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E INTELLIGENZA
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QUALI COMPETENZE SERVONO
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Donatella Ardemagni –
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faremo insieme
• Strumenti per quale
marketing
• Luci e «ombre»
dell’Intelligenza artificiale
• Prendersi delle libertà?
• Come correggere le
«ombre»
• Chi corregge le «ombre»
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• Brand Awareness
•Lead
Generatio
n
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• Contatto  suspect
• Potenziale cliente  prospect
• Opportunità commerciale  lead
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• Creare relazioni di valore
con interlocutori con
specifiche caratteristiche
• Lead
• MQL
• SQL
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• Acquisizione di informazioni
• Profilazione
• Interazioni
• Gestione della
personalizzazione dei
contenuti
• Analisi nell’uso del prodotto
• Miglioramento ed
esperienza d’uso
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Che percorso di acquisto fanno i clienti?
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Come interviene l’Intelligenza Artificiale nel
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4 tipi di AI per
il marketing
• Classificare le potenziali
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Stand alone
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Predictive lead scoring
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integrato con il CRM
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AI autonoma e «nascosta» per
raccogliere e monitorare
• Programmi di intelligenza artificiale chiaramente demarcati o isolati
• Sono separati dai canali principali attraverso i quali i clienti vengono a
conoscenza, acquistano o ottengono supporto
• Servono a raccogliere dati comportamentali che aiutano gli operatori a
prendere decisioni
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AI integrata al customer care
• Progettata per seguire una serie di regole o eseguire una
sequenza predeterminata di operazioni in base a un dato
input
• Si integra alle altre forme di comunicazione usate
dall’azienda per migliorare il rapporto con i clienti
• Non è in grado di gestire problemi complessi come le
richieste sfumate dei clienti, ma si basa
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I limiti dell’Intelligenza Artificiale
• I BIAS di programmazione: errori nell’istruzione
degli algoritmi: si potrebbe pensare che sia
sufficiente correggerli ma non è cosi semplice
• il pregiudizio insito nel sistema è
totalmente ignorato (tanto dall’uomo
quanto dalla macchina) fino a quando non
vengono fatti audit indipendenti
• la quantità di dati che gli algoritmi
analizzano è costantemente in aumento e
di conseguenza il rischio di nascondere
l’errore sempre più nel profondo del codice
è destinato a crescere.
• L’allargamento della base dati non fa altro
che automatizzare l’errore e
standardizzarlo, soprattutto nei casi in cui
gli algoritmi ereditino i pregiudizi copiando
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I BIAS della
programmazione
• gli algoritmi sono progettati da esseri umani ed alla
base delle nostre convinzioni ci sono i cosiddetti “bias
cognitivi”, ovvero quelle scorciatoie mentali che ci
inducono ad analizzare le informazioni per blocchi,
creando in noi delle abitudini che una volta acquisite non
vengono più messe in discussione anche se potenzialmente
errate.
• Gli algoritmi analizzano con approccio statistico e
tramite un numero finito di operazioni un’enorme
quantità di dati alla ricerca di elementi comuni dai quali fare
previsioni comportamentali sempre più precise.
• Le reti neurali sono dei modelli matematici molto
complessi che si ispirano al funzionamento del cervello
umano e, proprio come questo, hanno ancora un lato
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Il ruolo
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Intelligenza emotiva vs
Intelligenza razionale
• L’intelligenza emotiva consente di
comprendere meglio il nostro vissuto
emotivo, permettendoci di essere
maggiormente consapevoli rispetto a
ciò che ci accade intorno, rispetto a ciò
che proviamo e sentiamo
Questa abilità costituisce
un requisito
indispensabile per potersi
relazionare bene con gli
altri
• A differenza del QI, che è quasi
immodificabile, l’Intelligenza Emotiva
può essere allenata e sviluppata.
“Troppo spesso ci capita di dover
affrontare dilemmi postmoderni con un
repertorio emozionale adatto alle esigenze del
Pleistocene.”
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Predirre o Prescrivere?
