Intelligenza Artificiale Generativa: come applicarla alle ricerche di mercato?

Nel settore delle ricerche di mercato, i benefici dell’Intelligenza Artificiale sono molteplici. Infatti, grazie alle applicazioni di AI è possibile:

• accelerare l'analisi dei dati, fornendo una comprensione più profonda dei fenomeni e migliorando la presa di decisioni strategiche;
• ottimizzare alcuni passaggi produttivi, velocizzando i tempi di consegna;
• elaborare grandi quantità di dati;
• estrarre informazioni chiave dai dati;
• identificare tendenze nascoste.

Anche noi in Ipsos stiamo esplorando l'uso dell'AI Generativa per casi d'uso diversi. Da un lato per creare nuovi servizi/soluzioni per i nostri clienti, dall'altro per migliorare i nostri processi. 

In Ipsos riteniamo che, nell'era della dell'Intelligenza Artificiale, la comprensione dei dati sia fondamentale, non solo per capire come sfruttarne al meglio i modelli (dalla ricerca desk allo scenario-gaming), ma anche per migliorarli e generarne di nuovi.

Ipsos aiuta i propri clienti a orientarsi in questo nuovo panorama continuando ad essere all'avanguardia nel comprendere come l'AI Generativa influenzi e impatti il modo in cui viviamo, lavoriamo, impariamo, ci informiamo, votiamo, consumiamo, ecc. e in che modo sfruttarla per ottenere i migliori risultati e ridurre le sfide esistenti.

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L'ascesa dell'Intelligenza Artificiale Generativa

Il riconoscimento delle potenzialità dello strumento e il timore di perdere un'occasione hanno spinto sempre di più singoli individui e aziende ad esplorare le nuove tecnologie emergenti e a prendere confidenza con esse. Gli strumenti di AI Generativa possono aiutare le aziende a evolvere significativamente il modo in cui si progettano nuovi prodotti e servizi, oppure il modo in cui si commercializza, vende, assiste e supporta i propri clienti.

In Ipsos valutiamo gli strumenti di AI secondo tre criteri principali: Truth, Beauty e Justice.

• Truth. Questo ambito si concentra sull'accuratezza dei modelli e dei loro risultati, esaminando la loro qualità ed evitando false previsioni.
• Beauty. L'aspetto più importante dell'AI si concentra sulla comprensibilità dei suoi risultati. Alcuni casi d'uso includono anche la capacità di un modello di sorprendere e generare nuovi insights.
• Justice. Questo ambito comprende diverse aree importanti: l'etica dell'IA, la correttezza degli algoritmi, la sicurezza dei dati, la privacy, oltre ai diritti e alle responsabilità dei creatori dei dati utilizzati per la formazione e gli utenti dei modelli.

Come per le grandi trasformazioni del passato, anche questa volta ci sono diversi motivi per essere entusiasti e preoccupati allo stesso tempo. In questo documento mettiamo in prospettiva le opportunità, riconoscendo al contempo alcuni limiti, e i principali aspetti che le aziende devono considerare nell’esplorazione e implementazione di strumenti di Intelligenza Artificiale. 

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Continua a leggere questo articolo per scoprire tutti gli ultimi approfondimenti della nostra serie dedicata all’Intelligenza Artificiale "Conversations with AI", in cui gli esperti globali di Ipsos esplorano come l'AI stia ridefinendo il panorama delle ricerche di mercato. 

Conversations with AI - parte VI

Bot moderatori basati sull'AI: possono avere un ruolo nella ricerca qualitativa? 

Come ogni tecnologia rivoluzionaria, l'Intelligenza Artificiale suscita reazioni contrastanti e il settore della ricerca qualitativa non fa eccezione. Alcuni esperti del settore vedono nella GenAI uno strumento potente, capace di liberare i ricercatori da compiti ripetitivi. Altri, invece, guardano con preoccupazione alla sua diffusione nella ricerca qualitativa, invitando alla cautela e, in alcuni casi, opponendosi alla sua crescente influenza.

Orientarsi nella complessità dell'AI nella ricerca qualitativa è una sfida, resa ancora più ardua dalla rapida moltiplicazione dei suoi possibili impieghi. Tra le capacità esplorate in ambito accademico, spicca l'abilità conversazionale dell'AI generativa. Potrebbe avere un ruolo nella ricerca qualitativa? Cosa accadrebbe partecipando a un'intervista qualitativa virtuale gestita da un bot basato su AI generativa? Sarebbe in grado di stabilire un rapporto, andare oltre le risposte superficiali per comprendere motivazioni ed emozioni, e interpretare efficacemente il linguaggio non verbale?

