Tesi: Intelligenza artificiale generativa nel marketing retail: nuove frontiere e applicazioni

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO-BICOCCA

Scuola di Economia e Statistica

Corso di Laurea Magistrale in Marketing e Mercati Globali

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE GENERATIVA NEL

MARKETING RETAIL: NUOVE FRONTIERE E

APPLICAZIONI

Relatore: Prof. Nico Di Domenica

Correlatore: Prof.ssa Sabina Riboldazzi Tesi di Laurea di:

Marta Ugolini

Matr. N. 852207

Anno Accademico 2023/2024

Sommario

Introduzione 3

.................................................................................................................

1. Intelligenza Artificiale e Intelligenza Artificiale Generativa 5

...................................

1.1 Introduzione all’Intelligenza Artificiale 5

........................................................

1.1.1 Dalla nascita dell’IA allo sviluppo dell’AI Generativa 7

...............................

1.1.2 Tipologie di Intelligenza Artificiale 10

...........................................................

1.2 Machine Learning 12

.............................................................................................

1.3 Reti Neurali e il Deep Learning 17

....................................................................... 22

1.4 Natural Language Processing (NLP) ................................................................

1.5 Introduzione all’Intelligenza Artificiale Generativa 24

.........................................

1.5.1 Storia dell’intelligenza artificiale generativa 26

.............................................

1.5.2 30

Applicazioni di AI generativa ....................................................................

1.6 Opportunità e sfide dell’Intelligenza artificiale generativa 34

..............................

2. Intelligenza Artificiale: lo scenario attuale 39

............................................................

2.1 L’intelligenza artificiale in Italia: lo stato dell’arte 39

..........................................

2.2 Investimenti in intelligenza artificiale nel mondo 43

............................................

2.3 Applicazioni dell’AI (generativa) nella vita quotidiana 45

...................................

2.4 L’intelligenza artificiale nel contesto aziendale 49

...............................................

2.4.1 53

Settori in cui viene applicata intelligenza artificiale ..................................

2.5 Evoluzione dell’Intelligenza artificiale nel settore del marketing 59

....................

2.6 GenAI in marketing: applicazioni, opportunità e barriere all’uso 63

....................

3. Retail Marketing e applicazioni dell’Intelligenza Artificiale Generativa 68

..............

3.1 Retail marketing 68

...............................................................................................

3.1.1 Evoluzione Retail: dalla nascita della distribuzione moderna al Retail 5.0

70

........................................................................................................................................... 75

3.1.2 Funzioni commerciali del retailer .............................................................. 81

3.1.3 Articolazione del sistema distributivo .......................................................

1 85

3.1.4 Tipologie di commercio al dettaglio .......................................................... 92

3.1.5 Retailing Mix .............................................................................................

103

3.1.6 Nuove tecnologie .....................................................................................

3.2 Applicazioni dell’AI nel mondo del retail 106

......................................................

3.2.1 Personalizzazione esperienza d’acquisto del cliente 107

............................... 110

3.2.2 Analisi predittiva .....................................................................................

3.2.3 Gestione dell’inventario, logistica 111

e ottimizzazione della supply chain ..

3.2.4 Automazione dei processi 115

........................................................................

3.3 Applicazioni dell’AI Generativa nel mondo retail 116

.........................................

3.3.1 Chatbot: assistenza clienti automatizzata e sistemi di raccomandazione 124

3.3.2 Generazione di contenuti 130

.........................................................................

4. Caso studio: CARREFOUR 135

.................................................................................

4.1 Un’introduzione a Carrefour 135

..........................................................................

4.2 La trasformazione digitale di Carrefour 136

.........................................................

4.3 Casi d’uso dell’IA e dell’IA Generativa 139

.........................................................

4.4 Un caso pratico 154

...............................................................................................

4.5 Valutazione complessiva 161

................................................................................

Conclusioni 163

..............................................................................................................

Bibliografia 167

..............................................................................................................

Sitografia 170

..................................................................................................................

