GenIA può aiutare le piccole imprese a livellare il campo di gioco

L’AUDACE INGRESSO sul mercato di Dollar Shave Club è diventato rapidamente un’icona nel mondo del marketing. La start-up ha osato sfidare il formidabile titano dei rasoi, Gillette, con un video girato in un solo giorno, al costo di soli 4.500 dollari. La sua strategia, caratterizzata da un mix di irriverenza sfacciata e da una proposta di valore alquanto semplice, è diventata rapidamente virale e ha catturato l’interesse di tutto il mondo.

Tuttavia, storie del genere rimangono estremamente rare e spesso perché i colossi hanno un vantaggio intrinseco. Le loro ampie risorse – siano esse tecnologiche, di intelligence di mercato o di creazione di contenuti – spesso fanno pendere la bilancia a loro favore. Considerate che le grandi aziende hanno speso in media 7 milioni di dollari per uno spot di 30 secondi al Super Bowl che, da solo, è significativamente superiore al fatturato annuale della maggior parte delle piccole aziende.

I risultati di un’indagine Deloitte illustrano ulteriormente l’entità delle differenze di spesa. Anche se le aziende più piccole – quelle con un fatturato inferiore ai 10 milioni di dollari – spendono di più per il marketing in termini relativi (15,2% del fatturato), le grandi aziende – con un fatturato superiore ai 10 miliardi di dollari – vi dedicano ancora una parte importante (7,1%), portando a un forte squilibrio nelle spese di marketing assolute.

Strumenti di intelligenza artificiale generativa per le PMI

Ma i tempi stanno cambiando. L’intelligenza artificiale generativa sta dotando le aziende più piccole di capacità un tempo irraggiungibili che, se utilizzate in modo strategico, possono rendere più livellato il campo di gioco. Prendiamo ad esempio un aspetto chiave del marketing: la creazione di contenuti. Produrre contenuti di alta qualità, coerenti e coinvolgenti è stato spesso un lusso fuori dalla portata delle piccole e medie imprese (PMI). Ma ora anche una boutique di quartiere può sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per creare descrizioni e immagini vivaci dei prodotti, nonché annunci pubblicitari, il tutto tenendo a bada i costi.

Si pensi a piattaforme come Jasper, che si concentrano sulla creazione di contenuti di marketing. Questi strumenti aiutano a creare post accattivanti, fatti su misura per le varie piattaforme di social media, a una frazione del costo e del tempo. Allo stesso modo, piattaforme come Canva e Adobe Firefly si concentrano sulle immagini, consentendo alle PMI di produrre contenuti visivamente accattivanti senza dover ricorrere a costose risorse di progettazione grafica.

Sebbene queste piattaforme pubblicizzino spesso i clienti delle multinazionali che utilizzano i loro servizi, scavando più a fondo tra le 100.000 aziende che adottano queste tecnologie si possono vedere i veri beneficiari. Per esempio, le recensioni di Jasper includono un musicista che ha lanciato il suo primo singolo, un immigrato e ingegnere informatico che non sente più la lingua come una barriera e piccole aziende che riescono a realizzare un’ottimizzazione professionale sui motori di ricerca (SEO). Analogamente, analizzando le recensioni di Neuroflash, una suite europea di contenuti IA, abbiamo notato che 354 delle 398 recensioni a cinque stelle provenivano da piccole aziende; sembra che i più entusiasti di queste innovazioni siano le PMI, che tradizionalmente non hanno avuto accesso a servizi come il copyright e la progettazione grafica.

Generazione di testo e immagini

Anche l’aumento dei modelli open source per la generazione di testi e immagini è una tendenza significativa, in quanto rende i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sempre più economici e flessibili. Ad esempio, Mistral AI ha rilasciato un LLM open-source gratuito tramite un link torrent, che può essere scaricato e utilizzato su un normale PC senza bisogno di costose risorse di calcolo. Questi modelli open-source possono anche essere modificati per allinearsi agli obiettivi e alle esigenze aziendali; ad esempio, in un recente studio, i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo di generazione di annunci basato su strumenti di intelligenza artificiale generativa open-source. In modo impressionante, questi annunci non solo hanno mantenuto la personalità del marchio desiderata, ma hanno anche superato gli annunci reali del settore nelle metriche di performance più comuni.

I recenti progressi dell’IA generativa vanno ben oltre il testo e le immagini. Il recente MusicLM di Google è in grado di generare musica da un testo, ad esempio, in risposta a una richiesta come: “la colonna sonora principale di un gioco arcade”. Allo stesso modo, OpenAI ha rilasciato un algoritmo open-source in grado di comporre musica, comprese le tracce vocali. In effetti, la musica generata dall’intelligenza artificiale ha già trovato spazio nelle pubblicità di profumi e automobili. Gli esempi citati riguardano attori di primo piano, ma la proposta di valore è ancora più forte per le PMI, visti i costi elevati associati alle royalty musicali. Questi nuovi strumenti offrono loro una nuova strada per ottenere contenuti musicali di alta qualità a prezzi accessibili.

Video generati dall’intelligenza artificiale

Un ulteriore cambiamento è all’orizzonte: la creazione di contenuti video generati dall’intelligenza artificiale è in rapida evoluzione. Sebbene al momento sia in ritardo rispetto ad altre forme di media in fase di sviluppo, i progressi e gli investimenti in questo settore sono promettenti. Ad esempio, Synthesia ha attirato un sostegno significativo da parte di giganti del settore come Nvidia. Allo stesso modo, iniziative come il concorso di cortometraggi Runway illustrano il potenziale futuro dell’IA nella generazione di contenuti video artistici e di alta qualità. Questa spinta suggerisce che la generazione di video di marketing potrebbe presto essere alla portata delle PMI.