Consapevoli di queste domande e sfide, abbiamo ritenuto necessario fornire informazioni affidabili e guidare i nostri clienti verso un'adozione responsabile nei casi appropriati. Abbiamo, quindi, esplorato le potenzialità dell'AI generativa nel ruolo di moderatore nella ricerca qualitativa. 

Mentre i nostri precedenti studi si sono concentrati sul ruolo dell'AI generativa nell'analisi qualitativa, questa volta ci siamo posti una domanda fondamentale: un moderatore virtuale basato sulla GenAI può avere un ruolo efficace nella ricerca qualitativa? Potrebbe migliorare l'empatia o, al contrario, lasciarci con una sensazione di vuoto?

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Conversations with AI - parte V

Quanto sono efficaci i rispondenti virtuali nel rappresentare l'esperienza umana?

I rispondenti virtuali sono profili creati dall'AI per simulare consumatori reali. Questi "gemelli digitali" vengono generati utilizzando dati del mondo reale con l'obiettivo di analizzare le tendenze di mercato e prevedere i comportamenti dei consumatori, senza coinvolgere direttamente persone vere.

I rispondenti virtuali offrono interessanti possibilità per le ricerche di mercato, proponendo un approccio innovativo per raccogliere informazioni in modo più efficiente e su larga scala. Potrebbero semplificare la raccolta dei dati e ridurre la necessità di coinvolgere un gran numero di partecipanti umani, ma fino a che punto possono replicare fedelmente il pensiero e le emozioni umane, soprattutto in situazioni complesse, cariche di emozioni e sfumature sociali?

In questo articolo presentiamo i risultati di una ricerca condotta per valutare le capacità dei gemelli AI. Lo studio ha messo a confronto le prestazioni di questi profili virtuali con quelle di persone reali in tre ambiti: esplorazione, generazione di idee e valutazione, nel settore della salute femminile.

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Conversations with AI - parte IV

Gestione dei contenuti assistiti dall'AI, la ricerca di un output affidabile

Esploriamo il ruolo dell'AI nella selezione e organizzazione delle informazioni, esaminando come l'esperienza umana e la velocità dell'AI possano integrarsi al meglio.

Per molte grandi aziende globali, avere una visione completa delle proprie conoscenze è una sfida più complessa di quanto si possa immaginare. Inoltre, reperire le informazioni giuste al momento opportuno può risultare ancora più arduo. 

La sfida per molti professionisti nel campo degli insights consiste nel localizzare le fonti appropriate e redigere un rapporto esaustivo e conciso, pronto per essere condiviso. Gli esperti che svolgono questo compito sono i catalogatori. Ipsos prevede l'evoluzione dei catalogatori in "catalogatori AI certificati", professionisti esperti nell'applicazione degli ultimi progressi della GenAI al processo di raccolta e organizzazione dei dati, capaci di implementare framework analitici su vasti corpus di informazioni. Il principale vantaggio offerto dall'AI in questo contesto è la velocità.

Ipsos, riconoscendo questa esigenza, sta sviluppando una soluzione personalizzata di biblioteca di conoscenza e gestione dei contenuti assistita dall'AI. Per validare questo approccio, sono stati condotti due progetti pilota focalizzati su quattro questioni chiave:

1. Efficacia dell'AI nell'identificazione di informazioni rilevanti all'interno di dati non strutturati;
2. Precisione dell'AI nel riassumere le fonti e necessità di validazione umana;
3. Integrazione dei riassunti generati dall'AI in report coerenti e completi;
4. Vantaggi concreti per i clienti derivanti dall'uso di soluzioni di gestione dei contenuti assistiti dall'AI.

I progetti hanno confrontato l'approccio umano con quello assistito dall'AI, valutando velocità, accuratezza e la necessità di giudizio umano. L'obiettivo è bilanciare l'efficienza dell'AI con l'expertise umana nella catalogazione, nello storytelling e nell'elaborazione di conclusioni significative.

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Conversations with AI - parte III

Come l'intelligenza artificiale potenzia la creatività umana?

Nell’ambito dei workshop di ideazione, la formulazione precisa delle sfide è cruciale per generare idee innovative di successo. L'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) offre un potenziale straordinario per stimolare il pensiero laterale e produrre concetti innovativi.

La GenAI può assistere i partecipanti nell'articolare le loro idee in modo chiaro ed espressivo, integrando concetti esistenti in maniera originale. Attraverso prompt ben strutturati, l'AI può generare una varietà di domande che sfidano la conoscenza dei team su un problema specifico, incoraggiandoli a riconsiderare i loro obiettivi da prospettive inedite.

