Riccardo Savarè, Partner Discovery Reply
Da quando è esplosa la rincorsa e la competizione tecnologica sui temi dell’Intelligenza Artificiale si parla sempre di più di Generative AI. Questa particolare applicazione dell’Intelligenza Artificiale sta creando una vera e propria rivoluzione in tanti comparti, non ultimo quello della creazione, gestione e distribuzione dei contenuti, dove promette di facilitare non poco il lavoro degli operatori del settore. Ma come si traduce tutto questo nella realtà? Quali sono le applicazioni, e i vantaggi, della GenAI nel mondo della content production? Ne parliamo con Riccardo Savarè, Partner Discovery Reply.
Cos’è l’Intelligenza artificiale generativa e quali risvolti può avere nel marketing e in particolare nel mondo della creazione dei contenuti?
«L’Intelligenza artificiale generativa (GenAI) è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare un'ampia varietà di contenuti, come immagini, video, audio, testo e modelli 3D. Lo fa imparando da milioni di modelli di dati esistenti, e utilizzando questa conoscenza per generare risultati nuovi e “unici”. GenAI è in grado di produrre contenuti altamente realistici ed elaborati che imitano la creatività umana, trasformando in pochi secondi un potenziale concetto creativo in un risultato grafico immediato o un intero elaborato testuale, rivelandosi quindi uno strumento prezioso per molti settori come il design, l’intrattenimento, l’ecommerce, la ricerca scientifica e l’HR. In generale i dipartimenti di marketing possono sfruttare la tecnologia per comprendere meglio i clienti, offrire contenuti personalizzati e migliorare le interazioni con i clienti.»
Quali possono essere i benefici e le sfide nell’utilizzo di questa tecnologia nella gestione dei contenuti?
«Abbiamo detto che l’AI sta trasformando il modo in cui gli addetti ai lavori creano i contenuti per le loro strategie di comunicazione di brand e di prodotto. I vantaggi riguardano sia le aziende che gli utenti: innanzitutto, una produzione di contenuti più veloce e una qualità migliore grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati in poco tempo (l’AI genera contenuti più precisi e dettagliati); poi, un engagement più efficace e una maggiore personalizzazione essendo i contenuti generati dall’AI potenzialmente più rilevanti, più mirati e quindi utili all’utente finale; ancora, un’ottimizzazione delle risorse per le aziende alleggerendo il lavoro dei creativi e dei responsabili della comunicazione, liberando tempo ed energie da destinare ad altre attività; non da ultimo, una migliore ottimizzazione SEO, frutto di uno studio più capillare del comportamento degli utenti, delle prestazioni delle pagine web, delle keywords da usare. Questo si traduce in un miglior posizionamento dei propri contenuti sui motori di ricerca.
Tuttavia le aziende non devono commettere l’errore di cercare di sostituire completamente i loro team di marketing con le macchine. L’intelligenza artificiale può essere in grado di occuparsi di grandi aree di attività e di generare intuizioni e risultati preziosi, ma sono ancora gli esseri umani a dover decidere quali sono le azioni migliori per raggiungere gli obiettivi dell’azienda.»
Voi presidiate il mondo della gestione della digital experience con la vostra piattaforma Discovery Reply. L’offerta della piattaforma si sta equipaggiando sul fronte del Generative Content? In che modo?
«La piattaforma Discovery nasce con l’obiettivo di aiutare i nostri clienti nella produzione e distribuzione dei loro contenuti. Non possiamo non guardare con interesse e con entusiasmo a questi potenziali sconvolgimenti nei processi di content generation e non trasformarli in immediati strumenti di facile utilizzo. Diversi sono i servizi che la piattaforma già offre per quanto riguarda la creazione di immagini a partire da descrizioni testuali integrando di volta in volta gli algoritmi emergenti. A patto di inserire gli input corretti già oggi è possibile in pochi secondi produrre contenuti unici che trasformano in immagini il nostro pensiero creativo oppure generare innumerevoli varianti da un’immagine di partenza o produrre tag automatici da una foto o elaborare foto di prodotti estraendoli dallo sfondo e tanto altro ancora. Per la gestione dei cataloghi di prodotto, una tecnica che stiamo consolidando e che già restituisce risultati sorprendenti riguarda la classificazione approfondita del catalogo: parliamo di tecniche per rendere i propri prodotti facilmente ricercabili dai clienti tramite filtri mirati e per effettuare analisi aggiuntive dei dati di vendita estraendo reportistiche in base alla caratteristiche dei prodotti venduti. Le operazioni di classificazione manuale sono tipicamente time-consuming, specialmente per cataloghi stagionali e con un’elevata quantità di prodotti. A partire dalle descrizioni in linguaggio naturale e dalle foto di shooting il nostro servizio di Automatic Product Classification permette in pochi minuti di valorizzare il proprio catalogo prodotti estraendo e strutturando le caratteristiche dei prodotti e mettendole a disposizione di qualsiasi applicazione aziendale, dall’ecommerce alle applicazioni di reportistica. Il servizio utilizza tecniche di natural language processing ed è pienamente integrato nel Catalogo Prodotti Discovery. I tag estratti possono essere inviati all’ecommerce o messi a disposizione di altre app tramite API.
Tutto questo potrete provarlo con mano al prossimo EP Summit 2023 del 18/19 aprile alla Stazione Leopolda di Firenze, dove saremo presenti come Gold Sponsor al fianco dei più importanti brand del Fashion&Lux.»
Al di là del Generative Content, ci sono delle altre aree su cui vi state focalizzando per arricchire e potenziare la piattaforma Discovery Reply?
«Sì certo, tutti i servizi che automatizzano i processi di produzione dei contenuti sono sotto la nostra attenzione. Nel mondo video abbiamo consolidato le tecniche di riconoscimento del linguaggio producendo automaticamente i sottotitoli degli speech, le traduzioni, la segmentazione dei video in capitoli tematici e facilitando la user experience con strumenti di ricerca molto mirati. E nel contesto degli archivi digitali lo stesso discorso si applica all’elaborazione dei testi con tecniche di Optical Character Recognition ed estrazione dei significati semantici, per favorire le attività di indicizzazione dei testi.»