L’intelligenza artificiale e la fine dell’autorità di dominio
L’intelligenza artificiale ha già cambiato la natura stessa della gestione della reputazione.
In questo nuovo mondo, le opportunità risiedono in strategie di gestione della reputazione rivolte al futuro. Non nell’aggrapparsi alle strategie tradizionali del passato.
La ricerca di Google ci accompagna da oltre venticinque anni e, sebbene la sua sofisticazione e la sua portata siano cresciute enormemente, i suoi principi fondamentali sono rimasti in gran parte invariati quasi fin dall’inizio. Ma tutto questo sta cambiando rapidamente, mentre Google passa da una ricerca “algoritmica con un po’ di intelligenza artificiale” a una ricerca “interamente basata sull’intelligenza artificiale”.
Che cosa significa? E quale impatto ha sulla gestione della reputazione?
Non è un segreto che una reputazione moderna si manifesti e si formi principalmente all’interno della ricerca. Quando vogliamo informarci su qualcosa, ci rivolgiamo invariabilmente alla ricerca, che ci presenta risultati aggregati sulla base dei quali ci formiamo un’impressione.
La ricerca basata sull’intelligenza artificiale può “fidarsi” e anche “verificare”.
Questi risultati sono aggregati da algoritmi che, a riprova della qualità del prodotto di ricerca, conoscono anche i propri limiti. Gli algoritmi di ricerca sono programmati per attribuire maggior peso ai contenuti negativi (che hanno meno probabilità di essere frutto della comunicazione di un professionista delle pubbliche relazioni o del marketing) e l’algoritmo EAT privilegia la qualità. Ma si tratta di segnali marginali.
In sostanza, il nucleo della ricerca si fonda ancora sui primi principi di Google relativi all’autorità di dominio: il “punteggio” su 100 (“DA”) che un sito ha accumulato in base al volume complessivo e alla qualità dei contenuti verso cui rimanda e da cui riceve collegamenti (con un bonus per i collegamenti “reciproci”), ciascuno ponderato in base alla DA dei siti che effettuano il collegamento.
Questa spiegazione della DA è in qualche misura semplificata per ragioni di brevità, ma il concetto resta valido. In pratica, ciò significava che l’algoritmo riponeva la propria fiducia in larghissima misura nei contenuti rilevati sui siti di informazione tradizionali, che dispongono di una DA enorme.
Ciò mascherava il cambiamento di fondo in atto, man mano che i media si democratizzavano e il ruolo dei media tradizionali, pur senza perdere affatto importanza, diventava soltanto uno dei fattori, anziché l’unico, nel determinare una reputazione.
Finché la ricerca riponeva fiducia e valore nei contenuti dei media tradizionali ad alta DA nel selezionare i risultati, le agenzie di pubbliche relazioni potevano continuare a perseguire strategie di “reputazione” basate sulla copertura dei media tradizionali e, in apparenza, le “pubbliche relazioni” applicate alla gestione della reputazione restavano invariate.
Ma l’intelligenza artificiale cambia tutto questo. E lo sta cambiando proprio adesso.
Una ricerca basata sull’intelligenza artificiale è in grado non solo di “fidarsi”, ma anche di “verificare”. E questo approccio del “fidarsi, ma verificare” è rivoluzionario per la gestione della reputazione.
Se un importante sito di informazione ad alta DA riporta un’affermazione rilevante per la reputazione di una persona, una ricerca basata sull’intelligenza artificiale non le garantirà più un posto in cima ai risultati.
Piuttosto, la ricerca basata sull’intelligenza artificiale “leggerà” l’affermazione e analizzerà istantaneamente ogni dato pertinente nell’universo digitale per “verificare” se l’affermazione sia fondata o meno. Le affermazioni prive di fondamento non otterranno alcun posizionamento nella ricerca, anche quando compaiono su un sito ad alta DA.
