Introduzione all’Intelligenza Artificiale (IA)

Se volessimo definire l’Intelligenza Artificiale (abbreviata: IA) potremmo portare efficaci esempi, anche nelle sue applicazioni rivolte al mondo del commercio online.

Per prima cosa, però, andrebbe data una definizione quanto più semplice da comprendere, per evitare quegli scenari che nell’immaginario collettivo funzionano bene. La paura fa vendere un sacco e presentare un futuro fatto di robot che dominano l’uomo offre un impulso agli incassi.

Ma tra te e me questa necessità non sussiste, quindi sarò pacato – come nel mio stile – e farò uso del buon senso per dirti le cose come stanno nella realtà.

Di Intelligenza Artificiale si parla da quasi 100 anni. Ma perché proprio ora l’argomento è così dibattuto? La risposta è semplice. 100 anni fa non esistevano le condizioni perché quelle teorie assumessero una forma concreta, oggi ci sono le condizioni: tanta potenza di calcolo (vedi legge di Moore) in spazi piccoli (mai visto una foto dei primi computer?) a buon mercato ed un’infinità di dati da poter elaborare.

Intelligenza artificiale oggi

Oggi quindi esistono gli estremi non solo perché si possa parlare di Intelligenza Artificiale ma anche perché se ne possano sperimentare applicazioni concrete, anche nell’eCommerce. Il dibattito è acceso e la platea si divide tra chi mostra la sua (lecita, per carità) preoccupazione e chi invece la vede con ottimismo senza condizioni (e come poterlo biasimare). La mia posizione sta nel mezzo, come quella del filosofo della Grecia antica. I greci avevano un senso della misura il cui limite superiore era fissato dalla perfezione dei loro dei, che forse è ciò che manca ai giorni nostri e che bisognerebbe insegnare ai nostri figli. Credo ad esempio che il social scoring impiegato in Cina sia letteralmente alienante (spoiler: la Cina ha vinto la battaglia alla conquista di questa nuova terra). Il social scoring consiste in una IA che assegna un punteggio ai cittadini in virtù dei loro comportamenti: passi col rosso? IA se ne accorge e ti impedisce di comprare un biglietto del treno. Oppure non paghi la bolletta? IA se ne accorge e ti nega anche il prestito per il tuo nuovo monopattino. La morale della favola è che se incontri una tipa al bar, ed hai intenzioni serie, inizi a chiederti quale sia il suo social scoring (ed io, probabilmente, tra i 15 ed i 23 sarei rimasto senza alcuna prospettiva di vita di coppia mentre ora sono felicemente sposato :). Sono tante le riflessioni che IA invita a fare, soprattutto sul fronte etico. Ma dal momento che questo blog è destinato a chi opera nel mondo eCommerce, mi concentrerò sulle sue applicazioni in questo ambito.

Una definizione di IA

Per dirla semplicemente, IA è l’automazione di un algoritmo portata agli estremi. In questa automazione è sempre contemplato un periodo di “addestramento” dell’algoritmo. Così, se vuoi che la tua IA ti dica se in un’immagine c’è un uomo o un gatto, somministri le immagini alla tua IA, chiedi di rispondere cosa vede, correggi se sbaglia e lei impara. Ecco perché si parla di Machine Learning (si parla invece di Deep Learning quando l’algoritmo addestrato su un contesto riesce a muoversi su un altro contesto. Ma questo argomento, per ora, non lo approfondisco).

Ti chiederai se chi fa uso dell’Intelligenza Artificiale debba quindi essere un mago degli algoritmi. In realtà non è così. Se escludiamo i centri di ricerca (che appunto tra Cina e USA si danno battaglia senza sosta) dove evidentemente si lavora a temi di frontiera, oggi esistono già dei “mattoncini” con cui lavorare.

I Servizi Cognitivi di Azure (piattaforma di Microsoft) sono già disponibili e fruibili via API (vedi il sito web). Significa che compiti particolarmente complessi si risolvono schiacciando un pulsante messo a disposizione dai colleghi di Bill Gates: dopo che lo avrai fatto, una macchina di una complessità inaudita si metterà in moto per conto tuo. Resta il fatto che a te basta premere quel pulsante (avvertenza: non fatelo da casa se non in presenza di uno sviluppatore senior :).

Prendendo spunto dalla pagina web dei Servizi Cognitivi di Azure, leggo queste quattro principali sezioni: Decisione, Voce, Lingua e Visione Artificiale. Vediamo queste funzioni di Intelligenza Artificiale per fare esempi, in ambito eCommerce.

Intelligenza Artificiale: esempi nell’eCommerce

Processi decisionali basati sui dati

Decisione. Questa sezione ricomprende il gruppo di applicazioni più interessanti per l’eCommerce, perché strettamente correlate alla parte commerciale. La Decisione di cui parla il sito di Microsoft è legata a doppio filo alla tecnica del Machine Learning detta di “clustering” (ovvero di raggruppamento). Detto in modo semplice: raggruppo i dati e prendo decisioni sulla base di una previsione.

Quali sono le decisioni che posso prendere, dopo aver raggruppato quali dati?

Per prima cosa, quali prodotti presentarti in ragione alle tue abitudini di acquisto e alle abitudini di acquisto di acquirenti “simili” a te.

Facendo un salto indietro di 10 anni ricordo i mitici “prodotti correlati”, che ogni motore di eCommerce contempla (ancora oggi), e che hanno come scopo quello di farti visionare prodotti che sono “logicamente vicini” a ciò che stai acquistando (ad esempio compri una sciarpa, ti mostro i guanti). Una tattica poco intelligente, in effetti demodè, ma ancora impiegata.

