Ricerca generativa è un nuovo approccio alla ricerca che utilizza l’intelligenza artificiale per generare risultati più rilevante e più utile. Si differenzia dalla ricerca tradizionale, che fornisce semplicemente un elenco di risultati, offrendo un'esperienza più coinvolgente e interattiva.

La ricerca generativa offre numerosi vantaggi, tra cui:

• Un miglioramento nella precisione dei risultati,
• Una scoperta di nuove informazioni,
• Un aumento della creatività.

Cos’è la ricerca generativa?

La La ricerca generativa si basa sui principi dell’apprendimento automatico e dell’elaborazione del linguaggio naturale. Utilizza algoritmi complessi per analizzare i dati e generare risultati che soddisfano le esigenze dell’utente.

La ricerca generativa può assumere molte forme diverse. Ad esempio, può:

• Genera riepiloghi di documenti o siti Web
• Creare visualizzazioni di dati
• Offri consigli personalizzati
• Genera contenuti creativi, come storie, poesie o canzoni

Alcuni strumenti di ricerca generativa esistenti:

• Google Search : Google ha recentemente lanciato una nuova funzionalità di ricerca generativa chiamato Suggerimenti per la ricerca. Questa funzionalità utilizza l'intelligenza artificiale per fornire suggerimenti di ricerca personalizzati in base alla ricerca dell'utente.
• Microsoft Bing : Microsoft Bing offre anche una funzionalità di ricerca generativa denominata Bing Visual Search. Questa funzionalità utilizza l'intelligenza artificiale per generare visualizzazioni di dati dai risultati di ricerca.
• IBM Watson : IBM Watson è una piattaforma di intelligenza artificiale che può essere utilizzata per creare ricerche generative. Ad esempio, Watson è stato utilizzato per creare un'applicazione che aiuta gli studenti ad apprendere il codice.

I vantaggi della ricerca generativa

Maggiore precisione dei risultati

La La ricerca generativa può migliorare la precisione dei risultati tenendo conto del contesto e delle sfumature linguistiche. Ad esempio, se un utente cerca informazioni sugli “effetti sulla salute dell’inquinamento atmosferico”, il La ricerca generativa potrebbe offrire risultati specifici per la loro posizione o stile di vita.

La ricerca generativa può migliorare la precisione dei risultati:

• Una ricerca di ristoranti in una determinata città potrebbe fornire risultati che si trovano vicino all'utente o che corrispondono alle sue preferenze dietetiche.
• Una ricerca di prodotti elettronici potrebbe fornire risultati esaminati da esperti o in vendita.
• Una ricerca per i prossimi eventi potrebbe fornire risultati personalizzati in base agli interessi dell'utente.

Scoperta di nuove informazioni

La La ricerca generativa può aiutare a scoprire nuove informazioni esplorando aree sconosciute o combinando informazioni provenienti da fonti diverse. Ad esempio, se un utente cerca informazioni sulla “storia della musica”, la ricerca generativa potrebbe offrire risultati che esplorano generi musicali meno conosciuti o artisti poco conosciuti.

Esempi di come la ricerca generativa può aiutare a scoprire nuove informazioni:

• La ricerca delle tendenze attuali potrebbe offrire risultati provenienti da fonti non convenzionali, come social media o blog.
• La ricerca su un argomento complesso potrebbe fornire risultati presentati in modo chiaro e conciso.
• La ricerca su un argomento controverso potrebbe produrre risultati che presentano punti di vista diversi.

Maggiore creatività

La La ricerca generativa può stimolare la creatività generando nuove idee e prospettive. Ad esempio, se un utente cerca informazioni sul “futuro dell’istruzione”, la ricerca generativa potrebbe fornire idee innovative per ripensare l’apprendimento.

In che modo la ricerca generativa può stimolare la creatività?

• La ricerca su un problema complesso potrebbe offrire nuove soluzioni.
• La ricerca su un concetto astratto potrebbe offrire illustrazioni o metafore originali.
• La ricerca su un argomento creativo potrebbe suggerire idee per progetti artistici o letterari.

