Nella splendida cornice del Complesso Monumentale dell'Acquario Romano, ieri sera abbiamo avuto il piacere di partecipare alla mostra fotografica "Il Panda Siamo Noi" organizzata da WWF Italia che seguiamo e supportiamo per progettualità di Data Analysis e Data Management. La serata ha pienamente incarnato lo spirito e la mission dell'organizzazione che tramite un messaggio provocatorio, invita a riconoscersi nella natura e a "specchiarsi" in specie animali a rischio di estinzione ritratte in immagini fotografiche di grandissimo impatto visivo ed emotivo. Questo progetto fotografico fa parte della più ampia campagna hashtag#ilpandasiamonoi che ha proprio l'obiettivo di ribadire che tutte le specie sono a rischio, anche quella umana. Ringraziamo ancora Marica Fachin , Giulia Potier e tutta WWF Italia per l'invito e per averci fatto riflettere ancora una volta sulla necessità di azioni concrete per tutelare la bellezza della natura e degli animali con cui abbiamo il privilegio di condividere la vita su questo pianeta.

I dati del report Inps di fine febbraio sui divari di genere nel contesto lavorativo delineano ancora oggi uno scenario in cui le lavoratrici sono maggiormente presenti in un numero limitato di occupazioni e contraddistinte da livelli retributivi più bassi rispetto a quelli percepiti dai lavoratori di sesso maschile (a parità di ruolo). Poche sono anche le figure femminili che ricoprono in azienda ruoli apicali e forte è ancora lo sbilanciamento sulla donna rispetto al lavoro di cura dei figli o degli anziani in famiglia. Questi dati ci spronano a continuare a lavorare affinché si possano rimuovere gli ostacoli ad una piena emancipazione della donna nel contesto lavorativo.

Nel mondo digitale il tema privacy rimane un tema centrale per i consumatori, questo ha spinto diversi enti governativi (in particolare europei) a fare pressione sui Big Player del panorama digitale nel prendere provvedimenti tecnici e normativi in funzione di una gestione più etica e sicura delle attività di tracciamento e profilazione degli utenti. Nuovo elemento in discussione è ad esempio il Digital Markets Act (DMA), un regolamento introdotto dalla Commissione europea (CE) con data di applicazione prevista per l’8 marzo 2024, che va a corroborare il già corposo GDPR e il progressivo switch-off dei cookie di terze parti che ci accompagnerà in corso 2024. I team marketing, ICT e legal delle aziende devono quindi essere in grado di reagire con prontezza, adattando le proprie strategie e capabilities tecniche, rimanendo sempre aggiornati rispetto agli aspetti legali e tecnici che questi continui aggiornamenti impongono. Il successo oggi è strettamente legato alla capacità di gestire i dati in modo etico, responsabile e conforme alle normative sulla privacy, migliorando le proprie capacità di gestire i dati su cui si dispone dei consensi. In questo contesto, il ruolo dei Data Protection Officer (DPO), ove nominato, e/o dei consulenti legali in ambito privacy diventano essenziali unitamente al ruolo dei team con competenze tecnologiche e data management. Il DPO, si configura infatti come un “guardiano” della garanzia di conformità normativa in termini di accountability sulla protezione dei dati personali all'interno di un'organizzazione, fornendo supporto consulenziale alle attività di marketing e di analisi, in modo che queste rispettino le leggi sulla privacy, e mantengano un approccio privacy by design e di mitigazione dei rischi; i quali potrebbero avere un impatto importante in termini economici e reputazionali per le aziende. L'integrazione di un DPO, così come la consulenza legale e di Data Governance all'interno dei team di marketing, business ed ICT  non solo riduce i rischi di violazione della privacy e le conseguenti sanzioni finanziarie, ma può anche favorire la fiducia dei consumatori ed ottimizzare la monetizzazione dei dati aziendali. Quando le persone sanno che i propri dati sono gestiti con cura e rispetto, sono infatti  più propense a impegnarsi con un marchio e a condividere informazioni valoriali. Nella compagine sociale di Altura Labs è presente l’Avvocato Arturo Covella , certificato Responsabile della protezione dei dati ai sensi della UNI 11697:2017 e UNI PdR 66:2019 ed autore del libro “Il data protection officer e la protezione dei dati personali alla luce del regolamento 2016/679/UE”,  che unitamente al team di Data Governance e Data Analysis forniscono un contributo fondamentale ai progetti di consulenza di gestione dati, in cui presidio degli aspetti legali è di cruciale importanza.

