Grazie per gli spunti innanzitutto!
Provo a "schematizzare" un po' il problema nel complesso. Distinguerei tre grandi blocchi di applicazione:
- text generation e simili
- applicazioni all'analisi
- applicazioni alla personalizzazione e profilazione
Per quanto riguarda la text generation, su cui c'è un naturale interesse molto marcato, credo che il "problema" sia simile a quello che si ha su altri temi borderline (vedi link building, pratiche "black hat" e simila.. per riesumare termini quasi sepolti). Ci sono diversi tipi di valutazione da fare:
- quanto funzionano questi strumenti in termini di puro ranking? Da questa prospettiva francamente la sensazione generale è che si tenda a "sopravvalutare" il motore di ricerca (o meglio, l'intenzione del motore di ricerca di mettere la lente d'ingrandimento su questo tipo di pratiche). Ogni anno provo a rifare quello che chiamo "il test delle traduzioni". Compro un dominio scaduto, lo riempio di contenuti tradotti dall'italiano all'inglese, dall'inglese al francese, dal francese al russo, dal russo al tedesco, dal tedesco all'inglese e dall'inglese all'italiano. Pubblico. Sto ancora aspettando l'anno in cui il sito non farà traffico. Nel 2009 ricordo che si diceva che avrebbe avuto "le gambe corte". Sono passati 12 anni. Discorsi simili possono esser fatti in vari contesti. L'esempio di @kal al SMC sui network di link è lampante. Una cosa simile l'avevo fatta su un network di contro informazione qualche anno fa: con un portatilino e un giocattolino per l'analisi dei grafi si possono far magie (sicuramente di magnitudine inferiore a quelle che può far Google). Ma sono passati anni e i risultati sono ancora lì.
- quanto funzionano questi strumenti se proviamo a fare valutazione globali? qui il gioco si complica. Che senso ha riempire siti di contenuti di dubbia qualità? Il goal non è quasi mai fare solo traffico. Già in questo caso l'applicabilità di questi metodi si riduce a un sub-set di progetti e/o richiede un forte intervento umano nella definizione dei prompt.
- quanto è "giusto" usare questi strumenti? Ci sono modi per far sì che sia accettabile usare questo tipo di strumenti? e qui la partita diventa davvero complessa. Questi strumenti però sono a mio parere comunque molto interessanti in contesti in cui si debbano per esempio raccontare dei dati, un po' sull'onda del trend dei Conversational Analytics e degli Augmented Analytics (guardate ThoughSpot, per esempio). Genero contenuti a partire da set di dati: schede prodotto che vengono "raccontate", trend di mercato resi leggibili (nell'analisi tecnica non parliamo di cose nuove, per esempio). L'opportunità "buona" in questo senso a mio parere con tecnologie come quelle a disposizione oggi si allarga: cosa è "dato"? Scrivendo un buon prompt e facendo fine tuning dell'algoritmo questi strumenti possono aiutare a velocizzare il lavoro di chi scrive.
Proprio su quest'ultimo punto secondo me c'è spazio per interrogarsi senza dover vedere questi strumenti come "l'evoluzione dello spinning" (non minimizzo il problema, che sicuramente ci sarà e sarà anche la prima cosa ad esser vista come opportunità, purtroppo): nella scrittura di un contenuto "l'idea", la componente chiave, non rappresenta sempre il 100% del contenuto e un supporto nella componente "meno creativa" può essere senza dubbio utile. Inoltre non sempre nel testo abbiamo bisogno di pura creatività - anche una buona rielaborazione, aggregazione delle fonti e dei concetti può esser utile. Qui il ruolo del copy può esser proprio quello di definire "scheletri" e "fonti" per il contenuto.
Anche il tema dell'aggregazione, gestito in modo meno becero che in passato, può diventare estremamente interessante. Seguo con interesse l'esperimento dell'amico @filtro con https://ai-summary.com/ che sta diventando una delle principali fonti che seguo per aggiornarmi su temi relativi all'AI: raccolta di news, selezione, classificazione e summarization astrattiva. Intervento umano ridotto alla selezione delle fonti e alla pulizia dei dati (non poco, direi).
Chiudo con una cosa: siamo sicuri che la parte più interessante sia nella generazione dei testi? Sembra sicuramente più sexy, ma secondo me le potenzialità vere non sono qui, quanto nel supporto all'analisi e nell'ottimizzazione di processo.