Le grandi aziende si stanno allontanando dai sondaggi tradizionali e si stanno rivolgendo a repliche di persone reali generate dall'intelligenza artificiale, un cambiamento che offre informazioni più rapide ma solleva anche preoccupazioni in merito all'occupazione e alla privacy dei dati.
Un video virale su TikTok può rendere famoso un marchio in poche ore, ma molte aziende si affidano ancora a cicli di ricerca di dodici settimane.
Quando i risultati arrivano, i dati sono spesso obsoleti.
Spesso intercorre un certo lasso di tempo tra la ricezione di un feedback e la comprensione del suo significato. Per questo motivo, le grandi aziende faticano a reagire tempestivamente quando le tendenze cambiano rapidamente.
Molte aziende ritengono che i gemelli digitali siano la soluzione.
Si tratta di copie digitali di oggetti, sistemi o persino persone reali. Le aziende le utilizzano per testare idee e vedere cosa potrebbe succedere prima di metterle in pratica nella vita reale.
Le principali banche e aziende farmaceutiche stanno già utilizzando questa tecnologia per prevedere come le persone reagiranno a eventi importanti o a prodotti appena lanciati sul mercato.
I test si svolgono in pochi secondi anziché in settimane.
Attualmente questa tecnologia sta prendendo piede nelle aziende del settore high-tech.
I ricercatori dell'Università di Glasgow hanno creato un sistema di gemello digitale che utilizza l'apprendimento automatico per controllare le reti informatiche.
Il loro nuovo metodo è in grado di misurare l'efficienza di una rete in soli 4,78 secondi. I metodi precedenti impiegavano circa 33 ore per svolgere lo stesso compito.
Grazie alla sua velocità nettamente superiore, gli ingegneri possono testare un numero molto maggiore di situazioni, soprattutto man mano che le reti diventano più complesse.
La stessa richiesta di informazioni rapide sta modificando le ricerche di mercato dei consumatori.
Una startup chiamata Brox ha generato 60.000 duplicati digitali di persone reali.
Non si tratta di semplici stime, bensì di profili estremamente dettagliati basati su interviste approfondite, alcuni dei quali comprendono fino a 300 pagine di materiale su una singola persona.
Anziché affidarsi principalmente ai modelli statistici tradizionali, le aziende possono ora eseguire molteplici simulazioni in poche ore anziché in mesi.
Hamish Brocklebank, che gestisce Brox, ha spiegato la differenza.
"È possibile creare 10.000 gemelli digitali veramente sintetici [utilizzando i modelli lineari generalizzati], ma le risposte si normalizzeranno comunque in una distribuzione molto ristretta, il che non è realistico quando si pongono domande a persone reali", ha affermato.
Poiché Brox ha già a disposizione questi gemelli virtuali, una grande azienda farmaceutica può porre domande alla folla digitale e ottenere risultati affidabili in poche ore, saltando completamente la fase di ricerca di persone reali da intervistare.
L'automazione si rivolge ai lavoratori con retribuzioni più elevate
La rapida spinta verso l'automazione presenta uno svantaggio.
Secondo l'economista del MIT Daron Acemoglu , molte aziende utilizzano l'automazione principalmente per risparmiare denaro piuttosto che per aumentare l'efficienza.
Secondo la sua ricerca, i datori di lavoro sono più propensi a sostituire le persone con una retribuzione più elevata.
Lo studio ha inoltre dimostrato un impatto significativo sulla disuguaglianza di reddito.
L'automazione ha rappresentato il 52% dell'aumento della disparità di reddito tra il 1980 e il 2016.
Acemoglu ha osservato che maggiore è la retribuzione di un lavoratore, maggiore è l'incentivo per le aziende ad automatizzare quella posizione.
Ha inoltre sostenuto che questa attenzione alla riduzione dei costi del lavoro ha limitato molti dei potenziali benefici dell'automazione.
Secondo la ricerca, gli sforzi per ridurre i salari hanno annullato dal 60% al 90% dei guadagni di produttività che l'automazione avrebbe dovuto generare, determinando quella che l'autore ha definito una crescita della produttività relativamente debole.
Anche la privacy sta diventando un problema importante.
Un team dell'IMDEA Networks Institute ha scoperto che importanti sistemi di intelligenza artificiale , tra cui ChatGPT, Claude e Perplexity AI, utilizzano tecniche di tracciamento sviluppate da Google e TikTok.
Questi tracker possono raccogliere informazioni su ciò di cui gli utenti parlano, come i titoli delle chat e gli indirizzi web.
I gemelli digitali vengono creati utilizzando informazioni altamente personali, come esperienze infantili, comportamenti e relazioni.
Se abbinate a sistemi di tracciamento di terze parti, queste tecnologie possono raccogliere e gestire enormi quantità di dati sensibili.
Si prevede che il settore della simulazione basata sull'intelligenza artificiale e dei gemelli digitali raggiungerà i 21,33 miliardi di dollari entro il 2030.
Poiché le aziende utilizzano sempre più spesso versioni virtuali estremamente realistiche al posto di persone reali, crescono le preoccupazioni per la perdita di posti di lavoro e per la privacy.
Un altro problema è quanto realistici possano sembrare questi sistemi.
I gemelli digitali e gli strumenti di intelligenza artificiale possono sembrare così reali che alcune persone potrebbero persino pensare che siano veramente coscienti o "vivi".
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