Questi video possono anche essere creati a livello globale, grazie a piattaforme come Heygen che abbattono le barriere linguistiche, traducendo in modo accurato e realistico i contenuti video. Per esempio, un produttore italiano di formaggi artigianali può ora rivolgersi facilmente a un pubblico globale traducendo il materiale promozionale in varie lingue, come il tedesco e l’hindi. Questa capacità, una sfida ardua anche per le grandi aziende a causa della limitatezza delle risorse, è un passo avanti verso un accesso globale più democratico.

Il vantaggio di scala non riguardava solo la creazione di contenuti, ma era profondamente radicato nell’intelligence. Le grandi aziende avevano i mezzi e le risorse per condurre ricerche approfondite, ottenendo una conoscenza granulare dei mercati e del comportamento dei consumatori. Le aziende più piccole, invece, spesso non potevano permettersi il lusso di condurre indagini avanzate sui consumatori e analisi specializzate.

Conoscenza più approfondita dei clienti

Oggi l’intelligenza artificiale è già in grado di setacciare vaste fonti di dati e di generare approfondimenti sul mercato e sui clienti. Che si tratti di analizzare il sentiment online, valutare il posizionamento dei concorrenti o comprendere le preferenze visive, l’IA può amplificare le capacità analitiche delle PMI. Ad esempio, una PMI che cerca di capire i modelli di acquisto dei clienti può utilizzare strumenti come Code Interpreter di OpenAI per condurre analisi avanzate. Inserendo semplici richieste come “Mostrami le tendenze delle vendite mensili per prodotto” o “Identifica i fattori chiave del sentiment dei consumatori”, le PMI possono navigare tra diverse opzioni metodologiche e ottenere un codice personalizzato per la visualizzazione e l’analisi dei dati, anche se non conoscono bene i linguaggi di analisi dei dati come Python o R.

L’IA generativa non è solo strumentale all’analisi dei dati, ma anche alla loro generazione. Le ricerche, tra cui la nostra su oltre 20.000 chatbot, evidenziano che i LLM possono essere utilizzati per simulare una partecipazione umana. Tuttavia, è importante essere cauti, poiché i risultati potrebbero non essere ampiamente applicabili a diversi target di pubblico. I ricercatori hanno dimostrato, ad esempio, che i risultati degli LLM sono più in linea con le risposte delle società occidentali, istruite, industrializzate, ricche e democratiche. Tuttavia, come per la maggior parte delle altre scoperte sui LLM, ciò sembra dipendere dal modello e dai suggerimenti scelti. Per esempio, uno studio ha rilevato che GPT-4 può riflettere accuratamente le differenze nei tratti di personalità tra gli individui statunitensi e quelli sudcoreani, quando vengono sollecitati nelle rispettive lingue e istruiti a imitare questi pubblici.

ChatGPT Chatbot personalizzati

All’orizzonte si profilano anche altri cambiamenti significativi. Presto potremmo vedere agenti IA in grado di svolgere compiti aziendali specifici. Si pensi al recente rilascio dei modelli GPT di OpenAI, che consentono agli utenti di sviluppare chatbot personalizzati per funzioni specifiche, come la gestione del marchio, la consulenza tecnologica, la consulenza finanziaria o la programmazione di eventi. In soli 10 giorni dal rilascio, abbiamo già visto questi GPT personalizzati assumere ruoli come consulenti strategici, pianificatori di viaggi e assistenti di marketing. Sebbene ci sia ancora spazio per la crescita e il miglioramento delle loro capacità, offrono un’anteprima di un futuro in cui agenti IA diversi svolgono ruoli distinti e interagiscono in modi diversi.

Il vero potenziale risiede nell’integrazione di tutti questi progressi in un sistema di IA multimodale e multiagente. Immaginate un team di marketing che utilizza un sistema di IA che fonde armoniosamente diverse funzioni come la generazione di contenuti, il branding e l’analisi dei dati. Ad esempio, il nostro produttore di formaggi artigianali italiani può utilizzare questi progressi per migliorare ogni aspetto della sua presenza online, dai contenuti alle immagini, dal linguaggio al design.

Nel complesso, l’intelligenza artificiale generativa multimodale e multiagente ha il potenziale per colmare le lacune in termini di contenuti, intuizioni e tecnologia che le piccole aziende hanno in genere rispetto alle loro controparti più grandi. Questo cambiamento rappresenta un’opportunità unica per le PMI, la cui agilità intrinseca offre loro un vantaggio nell’adozione e nell’innovazione dell’IA. Non è inverosimile, quindi, prevedere un mercato futuro in cui una grande disponibilità di risorse aziendali non sia più il fattore determinante del successo.

Oguz A. Acar è titolare della cattedra di Marketing presso la King’s Business School del King’s College di Londra. Andrés Gvirtz è professore a contratto di Marketing Technology & Innovation presso la King’s Business School del King’s College di Londra, dove è anche ricercatore affiliato presso il King’s Institute for Artificial Intelligence. Ha lavorato a progetti IA con Nokia Bell Labs e McKinsey.