2

Introduzione

Il fenomeno dell’Intelligenza Artificiale sta assumendo ad oggi un’importanza sempre

maggiore, affermandosi come un’innovazione tecnologica dirompente. Questa tesi è stata

scritta con lo scopo di fornire un approfondimento sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel

settore retail, concentrandosi in particolare sulle applicazioni pratiche di IA Generativa. Questa

tecnologia rappresenta per qualsiasi tipologia di impresa che la applica un’opportunità e uno

strumento essenziale per rimanere competitivi sul mercato. La scelta di trattare questo

argomento deriva dal fatto che si sta assistendo ad un cambiamento rapido e pervasivo del modo

in cui aziende e persone comuni interagiscono con sistemi di IA Generativa. Da due anni a

questa parte, la Gen AI è diventata molto più accessibile ed intuitiva, favorendo la sua adozione

non solo tra grandi imprese, ma anche tra piccole-medie imprese e tra i consumatori. Tutto ciò

ha contributo da un lato a cambiare il modo in cui le imprese interagiscono con i propri

consumatori, offrendo una maggiore personalizzazione delle offerte ed ottimizzando delle

operazioni, e dall’altro influenzando le aspettative dei consumatori. Si è deciso di suddividere

la tesi in quattro capitoli. Nel primo capitolo viene fornita dapprima una introduzione generale

all’Intelligenza Artificiale cercando di darne una definizione, tracciarne un quadro storico e

spiegando i concetti generali alla base del suo funzionamento, per poi concludere con un

approfondimento sull’Intelligenza Artificiale Generativa, sulle sue applicazioni e sulle

opportunità e sfide che genera. Nel secondo capitolo si è deciso di approfondire lo scenario

attuale sull’adozione di questa tecnologia, analizzando il mercato dell’IA in Italia, dando una

panoramica sugli investimenti globali, ed esplorando infine come l’intelligenza artificiale,

tradizionale e generativa, venga applicata nell’uso quotidiano ma soprattutto in ambito

aziendale con un approfondimento sui diversi settori. La parte finale del capitolo è incentrata

nello specifico nel settore marketing, svolgendo una funzione di ponte per il capitolo

successivo. Il terzo capitolo rappresenta il fulcro dell’elaborato. Inizialmente viene proposta

un’introduzione al mondo del retail marketing, fornendo un excursus sulla sua evoluzione nel

tempo e approfondendo aspetti quali le principali funzioni dei retailer, l’articolazione del

sistema distributivo, le varie tipologie di commercio al dettaglio e le nuove tecnologie utilizzate

nel settore. La seconda parte del capitolo pone l’attenzione sull’utilizzo dell’IA, facendo una

distinzione, in realtà puramente accademica, tra applicazioni di IA tradizionale e IA generativa.

A questo punto della trattazione vengo poi approfonditi aspetti come la personalizzazione

dell’esperienza d’acquisto, l’analisi predittiva, la gestione dell’inventario e la logistica,

l’automazione dei processi, l’assistenza automatizzata e i sistemi di raccomandazione, nonché

3

la generazione di contenuti, ossia tutti i processi che attualmente stanno venendo influenzati

dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale analitica e generativa. Nel quarto capitolo viene presa

in esame l’impresa Carrefour per avere una testimonianza che sia in grado di dare una visione

concreta di come l’intelligenza artificiale viene e verrà applicata, dalle imprese retail, riuscendo

così ad avere un confronto tra quanto affermato in teoria e quanto avviene in realtà. L’obiettivo

della tesi è dimostrare quanto al giorno d’oggi sia importante per le imprese di ogni genere

cogliere le opportunità derivanti dall’adozione dell’Intelligenza Artificiale Generativa, in

particolare per le imprese retail, potendo così migliorare i propri processi interni, incrementando

l’efficienza operativa, ma anche per accrescere la propria value proposition, offrendo ai propri

consumatori delle esperienze altamente personalizzate, coinvolgenti e soprattutto efficaci.

