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La DSP Beeswax acquisisce MediaGamma e si rafforza nell’IA

Beeswax, società adtech proprietaria di una DSP con quartier generale a New York, ha annunciato l’acquisizione di MediaGamma, società londinese di consulenza in ambito intelligenza artificiale.

Nozzle.ai, piattaforma avanzata di machine learning per l’ottimizzazione delle vendite e delle performance pubblicitarie su Amazon, originariamente incubata in MediaGamma, continuerà a operare come una compagnia indipendente sotto la guida dell’Executive Chairman Victor Malachard e del CEO Rael Cline. Contestualmente, l’Head of data Science di MediaGamma, Shuai Yuan, entrerà nella sede londinese di Beeswax come Director of Data Science, gestendo i crescenti investimenti della società nel comparto del machine learning.

Nozzle.ai utilizzerà i capitali ottenuti dalla vendita per accelerare lo sviluppo e l’adozione della sua piattaforma ed espandere la sua presenza internazionale. L’acquisizione, chiusasi la scorsa settimana, ha inoltre portato all’ingresso di tre data scientist di MediaGamma negli uffici londinesi di Beeswax.

L’operazione avrà degli effetti anche sul nostro mercato, dove Beeswax è già operativa. I clienti italiani potranno infatti disporre di un maggior numero di data scientist per i servizi relativi all’intelligenza artificiale e al machine learning.

Erik Rosa, Xaxis: «Siamo pronti ad applicare l’Intelligenza Artificiale?»

«Si parla molto sul mercato di Intelligenza Artificiale, ma nel 2020 sarà essenziale in ambito digital advertising colmare il gap che separa l’entusiasmo per l’AI e la sua applicazione pratica».

Sono le parole di Erik Rosa, Managing Director di Xaxis Italia, interrogato su quelli che secondo lui saranno i temi chiave del mondo della pubblicità digitale nell’anno che è appena iniziato.

«Ormai quasi tutti i brand sanno che gli strumenti AI-driven hanno la capacità di amplificare l’efficienza e le performance delle campagne, soprattutto quelle in programmatic, ma molti sono ancora frenati da una conoscenza scarsa del tema – spiega il manager -: uno studio di Xaxis, infatti, ha dimostrato che quasi il 30% degli inserzionisti europei non si sente sicuro nel comprendere o nell’utilizzare l’Intelligenza Artificiale».

«Per concretizzare la promessa numero uno del programmatic, ovvero garantire risultati tangibili in linea con i principali obiettivi di business, gli advertiser non possono non sfruttare i benefici portati dell’Intelligenza Artificiale – prosegue -. Soprattutto se questi ultimi vogliono conservare la loro competitività, la loro rilevanza ed essere un passo avanti alla concorrenza, tutto questo deve cambiare. Gli inserzionisti infatti, possono sfruttare i numerosi plus dell’AI, come l’apprendimento automatico delle macchine, che anche grazie all’ingest di dati storici delle campagne consente di ottimizzare gli annunci in tempo reale, trarre insight preziosi e individuare modelli di ottimizzazione specifici per il proprio business. Questo significherà per i clienti avvalersi di tecnologie avanzate per raggiungere un livello più profondo e automatizzato di precisione in ambito pubblicitario».

DigiTouch presenta una nuova soluzione per l’analisi dei dati

Il Gruppo DigiTouch presenta un’altra novità tecnologica realizzata grazie alle competenze acquisite con la recente acquisizione di Meware: la Meware Cognitive Platform (MCP), una soluzione proprietaria che permette alle aziende di far fronte all’aumento del volume e della complessità dei dati a loro disposizione, al fine di valorizzarli su tutte le aree di business.

Grazie alla capacità di leggere dati di ogni genere e di qualsiasi fonte di provenienza, la MCP è in grado di acquisire, filtrare e analizzare l’enorme e complessa mole di dati. Tutto questo tramite l’applicazione di intelligenza artificiale e machine learning ai dati aziendali.

