Una guida per gli esperti di marketing per mitigare i rischi dell'IA nel 2023

Negli ultimi mesi, ChatGPT ha preso d'assalto il mondo digitale, accumulando circa 57 milioni di utenti attivi in ​​un solo mese dopo il lancio per uso pubblico nel dicembre 2022 (CBS). È sicuro affermare che le tecnologie di intelligenza artificiale sono qui per restare. Dall'analisi dei dati e dal servizio clienti alla traduzione e al rilevamento delle frodi, i leader aziendali di tutti i settori e le funzioni sono incuriositi dalla prospettiva di implementare strumenti di intelligenza artificiale per ottenere i risultati promettenti che sono stati propagandati in termini di miglioramento dell'efficienza dei processi, del processo decisionale, della gestione dei talenti e del marketing da parte di primi utilizzatori.

Sebbene ci siano molti vantaggi nell'IA generativa, le preoccupazioni per i pregiudizi e l'accuratezza incorporati nella tecnologia sono sufficientemente evidenziate, come l'esempio di un'IA scarsamente addestrata che ha creato questo colpo alla testa di "Obama bianco". Per questo motivo, i dirigenti a tutti i livelli devono acquisire dimestichezza con gli usi della tecnologia e impostare barriere di protezione per garantire che funzioni in modo da soddisfare il comfort e le esigenze di ciascuna azienda. Ciò consentirà alle aziende di utilizzare l'IA generativa per promuovere i propri obiettivi di business proteggendo al contempo la fiducia dell'azienda con il pubblico in un momento in cui le opinioni sulla tecnologia AI sono ancora contrastanti.

Navigare tra le complessità dell'IA nel marketing

Sebbene ci siano una moltitudine di applicazioni per l'IA generativa, il marketing è forse una delle aree che ha fatto i maggiori progressi pur rimanendo suscettibile ai maggiori rischi.

Al rialzo, l'intelligenza artificiale generativa può essere estremamente utile per i professionisti del marketing che fanno molto affidamento sul targeting di un pubblico specifico per ottimizzare l'efficacia della campagna. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare contenuti personalizzati e indirizzare le persone in base a dati demografici, interessi e comportamenti. Tuttavia, dove i professionisti del marketing devono prestare attenzione è che i modelli distorti possono perpetuare il targeting discriminatorio o rafforzare gli stereotipi, con conseguente esclusione di determinati gruppi o trattamento iniquo. Garantire l'equità e l'accuratezza nel targeting è fondamentale per proteggere pratiche di marketing efficaci ed etiche.

Un'altra area in cui l'IA generativa può essere utile al marketing è nel campo dell'esperienza e del coinvolgimento del cliente. L'IA generativa crea contenuti personalizzati, chatbot e assistenti virtuali per migliorare le esperienze dei clienti e lo sta facendo meglio e più velocemente che mai. Tuttavia, se questi sistemi di intelligenza artificiale producono agenti virtuali razzialmente stereotipati o risposte distorte e imprecise, possono avere un impatto negativo sulla soddisfazione e sul coinvolgimento degli utenti. I clienti possono sentirsi fraintesi, travisati o discriminati, con conseguente riduzione del volume delle transazioni e diminuzione della fedeltà al marchio. Fornire interazioni accurate e imparziali generate dall'IA è quindi fondamentale per promuovere esperienze positive per i clienti.

C'è anche il problema emergente della conformità normativa e delle considerazioni legali poiché l'IA generativa potrebbe rientrare nelle leggi esistenti sulla pubblicità e sulla protezione dei consumatori. L'ambiente legale intorno alla tecnologia AI sta ancora prendendo forma. Gli strumenti che mostrano pregiudizi e inesattezze creano la probabilità di esposizione a sanzioni legali e finanziarie, nonché a danni sostanziali alla reputazione.

I dirigenti del marketing si impegnano incessantemente per creare e sostenere un'immagine positiva del marchio e guadagnare la fiducia dei clienti, il che non è un'impresa facile e richiede tempo e investimenti considerevoli. Quando si avventurano nel regno dell'IA generativa, è quindi fondamentale per loro cogliere sia i vantaggi che le insidie ​​di questa tecnologia e imparare a maneggiarla in modo responsabile. Essere pienamente consapevoli dei vantaggi e dei rischi associati all'IA generativa consentirà loro di prendere decisioni informate e salvaguardare l'integrità del proprio marchio.

