fa un'ipotesi errata. Se un modello di riconoscimento facciale viene addestrato principalmente su una tonalità di pelle, può avere difficoltà a riconoscere le persone con altre tonalità di pelle, con conseguente discriminazione.

Bias di conferma 

Questo accade quando l'intelligenza artificiale si basa troppo sulle informazioni apprese in precedenza. Ciò significa che riafferma i pregiudizi storici o quelli appresi in precedenza. Ad esempio, lo stereotipo secondo cui le donne sono meno qualificate per lavorare nel settore tecnologico. Questo, insieme ai pregiudizi di stereotipizzazione, è stato un fattore enorme nel causare lo scandalo Amazon.

Bias di misura 

Simile al bias di selezione del campione, il bias di misurazione si verifica quando la raccolta dei dati non è stata completata o c'è stato un errore durante la raccolta. Per esempio, se un'università invia un sondaggio sulla soddisfazione dei corsi, ma contatta solo coloro che sono rimasti iscritti per tutti e tre gli anni e non gli iscritti che hanno abbandonato o cambiato corso, non sta ottenendo un quadro completo.

Bias di stereotipizzazione 

Chiamato anche Prejudice bias. Si tratta di un pregiudizio che viene addestrato nella macchina e che riflette i pregiudizi, gli stereotipi e le supposizioni della società. Molti assistenti virtuali, come Siri o Alexa, sono progettati con voci femminili e programmati per essere gentili e accomodanti. Questo rafforza lo stereotipo secondo cui le donne dovrebbero essere disponibili e sottomesse, il che può contribuire a perpetuare involontariamente i pregiudizi di genere nella società.

Bias di omogeneità fuori gruppo

In questo caso l'intelligenza artificiale generalizza gruppi di dati su cui ha meno dati. Raggruppa gruppi più piccoli anche se possono avere poche somiglianze. Ad esempio, i sistemi di riconoscimento facciale hanno difficoltà a distinguere gli individui appartenenti a gruppi di minoranze razziali o etniche. Ciò è dovuto alla mancanza di diversità nei dati di addestramento.

 

Storicamente, questi pregiudizi hanno anche maggiori probabilità di colpire i gruppi di minoranza, quindi è essenziale esserne consapevoli. Prendete tutto con un granello di sale e fate attenzione anche agli errori contestuali. La maggior parte dei programmi di intelligenza artificiale non ha una comprensione profonda del contesto. Gli errori contestuali possono verificarsi anche a causa della mancanza di conoscenza esterna dell'IA. Infatti, se l'IA non viene informata di qualcosa, non può prenderla in considerazione. Nella maggior parte dei casi, è sufficiente tenere presente che spesso si ottiene ciò che si mette dentro. Assicuratevi quindi di porre domande di qualità.

 

Cosa significa tutto questo se state pensando di passare al marketing 100% AI?

Nel complesso, l'intelligenza artificiale è un ottimo strumento, ma solo se utilizzata con un contributo umano aggiuntivo. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale a supporto del lavoro di marketing può aumentare la produttività, ma non necessariamente la qualità. 

Inoltre, una parola di saggezza: non fatevi ingannare, non affidate all'IA il compito di fare il lavoro duro al posto vostro, perché non è un sostituto. L'IA può semplificare parte del lavoro, ma i dati (e la creazione di contenuti) necessitano ancora di un'analisi e di un controllo umano per assicurarsi che abbiano l'autenticità e l'emozione necessarie per trasformarsi in qualcosa di valido. Quindi non preoccupatevi, l'IA non sostituirà presto i marketer. 

 

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