In un recente studio condotto dall'Università di Harvard, i ricercatori hanno esplorato l'interazione che c'è tra intelligenza artificiale e valori umani nell'utilizzo di ChatGPT. Lo studio ha previsto il completamento del World Values Survey da parte di ChatGPT. Il World Values Survey è un progetto di ricerca globale che esplora le credenze, i valori e le motivazioni delle persone in tutto il mondo. Si tratta di un'indagine sociale che mira a comprendere come i valori e le credenze delle persone cambino nel tempo e quali siano le influenze sociali, culturali ed economiche dietro questi cambiamenti. L'obiettivo era analizzare l'impatto dei dati di addestramento del modello sulle preferenze espresse in termini di valori culturali. I risultati hanno rivelato che quanto più un paese si discosta culturalmente dagli Stati Uniti, tanto meno le risposte di ChatGPT corrispondono a quelle umane. Questa scoperta sottolinea una sfida fondamentale nell'ambito dell'intelligenza artificiale: il bias culturale. Ciò dimostra che, pur essendo i Large Language Models (LLM) come ChatGPT progettati per produrre risposte simili a quelle umane, queste risposte tendono a riflettere principalmente le prospettive di popolazioni occidentali, istruite, industrializzate, ricche e democratiche. Per un'analisi approfondita di questa ricerca e delle sue implicazioni, potete consultare il documento completo disponibile nel primo commento. Questo studio rappresenta un importante passo avanti nella nostra comprensione dei limiti e delle potenzialità dell'intelligenza artificiale, e pone basi solide per future ricerche in questo campo in continua evoluzione.

Nell'attuale panorama della Web Analytics dove sentiamo parlare sempre più di privacy, integrazione con sistemi terzi, first-party user data e conversioni avanzate, il modello di tracciamento server-side rappresenta uno strumento di grande valore per le aziende che desiderano avere un controllo capillare sui dati che manipolano. I vantaggi legati all’utilizzo di un contenitore server sono molteplici: Maggiore controllo: poiché i dati transitano sul server prima di raggiungere le piattaforme di destinazione, c’è piena consapevolezza delle richieste inviate dalle pagine di un sito e verso chi. Miglioramento delle performance: non è più necessario includere script di terze parti all’interno delle pagine web, poiché l’entità responsabile dell’invio dei dati diventa il server. Sicurezza: i dati inviati dai pixel inclusi nelle pagine sono esposti, quindi tutti potenzialmente a rischio alterazione o blocco da parte dei browser. Affidabilità: se configurato sullo stesso dominio della piattaforma web, il dialogo tra gli endpoints è sempre di prime parti, evitando l’uso di cookie di terze parti. Pertanto le richieste saranno immuni al blocco preventivo da parte dei browser. A parte gli aspetti positivi sopra elencati legati al tagging, ossia la capacità di consegnare i dati ai rispettivi vendor, la vera potenzialità risiede nel poter utilizzare il container server per l’integrazione con sistemi terzi, come un CRM o un data warehouse, attraverso la creazione di veri e propri microservizi che fanno uso di API. Attraverso la capacità di manipolare ogni richiesta in ingresso, è possibile ad esempio arricchire il dato prima di inviarlo a destinazione, o inviare risposte puntuali al mittente. Il trade-off di utilizzo prevede sicuramente un aumento di costi, preparazione tecnica ed effort di implementazione, ma alla luce di un mercato sempre più data-driven e con lo spegnimento imminente dei cookie di terze parti, il tracciamento server-side rappresenta una concreta opportunità di miglioramento e standardizzazione dei processi legati al collezionamento dei dati.

Negli Stati Uniti Amazon Prime ha recentemente introdotto le pubblicità all'interno dei contenuti distribuiti dalla piattaforma. Gli utenti che vogliono mantenere il profilo ad-free dovranno pagare un extra di 2,99 $. (In roll-out nei prossimi mesi in Italia). Questa scelta di Amazon Prime si inserisce in un trend più ampio, già adottato da altri servizi come Disney+ o Neftlix, che offrono abbonamenti con annunci a un prezzo inferiore rispetto a quelli senza pubblicità. Se per gli utenti questo trend non rappresenta una notizia positiva, per le aziende la possibilità di raggiungere utenti in target, anche sulle piattaforme di streaming, rappresenta un'opportunità importante, soprattutto per quei brand che parlano a quegli utenti che avevano abbandonato la tv tradizionale. In più le piattaforme OTT (Over-The-Top) come Neftlix, Disney+, Amazon Prime hanno il vantaggio di avere la possibilità di un monitoraggio più accurato, al pari di quello che si può trovare sulle piattaforme tradizionali di digital marketing, ecco qualche esempio: - CTR -Tasso di completamento - Attribuzione (Conversione probabilmente) -Tasso di conversione - Interazione Per le grandi aziende il posizionamento TV, nel contesto delle piattaforme di streaming, potrebbe dunque tornare ad essere rilevante, soprattutto per quei target che si sono allontanati dai canali tv classici.b Per i piccoli brand, ma anche per le ONG, si potrebbero aprire delle opportunità interessanti, considerando costi notevolmente più bassi rispetto alla programmazione pubblicitaria tradizionale.