Quali sono le soluzioni?

Quindi, cosa c'è all'orizzonte per aiutare i professionisti del marketing e altri utenti aziendali a ottenere i vantaggi e ridurre i rischi dell'IA generativa? I data scientist coinvolti nell'IA generativa a tutti i livelli stanno lavorando duramente per migliorare i tipi di dati su cui vengono addestrati i classificatori e i filtri integrati negli strumenti. Quel lavoro e i seguenti metodi offrono soluzioni promettenti per migliorare l'impatto e ridurre il rischio della tecnologia di intelligenza artificiale generativa.

1. Cura e diversità dei set di dati: la cura di set di dati di formazione più diversificati e rappresentativi può aiutare a ridurre i pregiudizi. Sono in corso sforzi per includere una gamma più ampia di prospettive e garantire dati equilibrati. I ricercatori stanno sviluppando tecniche per identificare e mitigare i pregiudizi nei dati di addestramento.
2. Miglioramenti algoritmici: i ricercatori stanno esplorando la messa a punto, il trasferimento dell'apprendimento e gli algoritmi di addestramento contraddittorio per mitigare i pregiudizi e migliorare la precisione. I continui progressi algoritmici e le architetture dei modelli possono contribuire a sistemi di intelligenza artificiale generativa più accurati ed equi.
3. Verifica post-generazione e controllo dei fatti: sono in fase di sviluppo tecniche per valutare l'accuratezza dei risultati dell'IA generativa. L'integrazione di fonti di conoscenza esterne, l'utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale e la collaborazione con esperti di dominio possono aiutare a verificare la correttezza effettiva dei contenuti generati per identificare e correggere le imprecisioni.
4. Interpretabilità e spiegabilità: rendere i modelli di IA generativa più interpretabili e spiegabili può aiutare a identificare e affrontare pregiudizi e imprecisioni. Comprendere il funzionamento interno di questi modelli aiuta le parti interessate a rilevare e risolvere i problemi relativi ai pregiudizi.
5. Linee guida e normative etiche: riconoscendo la necessità di linee guida e normative etiche, governi, organizzazioni e organismi del settore stanno lavorando su quadri e politiche per promuovere pratiche di IA responsabili. Queste misure incentivano l'adozione di pratiche etiche e ritengono gli sviluppatori responsabili di pregiudizi e imprecisioni.

Mentre l'IA generativa continua a evolversi, gli utenti aziendali, in particolare i professionisti del marketing, devono comprendere le capacità della loro tecnologia ed essere diligenti nel determinare se un potenziale strumento è stato addestrato su una gamma accettabile di set di dati. La continua supervisione e la collaborazione con esperti di dominio in etica, diversità e linguistica contribuiranno ad aumentare la consapevolezza dei potenziali problemi che devono essere risolti già nella fase di adozione o di utilizzo più ampio.

Conclusione

Un giorno, arriverà un momento in cui la tecnologia dell'IA generativa sarà diffusa nella vita di tutti i giorni quanto i motori di ricerca e i telefoni cellulari. Sebbene la tecnologia sia molto promettente e dobbiamo ancora coglierne il pieno potenziale, è ancora agli inizi, con imperfezioni e problemi di crescita che devono essere appianati.

Curando diversi set di dati, perfezionando gli algoritmi, verificando i risultati, promuovendo l'interpretazione e implementando pratiche responsabili, il potenziale di pregiudizi e imprecisioni nell'IA generativa potrebbe essere ridotto al minimo. Tuttavia, è essenziale riconoscere che questa sfida è complessa e continua e richiede sforzi continui da parte di ricercatori, sviluppatori, responsabili politici e parti interessate in più discipline. Pratiche trasparenti e responsabili sono fondamentali per garantire lo sviluppo responsabile e l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale generativa equi, accurati e inclusivi.