La MCP offre ai brand la possibilità di disporre di indagini modulari, che spaziano dall’analisi testuale volta ad automatizzare la comprensione e le azioni derivanti dall’analisi semantica, alla verifica dei dati lato GDPR; è inoltre in grado di impiegare modelli matematici finalizzati a trovare la migliore soluzione al problema del cliente e di applicare algoritmi specifici per il riconoscimento delle immagini. Inoltre, consente anche di eseguire analisi di comprensione e definizione dei dati mediante modelli di machine learning e, utilizzando le reti neurali, con modelli di deep machine learning.

L’azienda può scegliere quali analisi attivare e personalizzare l’interfaccia in base al suo obiettivo. La MCP è adatta sia per aziende di grandi dimensioni sia per realtà medio/piccole grazie all’approccio modulare.

L’offerta si sviluppa all’interno della divisione Data & Business Analytics di DigiTouch, destinata a crescere nella proposizione di Gruppo.

“Oggi si parla molto di business analytics e di machine learning perché rappresentano l’unica valida soluzione al problema dell’analisi dei dati, che sono numericamente sempre più elevati, variegati perché provengono da fonti disparate, e complessi, molto complessi. Per gestirli in modo efficace e trarne valore la tecnologia rappresenta un asset imprescindibile, purché accompagnata dal pensiero strategico, che solo la mente umana può portare. Nel Gruppo DigiTouch siamo lieti di poter contare su un team di professionisti esperti composto da ingegneri, statistici e matematici che curano il progetto Meware Cognitive Platform. Diversi clienti dei settori banking, e-commerce e previdenziale hanno scelto questa nostra soluzione e stanno registrando importanti ritorni sull’investimento. Siamo lieti di questi risultati, che per noi costituiscono anche un ulteriore incentivo a proseguire la ricerca di soluzioni innovative sempre più performanti”, afferma Simone Ranucci Brandimarte, Presidente, Gruppo DigiTouch.

IBM Watson Marketing ufficializza il rebranding: ora si chiama Acoustic

All’inizio di luglio, IBM Watson Marketing, il braccio martech di IBM, ha annunciato di essere diventato un’entità standalone, indipendente dall’azienda americana di prodotti informatici, a seguito della sua vendita alla società di investimenti Centerbridge Partners. Adesso, la società ha ufficializzato il suo nuovo nome, Acoustic, e la sua immagine di brand.

Un nome scelto ad hoc per dare all’azienda un tocco più umano nella relazione col cliente, come spiega in un blog post il CEO di Acoustic Mark Simpson: «Siamo Acoustic perché ascoltiamo e comprendiamo le dinamiche umane dei problemi per trovare soluzioni che facciano la differenza».

L’offerta di Acoustic comprenderà tre servizi core: l’automazione delle campagne (ad esempio su email e app di messaggistica), il CRM e gli analytics, e la gestione dei contenuti e le tecnologie di recognition (in cui si inserisce anche l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento di immagini e video).

Acoustic debutta già con un’ampia base di clienti, circa 3500, ereditati da IBM, e una squadra di 1100 professionisti, che conta già di ampliare in particolare con designer e data scientist.

L’obiettivo futuro della società è quello di creare una piattaforma di marketing cloud indipendente che utilizzi l’intelligenza artificiale per aiutare brand e agenzie a gestire il proprio lavoro in maniera più intelligente, semplice, veloce e conveniente. Un’obiettivo ambizioso, visto che nel settore l’azienda si scontra con colossi come Salesforce e Oracle. Ma proprio sulle proprie dimensioni ridotte e snelle, garantite dal distacco da IBM, Acoustic intende costruire il proprio posizionamento.

Perché uomini e macchine dovrebbero collaborare

Dal poker agli scacchi, l’intelligenza artificiale (AI) si sfida contro avversari umani in giochi sempre più complessi con lo scopo di capire se è in grado di superare l’uomo.

I risultati di tali prove portano spesso a discussioni interessanti. Ad esempio: perché l’Intelligenza Artificiale riesce a battere i migliori giocatori del mondo di Go, un antico gioco da tavolo cinese noto per l’immensa complessità, ma allo stesso tempo ha difficoltà a sconfiggere giocatori umani in Dota 2, un videogioco replicante un’arena di battaglia con molta meno credibilità intellettuale?

