Il capo dei ricercatori di Google in materia di AI, Chi Huai-hsin, ha condiviso la posizione del suo team di lavoro nel corso di un “AI innovation boot camp” tenutosi a Taiwan, evidenziando il ruolo di primo piano rivestito dall’intelligenza artificiale di Big G nel migliorare i suggerimenti di app agli utenti e, così facendo, far crescere il numero dei download.

L’importanza che Google giustamente riconosce ad un tema delicato come quello dell’intelligenza artificiale è messo in luce dall’annuncio, risalente a circa un mese fa, dei principi etici che il colosso di Mountain View intende seguire in questo settore.

La tecnologia di machine learning sviluppata da Google è stata utilizzata per individuare dei modelli ricorrenti nel comportamento degli utenti, al fine di creare dei suggerimenti personalizzati sulla base della situazione in cui l’utente stesso potrebbe trovarsi. Chi Huai-hsin ha sottolineato che, mentre i suggerimenti classici/basici possono risultare semplici una volta conosciute le preferenze dell’utente in fatto di app, possono esserci molte sfumature dalle quali individuare esattamente ciò che le persone stanno cercando. A questo proposito sono stati fatti alcuni esempi: da una parte gli utenti di tablet sono spesso alla ricerca di app di intrattenimento video, dall’altra quelli di smartphone cercano con maggiore frequenza applicazioni che siano di supporto alla loro produttività nelle attività di tutti i giorni (app per organizzare gli impegni, per prendere note e quant’altro). A parte la tipologia di device che si sta utilizzando, c’è un altro importante fattore da tenere in considerazione: il momento della giornata in cui l’utilizzo avviene. A tale riguardo, le app di notizie risultano essere più ricercate dagli utenti durante il giorno, mentre invece le app di gioco fanno registrare dei picchi nei download nelle ore serali/notturne.

L’obiettivo del team di Chi consiste nel creare, grazie all’AI, suggerimenti adeguati a tutte le tipologie di utenti, non solo quindi per coloro che hanno abitudini comuni e quindi facili da identificare. Una delle sfide più ardue è stata quella di far sì che l’AI fornisse suggerimenti diversi in base all’età, un fattore che incide e differenzia profondamente interessi ed esigenze degli utenti.

Modifiche all’apparenza piccole possono produrre un impatto notevole una volta rapportate alla gigantesca userbase di Android, il sistema operativo mobile più diffuso al mondo. Stando a quanto riferito da Chi Huai-hsin, i suggerimenti personalizzati hanno determinato una crescita del 3,3% delle installazioni di app, sebbene non sia stato specificato in quale periodo di tempo. Quest’ultimo dato potrebbe fare una differenza significativa: lo scorso anno sono stati registrati oltre 82 miliardi di download, una simile crescita su base annua si tradurrebbe in 2,4 miliardi di app in più installate. Numeri simili fanno capire quanto il successo del Play Store sia una componente importante del business model di Google e valgono anche a giustificare importanti investimenti in materia di intelligenza artificiale.

Peraltro il Play Store rappresenta soltanto uno dei possibili ambiti di utilizzo: l’AI, una volta raggiunto un certo grado di sviluppo, potrà essere utilmente sfruttata da Google in svariati modi.