L'AI generativa (gen AI) nel marketing si riferisce all'uso di tecnologie di intelligenza artificiale (AI), in particolare quelle in grado di creare nuovi contenuti, insight e soluzioni, per migliorare le attività di marketing. Questi strumenti di AI generativa utilizzano modelli avanzati di machine learning per analizzare set di dati di grandi dimensioni e generare output che imitano il ragionamento e il processo decisionale degli esseri umani. Questa funzionalità consente agli esperti di marketing di automatizzare, personalizzare e innovare le loro strategie di marketing in vari modi. Per fare un esempio, possono creare contenuti personalizzati per i singoli consumatori o fornire consigli ai reparti di marketing sulla base di vaste quantità di dati sui clienti.

Nell'ultimo decennio, le società di e-commerce e altre organizzazioni hanno implementato l'AI per varie applicazioni di marketing, tra cui test A/B, pubblicità e automazione di elementi fondamentali delle campagne di marketing come le e-mail blast. Ma con l'emergente sofisticazione degli strumenti di AI generativa come ChatGPT, le nuove tecnologie sono pronte a sconvolgere il marketing digitale. Questi progressi hanno prodotto innovazioni significative nell’AI marketing in pochissimo tempo.

Esempi di utilizzo dell'AI generativa

Recentemente, l’azienda automobilistica Carvana ha creato 1,3 milioni di video unici generati con l’AI su misura per i percorsi dei singoli clienti. Spotify ha sperimentato la traduzione automatica dei podcast, raggiungendo potenzialmente nuovi mercati e destinatari.

Per i dipartimenti di marketing, l’AI generativa può automatizzare attività ripetitive come scrivere descrizioni dei prodotti o riepilogare il feedback dei clienti, in modo che i lavoratori umani abbiano più tempo per attività più critiche e preziose. Man mano che i modelli AI capaci di deep learning acquisiscono maggiore familiarità con la voce, le offerte di prodotti e i clienti di un marchio, i loro risultati migliorano e le prestazioni complessive aumentano.

Interessi e adozione dei CMO

Secondo un recente sondaggio di IBM in collaborazione con Momentive.ai, il 67% dei CMO ha riferito di aver pianificato di implementare l'AI generativa nei prossimi 12 mesi, aumentando a ben l'86% per un periodo di 24 mesi. Tuttavia, per molte aziende, l'attuale focus sull’AI generativa è principalmente orientato alla riduzione dei costi piuttosto che all’innovazione e alla crescita.

I modelli di AI generativa utilizzano tecniche di machine learning per generare testo, immagini, audio e video. Questi modelli vengono addestrati su grandi set di dati, modelli di apprendimento e strutture all’interno dei dati per produrre output che imitano il processo decisionale umano.

Integrazione dell'AI generativa con l’AI tradizionale

Nelle applicazioni di marketing, l'AI generativa viene spesso utilizzata in tandem con l'AI tradizionale per aumentare l’efficienza. Per fare un esempio, l'AI generativa può essere utilizzata per creare testi e immagini pubblicitarie, mentre il machine learning può determinare quali clienti riceveranno un determinato contenuto creativo.

Sebbene GPT-4 e Dall-E di OpenAI rimangano alcuni dei modelli più riconosciuti pubblicamente, molte organizzazioni all’avanguardia stanno creando soluzioni di AI generativa personalizzate o semi-customizzate addestrate su set di dati specifici per un marchio o un'attività. Ad esempio, la libreria granite di foundation model di IBM è addestrata su dati aziendali provenienti dai settori legale, accademico e finanziario per adattarsi al meglio alle applicazioni aziendali.

Potenziali avanzamenti con l’AI generativa

Utilizzando modelli orientati al settore aziendale come questi, un'organizzazione può sovrapporre i propri dati, ad esempio le informazioni storiche sulle interazioni con i clienti, su un foundation model. Questo processo crea una serie di strumenti di AI più specifici ed efficaci. Man mano che queste tecnologie "apprendono" nel corso del tempo, i modelli AI appositamente formati per completare attività specifiche possono migliorare continuamente e sviluppare una maggiore capacità per attività specifiche.

I dipartimenti di marketing sono ben posizionati per sfruttare questa tecnologia, poiché la comunicazione con i clienti e la pubblicità generano enormi quantità di dati. L’AI generativa è particolarmente abile nell’analisi di dati non strutturati, come post sui social media o comunicazioni via chat.

Evoluzione dell’adozione dell’AI generativa

Le organizzazioni potrebbero scegliere di integrare questi strumenti in vari modi, con diversi gradi di interazione umana e impatto a livello aziendale. Le soluzioni di AI generativa predefinite sono ormai onnipresenti nei dipartimenti marketing, ma sempre più spesso le organizzazioni adottano modelli personalizzati e trasformazioni digitali su larga scala guidate dall’AI. Secondo un recente report dell'IBM® Institute for Business Value, più della metà dei CMO afferma di voler creare foundation model basati sui dati proprietari della propria azienda.

Tipi di adozione dell’AI

In generale, il grado in cui un'azienda adotta l’AI può essere suddiviso in tre categorie:

Questi modelli, come ad esempio Adobe Generative Fill, permettono di aumentare l’efficienza quotidiana e ridurre il tempo dedicato a compiti ripetitivi.

Alcune organizzazioni invece scelgono di addestrare i foundation model su dati proprietari e specifici del marchio. Questi vengono utilizzati per creare risorse creative, raccomandare parole chiave per SEO o analizzare i comportamenti futuri dei clienti. Questi modelli offrono ai dipartimenti di marketing una capacità maggiore di anticipare e rispondere alle esigenze dei clienti.

Applicazioni su larga scala e nuovi scenari di mercato

Una trasformazione su larga scala combina diverse tecnologie di AI, comprese soluzioni di AI generativa personalizzate, per modificare i processi di marketing principali di un'organizzazione. Oltre a utilizzare modelli addestrati su dati proprietari per aumentare l’efficienza e incorporare le automazioni chiave, queste pratiche creative potrebbero generare nuovi modi di fare marketing. Ad esempio, l'AI generativa potrebbe analizzare l’atteggiamento dei consumatori e aiutare a sviluppare nuovi prodotti o offrire una guida autonoma ai clienti durante gli acquisti.

Usi comuni dell'AI generativa in marketing

L'AI generativa utilizza una combinazione di tecnologie avanzate per creare, personalizzare e ottimizzare i contenuti e le interazioni con i clienti. Alcuni casi d'uso comuni includono:

Leggi l'articolo originale →