È importante notare che, mentre la GenAI è programmata per fornire risposte logiche, la riformulazione efficace richiede domande non convenzionali per stimolare la creatività. I prompt ovvi potrebbero non produrre idee innovative. I partecipanti al workshop svolgono, quindi, un ruolo cruciale nel riformulare l'argomento e nel curare attentamente le dichiarazioni generate. La GenAI non dovrebbe essere vista come l'unico creatore, ma piuttosto come un prezioso membro del team che contribuisce all'intero processo creativo.

Ipsos ha sviluppato una proprietà intellettuale nei suoi prompt di riformulazione per workshop, che possono essere utilizzati per generare una vasta gamma di idee e concetti, traendo ispirazione da settori diversi. Questo approccio aiuta a superare schemi di pensiero abituali e incoraggia l'esplorazione di idee non convenzionali e innovative, arricchendo significativamente il processo di ideazione.

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Conversations with AI - parte II

Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella ricerca qualitativa

In questo documento esploriamo l'utilità e i rischi associati ai risultati dell'AI, valutando i servizi di Intelligenza Artificiale per la trascrizione, traduzione e analisi del sentiment utilizzando piattaforme di ricerca qualitativa.

In primo luogo, i risultati hanno mostrato alcune variazioni nella qualità delle trascrizioni dell'AI, con trascrizioni automatiche che hanno raggiunto un'accuratezza maggiore in lingue molto diffuse come l'inglese. L'accuratezza delle traduzioni IA dipendeva dall'uso di trascrizioni umane come punto di partenza.

In termini di analisi del sentiment, i modelli di AI hanno mostrato livelli variabili di accuratezza, con alcuni modelli che hanno ottenuto risultati pari all'analisi del sentiment codificata dall'uomo. Tuttavia, è necessario migliorare l'analisi del sentiment a livello di frase prima che l'AI possa operare in modo indipendente.

Nell'analisi tematica, l'AI generativa ha fornito buone sintesi, ma ha incontrato difficoltà nell’elevare gli insights e nel trarre implicazioni commerciali rispetto ai ricercatori umani. L'intervento umano è ancora necessario per colmare le lacune nella competenza del dominio, nell'identificazione dei pregiudizi e nella prevenzione delle distorsioni.

Sebbene l'Intelligenza Artificiale offra opportunità di innovazione e crescita, le aziende devono valutare con attenzione e cautela gli strumenti di AI per sfruttarne il massimo valore e mitigare i potenziali rischi. 

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Conversations with AI - parte I

Intelligenza Artificiale Generativa, il potere delle domande giuste

Quando si lavora con l'Intelligenza Artificiale Generativa, la capacità di porre domande efficaci e perspicaci non è solo un'abilità preziosa, ma anche un fattore chiave per ottenere risultati di successo. Creando domande e suggerimenti migliori, i ricercatori possono assicurarsi che i risultati dell'AI Generativa siano in linea con i propri obiettivi e forniscano insights validi.

Per la creazione di prompt efficaci, comandi che l'utente dà all'Intelligenza Artificiale in modo da compiere le azioni richieste, esistono alcune pratiche ottimali che includono:

• Chiarezza e Specificità. Per garantire che i modelli di IA Generativa producano gli output desiderati, è fondamentale fornire suggerimenti chiari e specifici in tutti i campi. Una tecnica efficace per creare prompt chiari e specifici consiste nell'usare delimitatori per indicare chiaramente parti distinte dell'input. I delimitatori possono assumere la forma di qualsiasi segno di punteggiatura, come ad esempio parentesi o virgolette, con l’obiettivo di separare parti specifiche di testo dal resto del messaggio.
• La domanda non è ovvia. La qualità del prompt gioca un ruolo fondamentale anche nella qualità degli insights generati. Nella creazione della giusta domanda, andare oltre gli elementi comuni e scoprire diversi punti di vista spesso fornisce nuovi spunti da esplorare e considerare.
• Specificare la struttura dell'output. Il prompt deve includere le aspettative sull’output. Pertanto, si potrebbe indicare il risultato che si vuole ottenere scegliendo, ad esempio, un numero specifico di idee, il formato desiderato, sequenza, struttura, tono specifico e formato dei dati.

In questo documento esaminiamo in che modo la ricerca può aiutare a ottenere i migliori risultati dalle soluzioni di AI, compresa la qualità e l'accuratezza difendendo al contempo la privacy dei dati, e i principali fattori per la creazione di prompt efficaci.

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