I limiti della ricerca generativa

Il rischio di parzialità

La La ricerca generativa può essere influenzata dai dati su cui viene addestrata. Ad esempio, se una ricerca generativa viene addestrata su un set di dati di testi scritti principalmente da uomini, potrebbe produrre risultati sbilanciati a favore degli uomini.

Alcuni esempi del rischio di bias nella ricerca generativa:

• La ricerca sui ruoli di genere potrebbe fornire risultati che rafforzano gli stereotipi sessisti.
• La ricerca sui risultati scientifici potrebbe fornire risultati che sottostimano il contributo delle donne.
• La ricerca sulle prospettive politiche potrebbe offrire risultati che favoriscono una certa ideologia.

La necessità di dati di qualità

La La ricerca generativa richiede dati di qualità per produrre risultati accurati e utili. Se i dati sono di scarsa qualità, la ricerca generativa potrebbe produrre risultati imprecisi o fuorvianti.

Alcuni esempi dell’importanza dei dati di qualità nella ricerca generativa:

• La ricerca sui fatti storici potrebbe produrre risultati errati se si basa su fonti inaffidabili.
• La ricerca sulle statistiche economiche potrebbe produrre risultati distorti se si basa su dati vecchi o incompleti.
• La ricerca sulle previsioni meteorologiche potrebbe produrre risultati imprecisi se si basa su modelli meteorologici obsoleti.

Il futuro della ricerca generativa

La ricerca generativa ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui cerchiamo informazioni. Potrebbe avere un impatto significativo su vari settori, come l’istruzione, l’economia e la sanità. Per esempio :

• L’indagine generativa potrebbe personalizzare l’apprendimento in base ai bisogni e agli interessi di ogni studente.
• La ricerca generativa potrebbe aiutare le aziende a identificare nuove opportunità di business e migliorare il proprio processo decisionale.
• La ricerca generativa potrebbe aiutare i medici a diagnosticare le malattie in modo più efficace e a trovare nuovi trattamenti.

La ricerca generativa è una tecnologia promettente che ha il potenziale per cambiare il modo in cui apprendiamo, lavoriamo e viviamo. È ancora in fase di sviluppo, ma ha già il potenziale per rivoluzionare il nostro mondo.

La ricerca generativa di Google sotto test

Google ha annunciato nel maggio 2023 il lancio di una nuova funzionalità di ricerca generativa chiamata Search Hints. Questa funzionalità è attualmente in fase di test con un gruppo limitato di utenti.

Suggerimenti di ricerca utilizza l'intelligenza artificiale per fornire suggerimenti di ricerca personalizzati in base alla ricerca dell'utente. Ad esempio, se un utente cerca informazioni su "come fare una torta", i suggerimenti per la ricerca potrebbero offrire suggerimenti come:

• Gli ingredienti necessari
• I passaggi della ricetta
• Video dimostrativi
• Ricette simili

Search Hints si basa su un modello di linguaggio artificiale chiamato LaMDA, che è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice. LaMDA è in grado di comprendere il contesto di una query di ricerca e generare suggerimenti pertinenti e utili.

I suggerimenti per la ricerca rappresentano il primo passo verso una ricerca generativa più sofisticata. Google prevede di continuare a sviluppare questa funzionalità e di renderla disponibile a più utenti nei prossimi mesi.

Alcuni esempi di suggerimenti per la ricerca

Ecco alcuni esempi di come possono essere utilizzati i suggerimenti di ricerca:

• Un utente che cerca informazioni sulle vacanze in Francia potrà ricevere suggerimenti su destinazioni, attività e alloggi.
• Un utente che cerca informazioni su un'azienda potrebbe ricevere suggerimenti su prodotti, servizi e concorrenti.
• Un utente che cerca informazioni su un evento potrebbe ricevere suggerimenti su date, luoghi e prezzi.

Search Hints ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui cerchiamo informazioni. Potrebbe aiutarci a trovare le informazioni di cui abbiamo bisogno in modo più rapido e semplice e a scoprire cose nuove.

 

 

Esteban Irschfeld, Consulente SEO presso UX-Republic