La risposta è che nonostante l’eccezionale potenza dell’Intelligenza Artificiale, questa non è adatta a risolvere ogni problema (almeno non ancora), se paragonata alle decisioni che l’uomo può prendere in aree strategiche dove serve una “conoscenza” diversa. Questo è vero sia negli ambienti accademici sia per quanto riguarda il contributo che questa tecnologia fornisce alla pubblicità digitale. Nel migliore dei casi, c’è una chiara definizione di successo, un campo di gioco noto e una sovrabbondanza di dati da cui imparare.

Un altro esempio è costituito dai software di traduzione. Anche se l’obiettivo di ottenere una “traduzione accettabile” non è perfettamente allineato all’AI, si è potuto riscontrare negli ultimi anni un enorme miglioramento dei sistemi basati sul questa tecnologia. In origine, gli esperti hanno cercato di insegnare ai sistemi di traduzione regole su sintassi e semantica cercando di coprire tutti i dettagli fondamentali della lingua basandosi su regole, ma ottenendo scarsi risultati. Le lingue contengono diverse variabili, dialetti, semantica e definizioni, è chiaro che un approccio basato sulle regole non avrebbe mai funzionato. Poi sono entrati in gioco software come Google Translate che fanno leva sul deep learning – un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale – basandosi su enormi set di dati da cui imparare per raggiungere il livello di qualità attuale, grazie all’apprendimento autonomo su scala.

Lo stesso principio si applica al digital advertising, in cui l’Intelligenza Artificiale determina il cost-per-acquisition (CPA) ideale in base alla probabilità di conversione. Ci sono migliaia di punti di contatto che influenzano il customer journey, che possono essere combinati in innumerevoli sequenze, ma l’AI ha la possibilità di imparare da miliardi di segnali per prevedere la probabilità di conversione e generare la giusta offerta in tempo reale. Gli esseri umani non potrebbero mai costruire regole simili per ottenere gli stessi risultati. Per non parlare dell’aggiornamento e della rimodellazione delle regole di business che spesso tengono conto della gamma di variabili e delle condizioni in rapida evoluzione che definiscono l’ecosistema digitale.

L’eccezionale talento dell’Intelligenza Artificiale per l’apprendimento in un ambiente strutturato spiega perché sia in grado di giocare a Go a un livello mai visto prima. All’interno dei ristretti parametri del gioco, le macchine possono analizzare un numero maggiore di mosse possibili rispetto agli esseri umani, combinando simulazioni e deep learning. Basti pensare alla partita tra Lee Sedol e AlphaGo dove il computer ha vinto. Non è stata la vittoria ad essere interessante, ma la 37esima mossa della macchina (una mossa che un essere umano non avrebbe fatto) che si è rivelata fondamentale per battere Sedol. La capacità del computer di imparare e di allenarsi giocando milioni di partite contro se stesso, lo pone non uno, ma molti passi avanti rispetto all’avversario umano. Queste azioni sono quelle che impareremo ad accettare, specialmente per il mondo del digital adverting se vogliamo rimanere leader nella nostra partita. A volte, in scenari con obiettivi pubblicitari chiari e ben definiti, la macchina sa di più.

Quindi perché i computer, con tutta questa potenza, perdono ancora a Dota 2? Nonostante questo gioco online multiplayer sembra essere molto meno intellettuale di Go, in realtà è più difficile per una macchina. I giocatori hanno poche informazioni all’inizio, necessitano di esplorare e scoprire dove e chi sono gli avversari. Hanno bisogno di comportamenti tradizionalmente umani: istinto, analisi dell’atteggiamento degli altri giocatori, capacità di muoversi in ambienti incerti, riconoscere comportamenti umani come il bluff, o illogici e fuorvianti, che le macchine ancora non conoscono.

Sebbene i computer stiano facendo grandi progressi in Dota 2, questo continua ad essere un ambiente in cui è l’uomo ad essere predominante e in cui il valore dell’intelligenza umana è fondamentale. In una situazione in cui c’è una conoscenza incompleta o una mancanza di dati, dove il bene e il male non sono immediatamente evidenti, dove è richiesta una vera creatività, o dove lo spazio è troppo ampio, l’intelligenza artificiale richiede più tempo per imparare e il processo decisionale umano è ancora superiore. Nel complesso, ci sarà un lungo periodo di coesistenza, l’AI è sorprendente, ma siamo ancora lontani da una tecnologia capace di comportarsi pienamente come un essere umano.

