I ricercatori della Boston University e dell'Università della Virginia hanno pubblicato un nuovo documento nel Giornale di Marketing che esamina il modo in cui i consumatori rispondono ai consiglieri di intelligenza artificiale quando si concentrano sugli aspetti funzionali e pratici di un prodotto (il suo valore utilitaristico) rispetto agli aspetti esperienziali e sensoriali di un prodotto (il suo valore edonistico).

Lo studio, di prossima uscita nel Giornale di Marketing , si intitola "Intelligenza artificiale in contesti utilitaristici contro contesti edonici:l'effetto 'parola di macchina'" ed è scritto da Chiara Longoni e Luca Cian.

Sempre più aziende stanno sfruttando i progressi tecnologici nell'IA, apprendimento automatico, e l'elaborazione del linguaggio naturale per fornire raccomandazioni ai consumatori. Poiché queste aziende valutano l'assistenza basata sull'intelligenza artificiale, bisogna porsi una domanda fondamentale:quando i consumatori si fidano della "parola di macchina, " e quando gli resistono?

Una nuova Giornale di Marketing studio esplora le ragioni alla base della preferenza della fonte di raccomandazione (AI vs. umano). Il fattore chiave nel decidere come incorporare i consiglieri di intelligenza artificiale è se i consumatori si concentrano sugli aspetti funzionali e pratici di un prodotto (il suo valore utilitaristico) o sugli aspetti esperienziali e sensoriali di un prodotto (il suo valore edonistico).

Basandosi sui dati di oltre 3, 000 partecipanti allo studio, il team di ricerca fornisce prove a sostegno di un effetto word-of-machine, definito come il fenomeno per cui i trade-off tra aspetti utilitaristici ed edonistici di un prodotto determinano la preferenza per, o resistenza a, Raccomandatori di intelligenza artificiale. L'effetto word-of-machine deriva da una credenza diffusa che i sistemi di intelligenza artificiale siano più competenti degli umani nel dispensare consigli quando si desiderano qualità funzionali e pratiche (utilitaristiche) e meno competenti quando le qualità desiderate sono esperienziali e basate sui sensi (edonico). Di conseguenza, l'importanza o la rilevanza degli attributi utilitaristici determinano la preferenza per i consiglieri di intelligenza artificiale rispetto a quelli umani, mentre l'importanza o la salienza degli attributi edonici determinano la resistenza ai consiglieri dell'IA rispetto a quelli umani.

I ricercatori hanno testato l'effetto word-of-machine utilizzando esperimenti progettati per valutare la tendenza delle persone a scegliere i prodotti in base alle esperienze di consumo e alla fonte di raccomandazione. Longoni spiega che "Abbiamo scoperto che quando vengono presentate le istruzioni per scegliere i prodotti basati esclusivamente su attributi utilitaristici/funzionali, più partecipanti hanno scelto prodotti consigliati dall'IA. Quando viene chiesto di considerare solo gli attributi edonico/esperienziale, una percentuale più alta di partecipanti ha scelto i consiglieri umani."

Quando le caratteristiche utilitarie sono più importanti, l'effetto word-of-machine era più distinto. In uno studio, ai partecipanti è stato chiesto di immaginare di acquistare un cappotto invernale e valutare quanto siano importanti gli attributi utilitaristici/funzionali (ad es. traspirabilità) e attributi edonico/esperienziale (ad es. tipo di tessuto) erano nel loro processo decisionale. Le caratteristiche più utilitaristiche/funzionali sono state molto apprezzate, maggiore è la preferenza per l'IA rispetto all'assistenza umana, e le caratteristiche più edonico/esperienziali erano molto apprezzate, maggiore è la preferenza per l'assistenza umana rispetto all'IA.

Un altro studio ha indicato che quando i consumatori volevano che i consigli corrispondessero alle loro preferenze uniche, resistevano ai consiglieri di intelligenza artificiale e preferivano i consiglieri umani indipendentemente dalle preferenze edonico o utilitarista. Questi risultati suggeriscono che le aziende i cui clienti sono noti per essere soddisfatti delle raccomandazioni "taglia unica" (ad es. non necessitano di un alto livello di personalizzazione) possono fare affidamento su sistemi di intelligenza artificiale. Però, le aziende i cui clienti sono noti per desiderare consigli personalizzati dovrebbero fare affidamento sugli esseri umani.

Sebbene esista una chiara correlazione tra attributi utilitaristici e fiducia dei consumatori nei consiglieri di intelligenza artificiale, aziende che vendono prodotti che promettono esperienze più sensoriali (es. fragranze, cibo, wine) possono ancora utilizzare l'intelligenza artificiale per coinvolgere i clienti. Infatti, le persone accettano le raccomandazioni dell'intelligenza artificiale fintanto che l'intelligenza artificiale funziona in collaborazione con gli esseri umani. Quando l'intelligenza artificiale svolge un ruolo di aiuto, "aumentare" l'intelligenza umana piuttosto che sostituirla, il suggeritore ibrido AI-umano si comporta come un assistente solo umano.

Globale, l'effetto word-of-machine ha importanti implicazioni come lo sviluppo e l'adozione dell'IA, apprendimento automatico, e l'elaborazione del linguaggio naturale sfida i manager e i responsabili politici a sfruttare queste tecnologie trasformative. Come dice Cian, "Il mercato digitale è affollato e la capacità di attenzione dei consumatori è breve. Comprendere le condizioni in cui i consumatori si fidano, e non fidarti, La consulenza di intelligenza artificiale darà alle aziende un vantaggio competitivo in questo spazio".