Umanizzare l’Intelligenza Artificiale: generare e prevedere il successo dell'innovazione

In Ipsos riteniamo che la combinazione unica di Intelligenza Umana (HI) e Intelligenza Artificiale (AI) sia la giusta chiave per promuovere l'innovazione e fornire ai nostri clienti insights significativi e human-centric.

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In questo articolo esploriamo l’importanza di utilizzare i dati provenienti dalla classiche analisi di mercato per formare modelli di AI; con l’obiettivo di catturare l'essenza di ciò che guida davvero il comportamento dei consumatori, generando e prevedendo innovazioni migliori e più efficaci

Senza un'interazione diretta con le persone, anche gli algoritmi più sofisticati potrebbero non essere sufficienti ad assicurare e garantire il successo dell’innovazione.

Sviluppo di nuovi prodotti: in che modo l'AI può essere utilizzata?

L'Intelligenza Artificiale, sia generativa sia analitica, può migliorare notevolmente la velocità e, potenzialmente, l’efficacia e il tasso di successo delle nuove innovazioni

In un tipico processo di innovazione una fase di ideazione è seguita da una fase di valutazione e, in entrambe le applicazioni, i dati utilizzati per addestrare l'AI sono fondamentali. Le idee di nuovi prodotti hanno maggiori probabilità di successo se queste due fasi si basano su dati che riflettono i bisogni e i desideri dei consumatori. 

I modelli di intelligenza artificiale standard presentano dei limiti, in quanto sono necessari consumer data per generare e prevedere innovazioni migliori. In Ipsos, ad esempio, utilizziamo le reazioni umane ai nuovi concept di prodotto per addestrare modelli di AI per la valutazione dei concept. 

Integrando i modelli AI con i consumer insights, possiamo sfruttare le reazioni autentiche dei consumatori in ogni fase dello sviluppo dell'innovazione e prevedere nuove tendenze. Incorporando dati pertinenti, rappresentativi e senza tempo, i modelli di AI possono essere più accurati ed efficaci nel guidare il successo dell’innovazione.

Keypoints: 

  • La qualità dei dati di addestramento è fondamentale per costruire modelli di AI efficaci. I dati devono essere pertinenti, rappresentativi e senza tempo.

  • I modelli di AI già pronti, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), possono avere dei limiti nel catturare l'essenza del comportamento e delle esigenze umane reali

  • L'AI generativa può essere utilizzata nella fase ideativa dell'innovazione per sviluppare nuove idee di prodotto, mentre l'AI analitica può essere utilizzata nella fase di valutazione per prevedere il loro potenziale di mercato.

  • I consumer insights, comprese le reazioni dei consumatori e le risposte verbali, possono essere utilizzati per addestrare i modelli di AI e migliorare la loro precisione nel prevedere il successo dell'innovazione.

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