Questo non significa che gli uomini dovrebbero semplicemente lasciare che gli algoritmi funzionino e le macchine continuino a svolgere i compiti a cui sono più adatte, ma il contrario. Esseri umani e computer hanno competenze e punti di forza diversi. Questi sono più vantaggiosi se affiancati in una configurazione collaborativa. Le persone hanno bisogno di migliorare la comunicazione con le macchine, scoprendo cosa stanno facendo e perché, per costruire comprensione e fiducia nell’AI o nell’automazione. Solo allora sarà possibile lasciare che i computer eseguano ciò in cui emergono, facendo concentrare gli uomini sull’esperienza innovativa. L’intelligenza artificiale e l’intelligenza umana hanno entrambi i loro punti di forza e il loro posto nel mondo, e devono giocare la partita come collaboratori e non nemici. È necessario considerare questo ibrido come l’approccio fondamentale su cui far leva per guidare le tecnologie e risolvere i problemi dei clienti, fornendo un grande vantaggio competitivo per le aziende machine-enabled.

Il processo di identificazione delle opportunità, ovvero la valutazione dei flussi di dati e le conseguenti decisioni, non è cambiato. Esiste piuttosto la necessità di farlo in tempo reale, grazie a una serie sempre crescente di input provenienti da un insieme di canali che continueranno a crescere, portando un valore aggiunto inestimabile alle macchine. Mentre giochiamo con le nostre competenze, il successo ruota anche sulla compensazione delle nostre debolezze, ed è qui che la collaborazione con i computer ha già rimodellato il modo in cui la pubblicità digitale viene eseguita.

Programmatic, nuove frontiere: dall’audio all’AI fino alla creatività

Se la crescita del programmatic advertising sta attraversando un fisiologico rallentamento del ritmo su Internet, sono alte le aspettative che il mercato nutre verso l’ingresso dell’ad tech nei mezzi “tradizionali”: in particolare out of home, tv e audio.

Su quest’ultimo aspetto in particolare si è concentrato l’intervento al Programmatic Day 2019 di Cristina Pianura, Direttore area Media and Advertising di Triboo, società che sta investendo in questo settore con il brand VoiceMax.

Secondo la manager, il mercato dell’audio è di fronte a «uno tsunami chiamato audio on demand, dove l’ascoltatore è l’assoluto protagonista di quello che decide di scaricare e ascoltare». Dal palco del Programmatic Day, Cristina Pianura ha parlato della crescita di questo mercato non solo negli Stati Uniti, dove già da anni l’ascolto di podcast è un fenomeno di massa che genera oltre 600 milioni di dollari di raccolta pubblicitaria, ma anche in Europa e di fatto in Italia.

Nel nostro Paese i fruitori abituali sono solo il 14% della popolazione maggiorenne, ma allo stesso tempo negli ultimi 3 anni questo numero è più che triplicato, nonostante un’offerta tutt’altro che matura da parte di editori e brand.

Cristina Pianura
Cristina Pianura

Proprio per accogliere e stimolare l’editoria italiana a produrre podcast, e aiutarli a monetizzarli al meglio, Triboo ha lanciato sul mercato VoiceMax: un brand che nasce su tecnologia spreaker e che vanta già un bacino di download di podcast al mese organizzati in categorie di contenuto capaci di accogliere pre-roll e mid-roll audio, acquistabili sia in programmatic grazie al partner tecnologico Adswizz sia in reservation. «I podcast si ascoltano soprattutto in casa, il che vuol dire che sottraggono tempo alla tv, alla radio ma anche a internet, rappresentando così un nuovo ambiente dove poter incontrare gli utenti», ha detto ancora Pianura.

Anche per Michele Salani, Enterprise Sales Director di Adform, l’esigenza di uscire da una logica a silo per diventare un approccio capace di applicarsi a nuovi ambiti media è una delle nuove frontiere del mercato programmatico, insieme ad altri importanti temi come l’Intelligenza Artificiale e il rapporto tra dati e creatività. Secondo il manager, «la pubblicità guidata dai dati sta vivendo un importante punto di svolta: il suo ruolo è ormai riconosciuto non solo da inserzionisti ed editori ma anche dalle istituzioni» (vedi le nuove regolamentazioni sul settore come il GDPR), ed essa si trova ormai chiamata ad affrontare importanti responsabilità, come quella di trovare il giusto equilibrio tra i bisogni degli inserzionisti, degli editori e degli utenti, garantendo affidabilità, trasparenza e fiducia.