4

1. Intelligenza Artificiale e Intelligenza Artificiale Generativa

L’Intelligenza Artificiale, di seguito abbreviata con la sigla IA in italiano o AI in

inglese, rappresenta una delle più grandi rivoluzioni tecnologiche che l’uomo abbia mai

affrontato nell’arco della propria esistenza, con profonde implicazioni in una vasta gamma di

settori. L'intelligenza artificiale, un tempo confinata ai romanzi di fantascienza, è oggi una

realtà che permea profondamente le nostre vite e sta rivoluzionando il modo in cui viviamo e

lavoriamo.

L’Intelligenza artificiale rappresenta un campo di studi in rapida evoluzione che ha

suscitato un crescente interesse negli ultimi anni. Nel presente capitolo verranno approfondite

le basi teoriche e le applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale, con particolare attenzione

all’intelligenza artificiale generativa. Partendo da una panoramica storica e concettuale,

passeremo all’analisi delle principali tecniche ed algoritmi che ne sottintendono il

funzionamento. Verranno infine analizzate le opportunità e le sfide poste dall’intelligenza

artificiale generativa.

1.1 Introduzione all’Intelligenza Artificiale

Dare una definizione standard del termine “intelligenza artificiale” risulta

particolarmente complesso poiché l’AI può essere considerata come una vera e propria

disciplina che funge da punto di intersezione fra materie diverse tra loro come informatica,

matematica, filosofia, psicologia e cibernetica. Difatti, attualmente non esiste una definizione

univoca e condivisa da tutti gli studiosi in materia. Il tema risulta storicamente molto ricco e su

di esso si sono generati numerosi dibattiti, nati soprattutto nell’ultimo anno a causa del lancio

di piattaforme di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT.

Per cercare di dare una definizione di AI bisogna innanzitutto capire cosa si intende

per intelligenza applicata alle macchine. Il discorso si complica fin da subito pensando che non

esiste un chiaro consenso su cosa sia l’intelligenza per gli umani. Possiamo dire che

l’intelligenza è “Una generale funzione mentale che, tra l’altro, comporta la capacità di

ragionare, pianificare, risolvere problemi, pensare in maniera astratta, comprendere idee

complesse, apprendere rapidamente e apprendere dall’esperienza. Non riguarda solo

l’apprendimento dai libri, un’abilità accademica limitata, o l’astuzia nei test. Piuttosto, riflette

una capacità più ampia e profonda di capire ciò che ci circonda – “afferrare” le cose,

5

attribuirgli un significato, o “scoprire” il da farsi” . Da questa breve definizione, riusciamo a

1

capire che stiamo parlando della capacità umana di apprendere e comprendere una conoscenza

ed utilizzarla per svolgere delle azioni e prendere delle decisioni, anche quando queste siano

nuove . Partendo dai presupposti per cui l’intelligenza umana è un qualcosa di misurabile, ossia

2

possiamo misurarne la quantità e qualità delle prestazioni fornite, e per cui tanto più

l’intelligenza umana è riconducibile a capacità computazionali e tanto più è meccanizzabile,

allora possiamo definire l’Intelligenza Artificiale come un sistema in grado di gestire in modo

autonomo delle attività che sono tipiche dell’essere umano, ripetitive e di problem solving, la

cui caratteristica principale è data dal fatto di riuscire ad analizzare quantità di dati enormi in

tempi molto brevi, capacità del tutto inarrivabile per l’intelligenza umana . Secondo il gruppo

3

di lavoro del MISE, l’AI è “la disciplina che si occupa dello sviluppo di sistemi software che,

dato un obiettivo complesso, sono in grado di agire nella dimensione fisica o virtuale, in modo

da percepire l’ambiente che li circonda, di acquisire e interpretare dati, ragionare sulle

conoscenze acquisite, e formulare decisioni basate sull’evidenza di raccolta, sulle migliori

azioni da svolgere al fine di raggiungere l’obiettivo prefissato, anche in situazioni non

esplicitamente previste a priori” . Da queste definizioni, possiamo quindi affermare che lo