Quanto può cambiare l’Inventory Forecasting nell’era dell’AI…e può davvero bastare solo l’AI? Sfruttare la sinergia di Big Data e Intelligenza Artificiale per prevedere le oscillazioni della domanda (forecasting) e ottimizzare di conseguenza la gestione delle scorte (inventory management), equivale a formulare ipotesi basate sui dati e su pattern ricorrenti utili a prevedere comportamenti, scelte e azioni dei customer.I vantaggi: - Predizione della Domanda - Ottimizzazione della Supply Chain - Efficienza nella Gestione delle Scorte - Riduzione dei Costi - Maggiore capacità di adattarsi e rispondere al Mercato - Miglioramento della Customer Satisfaction - Aumento della Customer Retention - Rafforzamento della competitività aziendale. Tutto questo è possibile attraverso l'applicazione di algoritmi di machine learning, analisi predittive basate su dati storici, reti neurali per il riconoscimento di pattern complessi e tecniche di ottimizzazione. Tuttavia, non ci stancheremo mai di sottolinearlo,l’AI come i modelli di Machine Learning non sono nulla senza una base di dati strutturata.  Qualsiasi modello di AI e ML si fonda sull’integrazione e armonizzazione di dati digitali (proprietari e di terze parti) con quelli analogici elaborati e processati attraverso la lente catalizzatrice dell’Intelligenza Artificiale. È da questa sinergia che è possibile individuare, molto più velocemente che in passato, pattern sul comportamento dei clienti, sulle tendenze del mercato, sull’incidenza di fattori esogeni esterni all’azienda, massimizzando il potenziale dei modelli predittivi che possono aiutare le aziende a prendere decisioni più consapevoli e data driven. In questo contesto le aziende devono: - tornare a occuparsi di data collecting e data governance - affidarsi a professionisti di Business Intelligence -smettere di pensare che l’AI o il ML siano essi stessi la soluzione ma solo il mezzo

Le soluzioni di supply chain management potenziate da modelli di intelligenza artificiale. L'inventory Management e Forecasting, sono processi di gestione che oggi possono avvantaggiarsi di modelli di AI volti ad efficientare la catena di approvvigionamento e le strategie che regolano le politiche di stoccaggio. Le soluzioni nate dalla collaborazione tra Digitiamo e Altura Labs, sono volte a migliorare l’efficienza, la customer retention e i costi sostenuti dalle aziende che, oggi più che mai, devono fare i conti con un supply chain management fortemente impattato dalla mutevolezza dello scenario economico nazionale e internazionale.

In seguito all'entrata in vigore del DMA (Digital Markets Act), il nuovo regolamento europeo sui mercati digitali che ha lo scopo di proteggere la privacy degli utenti e promuovere la concorrenza leale, la trasparenza e l’innovazione nel mercato digitale, i sei gatekeeper designati dalla Commissione europea (Alphabet, Amazon, Apple, ByteDance, Meta e Microsoft) hanno tempo fino al prossimo 6 marzo per adeguarsi. Google sta già attuando grandi modifiche alle SERP rispetto alle ricerche locali in Europa e sta proponendo alternative ai servizi offerti fino ad ora per evitare il "self-preferring". Per esempio, oggi si può visualizzare una nuova SERP local che fa arretrare di posizionamento il Local Pack e aggiunge in cima alla pagina un nuovo Carousel di luoghi, con link ad altri siti utili per la ricerca degli utenti anche al di fuori di Google: TripAdvisor, Hotels-com, PagineGialle ecc. In alcuni casi i risultati proposti non sono ottimali e non è scontato che questa funzionalità sia gradita agli utenti. Google sta anche aggiornando i knowledge graph locali includendo dati di terze parti come le recensioni. Si tratta senza dubbio di novità che influenzano fortemente la SEO, e sebbene non sappiamo ancora esattamente come si evolveranno, è chiaro che per gli addetti ai lavori è necessario adattarsi e intervenire al fine di mantenere ottimizzata la presenza online dei propri clienti.

