La guida per principianti per comprendere l'IA generativa

Mentre il mondo diventa sempre più digitale, la domanda di contenuti nuovi e accattivanti è salita alle stelle. L'intelligenza artificiale ha svolto un ruolo significativo nel fornire nuove opportunità di ideazione, alterando le nostre vite professionali e personali.

È fondamentale per i professionisti del marketing tenere il passo con gli strumenti e le tecniche più recenti, inclusa la parola d'ordine più recente nello spazio dell'IA: intelligenza artificiale generativa.

Comprensione dell'IA generativa

La tecnologia dell'IA generativa non è così misteriosa come sembra. Per comprendere appieno la sua funzionalità, è necessario guardare oltre l'hype e il gergo leggermente confuso. Innanzitutto, dobbiamo distinguere la differenza tra intelligenza artificiale generativa e apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico consente ai computer di apprendere da set di dati preesistenti per fornire informazioni chiave e probabilità previste. Questo modello di intelligenza artificiale analizza e trae deduzioni dai modelli scoperti all'interno dei dati. Tuttavia, l'IA generativa va oltre il machine learning utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni non solo per apprendere dai dati, ma anche per sviluppare nuovi contenuti che imitano i contenuti generati dall'uomo.

Come parte della nuova era dell'intelligenza artificiale, l'IA generativa è una tecnologia trasformativa, che sta rivoluzionando molti settori, incluso il marketing. Sebbene il concetto di intelligenza artificiale generativa non sia una novità, i principali sviluppi non sono iniziati fino al 21° secolo. Le implementazioni di intelligenza artificiale generativa sono diventate immensamente popolari, soprattutto dal rilascio di ChatGPT nel novembre 2022.

Una delle capacità più potenti dell'IA generativa è la capacità di auto-supervisionare il proprio apprendimento dai dati esistenti in quanto identifica i modelli che le consentono di generare vari tipi di output. Qualsiasi cosa, da immagini, musica e video alla creazione dinamica di contenuti B2B e campagne pubblicitarie mirate, le applicazioni sono vaste e promettenti indipendentemente dalla nicchia della categoria.

Sebbene l'IA generativa possa produrre risultati incredibili, richiede comunque interazioni umane durante tutto il processo di formazione per ottenere risultati ottimali.

Come funziona l'IA generativa

L'intelligenza artificiale generativa differisce da altri modelli di intelligenza artificiale in quanto non si basa esclusivamente sui dati di addestramento, ma anche su algoritmi per creare nuovi dati simili ai dati di addestramento.

Pensa a come imparare a disegnare un cane o qualunque animale tu voglia (siamo parziali per i cuccioli, però). Prima di prendere carta e penna, devi prima vedere che aspetto ha un cane e le sue caratteristiche distinte che lo rendono quell'animale specifico. Una coda scodinzolante, denti affilati e forse alcune orecchie flosce sono tutti tratti che ti danno un'idea di cosa sia un cane. Ora puoi trovare la tua variazione dopo aver esaminato un numero sufficiente di esempi.

La stessa idea si applica all'IA generativa.

Gen AI equipaggia diversi componenti per generare dati in modo efficiente per attività specifiche. Queste caratteristiche includono:

• Reti neurali: un tipo di algoritmo progettato per elaborare e analizzare i dati per generare nuovi contenuti che esibiscono una creatività simile a quella umana basata sui dati di input
• Dati di input: qualsiasi informazione (dati) inviata al sistema per l'elaborazione e per garantire l'esecuzione dell'attività corretta
• Autocodificatori variazionali (VAE): un tipo di rete neurale che può imparare a codificare e decodificare i dati, comprimendoli o riportandoli alla loro forma originale. I VAE possono essere addestrati su un'ampia gamma di tipi di dati, tra cui immagini, audio e testo
• Moduli di pre e post-elaborazione: assicura che i dati di input siano il più concisi possibile e che i risultati generati siano perfezionati
• Generative adversarial networks (GAN): un altro tipo di rete neurale costituita da un generatore e un discriminatore, che lavorano insieme per generare nuovi dati simili ai dati di addestramento.

Con ampie capacità e possibilità quasi infinite, i professionisti del marketing dovrebbero considerare i vantaggi e i limiti quando utilizzano questa tecnologia.

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I rischi dell'uso dell'IA generativa

Man mano che l'IA diventa sempre più radicata nelle nostre vite, è fondamentale comprendere le considerazioni morali ed etiche dell'uso generativo dell'IA. Alcuni rischi sono dovuti alla tecnologia stessa e altri sono ancora in fase di elaborazione man mano che l'IA di generazione si evolve. Ecco alcune limitazioni dell'IA generativa che devi tenere a mente.

Qualità dei contenuti

Sebbene l'IA generativa abbia fatto molta strada, la qualità dei contenuti che crea può variare a seconda della sua accuratezza e coerenza. L'IA generativa può combinare idee esistenti all'interno dei suoi set di dati in modi nuovi, ma ha dei limiti quando si tratta di vera innovazione e creatività spontanea, che risiedono nelle capacità umane.

Sebbene l'IA generativa aggiunga uno strato di efficienza alla tua routine, il contenuto potrebbe essere poco brillante. Non vuoi essere tu a pubblicare contenuti coerenti che sono ripetitivi o, peggio, non hanno senso! Un'ulteriore supervisione umana può aiutare a prevenire la scarsa qualità dei contenuti prima che peggiori.

