L'intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per generare tra 2,6 trilioni e 4,4 trilioni di dollari nell'economia globale, una cifra che supererà il PIL della maggior parte dei paesi nel 2024, posizionandosi dietro solo a Stati Uniti, Cina e Germania. Questi dati provengono dallo studio "AI Trends: A guide to how artificial intelligence is shaping digital marketing ", sviluppato da RTB House.
Le ricerche dimostrano che, di questo valore di mille miliardi di dollari, circa il 75% sarà generato in sole quattro aree, tra cui marketing e vendite , già leader nell'utilizzo dell'IA generativa su scala globale. Non sorprende che questi settori stiano rivoluzionando la pubblicità digitale, creando campagne con livelli più elevati di personalizzazione e segmentazione.
Anche in Brasile questo scenario è in fase di trasformazione. Solo nel 2023, gli investimenti in pubblicità digitale nel Paese hanno raggiunto i 35 miliardi di R$, una cifra superiore dell'8% rispetto a quella registrata nell'anno precedente, secondo i dati di IAB Brasile. Questa crescita è legata anche all'uso intensivo di tecnologie avanzate, in particolare quelle basate sull'intelligenza artificiale predittiva e generativa.
Secondo RTB House, gli algoritmi avanzati di Deep Learning, una delle forme più avanzate di intelligenza artificiale predittiva, sono fino al 50% più efficienti nelle campagne di retargeting personalizzate e il 41% più efficaci nel consigliare prodotti ai consumatori rispetto alle tecniche meno avanzate.
Il rapporto lancia anche un avvertimento al mercato: nonostante i potenziali guadagni resi possibili dall'uso diffuso dell'IA, ci sono ancora sfide significative da superare. Un sondaggio di Twilio citato nello studio rivela che l' 81% dei marchi afferma di conoscere a fondo i propri clienti , ma solo il 46% dei consumatori concorda con questa affermazione , dimostrando che c'è ancora spazio per un utilizzo più efficace dell'IA.
Intelligenza artificiale composita: la prossima grande rivoluzione
Lo studio di RTB House evidenzia che il prossimo futuro del marketing digitale prevede una combinazione strategica di diversi modelli di intelligenza artificiale, una tecnica nota come "AI composita". Questo approccio può dare vita a campagne pubblicitarie ancora più precise ed efficaci. "Il futuro apparterrà alle aziende in grado di combinare diversi modelli di intelligenza artificiale, unendo, ad esempio, la precisione analitica dell'IA predittiva al potenziale creativo dell'IA generativa", afferma André Dylewski, Direttore dello Sviluppo Commerciale di RTB House per l'America Latina.
Un esempio concreto di questa tendenza è lo strumento proprietario IntentGPT, sviluppato da RTB House. Basata su modelli generativi come GPT e LLM (Large Language Models), la tecnologia è in grado di analizzare URL iper-specifici per identificare gli utenti con un elevato intento di acquisto, posizionando gli annunci nelle posizioni e nei contesti più favorevoli alla conversione.
Scenario attuale: come le aziende stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale generativa
La ricerca descrive inoltre in dettaglio come l'intelligenza artificiale sia integrata nelle operazioni quotidiane delle aziende in tutto il mondo. Attualmente, il 72% delle organizzazioni utilizza l'intelligenza artificiale in almeno una funzione aziendale, con marketing e vendite in testa all'uso regolare dell'intelligenza artificiale generativa, citata dal 34% delle aziende. I principali casi d'uso includono il supporto strategico per i contenuti di marketing ( 16% ), il marketing personalizzato ( 15% ) e l'identificazione dei lead di vendita ( 8% ).
Tuttavia, nonostante la crescente importanza delle tecnologie di intelligenza artificiale, lo studio ribadisce che l'aspetto umano rimarrà insostituibile e acquisirà sempre maggiore rilevanza. Con l'espansione dell'intelligenza artificiale, soprattutto nella pubblicità digitale, le questioni relative all'etica e alla privacy dei dati stanno diventando sempre più pressanti, richiedendo alle aziende di creare policy chiare e comitati specifici per garantire l'uso responsabile delle informazioni raccolte.
“La componente umana non sarà solo un complemento all’intelligenza artificiale, ma piuttosto il tassello fondamentale per garantire che questi strumenti vengano utilizzati in modo responsabile, aggiungendo valore strategico alle aziende”, conclude Dylewski.