Bard rafforza il tentativo di distacco da Copilot. Google ha recentemente implementato un aggiornamento per Bard, con l’integrazione del modello di linguaggio Gemini Pro, disponibile in oltre 40 lingue e più di 230 paesi e territori, tra cui l’Italia e la lingua italiana. Questa evoluzione introduce una capacità multimodale, permettendo a Bard di elaborare, oltre al testo, anche le immagini, gli audio, i video e codici di programmazione. Questa transizione rappresenta un significativo distacco rispetto ai modelli precedenti, unimodali, quali LaMDA, che si limitavano esclusivamente alla gestione di testi. Il passaggio a modelli multimodali amplia significativamente le potenzialità di Bard, rendendolo uno strumento più versatile e potente nell'interpretazione e nella generazione di contenuti multi-formato. Con l'aggiornamento a Gemini Pro, quindi, Bard di Google ora può migliorare l'interazione e la comprensione dei contenuti multimediali. Questa espansione delle capacità apre nuove possibilità per applicazioni creative e informative, rendendo Bard uno strumento in grado di rispondere ad un maggior numero di esigenze.

In un mercato altamente concorrenziale ed in costante evoluzione, migliorare la fidelizzazione dei clienti e prevenire il churn può rappresentare un vantaggio competitivo cruciale. La Churn Prediction, basata su sistemi statistici e algoritmi di machine learning, offre alle aziende un'opportunità interessante nell'adozione dell'AI. Partendo dall'analisi di dati complessi, questa soluzione identifica pattern e individua i clienti a rischio di abbandonare prodotti o servizi. Le soluzioni si basano su modelli predittivi e sistemi prescrittivi. I modelli predittivi stimano la probabilità di churn attraverso algoritmi di machine learning, quantificando il rischio senza fornire una soluzione. I sistemi prescrittivi vanno oltre l'analisi e la previsione, esplorando eventi passati e proiettandosi in scenari futuri. Propongono, talvolta automatizzando, azioni per ridurre rischi, ottimizzare processi e incrementare i profitti. Contrastare il churn prima che si manifesti diventa un valore aggiunto in molti settori come Telecomunicazioni, Travel, Banche, Assicurazioni, Retail, E-commerce, Pharma e Automotive. Analizzare vasti dataset, identificare tendenze latenti e comprendere le preferenze specifiche dei target consente di conoscere lo stato di salute aziendale, anticipare le tendenze di mercato e modulare rapidamente le strategie di risposta.

La fine dei cookie di terze parti è iniziata e non si fermerà. Google, tramite Chrome, sta introducendo cambiamenti radicali che impatteranno sul modo in cui le aziende raccolgono, tracciano e utilizzano i comportamenti e le preferenze degli utenti durante la navigazione, cambiamenti annunciati da tempo ma che non tutte le aziende sono pronte ad affrontare con strategie strutturate. I cambiamenti, tra i più grandi nella storia del marketing digitale e del settore della pubblicità online (che vale oltre 600 miliardi di dollari all’anno), sono incentrati sull’uso dei cookie, una tecnologia che registra l’attività degli utenti di Internet sui siti Web e che permette agli inserzionisti di intercettarli con annunci pertinenti e più in generale profilarli in cluster anonimizzati per poterli ricontattare, on e offline, con messaggi e proposte taylorizzate e quindi meno invasive. Da giovedì 4 gennaio Google ha infatti avviato un test limitato che limiterà i cookie all'1% delle persone che utilizzano il browser Chrome, il browser più popolare al mondo e che avrà un impatto su circa 30 milioni di persone. Entro la fine del 2024, Google prevede di eliminare i cookie per tutti gli utenti di Chrome e gli operatori di marketing, le società tech che operano in questo contesto e gli editori web stanno lavorando per garantire che le loro attività possano affrontare questo passaggio epocale. Tuttavia, come ha affermato Anthony Katsur, CEO di IAB Tech Lab, “I tempi restano scarsi. Lanciare questa sperimentazione durante la parte dell’anno più redditizia del settore è semplicemente una decisione terribile”. In questo scenario gli strumenti di Artificial Intelligence, uniti alle risorse e ai processi di cui ci si è già dotati (Customer Data Platform, strumenti avanzati di Analisi dei dati, ecc),possono dare il loro contributo, semplificando da un lato e complicando dall’altro, per governare al meglio questo cambiamento e non farsi trovare impreparati. Altura Labs, insieme ad Eurogroup Consulting Italia , sta lavorando da tempo su queste tematiche e sta supportando i propri clienti sia attraverso piani di formazione ad hoc, sia attraverso progetti che aiutano a mappare le tecnologie e le competenze disponibili in house e ad identificare il giusto percorso per colmare i gap e arrivare preparati a questa nuova imminente sfida.