Michele Salani
Michele Salani

La tavola rotonda con HyperTV, Viralize, Ogury, Italiaonline e IAS

Sempre in tema di nuove frontiere dell’ad tech, un tema molto caldo è quello della “programmatic creativity”, in cui dati e automazione entrano in gioco per personalizzare il messaggio pubblicitario in tempo reale, sulla base delle caratteristiche dell’utente e del contesto. Un possibilità raccolta da HyperTV, società nata a Roma nel 2011 con base anche a New York. «La nostra soluzione», ha spiegato il Founder & Ceo Claudio Vaccarella, «brevettata a livello europeo, è costituita da una sovrapposizione di layer fatta in maniera dinamica, una sequenza di frame con elementi di interattività, elementi indispensabili oggi per coinvolgere e catturare l’attenzione dell’utente. Grazie alla raccolta di informazioni di profilo e di contesto, la soluzione di HyperTv è in grado di generare contenuti in tempo reale alla chiamata dell’ad server, dimostrandosi così la sua efficace per la realizzazione di creatività sempre più targettizzate».

Occhi puntati sul video, innanzitutto, sempre più al centro dell’interesse del mercato, come ha dimostrato la recente acquisizione da parte di Vetrya del 100% del capitale di Viralize, start up italiana specializzata nella distribuzione online di video pubblicitari. «L’ottimo andamento del video ha permesso a Viralize di crescere fino al 100% di anno su anno», ha detto la Sales Director Greta Gilardi. «Oggi stiamo sviluppando la nostra offerta per intercettare la crescita di domanda di soluzioni “data driven” con la nostra DMP, sul mercato da un paio di anni, e presto con nuove soluzioni che l’ingresso in Vetrya, una realtà con grandi competenze in tema di dati, ci permetterà di lanciare sul mercato». In merito alla DMP, «la novità del 2019 è la possibilità di utilizzare le keyword per colpire in modo verticale i singoli cluster, migliorando ancora di più l’efficienza della nostra offerta».

Accanto al video, un altro tema al centro dell’interesse è quello del mobile. Usando lo smartphone, infatti, tendiamo a mostrare il nostro comportamento digitale reale. Ecco perché i behavioural data possono essere la vera strada per arrivare all’audience. «Oggi siamo in grado di conoscere tutto quello che la GDPR ci permette di sapere dei nostri utenti che hanno accettato la politica del dato», dice Gino Ruli, programmatic Sales Director di Ogury. «In particolare, il mondo potenzialmente più promettente per il mercato è quello dell’in-app, un ambiente dentro il mobile, adatto per la fruizione dei video, il formato più in forma del mercato, e dove è possibile acquistare spazi in modalità programmatica».

Quello dei dati comportamentali è, dunque, un tema emergente nell’ambito delle data-driven strategies, nel contesto di un mercato in cui le aziende sono sempre più sensibili alla leve che è possibile attivare per rendere più efficace la comunicazione, evitando di “sprecare” budget per inventory scarsamente qualitativa o, addirittura, potenzialmente dannosa. Non per nulla, temi come Viewability e Brand Safety sono all’ordine del giorno. «Il tema della qualità dei dati e della brand safety saranno ancora al centro delle attenzioni del mercato per tutto il 2019», conferma Domenico Pascuzzi, Direttore National Marketing BU Large Account di Italiaonline. «Lavoriamo quotidianamente su tutti i livelli per garantire alle aziende e ai marchi interessate a gestire un posizionamento premium contesti sicuri e di qualità, dai contenuti alla user experience e all’advertising experience. Sul fronte dei dati, un ambito che quest’anno sarà in forte crescita sarà quello legato alla geoproximity, per il quale stiamo potenziando la nostra suite di prodotti dedicati».