Analisi predittiva causa - effetto
• L'essenza dell'analisi predittiva è un
modello ideato in modo tale che i
dati esistenti siano intesi per
anticipare eventi futuri. Quindi
l'analisi predittiva include la
costruzione e la convalida dei
modelli per ottenere previsioni
accurate: algoritmi di
apprendimento automatico
• Gli strumenti di raccolta dei dati
qualitativi aiutano nella previsione
dei dati futuri
Analisi prescrittiva decisioni
• Porta l'analisi predittiva al passaggio
successivo. Per sapere cosa accadrà
probabilmente in futuro, suggerisce
una diversa linea d'azione e delinea le
potenziali implicazioni future.
• Combina l'intuizione di tutte le ricerche
precedenti per determinare quale
azione in un problema attuale. La
maggior parte delle aziende basate sui
dati utilizza l'analisi prescrittiva perché
l'analisi predittiva e descrittiva non
sono sufficienti per migliorare le
prestazioni dei dati
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La raccolta
dei dati
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Approccio by Default e by Design
* By default
La privacy by default (protezione per
impostazione predefinita) prevede
che per impostazione predefinita gli
strumenti dovrebbero raccogliere
solo i dati personali nella misura
necessaria e sufficiente per le
finalità previste e per il periodo
strettamente necessario a tali fini.
Occorre, quindi, progettare il
sistema di trattamento di dati
garantendo la non eccessività dei
dati raccolti. in modo che
l'interessato riceva un alto livello di
protezione anche se non si attiva per
limitare la raccolta dei dati
* By design
La Privacy by design impone di
implementare le misure tecniche e
organizzative adeguate al trattamento.
Nella scelta di tali misure deve tenere
conto di:
- lo stato dell'arte (i progressi
tecnologici disponibili sul mercato)
- i costi di attuazione (si richiede una
proporzionalità al rischio)
- la natura, l'ambito di applicazione, il
contesto e le finalità del trattamento
- i rischi aventi probabilità e gravità
diverse per i diritti e le libertà delle
persone
- il tempo.
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Prescrivere è limitare?
• Qualità dei dati
• Aggiornamento dei dati
• Categorizzazione dei dati
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Paradosso dell’Etica
nel Business 4.0
il comportamento Non-Etico non è necessariamente contrario alla Legge,
spesso rappresenta la via più veloce verso il guadagno e il successo
aziendale.
Si manifesta in messaggi esagerati
Il comportamento NON-Etico per lo più nasconde un esercizio esagerato
della propria posizione da parte di imprenditori e aziende sui
consumatori.
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Privacy e Intelligenza Artificiale
• Le preoccupazioni riguardano gli impatti sul
tipo di relazioni tra uomini e macchine, e tra
uomini e uomini, in una società in cui
macchine sempre più intelligenti avranno un
ruolo crescente nei processi decisionali ad
ogni livello.
• Le nuove proposte di Regolamento
classificano i tool che usano algoritmi di AI in
base al rischio di impatto negativo su diritti
fondamentali quali la dignità umana, la
libertà, l’uguaglianza, la democrazia, il
diritto alla non discriminazione, la
protezione dei dati ed, in particolare, la
salute e la sicurezza.
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Parliamo anche di sostenibilità?
• Sostenibilità ambientale
• Sostenibilità economica
• Sostenibilità sociale
• Trasformazione
digitale
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Nuove
professioni per
la gestione dei
dati
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Le skill fondamentali
• Flessibilità cognitiva
• Intelligenza emotiva
• Problem solving
• Pensiero laterale
• Leadership
• Pensiero critico
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Identikit del
data scientist
Questa figura si occupa di
analizzare i dati al fine di
comprendere tendenze,
comportamenti e
sentiment.
Inoltre, i data scientist
aiutano le aziende a
prendere decisioni
intelligenti connesse al
business.
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Data Labeling
«etichettatori»
di dati
• Ricerca di esperti di Data
Labeling, capaci di etichettare i
dati, è in continua crescita.
• L’etichettatura dei dati è
fondamentale, in quando
consiste nella gestione dei dati
da cui vengono presi i dati
grezzi, poi puliti ed organizzati
al fine di renderli utilizzabili
dalle macchine intelligenti.