Se invece raccolgo i tuoi dati anagrafici, i dati di navigazione del sito, arricchisco magari questa base di informazioni con altre comprate da terze parti (reddito, grado di istruzione, altri dati di navigazione che hai certamente disseminato in qua e in la) e li metto a confronto con gli stessi dati di altri acquirenti, sarà IA a creare gruppi di clienti, osservare le abitudini di acquisto e sottoporti ciò che – con la maggior probabilità – ti interessa e sei disposto ad acquistare. Non si tratta di fantascienza ma di realtà. 

Un’altra applicazione ha a che vedere con i risultati di una ricerca fatta dagli utenti su un sito eCommerce. Nel caso di Amazon, ad esempio, il motore è gestito da A9, società del gruppo che si occupa esclusivamente di questa componente. Anche in questo caso, il motore di ricerca può essere poco intelligente (se è di tipo “full text” ovvero che banalmente ricerca la parola richiesta dall’utente, nei titoli e nelle descrizioni dei prodotti che hai sul tuo eCommerce) oppure può essere governato da IA ed offrire un’esperienza del tutto personalizzata e che tenga conto di innumerevoli dati. Il risultato di una ricerca è quindi differente utente per utente ed ha come scopo quello di sottoporti contenuti rilevanti ed in linea con la tua intenzione di acquisto.

Sempre secondo la tecnica del “clustering” si possono gestire gli stock a magazzino. Esattamente come per il suggerimento di prodotti (IA ti propone quelli che prevede acquisterai), anche l’analisi delle giacenze si fonda su una previsione (IA immagina quali prodotti sono da riordinare o mettere in produzione). In questo caso la previsione si fonda su dati che hanno necessariamente a vedere con elementi esterni al sito: stagione, clima, ubicazione geografica, elementi culturali (ad esempio le festività) e molti altri.

Supporto e assistenza tramite IA

Voce e Lingua. Qui le applicazioni sono correlate al servizio clienti. Un supporto in chat può risultare molto poco personale, inefficace e anzi per qualcuno fastidioso (fatemi parlare con un operatore!). La realtà dei fatti è che ogni giorno sempre di più IA si avvicina a svolgere molto bene questo genere di compiti. La raccomandazione, naturalmente, è che il tuo eCommerce preveda già un approccio analitico al supporto clienti. Nella mia esperienza accade di rado. Gli imprenditori accentrano, faticano a delegare, vogliono essere il “centro stella”. Il risultato è che mancano le basi per poter far funzionare un bot o un qualunque assistente virtuale.

Ordinare le richieste di assistenza per gruppi omogenei, redigere una knowledgebase, offrire ai propri operatori gli strumenti per poter evadere le richieste senza dover “reinventare la ruota” per ciascuna domanda venga posta sono tutte attività che raramente ho visto implementate. Risulta spesso molto più semplice trasferire quel capitale informativo come le antiche civiltà facevano con i miti: oralmente. La fatica (solo quella percepita) è più piccola ma così facendo addestri consulenti, da cui dipende il servizio clienti del tuo eCommerce. Significa che quando quel dipendente si dovesse licenziare, inizi daccapo il trasferimento del know how oralmente: tempo buttato.
Rimanendo su Voce e Lingua, le applicazioni sono anche correlate al supporto per i clienti all’estero: le traduzioni che IA offre sono ormai molto affidabili. Ho assistito ad uno speech di Marco Trombetti (vedi su Linkedin) – fondatore di www.transaleted.com – in cui spiegava come in un esperimento hanno dimostrato di aver raggiunto il limite superiore in termini di efficienza delle traduzioni automatiche. Avendo tradotto i testi con IA, poi somministrati agli interpreti per una revisione, hanno rilevato che circa il 15% di ciascun testo veniva ritoccato dall’essere umano. Facendo poi tradurre gli stessi testi dagli interpreti, con molta sorpresa anche di quelli il 15% veniva modificato dalla revisione di un interprete. Le traduzioni sono interpretazioni: rimarrà sempre una componente soggettiva di chi le opera.

Infine, applicazioni di IA hanno molta utilità per effettuare ricerche di sentiment analysis: uno strumento di ascolto su dati qualitativi. Strumenti come Brandwatch, per esempio, consentono di comprendere cosa pensano i consumatori del tuo eCommerce a partire da dati provenienti dai social network.

Visione artificiale per migliorare l’esperienza utente

La Visione Artificiale ti viene in aiuto quando vuoi migliorare l’esperienza utente sul tuo eCommerce. Se offri abbigliamento o accessori, hai la possibilità di implementare strumenti come il “try it on” (vedi il sito Ray Ban https://www.ray-ban.com/italy). Altre applicazioni possono svolgere un carattere più utilitaristico: non ne ho mai viste, onestamente, ma non mi stupirebbe se sul sito di Leroy Merlin apparisse una funzione che ti suggerisca il giusto utensile una volta inquadrato il bullone da avvitare, o qualcosa di simile. Un mondo di altre applicazioni sono quelle che si possono ricondurre ad una forma di acquisto “gamificato”, funzioni dello stesso tipo che usi su Instagram quando applichi orecchie da coniglio o buffi occhialoni con naso finto al tuo volto mentre la telecamera ti inquadra.

Conclusione

In conclusione IA è oggi una tecnologia alla portata di tutti, seppur da maneggiare con le giuste competenze (leggi: i costi non sono piccoli se ciò che cerchi è qualcosa di molto personalizzato). Sul fronte eCommerce gli impieghi più comuni sono sul fronte commerciale e sul supporto clienti che hanno direttamente a che fare con aumento dei ricavi e diminuzione dei costi. Temi molto più beceri e di basso profilo se confrontati con dominazione di robot sull’uomo in stile HAL9000.