L’intelligenza artificiale oggi

Negli scorsi anni, nessuna tematica ha elettrizzato il mondo del commercio tanto quanto lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e le sue possibilità d’impiego. Facciamo il punto della situazione per quanto riguarda la tecnologia attuale.

Prima che la pandemia di coronavirus dominasse gli eventi e le notizie, il termine intelligenza artificiale (IA) appariva regolarmente nei media (specializzati). L’IA, senza la quale non esisterebbe un’Industria 4.0, è alla base dei veicoli autonomi e persino degli elettrodomestici, che grazie al suo progresso diventano sempre più «smart». È giunto il momento di stilare un breve bilancio dal punto di vista del commercio.

Non tutto quello che chiamiamo IA è effettivamente «intelligente»

Uno dei principali fraintendimenti legati all’idea di «intelligenza artificiale» è riconducibile proprio al termine «intelligenza». Ricollegare il concetto direttamente a noi, ovvero pensare che i sistemi IT agiscano e «pensino» come le persone, è una reazione del tutto umana. Quest’equivoco è una conseguenza della mancanza di chiarezza del termine. Infatti, con IA si intende tutto un insieme di metodi e approcci, tra cui l’apprendimento automatico e il pattern recognition. La maggior parte delle soluzioni di IA attuali si basa proprio su questi due metodi.

Nel caso dell’apprendimento automatico, i sistemi formulano vere e proprie ipotesi e propongono soluzioni in modo autonomo. Se un’ipotesi risulta corretta, viene registrata come «conoscenza». Un esempio: in base alle previsioni meteo attuali, l’IA suggerisce ai clienti di una determinata regione prodotti adatti al tempo. Se questi articoli vengono effettivamente acquistati con maggiore frequenza, l’IA applicherà questa nozione a eventi futuri o ad altre regioni.

Possiamo già incontrare il pattern recognition nella vita di tutti i giorni, ad esempio quando comunichiamo con un chatbot, utilizziamo un assistente vocale o attiviamo il correttore automatico sullo smartphone.

Negli ultimi anni, la tecnologia ha compiuto passi da gigante in entrambi gli ambiti. Non esiste però ancora una macchina che agisca e si comporti come un essere umano.

IA nel commercio: un elenco (non esaustivo) di esempi

Uno degli sviluppi più spettacolari nel campo dell’IA, tra quelli visibili anche per i clienti, è indubbiamente rappresentato dai negozi automatizzati, che funzionano senza cassa e (evidentemente) senza personale. Se con il suo piano «Go» Amazon punta sull’IA, le telecamere e i sensori, l’azienda AiFi si affida interamente all’apprendimento automatico e alla tecnologia delle telecamere, sulla base dei quali ha recentemente inaugurato il suo più grande negozio (400 metri quadrati).

Un esempio un po’ meno entusiasmante è quello dei carrelli della spesa smart, come quelli realizzati da Caper, che sono dotati di sensori e telecamere e riconoscono la merce quando i clienti la ripongono al loro interno. Questo sistema consente di semplificare il self checkout.

Presso H&M a New York, direttamente in negozio, specchi intelligenti con riconoscimento vocale assistono i clienti mostrando loro alternative ai capi di abbigliamento scelti. Nel caso di Asos, invece, offrono ai clienti la possibilità di sfilare su una passerella virtuale a casa propria.

In questo contesto, i sistemi per il dynamic pricing risultano quasi un po’ datati poiché, senza IA, non funziona praticamente nulla a meno che si tratti di un semplice repricer. Le soluzioni già impiegate frequentemente nel commercio online stanno pian piano conquistando anche le superfici di vendita, come presso MediaMarkt-Saturn.

Nei negozi fisici, i sistemi di IA ottimizzano la pianificazione del personale o si occupano della gestione dell’energia: ad esempio, presso Breuninger, «energyControl» riduce i costi energetici e le emissioni di CO₂ grazie a un sistema di IA in grado di effettuare previsioni.

Un esempio di pattern recognition è quello del Voice commerce tramite riconoscimento vocale oppure sotto forma di chatbot sul sito web del commerciante. Il chatbot «LiA» è ad esempio il filo diretto per la comunicazione con Lidl. Presso Hit Sütterlin ad Aachen, i clienti possono richiedere le offerte speciali all’assistente vocale Alexa.

L’IA contribuisce anche alla configurazione dell’assortimento: Zentrada la impiega, con l’aiuto di algoritmi ad apprendimento automatico, per fornire indicazioni anche ai commercianti al dettaglio più piccoli con cui collabora, al fine di migliorare il loro assortimento.

Le ricerche visuali di prodotti, come quella usata da Amazon nella sua app, sono un ulteriore esempio legato al riconoscimento delle immagini. I clienti inquadrano un prodotto con la fotocamera dello smartphone e l’IA cerca di trovare l’articolo esatto (o uno molto simile).

Non si possono infine scordare i consulenti digitali sulle taglie, che in base ai dati forniti dai clienti e, se disponibile, alla cronologia delle ordinazioni, indicano la giusta vestibilità. I clienti così sono soddisfatti e le percentuali di ritorni vengono ridotte. Un esempio è Fit Finder di Otto. Asos, azienda inglese attiva nel settore della moda, impiega l’IA per formulare raccomandazioni personalizzate sui prodotti, inclusa la vestibilità, a partire dai dati dei clienti.

In relazione all’apprendimento automatico e al pattern recognition, i sistemi di IA offrono vantaggi anche nella procedura di checkout. Nell’identificazione e nella prevenzione di truffe, sono in grado di prendere decisioni con maggiore rapidità e precisione rispetto agli umani e possono gestire i vari pagamenti basandosi sui dati, come nel caso del sistema Hybright di CRIFBÜRGEL.

L’azienda statunitense Walmart sfrutta l’IA per ottimizzare il picking della merce ordinata nei suoi magazzini e nei suoi hub logistici, nonché la consegna. L’IA permette di migliorare lo sfruttamento dei veicoli e ridurre al minimo i tragitti, con benefici sia in termini di costi che per l’ambiente.

Intelligenza artificiale: presto una tendenza?

La tecnologia IA ha fatto progressi impressionanti e si è già fatta strada in molti aspetti della nostra vita senza che ce ne rendessimo sempre conto. Ciò non dovrebbe però trarci in inganno facendoci a credere che diventerà una tendenza anche nel commercio. Gli esempi menzionati sono infatti soluzioni su misura pensate per adattarsi con precisione alle specificità di ciascuna azienda. Salvo poche eccezioni (ad es. i chatbot o il dynamic pricing), non esistono soluzioni di IA «preconfezionate». È quindi spesso ancora necessario allenare e impostare individualmente i sistemi, sostenendo i relativi costi.

La soluzione di IA per il negozietto di quartiere si farà attendere ancora per un po’, ma per le aziende più grandi questo tema è sicuramente sempre più d’attualità.