• Il labeling, inoltre, consente
agli scienziati di AI di allenare
le macchine attraverso il
Machine Learning
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Specialisti
protezione dei
dati
La norma ISO/IEC 27701 specifica i
requisiti e fornisce indicazioni per
implementare, attuare, mantenere e
migliorare costantemente un sistema di
gestione delle informazioni sulla
privacy (PIMS). Si basa sui requisiti della
norma ISO/IEC 27001, lo standard per i
sistemi di gestione della sicurezza delle
informazioni (ISMS), e sul Codice di
buone pratiche per i controlli della
sicurezza delle informazioni nella
ISO/IEC 27002.
39Marketing
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Dove trovare
subito queste
professionalità?
• agenzie di marketing costantemente
aggiornate e specializzate che garantiscono:
• Competenza puntuale
• Flessibilità
• Adattabilità per una scelta più ampia di
obiettivi
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• Acquisizione di informazioni
• Profilazione
• Interazioni
• Gestione della
personalizzazione dei
contenuti
• Analisi nell’uso del prodotto
• Miglioramento ed
esperienza d’uso
39Marketing
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39Marketing
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Grazie per l’attenzione
• Donatella Ardemagni -
39marketing
Innovation Manager
• www.39marketing.it
• comunica@39marketing.it
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  • 1. 39Marketing - 2022 MARKETING, PRIVACY E INTELLIGENZA ARTIFICIALE: QUALI COMPETENZE SERVONO ALLE AZIENDE? Donatella Ardemagni – 39Marketing Innovation Manager Milano, Novembre 2022 Come gestire i dati per fare marketing e creare valore
  • 3. 39Marketing - 2022 Il percorso che faremo insieme • Strumenti per quale marketing • Luci e «ombre» dell’Intelligenza artificiale • Prendersi delle libertà? • Come correggere le «ombre» • Chi corregge le «ombre» 39Marketing - 2022
  • 5. 39Marketing - 2022 • Contatto  suspect • Potenziale cliente  prospect • Opportunità commerciale  lead 39Marketing - 2022
  • 6. 39Marketing - 2022 • Creare relazioni di valore con interlocutori con specifiche caratteristiche • Lead • MQL • SQL 39Marketing - 2022
  • 7. 39Marketing - 2022 • Acquisizione di informazioni • Profilazione • Interazioni • Gestione della personalizzazione dei contenuti • Analisi nell’uso del prodotto • Miglioramento ed esperienza d’uso 39Marketing - 2022
  • 8. 39Marketing - 2022 Che percorso di acquisto fanno i clienti? 39Marketing - 2022
  • 9. 39Marketing - 2022 Come interviene l’Intelligenza Artificiale nel rapporto con il cliente? 39Marketing - 2022
  • 10. 39Marketing - 2022 4 tipi di AI per il marketing • Classificare le potenziali applicazioni in base al loro livello di intelligenza • Classificare le applicazioni in base al fatto che siano isolate o integrate in piattaforme più ampie Stand alone Machine learning App Integrated Machine learning App Predictive lead scoring E-commerce functions Programmatic AD Buying Stand Alone automazione di task Bots E-mail Marketing automation Integrated task automation apps E-mail Marketing automation integrato con il CRM
  • 11. 39Marketing - 2022 AI autonoma e «nascosta» per raccogliere e monitorare • Programmi di intelligenza artificiale chiaramente demarcati o isolati • Sono separati dai canali principali attraverso i quali i clienti vengono a conoscenza, acquistano o ottengono supporto • Servono a raccogliere dati comportamentali che aiutano gli operatori a prendere decisioni 39Marketing - 2022
  • 12. 39Marketing - 2022 AI integrata al customer care • Progettata per seguire una serie di regole o eseguire una sequenza predeterminata di operazioni in base a un dato input • Si integra alle altre forme di comunicazione usate dall’azienda per migliorare il rapporto con i clienti • Non è in grado di gestire problemi complessi come le richieste sfumate dei clienti, ma si basa