4

scopo principale dei sistemi di intelligenza artificiale è quello di andare ad emulare o riprodurre

attività dell’intelligenza umana, come il ragionamento, l’apprendimento, l’interazione con

l’ambiente, la risoluzione di problemi e persino la creatività. Per semplificare ulteriormente il

concetto possiamo utilizzare degli esempi: nel caso in cui noi umani avessimo un problema da

risolvere utilizzeremmo il nostro cervello per valutare le possibili soluzioni e scegliere quella

che riteniamo migliore. Questa scelta avviene grazie ad alcune abilità cognitive come

l’apprendimento da esperienze passate, la comprensione del linguaggio e il ragionamento. Se

lo stesso problema venisse posto ad una macchina, potremmo programmarla per eseguire una

serie di istruzione o algoritmi che simulano il processo di pensiero umano; ad esempio, grazie

all’AI, quando utilizziamo un assistente vocale come Siri o Alexa, la macchina è in grado di

comprendere il linguaggio umano, interpretare il comando vocale e fornirci una risposta

adeguata. Allo stesso modo funzionano i navigatori quando ci indicano la strada più veloce per

Definizione di “Intelligenza” dal Mainstream Science of Intelligence, una dichiarazione firmata da 52 ricercatori

1

nel 1994.

Mandelli, A. (2018). Intelligenza artificiale e marketing. Agenti invisibili, esperienza, valore e business. Egea.

2 Semoli, A. (2019). AI Marketing. Capire l'intelligenza artificiale per coglierne le opportunità. Hoepli.

3 Di Fraia, G. (2020). Fare marketing con l'AI. Intelligenza (Artificiale) Aumentata per comunicare brand, prodotti

4

e idee. Hoepli. 6

raggiungere una destinazione o Netflix quando, aprendo la piattaforma, ci suggerisce che serie

tv o film vedere in base alle nostre preferenze. 5

Il cervello umano sviluppa le proprie capacità cognitive attraverso l’apprendimento

contestualizzato e l’AI tenta di imitare questo approccio tramite un apprendimento automatico.

6

È bene specificare che i motori di intelligenza artificiale non sono in grado di apprendere da

soli, ma necessitano di addestramento mediante algoritmi a capire cosa apprendere: estraggono

elementi rilevanti dai big data, che fungono da esempi contestualizzati, dopodiché possono

comprendere gli algoritmi e capire il significato profondo dei dati . Inoltre, l’essere umano

7

apprende in un modo particolarmente complesso, ossia raccogliendo stimoli da tutti 5 i sensi.

Usiamo il linguaggio verbale e i segnali visivi per apprendere, ma anche il tatto, il gusto e

l’olfatto hanno funzioni fondamentali per andare a potenziare le percezioni che abbiamo del

mondo. Allo stesso modo i sensori ambientali hanno la funzione di aiutare il machine learning

imitando i sensi umani. Il riconoscimento facciale e dell’immagine aiuta le macchine a

identificare gli oggetti grazie a modelli di apprendimento visivo utilizzati dall’uomo, così come

le abilità cognitive dei computer gli permettono di imitare le comunicazioni sociali grazie al

Natural language processing (NLP) . Infine, possiamo sicuramente affermare che l’uomo è in

8

grado di comprendere concetti astratti come quelli di etica, cultura e amore, ossia concetti che

vanno oltre il ragionamento e che a volte, addirittura, spingono gli umani a prendere decisioni

che non sono considerate le migliori razionalmente. Lo stesso non possiamo dire delle

macchine, anche se attualmente ci si sta muovendo per sviluppare anche questi aspetti delle

capacità umane .

9

1.1.1 Dalla nascita dell’IA allo sviluppo dell’AI Generativa

Quando parliamo di Intelligenza Artificiale, un primo aspetto molto importante da

tenere in considerazione è che il concetto di intelligenza artificiale nasce molto prima di quanto

molte persone si aspettino, poiché già dagli anni ’50 dello scorso secolo l’uomo ha cercato di

formalizzarlo e dargli dei confini. Una delle figure emblematiche di quel periodo fu Alan Turing

Belmonte, L. (2023). Capire l'intelligenza artificiale. Parti per un Viaggio Straordinario verso il Tuo Futuro con

5

questa Guida Facile in italiano e Trasforma l'Intelligenza Artificiale In Un Alleato Incr