Una nuova era di trasparenza, in cui la verità non è più “manipolata” né filtrata da siti dominanti
Vale anche la pena chiarire che cosa sia un “dato”. Dietro la ricerca opera una sofisticata elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che consente a un algoritmo di interpretare il significato. È così, ad esempio, che la ricerca sa che si sta cercando una persona e non un tavolo.
L’NLP basata sull’intelligenza artificiale introduce un livello di comprensione del significato che va oltre qualsiasi precedente. La ricerca basata sull’intelligenza artificiale può “leggere” ogni video, analizzare ogni immagine e interpretare significato, sottotesto e intenzione meglio del cervello umano.
Pertanto, quando la ricerca è in grado di verificare gli attributi di una reputazione sulla base di tutti i dati e attraverso tutti i media, ne consegue che non ha più bisogno di affidarsi ai siti ad alta DA (i grandi siti di informazione) come faceva un tempo. I siti ad alta DA restano rilevanti, ma non sono più determinanti.
Si tratta in realtà di un aspetto positivo per l’utente della ricerca, così come per la miriade di banche dati KYC, AML e di altro tipo che raccolgono dati da fonti come Google. Una ricerca basata sull’intelligenza artificiale, capace di “fidarsi, ma verificare”, offre una nuova era di trasparenza in cui la verità non è più “manipolata” né filtrata dai siti di informazione dominanti, ma da contenuti e dati sostanziali.
Ciò è inoltre di grande rilevanza in un mondo di media democratizzati, in cui un giornalista con un ampio seguito sui social media o su Substack può esercitare la stessa influenza di una grande testata giornalistica, o un podcaster su YouTube può attirare un pubblico più ampio del telegiornale.
Per la gestione della reputazione il cambiamento è significativo. Le strategie incentrate principalmente sul rapporto con i media tradizionali (chiamiamole “vecchie pubbliche relazioni”) stanno diventando obsolete. La reputazione richiede invece di definire gli attributi di una persona e di comprovarli online.
“Comprovare” gli attributi di un profilo richiede coerenza e qualità attraverso forme e tipologie di media illimitate. Richiede creatività e talento, oltre alla comprensione dei dati strutturati su cui si basa l’NLP. Spesso significa diventare un produttore di contenuti prolifico e partecipare a numerosi contenuti di terzi.
Inoltre, anche la “dashboard” della ricerca sta per attraversare il più grande cambiamento dall’invenzione di Google. L’idea attuale secondo cui la ricerca seleziona e presenta pagine di URL che l’utente scorre per farsi un’impressione diventerà presto superata.
La combinazione tra NLP basata sull’intelligenza artificiale e ricerca basata sull’intelligenza artificiale significa che, in un futuro molto prossimo, la ricerca effettuerà i “clic” al posto degli utenti e, invece di selezionare elenchi di URL, mostrerà direttamente risposte e informazioni sulla pagina stessa della ricerca.
Ciò significa che la maggior parte degli utenti non avrà nemmeno più bisogno di cliccare sui risultati, ma si formerà un’impressione sulla base della selezione di contenuti che l’intelligenza artificiale determina all’interno della ricerca stessa. Questo sottolinea ulteriormente la necessità, per chi gestisce la reputazione, di garantire che la situazione reale sia rappresentata con precisione nei contenuti e nei dati.
La reputazione resta il più grande rischio non gestito della maggior parte delle famiglie UHNWI e dei Single Family Office
I clienti non dovrebbero lasciarsi scoraggiare da questo cambiamento. Esso rappresenta più un’opportunità che una minaccia. Il rischio è che le persone che non praticano una gestione proattiva della reputazione lascino a terzi la rappresentazione della situazione reale. Del resto, per molte famiglie UHNWI e molti Single Family Office, la “reputazione” è il loro più grande rischio non gestito.
L’opportunità consiste nell’abbracciare questo nuovo mondo della reputazione e cogliere le occasioni, spesso creative e coinvolgenti, di condividere storie e di costruire sostanza e verità attraverso i media. Ciò ha un valore inestimabile in un mondo in cui la reputazione sta diventando un vettore chiave nel determinare risultati privati, commerciali, di investimento e filantropici.