  • 13. 39Marketing - 2022 I limiti dell’Intelligenza Artificiale • I BIAS di programmazione: errori nell’istruzione degli algoritmi: si potrebbe pensare che sia sufficiente correggerli ma non è cosi semplice • il pregiudizio insito nel sistema è totalmente ignorato (tanto dall’uomo quanto dalla macchina) fino a quando non vengono fatti audit indipendenti • la quantità di dati che gli algoritmi analizzano è costantemente in aumento e di conseguenza il rischio di nascondere l’errore sempre più nel profondo del codice è destinato a crescere. • L’allargamento della base dati non fa altro che automatizzare l’errore e standardizzarlo, soprattutto nei casi in cui gli algoritmi ereditino i pregiudizi copiando 39Marketing - 2022
  • 14. 39Marketing - 2022 I BIAS della programmazione • gli algoritmi sono progettati da esseri umani ed alla base delle nostre convinzioni ci sono i cosiddetti “bias cognitivi”, ovvero quelle scorciatoie mentali che ci inducono ad analizzare le informazioni per blocchi, creando in noi delle abitudini che una volta acquisite non vengono più messe in discussione anche se potenzialmente errate. • Gli algoritmi analizzano con approccio statistico e tramite un numero finito di operazioni un’enorme quantità di dati alla ricerca di elementi comuni dai quali fare previsioni comportamentali sempre più precise. • Le reti neurali sono dei modelli matematici molto complessi che si ispirano al funzionamento del cervello umano e, proprio come questo, hanno ancora un lato oscuro. 39Marketing - 2022
  • 16. 39Marketing - 2022 Il ruolo dell’intelligenza umana e il confronto con i dati procurati dall’ Intelligenza Artificiale 39Marketing - 2022
  • 17. 39Marketing - 2022 Intelligenza emotiva vs Intelligenza razionale • L’intelligenza emotiva consente di comprendere meglio il nostro vissuto emotivo, permettendoci di essere maggiormente consapevoli rispetto a ciò che ci accade intorno, rispetto a ciò che proviamo e sentiamo Questa abilità costituisce un requisito indispensabile per potersi relazionare bene con gli altri • A differenza del QI, che è quasi immodificabile, l’Intelligenza Emotiva può essere allenata e sviluppata. “Troppo spesso ci capita di dover affrontare dilemmi postmoderni con un repertorio emozionale adatto alle esigenze del Pleistocene.” DANIEL GOLEMAN 39Marketing - 2022 39Marketing - 2022
  • 18. 39Marketing - 2022 Predirre o Prescrivere? Analisi predittiva causa - effetto • L'essenza dell'analisi predittiva è un modello ideato in modo tale che i dati esistenti siano intesi per anticipare eventi futuri. Quindi l'analisi predittiva include la costruzione e la convalida dei modelli per ottenere previsioni accurate: algoritmi di apprendimento automatico • Gli strumenti di raccolta dei dati qualitativi aiutano nella previsione dei dati futuri Analisi prescrittiva decisioni • Porta l'analisi predittiva al passaggio successivo. Per sapere cosa accadrà probabilmente in futuro, suggerisce una diversa linea d'azione e delinea le potenziali implicazioni future. • Combina l'intuizione di tutte le ricerche precedenti per determinare quale azione in un problema attuale. La maggior parte delle aziende basate sui dati utilizza l'analisi prescrittiva perché l'analisi predittiva e descrittiva non sono sufficienti per migliorare le prestazioni dei dati
  • 20. 39Marketing - 2022 Approccio by Default e by Design * By default La privacy by default (protezione per impostazione predefinita) prevede che per impostazione predefinita gli strumenti dovrebbero raccogliere solo i dati personali nella misura necessaria e sufficiente per le finalità previste e per il periodo strettamente necessario a tali fini. Occorre, quindi, progettare il sistema di trattamento di dati garantendo la non eccessività dei dati raccolti. in modo che l'interessato riceva un alto livello di protezione anche se non si attiva per limitare la raccolta dei dati * By design La Privacy by design impone di implementare le misure tecniche e organizzative adeguate al trattamento. Nella scelta di tali misure deve tenere conto di: - lo stato dell'arte (i progressi tecnologici disponibili sul mercato) - i costi di attuazione (si richiede una proporzionalità al rischio) - la natura, l'ambito di applicazione, il contesto e le finalità del trattamento - i rischi aventi probabilità e gravità diverse per i diritti e le libertà delle persone - il tempo.
