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Come l’AI cambierà il comportamento del consumatore: il giusto balance tra etichs e CX

Intervista a Federico Aguggini, Head of AI Transformation - Data Science & Artificial Intelligence Intesa Sanpaolo

08 Maggio 2023 News

In occasione della 4° edizione dell'evento di CXO del 13 giugno abbiamo intervstato Federico Aguggini, Head of AI Transformation - Data Science & Artificial Intelligence di Intesa Sanpaolo.

Con lui abbiamo approfondito l'utilizzo dell'AI in relazione al comportamento del consumatore.

1. Quali sono i punti fondamentali su cui state lavorando a livello europeo per armonizzare l’utilizzo in azienda dell’AI con la normativa UE che a breve entrerà in vigore (Artificial Intelligence Act)?

L’attività di advocacy e di dialogo con le istituzioni europee è stata intensa, continua e fruttuosa sin dal 2021 quando il nuovo regolamento sull’intelligenza artificiale è stato proposto.

Tutt’oggi lavoriamo affinché le ultime modifiche al testo legislativo continuino ad andare nella direzione auspicata: uno sviluppo al contempo fluido e responsabile di queste potenti tecnologie. Il nostro apporto è trasversale: dalla definizione di AI alle tecniche che la rendono possibile, dalla categorizzazione dei sistemi di AI alle questioni etiche sollevate dall’uso di queste tecnologie, dalle valutazioni di conformità e di rischio alla cooperazione con l’autorità competente per il monitoraggio sui sistemi. In sintesi, l’UE sta lavorando per garantire ai cittadini che l’uso dell’AI sia regolamentato attraverso standard di sicurezza e di responsabilità.

Per i sistemi di AI che si collocano nelle aree di applicazione ad alto rischio, tra cui rientrano le attività di credit scoring e creditworthiness che fanno parte del cuore del business delle banche, la normativa vuole assicurare l’uso sicuro, responsabile e trasparente dei sistemi di AI, nel rispetto dei diritti fondamentali, della salute e della sicurezza dei cittadini europei.

 

2. Quale sarà l’impatto sulle persone, e in particolare sulla Customer Experience dei clienti, dovuto all’utilizzo sempre più vasto dell’AI?

La diffusione dell'AI sta già avendo un impatto significativo sulla Customer Experience dei clienti, e certamente si può pensare che tale impatto aumenterà in futuro. L'AI può migliorare la Customer Experience in diversi modi: personalizzazione, automazione e previsione, ad esempio.

L’AI può supportare l’azienda a offrire ai clienti un’esperienza confezionata su misura, grazie alla capacità degli algoritmi di analizzare i loro comportamenti, preferenze e bisogni. L’automazione dei processi aziendali, poi, migliora l’efficienza e la rapidità con cui prodotti e servizi possono essere offerti. Ad esempio, l’AI può gestire in autonomia le richieste di assistenza dei clienti, fornendo loro riscontri immediati, oppure elaborare i pagamenti. Da ultimo, l’AI possiede precise e potenti capacità predittive: utilizzando grandi quantità di dati passati può supportare i processi decisionali futuri, affinché siano saldamente legati alle caratteristiche e alle esigenze dei clienti.

Tuttavia, l’uso dell’AI può impattare le persone, e in particolare la Customer Experience, anche in una direzione negativa. Ci capita ancora di frequente di ricevere dai sistemi di AI risposte troppo generiche, poco chiare o fuori tema. Questo può portare frustrazione o delusione nella clientela. In più, l’AI va sostituendo l’elemento umano da un numero sempre crescente di momenti esperienziali del cliente, che potrebbero così divenire impersonali e freddi.

In conclusione, è essenziale che l’azienda utilizzi l’AI in maniera consapevole ed equilibrata, cercando di massimizzare i benefici per la Customer Experience senza comprometterne la qualità. Ad esempio, i clienti dovrebbero sempre poter parlare con un agente umano quando lo desiderano e va garantito un uso trasparente e responsabile dei sistemi di AI, nel rispetto delle normative sulla protezione dei dati.

 

3. Si riuscirà a trovare il giusto equilibrio in Italia tra privacy e trattamento dei dati degli utenti nell’utilizzo di Chat GPT?

Come modello linguistico ad ampio spettro, ChatGPT non è progettato per gestire direttamente la raccolta o il trattamento dei dati personali degli utenti. Tuttavia, l'utilizzo di ChatGPT da parte di terze parti potrebbe sollevare questioni di privacy e sicurezza dei dati.

Al fine di promuovere il rispetto della privacy degli utenti, l’utilizzo di ChatGPT non può prescindere dalla conformità con le leggi sulla protezione delle informazioni degli utenti e dall’implementazione di misure di sicurezza e controlli di accesso appropriati.

Dunque, l’equilibro tra privacy degli utenti e il trattamento dei dati nell’uso di ChatGPT va cercato nelle policy aziendali in materia, che devono essere trasparenti e a loro volta conformi con la normativa sulla protezione dei dati al fine di garantire la fiducia nel sistema e nella tecnologia.

 

4. Il monopolio di ChatGPT si conserverà nel tempo o emergeranno altri modelli altrettanto performanti?

Come modello di Natural Language Processing, ChatGPT rappresenta attualmente il vertice dell'innovazione tecnologica. Tuttavia, la tecnologia ci ha abituati ad avanzamenti rapidi e le altre grandi aziende tecnologiche stanno già investendo copiosamente nella ricerca e nello sviluppo di modelli di linguaggio avanzati. Inoltre, numerose startup stanno emergendo con idee e approcci innovativi.

Competizione e innovazione sono fattori fondamentali per il futuro dello sviluppo tecnologico e per il miglioramento delle soluzioni che hanno già visto la luce. Al momento, i competitor più illustri di ChatGPT sono LLaMa, la rete neurale di Meta pubblicata recentemente che genera sequenze di testi, e Bard, il modello di Google.

Stanno però nascendo anche sistemi maggiormente sorprendenti, come Open-Assistant di LAION, un progetto di ricerca finanziato dal governo tedesco che ha lo scopo di creare un “ChatGPT open-source” senza restrizioni di licenza, con un dataset di training liberamente scaricabile per migliorare i modelli di chat.

Questa iniziativa ha dato il là a Open-LLaMa, annunciato nei giorni scorsi e allenato nella Berkeley University, privo delle restrizioni di licenza di LLaMa.

Quel che conta comprendere per immaginare il futuro di questi modelli è il concetto di “transfer learning” per le reti neurali, ossia che si rivela fruttuoso e vincente partire da reti neurali già allenate da qualcun altro piuttosto che cominiciare da zero: un bell’esempio della virtù della condivisione! In questo settore, scegliere di condividere ha un enorme valore, perché permette di dar vita a nuovi progetti, di accorciare drasticamente le tempistiche di training e di garantire anche alle aziende più piccole, per le quali la potenza computazionale a disposizione delle Big Tech resta irraggiungibile, di partecipare con efficacia nel mercato della tecnologia. 

Unisciti a noi il 13 giugno a Milano, NH Congress Centre, Assago e incontra Federico Aguggini, con lui scopriremo tutto su:

  • le linee guide per un corretto utilizzo dell' Ai dal punto di vista, tecnologico, etico e formativo in azienda
  • Ai & ChatGPT : analisi dei nuovi equilibri tra ostacoli normativi e potenziale tecnologico inespresso