L\u2019intelligenza artificiale (IA) \u00e8 un ramo dell\u2019informatica che mira a creare sistemi capaci di svolgere compiti che normalmente richiedono l\u2019intervento dell\u2019intelligenza umana. Queste mansioni possono includere l\u2019apprendimento, il ragionamento, la percezione visiva, il riconoscimento vocale, la comprensione del linguaggio naturale e la risoluzione di problemi complessi.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019idea di creare macchine \u201cpensanti\u201d ha radici molto antiche. Tuttavia, L\u2019IA come disciplina scientifica nasce nel XX secolo: \u00e8 nel 1956 che l\u2019informatico statunitense John McCarthy, in occasione della conferenza di Dartmouth, l\u2019evento ufficiale che segna la nascita del campo di ricerca in questo settore, conia per la prima volta il termine \u2018\u2019intelligenza artificiale<\/strong>\u2019\u2019.<\/p>\n\n\n\n In origine le ricerche sull\u2019IA si focalizzarono principalmente su problemi simbolici e sulla programmazione logica. Successivamente, tra il 1980 e il 1990, l\u2019attenzione si spost\u00f2 sull\u2019apprendimento automatico e le reti neurali, prendendo ispirazione dal funzionamento del cervello umano e dalla sua struttura.<\/p>\n\n\n\n \u00c8 solo negli ultimi anni che l\u2019IA ha mosso i passi pi\u00f9 grandi grazie all\u2019aumento della potenza di calcolo, alla sempre maggiore disponibilit\u00e0 dei Big Data<\/strong> e ai crescenti progressi nei modelli di apprendimento profondo. Questa serie di migliorie e sviluppi hanno catapultato le capacit\u00e0 dell\u2019IA permettendole di superare, in velocit\u00e0 ed efficacia, le prestazioni umane in una vasta gamma di compiti, dall\u2019analisi di immagini mediche all\u2019elaborazione di liste di dati, dalla segmentazione di gruppi alla ricerca di dati all\u2019interno di un bacino enorme di informazioni.<\/p>\n\n\n\n Neuromarketing e intelligenza artificiale: una combinazione potente. <\/strong><\/p>\n\n\n\n Con il tempo, il campo di studi del marketing si \u00e8 espanso. Ai trend e ai dati di mercato, alle ricerche qualitative e quantitative si sono aggiunti analisi psicologiche e comportamentali e conoscenze sull\u2019attivit\u00e0 cerebrale. Anche l\u2019informatica e altri campi affini si sono gradualmente uniti con l\u2019obiettivo di ottenere un ritratto pi\u00f9 dettagliato del comportamento del consumatore.<\/p>\n\n\n\n L\u2019approccio neuromarketing utilizza le conoscenze neuroscientifiche e comportamentali per comprendere sempre meglio desideri, atteggiamenti e attese delle persone, il modo in cui gli stimoli di comunicazione vengono processati dal cervello e quali processi cerebrali sono alla base delle decisioni e delle scelte di acquisto. <\/p>\n\n\n\n A questa potente formazione di discipline si \u00e8 recentemente aggiunta l\u2019intelligenza artificiale, che gioca un ruolo rilevante nel potenziarne l\u2019efficacia grazie alla sua capacit\u00e0 di processare e classificare milioni e milioni di bits di dati in tempistiche brevissime.<\/p>\n\n\n\n Le analisi degli indicatori neurometrici che misurano attenzione, memorizzazione, interesse, fatica cognitiva ed emozione delle persone di fronte ad uno stimolo, producono enormi quantit\u00e0 di dati complessi. L\u2019IA, attraverso l\u2019apprendimento automatico e l\u2019analisi predittiva, pu\u00f2 semplificare e velocizzare la lettura ela decodifica <\/strong>di questi dati. Pu\u00f2 essere usata, per esempio, per l\u2019analisi di dati raccolti con l\u2019EEG o l\u2019Eye tracking.<\/p>\n\n\n\n La maggior parte della popolazione oggi \u00e8 considerata come \u2018\u2019consumatore digitale\u2019\u2019; si intende cos\u00ec classificare qualsiasi persona che, nell\u2019era digitale in cui ci troviamo, lascia una piccola \u2013 o grande – traccia di s\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Pubblicazioni sui social, acquisti online, sottoscrizioni a blog o servizi, opzioni di pagamento, sondaggi e inviti. Tutti questi dati vengono accumulati e decodificati in modo permanente e, grazie ai programmi di IA, possono essere rapidamente recuperati e clusterizzati, migliorando la conoscenza degli interessi e delle abitudini delle persone.<\/p>\n\n\n\n I consumatori rispondono in modo diverso alle varie strategie di marketing, e agli stimoli di comunicazione in base alla loro personalit\u00e0, a molteplici fattori strettamente personali e al contesto di riferimento. L\u2019IA aiuta a determinare i diversi tratti di personalit\u00e0 e le caratteristiche specifiche per ciascun gruppo di consumatori, fornendo insight utili alla definizione di eventuali sottogruppi, agevolando cos\u00ec una dettagliata personalizzazione di azioni di marketing, che \u00e8 una delle attese pi\u00f9 sentite di questo periodo.<\/p>\n\n\n\n In conclusione<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Nell\u2019attuale contesto di analisi per la definizione di strategie e azioni di marketing, la crescente complessit\u00e0 e la grande quantit\u00e0 di informazioni richiedono un sempre pi\u00f9 elevato livello di intelligenza, giudizio e velocit\u00e0 di elaborazione. Come dimostrato da recenti studi e ricerche, l\u2019IA \u00e8 un\u2019utile risorsa che pu\u00f2 potenziare i metodi di analisi e ricerca tradizionali e neuroscientifici, ampliando la gamma di possibilit\u00e0 di applicazione in campo marketing e comunicazione<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Fonti:<\/p>\n\n\n\n https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1186\/s40708-020-00109-x<\/a><\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/ottosunove.com\/ottosublog\/wp-content\/sites\/3\/2023\/11\/disposizione-di-ruote-dentate-colorate-sopra-la-vista-1-1024x683.jpg\")
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