  • 21. 39Marketing - 2022 Prescrivere è limitare? • Qualità dei dati • Aggiornamento dei dati • Categorizzazione dei dati 39Marketing - 2022
  • 22. 39Marketing - 2022 Paradosso dell’Etica nel Business 4.0 il comportamento Non-Etico non è necessariamente contrario alla Legge, spesso rappresenta la via più veloce verso il guadagno e il successo aziendale. Si manifesta in messaggi esagerati Il comportamento NON-Etico per lo più nasconde un esercizio esagerato della propria posizione da parte di imprenditori e aziende sui consumatori. 39Marketing - 2022
  • 23. 39Marketing - 2022 Privacy e Intelligenza Artificiale • Le preoccupazioni riguardano gli impatti sul tipo di relazioni tra uomini e macchine, e tra uomini e uomini, in una società in cui macchine sempre più intelligenti avranno un ruolo crescente nei processi decisionali ad ogni livello. • Le nuove proposte di Regolamento classificano i tool che usano algoritmi di AI in base al rischio di impatto negativo su diritti fondamentali quali la dignità umana, la libertà, l’uguaglianza, la democrazia, il diritto alla non discriminazione, la protezione dei dati ed, in particolare, la salute e la sicurezza. 39Marketing - 2022
  • 24. 39Marketing - 2022 Parliamo anche di sostenibilità? • Sostenibilità ambientale • Sostenibilità economica • Sostenibilità sociale • Trasformazione digitale 39Marketing - 2022
  • 26. 39Marketing - 2022 Le skill fondamentali • Flessibilità cognitiva • Intelligenza emotiva • Problem solving • Pensiero laterale • Leadership • Pensiero critico 39Marketing - 2022
  • 27. 39Marketing - 2022 Identikit del data scientist Questa figura si occupa di analizzare i dati al fine di comprendere tendenze, comportamenti e sentiment. Inoltre, i data scientist aiutano le aziende a prendere decisioni intelligenti connesse al business. 39Marketing - 2022
  • 28. 39Marketing - 2022 Data Labeling «etichettatori» di dati • Ricerca di esperti di Data Labeling, capaci di etichettare i dati, è in continua crescita. • L’etichettatura dei dati è fondamentale, in quando consiste nella gestione dei dati da cui vengono presi i dati grezzi, poi puliti ed organizzati al fine di renderli utilizzabili dalle macchine intelligenti. • Il labeling, inoltre, consente agli scienziati di AI di allenare le macchine attraverso il Machine Learning 39Marketing - 2022
  • 29. 39Marketing - 2022 Specialisti protezione dei dati La norma ISO/IEC 27701 specifica i requisiti e fornisce indicazioni per implementare, attuare, mantenere e migliorare costantemente un sistema di gestione delle informazioni sulla privacy (PIMS). Si basa sui requisiti della norma ISO/IEC 27001, lo standard per i sistemi di gestione della sicurezza delle informazioni (ISMS), e sul Codice di buone pratiche per i controlli della sicurezza delle informazioni nella ISO/IEC 27002. 39Marketing - 2022
  • 30. 39Marketing - 2022 Dove trovare subito queste professionalità? • agenzie di marketing costantemente aggiornate e specializzate che garantiscono: • Competenza puntuale • Flessibilità • Adattabilità per una scelta più ampia di obiettivi 39Marketing - 2022
  • 31. 39Marketing - 2022 • Acquisizione di informazioni • Profilazione • Interazioni • Gestione della personalizzazione dei contenuti • Analisi nell’uso del prodotto • Miglioramento ed esperienza d’uso 39Marketing - 2022
  • 32. 39Marketing - 2022 Grazie per l’attenzione • Donatella Ardemagni - 39marketing Innovation Manager • www.39marketing.it • comunica@39marketing.it 39Marketing - 2022