Personas sintetiche: l’IA che prevede il comportamento umano con una precisione dell’85%

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Profili utente creati dall’IA capaci di prevedere il comportamento dei clienti con un’accuratezza dell’85%, dimezzando tempi e costi di ricerca, ma attenzione ai pregiudizi ereditati e all’eccessiva fiducia.

Le personas sintetiche, profili utente creati dall'IA, promettono di rivoluzionare le ricerche di mercato prevedendo il comportamento umano con un'accuratezza dell'85%, come validato da Stanford e Google DeepMind. Sebbene aziende come Bain & Company ne confermino i benefici in termini di costi e tempi, emergono rischi significativi come bias ereditati e un'eccessiva fiducia, rendendo la validazione umana ancora indispensabile.

Le personas sintetiche: l’IA che prevede il comportamento umano con una precisione dell’85%

Se stai cercando di capire come si comportano i tuoi clienti sui nuovi motori di ricerca basati sull’IA, probabilmente ti sei già scontrato con un muro. Le vecchie query da quattro parole sono un lontano ricordo; oggi gli utenti dialogano, forniscono contesto, raccontano le loro esigenze in prompt lunghi anche 23 parole. Ogni risposta che ricevono è, di fatto, unica e personalizzata.

E allora, come fai a monitorare le performance se non esiste più ‘una’ risposta standard?

Le tradizionali ricerche di mercato, con interviste e focus group, sono troppo lente: quando hai finito di analizzare i dati, l’intelligenza artificiale si è già aggiornata.

In questo caos, spunta una soluzione tanto affascinante quanto controversa: le ‘synthetic personas’. Si tratta di profili utente creati dall’IA, addestrati a pensare e agire come segmenti specifici del tuo pubblico.

La cosa sorprendente è che, secondo uno studio di validazione condotto nientemeno che dalla Stanford University e da Google DeepMind, queste personas sintetiche hanno dimostrato di poter prevedere le risposte degli utenti umani con un’accuratezza dell’85%.

Un dato che, per intenderci, è molto simile alla coerenza che una persona reale ha con sé stessa se risponde alle stesse domande a due settimane di distanza, come descritto da Kevin Indig su Search Engine Journal.

Praticamente, l’IA impara a ‘recitare’ la parte del tuo cliente in modo spaventosamente realistico.

Certo, i test accademici sono una cosa, ma nel mondo reale, quello delle fatture da pagare, questa tecnologia funziona davvero?

E soprattutto, a che prezzo?

Costi tagliati e tempi dimezzati: ma come funziona davvero?

A rispondere ci ha pensato Bain & Company con un progetto pilota che ha messo alla prova queste personas in un contesto aziendale. I risultati sono stati netti: una qualità di insight paragonabile a quella della ricerca tradizionale, ma con una riduzione dei costi del 60-70% e dei tempi di consegna del 50-70%.

Tradotto: risposte strategiche in pochi giorni anziché in settimane, saltando a piè pari i costi di reclutamento, gli incentivi per i partecipanti e le trascrizioni.

Il segreto, a quanto pare, sta nell’alimentare questi “avatar” con dati reali e granulari che già possiedi: trascrizioni di chiamate, ticket di supporto, dati del CRM, recensioni online e persino le query di ricerca della Search Console.

C’è un “ma”, ed è grosso come una casa: la qualità dei dati in ingresso è tutto. Lo studio di Stanford si basava su trascrizioni di interviste lunghe e approfondite. Se pensi di dare in pasto all’IA solo dati demografici o qualche pagina visitata, otterrai profili altrettanto superficiali e, diciamocelo, inutili.

La regola è sempre la stessa: spazzatura entra, spazzatura esce.

La promessa di capire i clienti a una frazione del costo è forte, ma siamo sicuri che non ci siano effetti collaterali o rischi nascosti dietro l’angolo?

I rischi nascosti: tra pregiudizi ereditati e un’eccessiva fiducia

Quando qualcosa sembra troppo perfetto, di solito c’è una fregatura.

E le personas sintetiche non fanno eccezione.

Il primo problema è che queste IA tendono a essere un po’ “ruffiane”, soffrendo di un bias di accondiscendenza: sono sempre troppo positive e razionali, ignorando le contraddizioni e le frizioni tipiche del comportamento umano. Un utente reale potrebbe dire “ho iniziato il corso ma non l’ho finito”, mentre la sua controparte sintetica dichiarerebbe di averlo completato con successo.

Ma il rischio più grande, e qui le grandi aziende che promuovono queste tecnologie dovrebbero essere più trasparenti, è quello dei pregiudizi ereditati. Se i dati con cui addestri l’IA non rappresentano in modo equo tutti i tuoi segmenti di clientela, l’algoritmo non farà altro che amplificare queste distorsioni, restituendoti una visione del mondo parziale e potenzialmente dannosa.

A questo si aggiunge il pericolo di un’eccessiva fiducia: l’IA ti darà sempre una risposta coerente e ben argomentata, facendoti credere di avere la verità in tasca e spingendoti a saltare la validazione con utenti reali.

Ed è proprio questo l’errore da non fare.

La linea guida, infatti, è chiara: le personas sintetiche servono a scremare le idee, a passare da venti opzioni a cinque, non a prendere la decisione finale. Quella spetta sempre e solo al confronto con le persone in carne e ossa.

Pensare di poter sostituire il dialogo con i clienti con un algoritmo… be’, quella è una scorciatoia che rischia di portare dritta a un vicolo cieco.