Intelligenza Artificiale e Sostenibilità dei Media

lug 13

Intelligenza Artificiale e Sostenibilità dei Media

Una Nuova Classe Dirigente. Dopo molti anni nel settore dei media in generale e nell’editoria in particolare si sta formando una classe dirigente che possiede competenze tecnologiche. E’ un passaggio fondamentale per restituire prospettive e controllo a un’industria che è stata travolta dalla trasformazione digitale dei suoi strumenti industriali di produzione e distribuzione.

Sudditanza Tecnologica. La mancata comprensione di questi strumenti ha per anni relegato l’editoria a un purgatorio culturale prima ancora che economico, contrassegnata dalla fallace lettura del digitale come incarnazione aggiuntiva di un contenuto ancora generato attraverso strumentazioni e organizzazioni classiche. Il risultato sono stati venti anni di crollo dei fatturati, di costi costanti, di sudditanza rispetto all’industria tecnologica, di perdita di rilevanza in un mondo i cui canoni di consumo sono sempre più digitalizzati e di perdita di primarietà nel rapporto con potere e pubblicità.

Efficienza Digitale. Negli ultimi anni, però, complice l’entrata concomitante nel mondo dell’informazione e dell’intrattenimento di leader digitali come Bezos e di una generazione di professionisti nati con i nuovi paradigmi tecnologici, finalmente si sta cominciando a guardare al digitale come un approccio industriale alla produzione e alla distribuzione prima ancora che a una tipologia di contenuto. In poche parole, un’efficiente macchina digitale di produzione e distribuzione, supportata da una organizzazione digitale, permette di comprimere i costi di produzione, moltiplicare le quantità di prodotto e le distribuzioni dello stesso, diminuire il rischio di produrre contenuti irrilevanti e, soprattutto, di allargare le maglie della ricerca del talento oltre le forme tradizionali di impiego, flessibilizzando i costi e permettendo lo sviluppo di modelli di business alternativi.

Nuovo Paradigma Industriale. Il nuovo paradigma industriale ha 4 principali settori di applicazione: l’introduzione dell’intelligenza artificiale nella produzione dei contenuti, la contaminazione di strumenti di analisi di performance in tempo reale con l’intelligenza artificiale, la diffusione di sistemi di gestione del contenuto che ne permettono malleabilità e distribuzione a basso costo e, infine, la produzione di strumenti digitali per sostenere reti di collaborazione con talenti e lettori per lo sviluppo del prodotto. Sono sistemi che non definiscono un digitale a sé, ma che al contrario pongono la tecnologia al cuore dell’azienda editoriale, ai suoi sistemi produttivi e amministrativi, e che permettono di produrre e distribuire più contenuto a costi variabili e a prezzi unitari decrescenti, intervenendo in fase produttiva per aumentare la resa di ogni molecola di contenuto o informazione. Concentriamoci sui due temi legati all’intelligenza artificiale.

Io, Robot. Oggi il 20% del totale dei contenuti prodotti negli Usa è prodotto da robot, cioè da programmi informatici in grado di generare articoli le cui caratteristiche sintattiche e retoriche riproducono quelle di centinaia di migliaia di contenuti di successo che hanno in loro memoria. In buona sostanza, il sistema registra milioni di contenuti e i suoi risultati sul mercato in termini di traffico e di condivisione sociale, estrae le caratteristiche comuni di quelli che hanno avuto miglior successo, e le riproduce in un nuovo articolo a tema definito come un report finanziario o sportivo. I risultati di questi articoli sono, a loro volta, registrati nel sistema e la macchina si auto corregge, ripetendo il ciclo all’infinito, aggiustando stile e forma al cambiamento delle caratteristiche che determinano successo. Il risultato è una moltiplicazione dei contenuti prodotti a fronte di costi unitari che scendono. Il sistema funziona bene per tutti gli argomenti che hanno a base un evento con caratteristiche definite e sta crescendo in peso sia nel mondo dei contenuti sportivi, sia finanziari.

Metriche per Tutti. Lo stesso approccio, cioè l’estrazione di caratteristiche comuni di contenuti di successo, è poi abbinato alla produzione umana, mettendo a disposizione di chi scrive strumenti di analisi predittiva del traffico e della conversazione sociale digitale all’interno degli strumenti di composizione del contenuto. Nel sistema di gestione dei contenuti (CMS) del Washington Post, per esempio, appaiono strumenti che permettono in tempo reale di scegliere argomenti, generare titoli o estratti per il social che, secondo il sistema, garantiscono migliori risultati in termini di traffico e condivisioni. Il sistema sceglie questi suggerimenti grazie a un calcolo in tempo reale degli indicatori di traffico e degli andamenti storici di quella tipologia di contenuto, estrapolando parole chiavi o costruzioni sintattiche capaci di generare migliori risultati. Il sistema prevede anche ambienti di test, in cui permette al redattore di confrontare due o più soluzioni (AB Test) di titolo o estratto e di valutarne i risultati prima di pubblicare. Il tutto per accertarsi che l’investimento produttivo generi i migliori ritorni possibili. L’applicazione d’intelligenza artificiale e strumenti di analisi in tempo reale permette anche di suggerire al team editoriale argomenti e punti d’interesse che stanno emergendo ma non sono ancora pienamente esplosi nella conversazione generale, aiutando il posizionamento di un brand o di un talento rispetto all’attenzione generale.

Digitale Sostenibile. Siamo ancora agli inizi dell’applicazione di questa tecnologia al mondo media, emerge, però, uno schema, cioè che la tecnologia digitale può permettere lo sviluppo di infrastrutture, organizzazioni e processi di produzione, distribuzione e monetizzazione che permetteranno al mondo della produzione dei contenuti e dell’informazione di sostenersi anche in un’epoca di turbo abbondanza.

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