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Intelligenza artificiale: sviluppi embrionali ma promettenti per il commercio

Versione italiana di
Gianluca Bolelli
Pubblicato il
today 23 ott 2018
Tempo di lettura
access_time 3 minuti
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Personalizzazione, logistica, ricerca visiva, gestione dei marketplace, chatbot… Uno studio di KPMG per la federazione europea dell'e-commerce e della vendita a distanza (Fevad) fa il punto sull’attuale evoluzione dell'intelligenza artificiale (IA) e delle sue possibilità applicate alle vendite online. Un campo in cui il livello di IA utilizzato rimane per il momento basilare, ma che di fatto offre ampie possibilità di potenziamento.

Le IA utilizzate per il momento dall'e-commerce rimangono "di base", secondo KPMG e la Fevad - Shutterstock


Si differenziano tre livelli d’intelligenza artificiale. Il primo stadio è una IA in grado di obbedire, mentre il secondo riguarda una IA che porta con sé di capacità di apprendimento (o machine learning). Il terzo stadio concerne una IA capace di ragionare, di condurre un apprendimento autonomo, di effettuare analisi predittive e di formulare delle ipotesi. Tutte capacità che, secondo KPMG, apriranno la strada al “commercio online senza schermo tramite comandi vocali con soluzioni potenzialmente molto diverse dagli attuali assistenti, alla visualizzazione 3D e allo shopping nella realtà virtuale e infine alla consegna istantanea tramite drone sulla base di algoritmi predittivi della domanda”.

Per ora, un terzo di tutti i retailer online ha iniziato a testare o utilizzare soluzioni di intelligenza artificiale. Soluzioni che per il momento interessano cinque particolari aree. Il miglioramento dell'esperienza attraverso la personalizzazione è la più comune, con un 70% delle soluzioni dedicate alla raccomandazione e al marketing personalizzato che ricorrono all'intelligenza artificiale. Il che può permettere la generalizzazione del marketing predittivo, che consente in particolare di richiedere al momento adatto e per il prodotto giusto una categoria di acquirenti dai quali sarebbe possibile attivare un acquisto.

Per il momento è la logistica il campo d’applicazione più maturo e comune per l'intelligenza artificiale. Oltre alla moltiplicazione dei robot nei magazzini, l’intelligenza artificiale facilita gli approcci omnicanale consentendo una facile unificazione degli stock fisici e online, accelerando le possibilità del click & collect e, più di recente, aprendo la strada allo ship-from-store, vale a dire la spedizione di un ordine online direttamente dalle scorte di magazzino di un negozio vicino. Un altro importante campo di applicazione dell'IA, secondo KPMG, è la ricerca visiva, con una moltiplicazione di “Shazam visivi”, soprattutto nella moda, che permettono di cercare un prodotto simile a quello fotografato. Una possibilità di analisi visive che gradualmente andrà direttamente ad integrarsi con i social network.
 
Ma una delle aree in cui le future IA sono le più attese resta indubbiamente quella dei database. “I grandi marketplace dei pure players del Web hanno capito che il cuore della competizione del futuro si giocherà sull'intelligenza artificiale e i dati”, per KPMG, che indica una moltiplicazione delle IA volte a classificare e referenziare nel modo più preciso possibile tutti i prodotti proposti. E questo allo scopo di distinguersi più chiaramente nelle ricerche. Ma la parte dell'IA a cui il consumatore rimane per il momento più esposto sono i chatbot. Questi si sono moltiplicati rapidamente, programmati per rispondere da sé a domande ricorrenti o per passare il testimone a un essere umano per affrontare questioni più complesse. Un progresso che ne nasconde un altro, quello degli assistenti vocali personali, sui quali Google e Amazon puntano in modo particolare.
 
“Grazie all'esplosione del numero di dati disponibili e alla crescita esponenziale della potenza di calcolo del computer, l'intelligenza artificiale oggi non è più un’idea futurista, e i rivenditori del Web ne hanno preso conoscenza”, spiega Marc Lolivier, delegato generale della Fevad. “Tuttavia, i retailer online ancora oggi vedono degli ostacoli allo sviluppo dell'intelligenza artificiale: integrazione con i sistemi informativi esistenti, tempistiche ancora ampie per lo sviluppo e l’impostazione di un algoritmo efficiente e performante, errori della macchina che richiedono l'intervento umano, ecc.”, prosegue il responsabile, il quale ricorda che comunque “siamo ancora agli albori dello sviluppo”.

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