Un nuovo studio fa luce sulla “fatica algoritmica”
Un nuovo studio condotto dalla società di consulenza strategica Alice Labs e dalla società tecnologica globale Reaktor fa luce su ciò che i ricercatori chiamano “fatica algoritmica”. L’affaticamento algoritmico si verifica quando le persone trascorrono lunghi periodi di tempo facendo cose come la navigazione nei servizi di streaming. In questi momenti, i sistemi di intelligenza artificiale possono spesso fallire nel loro dovere di soddisfare le aspettative degli utenti se non offrono. Questo può spesso lasciare i consumatori affaticati.
Il nuovo studio ha identificato tre diversi tipi di interazioni AI:
Passivo: gli utenti vogliono rimanere passivi nei confronti di un sistema algoritmico.
Guida: gli utenti desiderano guidare un sistema algoritmico.
Collaborativo: gli utenti desiderano collaborare con un sistema algoritmico.
Il tipo di interazione AI che un utente seleziona dipende dalla situazione e da ciò che desidera o di cui ha bisogno, ed è anche influenzato dalle precedenti esperienze con la tecnologia intelligente, come l’affaticamento algoritmico quando un sistema precedente non è riuscito a soddisfare tali esigenze.
Secondo i ricercatori, l’intelligenza artificiale sta diventando molto più che una semplice tecnologia ei marchi stanno iniziando a rendersi conto dell’importanza di come gli utenti sperimentano e interagiscono con gli algoritmi.
Kirsi Hantula è uno dei ricercatori di Alice Labs.
“Sebbene utili in molti casi, gli algoritmi continuano a essere limitati dalla loro capacità di computer: non possono prevedere quando gli utenti stanno avendo una brutta giornata e hanno bisogno di qualcosa di più leggero da guardare, né sono in grado di comprendere i modi sottili e vari in cui gli utenti ‘ i gusti si evolvono e si espandono nel tempo “, afferma Hantula.
Poiché vari dispositivi basati sull’intelligenza artificiale esistono da oltre dieci anni, molti utenti sono già consapevoli di come navigare tatticamente in sistemi imperfetti. Ciò significa che gli utenti stessi hanno già iniziato a combattere la fatica algoritmica. Ad esempio, si potrebbe limitare un dispositivo basato sull’intelligenza artificiale alle sue funzioni di base, come l’utilizzo di un assistente ad attivazione vocale per compiti semplici.
Algoritmi di raccomandazione
I ricercatori hanno anche scoperto che un maggior numero di consumatori sta ora disattivando gli algoritmi di raccomandazione, spostandosi maggiormente verso influencer esterni per curare i contenuti. Gli influencer esterni, o fari, sono altri individui che condividono interessi simili e questi individui sono spesso più affidabili degli algoritmi.
I ricercatori affermano che le aziende dovrebbero trovare modi per combattere l’affaticamento algoritmico se vogliono stabilire relazioni più forti con i loro consumatori.
Olof Hoverfält è Principal Consultant, Strategy and Business Design, presso Reaktor.
“Non si tratta tanto di reinventare l’IA, l’IA funziona bene”, afferma Hoverfält. “Si tratta di creare un altro livello sopra quel sistema, qualcosa che consenta un’interazione umana più rapida e più raffinata tra l’utente e l’algoritmo. Si tratta di parità: garantire all’utente la parità di libertà d’azione sul processo decisionale, consentendo loro di scegliere e cambiare quando vogliono essere attivamente coinvolti nel processo o semplicemente guidati passivamente attraverso di esso. “
“Per noi questa è anche una questione di etica. Riteniamo che i sistemi di intelligenza artificiale che si intrecciano intimamente con la vita delle persone dovrebbero essere progettati in un modo che celebri la versatilità umana e stabilisca gli utenti come agenti positivi e creativi nel processo decisionale algoritmico “, afferma Hantula.
Il nuovo studio fa parte di una collaborazione biennale tra Alice Labs e il Center for Consumer Society Research dell’Università di Helsinki. È stato finanziato dalla Foundation for Economic Education.
