• Lun. Dic 5th, 2022

Dove ci porterà lo sviluppo dell’intelligenza artificiale?

Ogni grande ondata tecnologica ha alla sua origine, una scintilla, quello che poi diventerà un fenomeno molto ampio e profondo che è appena percettibile nella sua infanzia. Questa scintilla sboccia tipicamente in molte forme negli anni, anche durante decenni. Questo accadrà anche con la rivoluzione dell’intelligenza artificiale.

L’intera ondata di Internet, ad esempio, era il precursore dello sviluppo incredibile della telecomunicazione tramite l’invio di messaggi. Decenni fa, la posta ordinaria consentiva una comunicazione praticamente istantanea in tutto il mondo. E i trent’anni di consumo di Internet fino ad ora hanno rappresentato la generalizzazione di quel paradigma. Ad un livello molto alto, Internet stesso può essere considerato come un utente che invia “e-mail” a un server e il server che invia “e-mail” di risposta sotto forma di una pagina web. Anche le conversazioni video di Zoom possono essere pensate come l’invio di migliaia di pacchetti di posta elettronica (di immagini e suoni) tra persone (ma, ovviamente, con protocolli diversi, ecc.).

Siamo ora nel bel mezzo di un’altra grande ondata tecnologica, la rivoluzione delle intelligenza artificiale. L’obbiettivo principale è ora la ricerca e l’uso di macchine più potenti per aumentare capacità di calcolo e per setacciare e comprendere enormi quantità di dati.

All’inizio di Internet, prima di Google, navigare nel Web significava navigare attraverso una serie di “calcoli” umani. A quel tempo, Yahoo! (che sta per “l’ennesimo oracolo gerarchico ufficiale”) era il modo predefinito per accedere alle informazioni di Internet e il prodotto si basava su migliaia di persone che utilizzavano il giudizio umano per raggruppare le pagine in segmenti, come “Arte”, “Affari ed economia” “Computer e Internet” e così via. 

L’intelligenza artificiale è il segreto del successo di Google

Nel 1996, Larry e Sergey hanno adottato un approccio diverso in Google. Invece di affidarsi agli esseri umani per prendere milioni di decisioni per una gerarchia manuale, hanno addestrato i loro computer a “classificare” le pagine Web utilizzando il loro algoritmo di Page Rank. Questo sforzo era basato sull’intuizione preveggente che l’importanza di una pagina poteva essere approssimata dai link che puntano alla pagina, grazie all’intelligenza artificiale.

Google ha tradotto con successo milioni di decisioni umane in miliardi di calcoli informatici. E mentre non era evidente, allora, questa tecnologia elevato di ricerca per la posizione di “ la killer application” dei primi venti anni della rivoluzione IA. 

Come accennato, le manifestazioni dei paradigmi tecnologici diventano chiare nel tempo man mano che si spostano in nuove forme. La posta elettronica è cambiata nel tempo. Il suo valore di base, la comunicazione istantanea, è stato disaggregato in app di messaggistica e social network. Gli acquisti che una volta venivano effettuati tramite e-mail ora vengono effettuati tramite aziende come Amazon, Facebook, Google, Apple. 

Allo stesso modo, la ricerca si sta disaggregando nella rivoluzione dell’IA e stiamo assistendo a un cambiamento nell’interfaccia utente di ricerca e all’emergere di un verticale di ricerca dedicato:

Interfaccia

L’interfaccia utente di ricerca sta cambiando. In primo luogo, e più ovviamente, la ricerca vocale si sta raffinando sempre più. Da anni ormai parliamo con Siri, Alexa e Google Assistant. Ciò che non è stato ancora ottenuto è un’applicazione davvero incredibile di tutta quella tecnologia. Certo, Alexa ha iniziato a consigliarmi prodotti, ma non ne ho acquistato nessuno. La tecnologia non è ancora al punto in cui ha chiaramente un business case. Se e quando il business case sarà finalmente cristallizzato, tuttavia, i giganti della tecnologia probabilmente porteranno qui.

In secondo luogo, abbiamo visto la ricerca visiva, la capacità di effettuare una query in cui l’input stesso è un’immagine. Questo può essere particolarmente rilevante per lo shopping online. Probabilmente non sarà enorme fino a quando l’AR non accadrà in grande stile. Anche qui i giganti sarebbero avvantaggiati.

In terzo luogo, abbiamo interruttori del classico modello di business della ricerca di Google e Bing. Aziende come DuckDuckGo , Neeva e You.com sono pioniere nella ricerca senza pubblicità. L’interfaccia in questi interruttori è simile, ma non necessita di alcun “immobile” sullo schermo per la pubblicità (perché non monetizzano con gli annunci).