Brand safety e contesti editoriali di qualità sono temi, quindi, molto cari alle aziende. Lo ha confermato Elisa Lupo, Director Italy di IAS – Integral Ad Science, nome di punta nel settore della certificazione “indipendente” della qualità della comunicazione. «Il mercato chiede sempre di più agli operatori del digital di combattere le frodi, di evitare ai propri brand e prodotti di finire all’interno di contesti editoriali poco consoni. E di avere quindi informazioni sempre più precise e puntuali sui livelli di Roi delle proprie pianificazioni marketing». Sul fronte delle misurazioni, quello che sta avvenendo «è il passaggio da una metrica basata sulle impression ad una fondata sul tempo di visualizzazione».

Creatività audio personalizzate con l’Intelligenza Artificiale: la novità di Spark Foundry

Spark Foundry, la centrale di Publicis Media che sta assorbendo Blue 449 in tutto il mondo, ha annunciato di aver lanciato sul mercato un nuovo prodotto pubblicitario audio, chiamato Sympaphonic Ads e realizzato in collaborazione con la società di Intelligenza Artificiale AI Music.

La soluzione nasce con l’intento di aiutare le aziende ad aumentare il brand engagement, allo stesso tempo riducendo i costi e il tempo normalmente impiegati per la creazione di un annuncio audio, portando un maggiore livello di personalizzazione in questa tipologia pubblicitaria attraverso l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel processo creativo.

I Sympaphonic Ads, infatti, utilizzeranno la tecnologia di AI Music per la realizzazione dinamica di creatività pubblicitarie audio che utilizzino il genere musicale ascoltato in quel momento dall’utente per un’esperienza pubblicitaria più personalizzata, più contestualizzata all’interno del normale ascolto musicale, e di conseguenza meno percepita come “interruzione”. Gli annunci prodotti in questo modo saranno poi distribuiti attraverso AdsWizz, piattaforma specializzata nella compravendita di spazi audio, che li indirizzerà alle giuste audience.

“Prima, per personalizzare una campagna audio, servivano fino a 2 o 3 giorni per creare un singolo annuncio. Attraverso la tecnologia proprietaria di intelligenza artificiale di AI Music, che consente il modellamento in tempo reale di brani e musica, Spark Foundry è capace di creare pubblicità audio dinamiche e personalizzate in meno di 10 minuti – spiega l’agenzia in una nota -. Questo riduce il tempo normale di produzione, aiuta ad utilizzare al meglio gli investimenti e libera tempo per le agenzie da impiegare in mansioni più strategiche”.

Intelligenza Artificiale: un mercato dalle grandi prospettive di sviluppo. I nuovi dati del PoliMi

Il mercato dell’Artificial Intelligence è agli albori in Italia, con una spesa per lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale di appena 85 milioni di euro nel 2018, ma dalle grandi prospettive; al mercato dei progetti vanno affiancati infatti gli assistenti vocali intelligenti (appena introdotti eppure già capaci di generare nel 2018 un mercato di 60 milioni di euro, e che in futuro potranno veicolare nuovi servizi e applicazioni) nonché i robot autonomi e collaborativi usati in ambito industriale, il cui mercato valeva nel 2017 già oltre 145 milioni di euro.

E’ quanto emerge della ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, presentata il 19 febbraio al convegno “Artificial Intelligence: on your marks!”.

Secondo lo studio, attualmente solo il 12% delle imprese ha portato a regime almeno un progetto di intelligenza artificiale, mentre quasi una su due non si è ancora mossa ma sta per farlo (l’8% è in fase di implementazione, il 31% ha in corso dei progetti pilota, il 21% ha stanziato del budget). Tra chi ha già realizzato un progetto, ben il 68% è soddisfatto dei risultati e le più diffuse sono quelle di Virtual Assistant/Chatbot. Le imprese italiane però hanno una visione ancora confusa delle opportunità dell’Artificial Intelligence: la maggioranza, il 58%, la associa a una tecnologia capace di replicare completamente la mente umana (un concetto che ha poco a che fare con i risvolti pratici della disciplina), il 35% a tecniche come il Machine Learning, il 31% ai soli assistenti virtuali, mentre solo il 14% ha compreso che l’AI mira a replicare specifiche capacità tipiche dell’essere umano (la visione prevalente nella comunità scientifica).

