La diffusione degli AI Agent segna una svolta nell’analisi e nell’interpretazione dei comportamenti online. Questi sistemi permettono una personalizzazione estrema e predittiva, ma il loro utilizzo solleva interrogativi legati a etica, trasparenza e tutela della privacy.
Indice degli argomenti
Cos’è la profilazione digitale e come operano gli AI agent
La profilazione digitale è la pratica di raccogliere e analizzare dati degli utenti per costruire profili comportamentali, psicografici o demografici. Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, l’emergere degli AI Agent ha rivoluzionato questa pratica. Gli AI Agent sono sistemi autonomi o semi-autonomi capaci di osservare, apprendere, prendere decisioni e agire in ambienti digitali.
Il loro impiego nella profilazione consente una personalizzazione e una previsione dei comportamenti mai viste prima. Un AI Agent (Agente Intelligente) è un’entità software dotata di una certa autonomia, progettata per percepire l’ambiente (input), elaborare informazioni secondo obiettivi (goal-oriented) e agire per modificarlo o influenzarlo (output). Gli AI Agent si basano su:
- Machine Learning (ML). Utilizzati per consentire una formazione continua in funzione dell’analisi dei dati.
- Natural Language Processing (NLP). Utilizzati per comprendere testi e conversazioni.
- Reinforcement Learning. Tecnica di apprendimento automatico che mira a realizzare agenti autonomi in grado di scegliere azioni da compiere per il conseguimento di determinati obiettivi tramite interazione con l’ambiente in cui sono immersi.
- Computer Vision e Speech Recognition. Utilizzati per insegnare ai sistemi a ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi e a formulare raccomandazioni o intraprendere azioni.
- Knowledge Graphs. Strumenti che consentono di organizzare e rappresentare la conoscenza del mondo reale utilizzando un modello di dati strutturato a grafo. Collega entità (come persone, luoghi o concetti) attraverso relazioni, formando una rete che cattura contesto e significato. Ciò consente una migliore comprensione dei dati e la capacità di ricavare nuove intuizioni attraverso il ragionamento e l’analisi.
Va evidenziato che gli AI Agent vengono impiegati in ogni fase della data-driven personalization, cha va dalla raccolta dati all’attivazione di strategie di marketing, sicurezza o ottimizzazione dell’esperienza utente. Gli AI Agent automatizzano le attività di ricerca, analisi e constante monitoraggio di comportamenti digitali, sui siti web e le app, sui social media, le transazioni di e-commerce, le e-mail e interazioni chatbot, e finanche sulle informazioni che transitano sui dispositivi IoT (es. smart home).
Capacità analitiche e predittive dei sistemi intelligenti
Ad esempio, un IA Agent è in grado di “navigare” autonomamente su forum o social per raccogliere opinioni su un prodotto, classificando contenuti e sentimenti in tempo reale. Sul piano dell’analisi comportamentale e predittiva, utilizzando modelli ML supervisionati e non, gli agent possono consentire:
- di identificare pattern ricorrenti (es. ciclo d’acquisto);
- di prevedere comportamenti futuri (es. rischio di abbandono);
- di segmentare gli utenti in cluster (es. buyer personas psicografiche);
- di rilevare anomalie (es. accessi sospetti per frodi).
Va evidenziato che gli AI Agent alimentano anche i motori di raccomandazione e le strategie di “hyper-personalization” mediante contenuti e pubblicità mirati in tempo reale, adattamento dell’interfaccia utente in base al profilo, offerte dinamiche secondo il potenziale valore del cliente. I vantaggi derivanti dall’utilizzo degli AI Agent, sono molteplici, ma possono essere sintetizzati nella scalabilità (operano su milioni di utenti in tempo reale), accuratezza (i modelli si aggiornano con il comportamento reale), autonomia (agiscono senza intervento umano continuo), reattività (modificano le strategie in base ai cambiamenti del contesto).