L’unbundling dei verticali di ricerca

L’altro grande cambiamento nella separazione della ricerca è l’emergere di tipi di ricerca più specifici, spesso per settore o prodotto. Una ragione fondamentale per questo è che il processo di ricerca spesso coinvolge scavare attraverso livelli successivi di informazioni collegate con specificità sempre maggiore. 

Pensa al tuo viaggio di ricerca: procede per fasi. Quando cerchi di acquistare una TV, probabilmente inizi su Google. Puoi iniziare con “Migliori TV” e leggere un paio di blog. Quindi ottieni qualche dettaglio in più e ti chiedi “cos’è 4k vs 8k vs Ultra HD”. Quindi puoi tornare indietro e cercare la “migliore TV 4k da 70 pollici”. Questa è chiamata ricerca “canalizzazione superiore” e va avanti per un po ‘. 

È probabile che la fase successiva sia l’acquisto. A questo punto, potresti avere la tua marca TV preferita. Ora cerchi di nuovo in quella che viene chiamata un’applicazione di ricerca a “canalizzazione inferiore”, che include Amazon, BestBuy.com, ecc. Per la TV specifica. Questo esempio rappresenta una canalizzazione di ricerca in due fasi, ma molte canalizzazioni hanno più fasi. Amazon ha dimostrato di essere eccezionalmente efficace nella ricerca dei prodotti.

Ci sono molte opportunità nella ricerca, specialmente nelle fasi inferiori dell’imbuto. Gli esempi di ricerca nella canalizzazione inferiore includono:

Viaggi

Questo è uno dei più vecchi canali di ricerca e supporta grandi aziende, in parte perché queste aziende sono state in grado di possedere l’intero acquisto (dall’alto verso il basso). La prenotazione, anche durante la pandemia, supporta una capitalizzazione di mercato di $ 90 miliardi.

eCommerce

Amazon ha davvero acquistato molto valore in questo settore. Amazon ha una ricerca eccezionalmente performante al centro di ciò che fa, solo su un numero limitato (ma comunque enorme) di prodotti. Sempre più decisioni di acquisto vengono prese solo su Amazon. Questo supporta un’azienda da $ 1.5 trilioni.

Ricerca di contatti professionali

LinkedIn è da molto tempo una directory aziendale professionale e in questo preciso momento viene scorporata. Prendi ZoomInfo, che è diventato pubblico la scorsa estate e vale quasi $ 20 miliardi. ZoomInfo ti permette di cercare le informazioni dei singoli contatti. Grata è un altro primo esempio di opportunità di ricerca a canalizzazione inferiore: ha costruito un moderno motore di ricerca aziendale per l’approvvigionamento di accordi proprietari e campagne B2B mirate. La ricerca aziendale è una grande opportunità per scorporare LinkedIn. Quando cerchi potenziali clienti, come lo fai in modo efficace? C’è molto valore in chiunque possa rispondere a questa domanda. ZoomInfo e altri hanno pezzi del puzzle, ma questo è un business che ha molto più potenziale da estrarre.

Ricerca specifica

Ogni funzione può trarre vantaggio da un prodotto di ricerca personalizzato. Una funzione che trova la ricerca particolarmente preziosa sono gli sviluppatori di software. Domande generali sulla codifica, bug specifici e repository di codice generali possono iniziare su Google, ma spesso finiscono in basi di codice specifiche. Aziende come Sourcegraph stanno portando strumenti per la ricerca del codice in modo molto più specifico. 

Infinite possibilità

Questi esempi sono solo l’inizio. Le opportunità continueranno ad abbondare. Da un punto di vista tecnico, affinché la ricerca abbia valore, devono essere presenti tre caratteristiche: molte informazioni da vagliare; valore nell’ottenere la giusta informazione; e un modo per quantificare ciò che è “giusto” nel risultato della ricerca. 

Chiunque crei un’attività di ricerca dovrebbe pensare a quell’attività utilizzando un semplice framework tripartito. In primo luogo, puoi davvero aiutare con qualche decisione attraverso la ricerca in un modo che è al di sopra e al di là delle modalità esistenti? In secondo luogo, è probabile che tale decisione sia preziosa per qualche gruppo di utenti? E infine, ci sono abbastanza utenti che devono affrontare questa decisione per raggiungere un mercato sufficientemente ampio? 

Quando questi tre criteri sono soddisfatti, ci sono molte opportunità per applicare il paradigma di ricerca. Fondamentalmente, questa nuova ondata di intelligenza artificiale mira ad aiutare le persone a prendere decisioni migliori più velocemente e la ricerca è un mezzo collaudato per farlo.

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