«La ricerca evidenzia un mercato dinamico ma ancora agli albori, caratterizzato da una scarsa consapevolezza da parte delle imprese delle opportunità dell’Artificial Intelligence – affermano Nicola Gatti, Giovanni Miragliotta e Alessandro Piva, Direttori dell’Osservatorio Artificial Intelligence -. Tutti gli attori del mercato devono prendere posto ai blocchi di partenza per una trasformazione di cui non si conoscono ancora appieno le regole e la durata, ma di cui si comprendono già l’enorme portata e le implicazioni».

Rimangono molti gli interrogativi sull’impatto dell’Artificial Intelligence sul lavoro: se da un lato il 33% delle aziende intervistate dichiara di aver dovuto assumere nuove figure professionali qualificate per realizzare soluzioni di AI, dall’altro il 27% ha dovuto ricollocare personale dopo l’introduzione di una soluzione di AI. L’indagine puntuale sul bilancio occupazionale in Italia rivela come l’Artificial Intelligence sia da considerarsi più come un’opportunità che una minaccia: 3,6 milioni di posti di lavoro equivalenti potranno essere sostituiti nei prossimi 15 anni dalle macchine, ma nello stesso periodo a causa della riduzione dell’offerta di lavoro (principalmente per questioni demografiche, ipotizzando continuità sui saldi migratori) e l’incremento di domanda si stima un deficit di circa 4,7 milioni di posti di lavoro nel Paese, da cui emerge un disavanzo positivo di circa 1,1 milioni di posti. In questo scenario (peraltro globalmente diffuso) di progressiva riduzione della forza lavoro, l’AI appare non solo come una opportunità, ma come una necessità per mantenere gli attuali livelli di benessere economico e sociale, riducendo i costi assistenziali necessari a mantenere gli standard di vita, creando nuovi lavori a maggiore valore, per avvicinarsi all’1,5% di tasso medio annuo di crescita della produttività che sarebbe necessario, nei prossimi 15 anni, per mantenere invariato l’attuale equilibrio socioeconomico del sistema assistenziale-previdenziale del nostro Paese.

Tra chi ha già in corso progetti di AI, il 50% delle aziende ha come obiettivo prefissato il miglioramento dell’efficienza dei processi, ovvero la riduzione dei costi, il 37% l’aumento dei ricavi ed il 13% lo sviluppo di soluzioni per un supporto decisionale.  Solo il 4% dei progetti non ha raggiunto gli obiettivi, mentre il 68% dichiara che le iniziative hanno raggiunto l’esito sperato e, di queste, la metà lo definisce “di grande successo” o “disruptive”. Il rimanente 28% non è invece ancora in grado di dare un giudizio.

«Questi risultati suggeriscono che l’AI non sia solamente una bolla, ma un’opportunità reale per le aziende – dichiara Piva -. Intraprendere un percorso di adozione di soluzioni di intelligenza artificiale, però, è un processo complesso: nelle fasi iniziali, la realizzazione del business case è l’attività più critica, per difficoltà nel valutare i requisiti e il rapporto costi-benefici. Mentre nelle fasi finali è impegnativa la necessaria attività di change management, seguita dall’attività di release & deployment del progetto».

I marketer che investono in IA aumentano vendite e customer retention

Incremento delle vendite e crescita della customer retention. Sono questi gli impatti positivi più evidenti che registrano i marketer sul bilancio aziendale dopo aver investito in IA.

A rivelarlo un recente sondaggio condotto da Quantcast in collaborazione con Forbes Insights su un panel di oltre 500 marketing manager di tutto il mondo per capire come l’intelligenza artificiale può ottimizzare le strategie di marketing e come marchi digitalmente esperti possono interagire con il pubblico giusto in modo rilevante.

Sulla base dei risultati ottenuti, Quantcast e Forbes Insights hanno sviluppato il Punteggio per la Maturità dei brand del XXI secolo. Uno strumento per comprendere le caratteristiche e le qualità dei marchi maturi a livello digitale che ha permesso di classificare gli intervistati come “Leader” e “Ritardatari” e di constatare come nel 2018 i primi abbiano incrementato il fatturato del 15%, mentre i secondi solo del 7%.