Informazioni false

La tecnologia AI tende ad avere allucinazioni, il che significa che genera false informazioni in modo totalmente convincente. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale open source di solito sono soggetti a standard di allineamento meno rigorosi, il potenziale di diffusione di disinformazione o dati imprecisi è notevolmente aumentato. Anche le false informazioni e la propaganda dell'intelligenza artificiale possono influire sulla fiducia del pubblico.

Ciò rende ancora più importante il controllo dei fatti sui contenuti generati dall'intelligenza artificiale. La disinformazione può diffondersi a macchia d'olio, con testi, immagini e video generati dall'intelligenza artificiale che vengono manipolati per ingannare o fuorviare. Le aziende devono essere caute su come vengono implementate le loro tecnologie di IA generativa per garantire che non facilitino inavvertitamente la diffusione di informazioni false.

Pregiudizi

Una delle principali considerazioni etiche sull'IA sono i pregiudizi non regolamentati. Poiché i modelli di intelligenza artificiale apprendono dai loro dati di addestramento, possono riprodurre e amplificare pregiudizi esistenti, promuovendo potenzialmente ideologie dannose, risultati discriminatori e altri contenuti con intenti dannosi.

Come le informazioni false, i pregiudizi possono diffondersi rapidamente senza ricontrollare le informazioni. Per mitigare questo rischio è necessario raccogliere dati da un'ampia gamma di fonti e garantire che siano equilibrati e riflettano diversi punti di vista e gruppi politici e razziali.

Nonostante i limiti a cui prestare attenzione, l'utilizzo della generazione AI non può essere del tutto negativo, giusto?

Corretto! In realtà può essere più vantaggioso di quanto pensi, soprattutto per i marketer e i loro marchi B2B.

I vantaggi dell'IA generativa

L'IA generativa ha molti vantaggi da sfruttare, sia attuali che potenzialmente futuri. La sua capacità di automatizzare le attività, generare immagini realistiche e fornire preziose informazioni, consente alle aziende di ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Altri vantaggi includono:

Migliorare la creatività

L'IA generativa fornisce nuove idee, progetti e soluzioni per aumentare il brainstorming umano. Questa nuova prospettiva può essere particolarmente preziosa quando i creatori rimangono bloccati in una routine o si affaticano per i contenuti. Inoltre, l'IA generativa può fornire più scenari per aumentare l'ideazione per varie situazioni e aggiungere alla tua riserva di proposte di backup.

Semplifica la produzione di contenuti

L'IA generativa può automatizzare incarichi e flussi di lavoro che richiedono tempo su scala più ampia, come la creazione di contenuti o la generazione di dati. Gli individui possono risparmiare più tempo e aumentare la produttività con la capacità dell'intelligenza artificiale di generare contenuti sostanziali contemporaneamente. Ciò aumenta l'efficienza complessiva, ottimizzando il modo in cui lavoriamo e le attività su cui lavoriamo.

Personalizza le esperienze dei clienti

Oltre a elaborare e produrre contenuti sostanziali, l'IA generativa può generare contenuti accurati e pertinenti su misura per un pubblico specifico. L'intelligenza artificiale generativa può alimentare molti strumenti per aiutare le aziende a supportare i propri clienti, inclusi chatbot e assistenti virtuali.

Con dati di input specifici, i sistemi possono creare risultati precisi, garantendo il successo delle campagne di marketing digitale.

Ora che conosci una disposizione generale del terreno nel mondo dell'IA generativa, esaminiamo come può essere applicata nel mondo reale.

AI generativa nel marketing B2B

Quindi, cosa può fare l'IA generativa per il tuo marchio? Come si inizia? Bene, l'implementazione dell'IA generativa nelle tue strategie di marketing può avvenire in diversi modi, tutti pronti a consentire alle aziende di trasformare le loro operazioni.

Gli approfondimenti arricchiti di dati sono una componente principale della creazione di contenuti dinamici, dello sviluppo di campagne pubblicitarie mirate e del miglioramento del coinvolgimento dei clienti attraverso esperienze personalizzate. Contenuti pertinenti e di alta qualità favoriscono anche i tassi di conversione: si tratta di dare al tuo pubblico ciò che desidera!

Cosa c'è di nuovo per i leader aziendali e una piattaforma di intelligenza artificiale generativa

Mentre l'IA generativa continua a svilupparsi, il suo futuro sembra luminoso. E mentre il panorama del marketing digitale continua a cambiare, anche le capacità dell'IA generativa cambiano.

L'intelligenza artificiale generativa è un punto di svolta quando si tratta di contenuti e marketing B2B. Offrendo la possibilità di produrre contenuti personalizzati su larga scala, le aziende possono migliorare il coinvolgimento e aumentare le conversioni. Il futuro dei contenuti e del marketing continuerà a essere trasformato dalla potenza degli strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Il potenziale dell'IA generativa offre ai leader aziendali numerose opportunità per innovare nel loro settore, portando le loro aziende al livello successivo.

Il primo passo per prendere confidenza con un argomento complesso è capire come funziona. Si spera che questo blog ti abbia fornito maggiori informazioni su come utilizzare l'IA generativa in modo più efficace nel marketing del tuo marchio.

Se vuoi migliorare la tua comprensione dell'IA generativa, dai un'occhiata ai nostri blog per saperne di più.