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Perché l’intelligenza artificiale crea divisione tra le aziende

I dati emersi durante il convegno realizzato dall’Osservatorio Italiano sull’Artificial Intelligence Marketing promosso dall’Executive Master IULM in Data Management & Business Analytics

Come anticipato qualche giorno fa, ieri è stata la giornata di “Big Data & AI: The Future of Marketing”, convegno realizzato dall’Osservatorio Italiano sull’Artificial Intelligence Marketing e promosso dall’Executive Master IULM in Data Management & Business Analytics – DMBA. L’evento è stata l’occasione per presentare la ricerca condotta dall’Osservatorio per indagare sul livello di adozione e utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende italiane per attività di marketing e comunicazione. 128 le aziende coinvolte, provenienti dal settore bancario e finanziario, IT, servizi alle imprese, Telco & Media.

Un problema di AI-Divide

Secondo l’indagine, solo il 20% delle aziende italiane dichiara l’effettiva adozione di soluzioni di intelligenza artificiale e di questi solo il 5% a livello maturo. Il 36% dichiara di aver cominciato da poco la sperimentazione di tecnologie e/o servizi di IA o di averla pianificata per i prossimi 12 mesi, mentre il restante 44% afferma di non prevedere l’adozione di soluzioni di IA o di non sapere se ciò avverrà. Uno scenario di ancora scarsa consapevolezza contraddistinto da un sistema a due velocità e da un allarmante “AI-Divide”: da una parte, una piccola minoranza di imprese stanno affrontando con il giusto approccio le incredibili possibilità che i sistemi di IA possono offrire a tutti i livelli dell’organizzazione aziendale; dall’altra, la maggioranza appare incerta, poco consapevole o convinta che tale tecnologia non sia per loro.

Circa la metà del campione (52%) è a conoscenza del significato più corretto e completo di intelligenza artificiale, connesso all’abilità di un computer di svolgere funzioni e ragionamenti tipici della mente umana. L’altra metà collega invece l’idea di IA a quelli che sono gli utilizzi più noti e mediatizzati, come chatbot e robot. Il 74% delle aziende è consapevole che l’intelligenza artificiale può essere impiegata anche nel campo del marketing e della comunicazione. Tuttavia, la quasi totalità dei marketers (97%) dichiara la necessità e l’interesse a sviluppare le conoscenze e le competenze presenti in azienda relativamente alle applicazioni di IA.

Ostacoli e investimenti

Emergono come principali ostacoli all’adozione di tecnologie IA: la carenza di risorse economiche, di tecnologia e di personale formato sul tema (41%); la cultura interna e la scarsa propensione al cambiamento in ottica di digital transformation, connesse alla scarsa comprensione di quali siano le applicazioni e le potenzialità di IA (48%); la percezione che tali soluzioni non siano applicabili al proprio business (10%). Sul fronte degli investimenti, oltre la metà delle aziende del campione investe in IA una quota inferiore al 5% del budget destinato alle attività di comunicazione e marketing; l’80% indica però che nei prossimi 12 mesi questa percentuale è destinata a crescere.

L’adozione di tecnologie che sfruttano l’intelligenza artificiale è quindi percepita come una sfida importante da cogliere (il 74% delle aziende risponde in tal senso), ma per farlo occorre essere in grado di rilevare, fin da subito, l’efficacia economica delle soluzioni di IA applicate al marketing. Emerge, infatti, che le effettive funzioni organizzative che sono attualmente coinvolte nell’adozione di soluzioni di IA sono ancora soprattutto quelle dell’IT (46%), dell’automazione e robotica (23%), della ricerca e sviluppo (38%). Nell’ambito del marketing, il 56% individua l’assistenza virtuale (bot e live chat) quale immediata declinazione dell’IA, mentre il 44% comincia a coniugare l’IA con la gestione e l’utilizzo dei (big) data aziendali.

Gradi di maturità e buoni propositi

Rispetto alla percezione del grado di maturità delle aziende che dichiarano di stare utilizzando servizi o piattaforme di IA, il 22% del campione si è definito “neonato”; il 30% “bambino”; il 41% “adolescente”; il 4% “adulto” e il 4% “maturo”. I risultati raccolti hanno consentito di ricostruire due cluster di realtà per tipologia di adozione e utilizzo dell’IA. Il primo cluster di aziende ha caratteristiche che inducono a classificarle tra le neofite. A esso appartengono i profili del “neonato” e del “bambino” (il 52% del campione) che, infatti, dichiarano di scegliere di investire in “collaborazioni con agenzie o professionisti specializzati” (29%) per avviare progetti di AI marketing. Tali realtà considerano l’IA come una delle leve fondamentali per il mantenimento della propria competitività (63%), ma al momento stanno sviluppando soprattutto progetti relativi alle funzioni dell’IT, dell’automazione dei processi e della ricerca e sviluppo (53%). Dichiarano, inoltre, che non stanno investendo in attività di formazione o sviluppo di competenze per l’AI marketing (33%) destinando all’IA una quota inferiore al 5% del proprio budget di comunicazione (58%). L’IA viene percepita più nelle sue declinazioni operative e tattiche, approcciate con una logica “me too”, che non come un’opportunità disrupting da affrontare in modo strategico e con i necessari investimenti.

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Il secondo cluster di aziende è, invece, caratterizzato da strutture che stanno utilizzando l’IA in maniera sperimentale o più evoluta: sono qui comprese le realtà che corrispondono ai profili “adolescente”, “adulto” e “maturo” (il 48% del campione). Sono realtà che hanno iniziato a investire risorse economiche nella digital transformation e in progetti di AI marketing (23%), scegliendo di destinare parte del budget alla formazione di figure professionali specifiche (24%). Il 40% di loro investe in soluzioni IA una quota superiore al 10% del budget di comunicazione. In questo caso, le funzioni organizzative maggiormente coinvolte da soluzioni di IA non sono solo quelle di R&D (35%), ma anche quelle del marketing e della comunicazione (30%). Oltre a Bot e Live chat, le aziende di questo cluster utilizzano l’IA per attività di data management, facendo ricorso anche a soluzioni di machine learning e di deep learning (44%).

Sulle curve di disseminazione dell’innovazione si può intervenire per accelerarla a condizione che tutti gli attori del sistema facciano al meglio la propria parte: la politica, le istituzioni, le associazioni di categoria, le università, gli enti formativi e via dicendo. L’Università IULM sta cercando di dare un contributo in questo senso con un nuovo prodotto formativo sull’uso dell’IA per il marketing e la comunicazione data-driven (Master Data Management & Business Analytics – DMBA) e con un nuovo ambizioso progetto: la costituzione di un laboratorio di ricerca e formazione pensato proprio per aiutare le imprese a utilizzare al meglio le tecnologie di IA.