A questi dati si aggiungono ulteriori risultati che la piattaforma AI-driven ha raccolto nel report “Lezioni dai brand del XXI secolo”. Tra i principali si evidenziano:

  • I brand pianificano di adottare soluzioni AI con entusiasmo nei prossimi 3 anni
    • Il 53% prevede di aumentare l’investimento in AI del 25-49%
    • Quasi un quinto (17%) assicura invece un incremento del budget tra il 50 e il 74%
  • Maggiore impatto sul business grazie all’utilizzo dell’AI nelle attività marketing
    • Il 52% degli intervistati ha registrato un aumento delle vendite
    • Il 51% ha riscontrato invece un aumento della customer retention
  • I marketer sono ottimisti riguardo ai benefici che l’IA sarà in grado di apportare
    • L’80% dichiara che la tecnologia IA, esonerandoli da alcune mansioni quotidiane, gli permetterà di concentrarsi maggiormente sulla strategia
    • Il 58% afferma che perfezionerà la customer experience online
    • Più della metà (55%) sostiene invece che genererà messaggi targettizzati e personalizzati.

Guardando oltre l’entusiasmo che circonda oggi l’IA e il machine learning, scopriamo brand che stanno davvero ottenendo risultati reali e positivi, come dimostra questa ricerca. I cambiamenti nei comportamenti e nelle preferenze dei consumatori avvengono troppo velocemente ed è difficile stare al passo con essi. Le macchine possono aiutare ad identificare accuratamente i pattern nelle preferenze e adattare automaticamente il targeting e l’attivazione della campagna. Ecco perché i marketer dovrebbero cercare di essere tra i leader quando si tratta di implementare tecnologie basate sull’AI e il machine learning sia tramite lo sviluppo interno che affidandosi a partner specializzati”, ha commentato Ilaria Zampori, General Manager di Quantcast Italia.

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L’87% dei lavoratori italiani sente il bisogno di acquisire nuove competenze digitali

Gli italiani non temono l’intelligenza artificiale ma, anzi, otto su dieci guardano a questa innovazione come un’opportunità. Due terzi dei dipendenti, infatti, ritiene che automazione, robotica e intelligenza artificiale influenzeranno positivamente il proprio lavoro nei prossimi cinque o dieci anni e l’80% considera positivamente il crescente impatto della tecnologia sul mondo del lavoro.

E’ quanto rivela l’ultima edizione del Randstad Workmonitor, l’indagine trimestrale sul mondo del lavoro di Randstad, società specializzata nelle risorse umane, condotta in 34 Paesi del mondo su un campione di 405 lavoratori di età compresa fra 18 e 67 anni per ogni nazione.

La percezione, tuttavia, cambia se si analizzano le competenze richieste dalla digitalizzazione del lavoro: gli italiani sono i primi a livello globale a sentirsi obbligati a sviluppare le proprie capacità per tenere il passo con i progressi digitali (80%) e l’87% sente il bisogno di acquisire sempre nuove competenze digitali per mantenersi competitivo sul mercato. Una carenza di competenze digitali che gli italiani avvertono sia nelle imprese, dove solo il 41% offre corsi di formazione sull’argomento ai propri dipendenti, e nelle istituzioni scolastiche e universitarie, che solo secondo il 50% dei dipendenti forniscono agli studenti le conoscenze necessarie per prepararli ai lavori del futuro, e alla quale cercano di rispondere investendo autonomamente nella propria formazione digitale (56%).

«Dalla ricerca emerge come sia cambiata la percezione dell’intelligenza artificiale fra gli italiani, vista non più come un pericolo ma bensì come un’opportunità – commenta Marco Ceresa, Amministratore delegato Randstad Italia –. La partita per cogliere tutti i benefici dell’intelligenza artificiale si gioca, però, sulla capacità del sistema formativo e delle imprese di sviluppare le competenze digitali di studenti e lavoratori e su questo piano la strada da fare è ancora lunga. Solo il 50% degli italiani ritiene che le università forniscano agli studenti le giuste competenze digitali per prepararli al loro futuro nel mondo del lavoro (32sima posizione su 34 paesi; -18% rispetto alla media globale e -15% rispetto alla media europea) e meno della metà del campione afferma che la propria azienda investe in applicazioni di intelligenza artificiale o nella formazione dei dipendenti sul tema. Per gestire un cambiamento culturale e sociale così profondo è necessario un progetto a lungo termine che metta insieme il contributo di lavoratori, scuole e imprese».

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