AI: CI FIDIAMO DI PIÙ DEL CONSIGLIO UMANO O DELLA MACCHINA?

di Michele Mereu

Sempre più aziende innovano i propri servizi tecnologici attraverso lo sviluppo di sistemi di Machine Learning e in altre forme di Intelligenza Artificiale per provvedere alle richieste dei propri clienti. Un utilizzo sempre più diffuso di queste tecnologie riguarda il sistema di raccomandazioni istantanee, ovvero, suggerimenti di contenuti o articoli che hanno un potenziale di interesse per l’utente. Gli esempi sotto i nostri occhi sono ovviamente quelli relativi ad Amazon, Netflix alle piattaforme di ricerca della casa o di un appartamento. Al di fuori dell’Italia le raccomandazioni con l’Intelligenza Artificiale sono utilizzate nel settore pubblico per aiutare le persone con i servizi essenziali. Nella città di New York, all’interno del  Department of Social Services l’Intelligenza Artificiale viene utilizzata per dare ai cittadini le raccomandazioni sui benefits per i disabili, assistenza alimentare e assicurazioni sanitarie.

Naturalmente non sempre le raccomandazioni di una macchina hanno un’utilità trasparente e empatica, portando l’utente a non fidarsi. Per questo Chiara Longoni della Boston University e Luca Cian della University of Virginia hanno sviluppato una ricerca per capire quando le persone si fidano della macchina e quando no. 

La ricerca si basa su dati di oltre 3,000 persone che hanno preso parte a 10 esperimenti; le prove supportano quindi la tesi “Word of machine effect”, atta a dimostrare quali siano le circostanze per cui le persone preferiscono le raccomandazioni tramite AI piuttosto che le raccomandazioni delle persone.

ABSTRACT DELLA RICERCA

Il rapido sviluppo e utilizzo dei sistemi di AI, machine learning e natural language processing applications è una continua sfida per le aziende e per chiunque lavori a stretto contatto con le policy. Partendo da questo contesto Chiara Longoni e Luca Cian hanno deciso di studiare il fenomeno del Word of machine effect. 

La credenza è che le raccomandazioni dell’Intelligenza Artificiale siano migliori di quelle umane a livello utilitaristico e peggiori a livello edonico, ossia quando parliamo di raccomandazioni relative a prodotti o servizi legati al provare un’esperienza o legati alla nostra parte sensibile, quindi non utilitaristica e pratica. Di conseguenza gli attributi utilitaristici determinano la preferenza per le raccomandazioni dell’Intelligenza Artificiale rispetto alle raccomandazioni umane e quindi gli attributi edonici determinano la resistenza da parte delle raccomandazioni dell’Intelligenza Artificiale rispetto alle raccomandazioni umane.

Qui è possibile scaricare l’articolo del Journal of Marketing in modo da comprendere meglio lo studio: https://www.researchgate.net/publication/343750244_Artificial_Intelligence_in_Utilitarian_vs_Hedonic_Contexts_The_Word-of-Machine_Effect

Gli esperimenti svolti suggeriscono quindi che se un’azienda si concentrasse sulle qualità utilitaristiche e funzionali da raccomandare, dal punto di vista del marketing, potrebbe essere più efficace la raccomandazione di una macchina piuttosto che la raccomandazione umana. Se invece parliamo di qualità esperienziali e sensoriali la ricerca dimostra che le raccomandazioni umane sono più efficaci.

COSA SI SCOPRE DAGLI ESPERIMENTI SUL WORD OF MACHINE EFFECT

Dagli esperimenti diventa chiaro che la fiducia da parte dei clienti nell’assistenza tramite raccomandazioni dell’Intelligenza Artificiale è alta quando si cercano prodotti che hanno uno scopo utilitaristico, come computer, lavatrici o telefoni. Naturalmente questo non esclude da questo sistema di raccomandazioni le aziende che offrono prodotti esperienziali, come ad esempio le aziende legate al food, vino, profumi. Dalla ricerca si evince che in questi casi i clienti apprezzando le raccomandazioni dell’intelligenza artificiale quando lavorano in simbiosi con quelle umane. Un esperimento ad esempio ha dimostrato come le raccomandazioni in AI abbiano lavorato bene supportando quelle umane invece che rimpiazzarle, dimostrando quindi che anche in caso di prodotti esperienziali e sensoriali il sistema di raccomandazione ibrido (macchina e umano) veniva considerato dai clienti molto importante. 

Queste scoperte sono importanti perché rappresentano il primo test empirico relativo all’Intelligenza Artificiale focalizzata nel sistema di raccomandazioni e assistenza ai clienti, soprattutto perché volte ad aumentare le capacità umane in fase di scelta piuttosto che sostituirle completamente, sfatando inoltre il mito di come solitamente l’Intelligenza Artificiale viene percepita: un sostituto dell’essere umano.

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