Settori di applicazione e casi d’uso specifici degli AI Agent
Essenzialmente, i settori maggiormente interessati all’utilizzo degli AI Agent sono:
- Marketing predittivo. Un’azienda di e-commerce utilizza agenti intelligenti per analizzare il comportamento di navigazione e acquisto dei clienti, generando segmenti come “impulsivi”, “cercatori di offerte” o “fedeli al brand”. Ogni cluster riceve campagne personalizzate.
- Sicurezza informatica. AI Agent analizzano i pattern di login e accesso per identificare comportamenti anomali che indicano possibili account compromessi.
- Digital Health Profiling. Nelle app sanitarie, agenti intelligenti profilano lo stile di vita dell’utente, adattando piani alimentari o di allenamento. Questi sistemi possono anche suggerire interventi preventivi sulla base della storia clinica.
Netflix e Amazon: eccellenze nell’AI-driven personalization
Netflix utilizza da tempo AI Agent per analizzare in tempo reale i comportamenti di visione di milioni di utenti. Le tecnologie impiegate vanno dalle reti neurali per raccomandazione al reinforcement learning per ottimizzazione continua. Ogni azione dell’utente (play, pausa, rewind, skip) viene tracciata, ed in funzione dell’analisi dei contenuti, gli AI agent provvedono alla costruzione di uno specifico profilo dinamico che tiene conto del contesto (data e ora del giorno, tipologia del dispositivo, genere preferito dall’utente, etc.). Ogni singola informazione, come le miniature, la posizione dei contenuti, e persino il trailer, vengono adattati per massimizzare la probabilità di incremento dei “click” dell’utente. Risultato: oltre l’80% dei contenuti visti su Netflix proviene da raccomandazioni personalizzate.
Amazon sfrutta gli agenti per condurre delle attività di profilazione predittiva, sulla base dell’analisi del comportamento degli utenti negli acquisti che effettuano. Gli agenti utilizzati analizzano costantemente milioni di transazioni ed ogni singolo segnale di comportamento su piattaforma, mediante l’utilizzo di tecnologie di autoencoder per rilevamento anomalie (es. frodi), di algoritmi di segmentazione (K-means, DBSCAN), e sistemi NLP per l’analisi delle recensioni. I altri termini, il comportamento d’acquisto di ciascun utente viene confrontato con “cluster” simili dagli IA Agent, che riescono a predire la probabilità di acquisto di ogni singolo utente o gruppi, personalizzando offerte, sconti e suggerimenti. Ciò consente anche l’ottimizzazione della supply chain da parte dell’azienda. Tra i risultati conseguiti, l’incremento dell’11% del conversion rate grazie alle tecniche di personalizzazione dinamica delle caratteristiche degli utenti.
Applicazioni sanitarie e il caso Babylon
In campo sanitario è operativa da tempo un’app di telemedicina, denominata Babylon, che utilizza AI Agent per fornire suggerimenti personalizzati nel settore della medicina. Le tecnologie utilizzate dalla piattaforma sono essenzialmente quelle riferibili ai Knowledge graphs clinici, cui si aggiungono sistemi esperti e NLP per la comprensione dei sintomi del paziente. Il funzionamento è il seguente: gli utenti inseriscono i sintomi avvertiti in linguaggio naturale e come diretta conseguenza, l’AI Agent elabora una sorta di cartella clinica digitale che contiene una molteplicità di informazioni (età, storico medico, posizione). Successivamente, la piattaforma IA genera una sorta di “profilo di rischio” e propone una serie di soluzioni verticalizzate sull’analisi dei dati dell’individuo: automedicazione, tele-visita, esami da effettuare, attività di emergenza, etc. Una dei primi effetti positivi dell’utilizzo del sistema è stata la riduzione del 40% nei casi di accesso non necessario al pronto soccorso.
