Riprogrammare i sistemi di raccomandazione per la pandemia, l’esempio cinese

MIT Technology Review ha un interessante articolo su come i colossi dell’e-commerce cinesi, JD e Alibaba, abbiano affrontato il “giorno dei single” (una festività ufficiosa molto popolare in Cina, che negli ultimi anni si è trasformata in una giornata di intenso shopping) riprogrammando i loro algoritmi di raccomandazione per tenere conto della pandemia. Prima di allora, per fare un esempio, a chi cercava mascherine chirurgiche l’AI di JD raccomandava medicinali perché la mascherine erano associate a uno stato di malattia. Da allora i motori di raccomandazione hanno avuto bisogno di qualche ritocco, soprattutto ai dati in entrata.

Oggi per affinare gli algoritmi non si possono prendere per buoni i semplici dati storici o stagionali, che offrono una visione molto parziale e limitata delle attuali necessità di acquisto. Per questo motivo le due aziende hanno iniziato a fare affidamento su variabili più recenti come le vendite della settimana precedente un particolare evento, oppure dati esterni come il numero di contagiati da Covid, articoli di stampa particolarmente diffusi e il “sentiment” registrato nei social media.

Per approfondire: How the pandemic readied Alibaba’s AI for the world’s biggest shopping day

Mi occupo da molti anni di intelligenza artificiale. Dopo la laurea in Management ho conseguito una specializzazione in Business Analytics a Wharton, una certificazione Artificial Intelligence Professional da IBM e una sul machine learning da Google Cloud. Ho trascorso la maggior parte della carriera – trent'anni - nel settore della cybersecurity, dove fra le altre cose sono stato consigliere del Ministro delle Comunicazioni e consulente di Telespazio (gruppo Leonardo). Oggi mi occupo prevalentemente di intelligenza artificiale, lavorando con un'azienda leader del settore e partecipando a iniziative della Commissione Europea. Questo blog è personale e le opinioni espresse appartengono ai singoli autori.