Negli ultimi anni si parla molto di personalizzazione in ambito digitale.
Il problema è che, nella maggior parte dei casi, questa parola indica interventi minimi: inserire il nome dell’utente in una newsletter, mostrare un contenuto diverso in base a un segmento, poco più.
Questa forma di personalizzazione è statica, basata su regole predefinite e pensata “a monte”.
Funziona, ma ha un limite evidente: non si adatta davvero alla persona, solo alla categoria in cui è stata inserita.
È in questo spazio che entra in gioco l’AI generativa, cambiando radicalmente il modo in cui i contenuti possono essere costruiti e adattati.
Cos’è l’AI generativa
L’AI generativa è un tipo di intelligenza artificiale capace di creare contenuti nuovi, non solo di analizzare o classificare dati.
Testi, immagini, codice, audio, video, risposte conversazionali: non li “recupera” da un database, ma li genera partendo da modelli statistici molto avanzati allenati su enormi quantità di dati.
Detta in modo ancora più terra-terra:
- non copia,
- non pensa,
- non capisce come un umano,
ma prevede quale parola, immagine o scelta ha più senso in quel contesto.
Ed è proprio questa capacità di stare nel contesto che rende possibile l’iper-personalizzazione.
Perché oggi parliamo di iper-personalizzazione (e non solo di personalizzazione)
Prima dell’AI generativa, la personalizzazione digitale funzionava soprattutto per categorie.
Gli utenti venivano divisi in gruppi e a ogni gruppo venivano assegnati contenuti, messaggi o percorsi già decisi in anticipo.
In pratica: se sei un nuovo utente, vedi questo messaggio; se sei già cliente, ne vedi un altro.
È una personalizzazione utile, ma rigida: due persone molto diverse possono ricevere lo stesso contenuto solo perché rientrano nello stesso segmento.
Con l’AI generativa il meccanismo cambia, ma non in modo uniforme in tutti i contesti.
L’iper-personalizzazione oggi non avviene attraverso pagine che si trasformano completamente, bensì tramite risposte, spiegazioni e supporti che si costruiscono mentre l’utente interagisce.
In alcuni ambiti, come la formazione e il customer support, lo stesso contenuto può essere spiegato in modo diverso in base al livello di competenza o alle domande poste.
In altri, come il retail più avanzato, il prodotto non viene riscritto, ma contestualizzato: cambiano le informazioni messe in evidenza, il supporto alla scelta e il modo in cui viene accompagnata la decisione come l’esperienza prosegue.
Il risultato è che il contenuto non è più completamente fisso né identico per tutti.
Non perché esistano mille versioni già pronte, ma perché il sistema adatta il linguaggio, il livello di dettaglio e il contesto in tempo reale., usando ciò che emerge dall’interazione
Settori in cui è possibile applicare l’iper-personalizzazione
E-commerce: come funziona davvero l’iper-personalizzazione oggi
Negli e-commerce oggi, è possibile adattare l’esperienza complessiva dell’utente. Questo viene fatto in base al comportamento, allo storico della propria navigazione e al contesto.
Ecco cosa succede realmente con l’iper-personalizzazione per l’utente in base a come naviga su un determinato ecommerce:
- è possibile cambiare l’ordine dei prodotti mostrati;
- si possono cambiare i suggerimenti e i filtri evidenziati;
- è possibile cambiare il focus delle informazioni attorno alla scheda prodotto.
La descrizione di base resta uguale, ma il modo in cui il prodotto viene scoperto e compreso è diverso per utenti diversi.
Piattaforme come Zalando lavorano soprattutto su questo livello: personalizzazione della scoperta e della navigazione.
Altri contesti aggiungono supporto alla scelta tramite AI conversazionale, che spiega il prodotto in modo diverso a seconda delle domande e dell’esperienza dell’utente.
Retail e moda: suggerimenti che tengono conto del comportamento, non solo dei gusti
Nel settore fashion e retail, alcune piattaforme internazionali combinano AI generativa e dati comportamentali per costruire suggerimenti più contestuali per l’utente. Inoltre, riescono ad utilizzare l’AI in modo da far comprendere al meglio le preferenze dei clienti agli stilisti, come nel caso di Stitch Fix.
In questo articolo, spiegano come utilizzano l’AI generativa nel loro e-commerce.
Customer support: risposte che cambiano mentre fai domande
In molte aziende globali, soprattutto nel software e nei servizi digitali, l’AI generativa viene usata per creare sistemi di supporto che si adattano in tempo reale all’utente.
La stessa domanda può ricevere risposte diverse:
- più sintetiche per chi vuole andare dritto al punto;
- più guidate per chi mostra incertezza;
- più tecniche per utenti esperti.
Man mano che l’interazione prosegue, il sistema modifica tono, livello di dettaglio e esempi.
Non segue uno script fisso: apprende dal dialogo.
Un esempio di caso che utilizza l’AI generativa in questo modo è Intercom.
Educazione e formazione: lo stesso contenuto, percorsi diversi
Nel mondo della formazione online, l’iper-personalizzazione è già una realtà concreta.
L’AI generativa viene usata per:
- adattare spiegazioni e esempi;
- suggerire esercizi mirati;
- rallentare o accelerare il percorso.
Due persone possono studiare lo stesso argomento partendo dagli stessi materiali, ma seguendo strade diverse.
Non perché qualcuno ha progettato mille corsi, ma perché il sistema adatta il percorso mentre lo studente impara.
Qui possiamo citare il caso di Duolingo, che utilizza sistemi di apprendimento adattivo per modificare esercizi, ripetizioni e ritmo del percorso in base ai progressi e agli errori dello studente.
Contenuti e intrattenimento: l’iper-personalizzazione come contesto, non come sorpresa
Un esempio chiaro di iper-personalizzazione quotidiana è Spotify.
La piattaforma non modifica i brani né crea contenuti diversi per ogni utente, ma adatta continuamente il contesto di ascolto.
A partire dalla stessa libreria musicale, Spotify costruisce:
- playlist diverse per momenti, attività e abitudini;
- suggerimenti che cambiano nel tempo;
- proposte influenzate non solo dai gusti, ma anche dall’orario, dalla frequenza di ascolto e dal comportamento recente.
Il contenuto di base è identico per tutti, ma l’esperienza non lo è.
L’iper-personalizzazione non sta nel singolo brano suggerito, ma nel modo in cui l’intero flusso di ascolto si adatta alla persona e alla situazione.
È un esempio efficace di come la personalizzazione avanzata possa accompagnare l’utente nell’utilizzo della piattaforma senza risultare invasiva.
Non facciamoci prendere la mano
L’AI generativa non dovrebbe essere intesa dalle aziende come uno strumento destinato a sostituire l’essere umano, ma come un supporto capace di rafforzarne il lavoro e migliorare, di conseguenza, i servizi offerti da persone e team.
Possiamo dire che la sua integrazione ci sta portando davanti a un bivio chiaro. Da una parte, il rischio di un sistema sempre più efficiente e perfetto, ma appiattito, dove tutto funziona senza attrito e senza vita.
Dall’altra, la possibilità di usare questi strumenti per migliorare i servizi, senza togliere cuore, mente e responsabilità a chi li progetta e li utilizza.
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