Cambridge Analytica: quando la profilazione diventa manipolazione
Tra il 2014 e il 2016, la società Cambridge Analytica ha utilizzato algoritmi avanzati per influenzare votazioni politiche in USA (elezioni presidenziali del 2016), Regno Unito (Brexit), Kenya, e altri paesi. Il modello di base era la psicometria predittiva applicata alla profilazione politica tramite AI Agent. Considerato come il primo caso di profilazione psicologica condotta da IA Agent, l’obiettivo era quello di influenzare le preferenze elettorali attraverso un’attività di micro-targeting basato su profili psicologici ottenuti da dati comportamentali. Le operazioni condotte prevedevano l’utilizzo di AI Agent per la raccolta automatizzata di dati dai social media (tipicamente Facebook e Twitter), l’utilizzo di NLP per analizzare post, like, commenti e messaggi privati, e l’impiego di un sistema di Machine Learning supervisionato per classificare utenti secondo i tratti della personalità (con riferimento al modello Big Five che si basa sui cinque elementi psicologici dell’individuo: apertura, coscienziosità, estroversione, gradevolezza, nevroticismo).
Le tecnologie utilizzate comprendevano l’utilizzo di tecniche di Predictive modeling (per determinare la suscettibilità ai messaggi di propaganda o disinformazione), e di Automated targeting bots (per la distribuzione dei contenuti propagandistici personalizzati). Essenzialmente il funzionamento si basava su di una app che formulava dei quiz all’utente che richiedevano specifiche risposte (ad es. “This Is Your Digital Life”). I dati raccolti da milioni di utenti e dai loro amici (su Facebook) venivano successivamente analizzati dagli AI Agent, i quali provvedevano alla costruzione di profili psicologici completi. Va evidenziato che ogni profilo veniva associato a specifici “triggers” emotivi (paura, rabbia, orgoglio, identità culturale). Sulla base dell’analisi dei triggers, veniva sviluppato un sistema di targeting pubblicitario che mostrava messaggi politici su misura per ciascun utente, sfruttandone le debolezze cognitive. Dalle notizie diffuse pubblicamente, sembra che l’attività sia stata condotta su circa 87 milioni di utenti a livello mondiale. tra i risultati prodotti: incremento significativo dell’engagement politico su contenuti polarizzanti e partigiani, identificazione degli elettori indecisi nei cosiddetti “swing states” negli USA, impatto diretto sull’esito delle elezioni presidenziali del 2016.
Sfide etiche e prospettive future della profilazione AI
Il caso Cambridge Analytica rappresenta uno degli esempi più significativi di profilazione digitale abusiva tramite AI Agent. Dimostra come la tecnologia possa essere usata per sorveglianza psicologica e manipolazione politica, sollevando interrogativi su trasparenza, regolamentazione e diritti civili in era digitale. Gli AI Agent rappresentano una rivoluzione nella profilazione digitale, abilitando livelli di automazione, precisione e personalizzazione impensabili fino a pochi anni fa. Tuttavia, questa potenza tecnologica richiede responsabilità, trasparenza e attenzione ai diritti individuali. L’uso intensivo degli AI Agent nella profilazione solleva importanti interrogativi etici e normativi.
Sul piano della privacy e della sorveglianza, i profili analizzati possono includere inferenze sensibili non esplicitamente fornite (es. orientamento politico o sessuale), e l’interazione costante di tali sistemi può sfociare in una sorta di meccanismo di sorveglianza pervasiva. Inoltre gli AI Agent possono perpetuare o amplificare bias nei dati di training (ad esempio, escludere inconsapevolmente determinati gruppi da offerte vantaggiose), senza escludere l’aspetto normativo (ad es. il GDPR nell’UE, il CCPA in California), ed altre normative impongono trasparenza, diritto all’oblio, e consenso esplicito. Il futuro sarà sempre più “profondo” nel conoscere l’utente — ma anche più osservato. Una sfida che sarà vinta solo integrando intelligenza artificiale e intelligenza etica.
