Attualmente, termini come Intelligenza Artificiale e Big Data sono in voga e sono ampiamente sfruttati dal Marketing. A prima vista potrebbe sembrare che questo sia positivo, dato che la maggior parte delle aziende sa o è interessata a saperne di più su queste tecnologie. Tuttavia, se si va un po' più in là, sono termini che vengono spesso confusi e anche legati a progetti falliti, diventando anche una minaccia per le aziende quando investono in questo tipo di progetti innovativi.
Entrambi i termini, Big Data e Intelligenza Artificiale, sono comunemente usati come una soluzione magica a qualsiasi problema complesso. Tuttavia, l'uso di queste tecniche e strumenti non è magico e richiede una grande conoscenza e comprensione del problema per fornire valore.
In primo luogo, è importante definire ciascuno dei termini in modo semplice, poiché sono spesso confusi o utilizzati per identificare solo un sottoinsieme di queste tecnologie.
El Big Data es un conjunto de herramientas y técnicas que permiten procesar e interactuar con cantidades enormes de datos. En resumen, proveen funcionalidades similares a las bases de datos tradiciones para lidiar con cantidades mayores de datos.
Intelligenza artificiale è più complesso da definire perché è composto da più campi, che sono molto diversi tra loro. Ciò che hanno tutti in comune è che la macchina imita le funzioni cognitive umane come la percezione, il ragionamento, l'apprendimento e il problem solving. È abbastanza comune identificare l'intelligenza artificiale solo in relazione ai robot o all'apprendimento automatico, ma questi sono solo alcuni dei suoi campi e comprende anche altre aree. L'evoluzione delle capacità dei computer di eseguire calcoli ed elaborare informazioni ha reso possibile l'applicazione di algoritmi tradizionali e altri più nuovi a campi che prima erano inimmaginabili. Molte di queste tecniche e algoritmi erano usati dai matematici in modo molto più manuale ed erano riservati alle grandi aziende. L'intelligenza artificiale ha, in un certo senso, democratizzato l'uso di queste tecniche.
Anche se queste tecnologie sono molto accessibili grazie alla proliferazione di aziende e framework, non significa che possano risolvere ogni problema o che sia facile usarle. Siccome ci sono meno barriere, molte aziende hanno visto l'opportunità di vendere progetti complessi usando l'intelligenza artificiale o i Big Data come un passo di vendita, ma senza prendere in considerazione qualcosa di molto importante: non tutto può essere risolto applicando queste tecnologie e, anche molto importante, avere accesso a uno strumento non ti dà la conoscenza per modellare i dati e usare l'algoritmo giusto per risolvere un problema.
I progetti falliti e l'uso eccessivo di questi termini stanno lentamente distruggendo la reputazione dell'intelligenza artificiale, e molte aziende e ingegneri stanno diventando scettici su queste tecnologie come soluzione a un problema.
Arriverà il giorno in cui le aziende che usano l'intelligenza artificiale e i Big Data per risolvere problemi reali, lo nasconderanno per non causare un impatto negativo sulla loro strategia di marketing?
Co-fondatore e CEO di Hedyla
Ingegnere delle telecomunicazioni con più di 10 anni di esperienza nel gestione team di sviluppo e il mercato B2B, aggiungendo valore alle grandi aziende in diversi settori come Fintech, viaggi e logistica.
Esperto in analisi e visualizzazione dei dati.
