Tiktok ha preso il mondo dalla tempesta. Ogni pochi anni, vediamo emergere una nuova piattaforma di social media. Ma questa volta, e' solo un po' diverso.

Ciò che è veramente interessante non è Tiktok in sé, ma più in generale come l'intelligenza artificiale possa cambiare i nostri modelli mentali sulle piattaforme.

L'ascesa dell'IA cambierà fondamentalmente il modo in cui gli utenti dell'ecosistema interagiscono con le piattaforme.

La società madre di Tiktok Bytedance è una centrale elettrica dell'IA. Tiktok è solo una delle numerose «istanze» della sua abilità AI. Per capire come l'intelligenza artificiale cambierà le piattaforme del futuro, dobbiamo capire TikToK.

Modello mentale 1

Motore di raccomandazione basato sull'IA

Uno dei posti migliori per capire TikTOK è questo brillante pezzo del NewYorker.

Citazione di denaro: «TiktoK è un social network che non ha nulla a che fare con il proprio social network. Non ti chiede di dirgli chi conosci: in futuro, secondo ByteDance, «modelli di intelligenza artificiale su larga scala» determineranno i nostri «flussi di informazioni personalizzati», come dichiara il sito Web per il laboratorio di ricerca dell'azienda. L'app fornisce una pagina «Discover», con un indice di hashtag di tendenza e un feed «For You», che è personalizzato - se questa è la parola giusta - da un sistema di apprendimento automatico che analizza ogni video e traccia il comportamento dell'utente in modo che possa servire un flusso continuo e continuo di TikToks ottimizzato per Attendete la vostra attenzione. Nella teleologia di TikToK, gli esseri umani sono stati messi sulla Terra per creare buoni contenuti, e «buoni contenuti» è tutto ciò che è condiviso, replicato e costruito su. In sostanza, la piattaforma è un'enorme fabbrica di meme, comprime il mondo in pellet di viralità e distribuisce quei pellet finché non ti riempi o ti addormenti.»



Modello mentale 2

Video coinvolgente di breve formato con navigazione

Per cominciare, ecco cosa pensa Zuckerburg di Tiktok.

«E il modo in cui ci pensiamo è: è un video di breve forma sposata, coinvolgente con navigazione. Quindi è quasi come la scheda Esplora che abbiamo su Instagram, che oggi riguarda principalmente i post feed e l'evidenziazione di diversi post feed. Penso a TiktoK come se fosse Esplora per le storie, e che fosse l'intera app. «

Zuckerburg o non lo capisce (improbabile) o lo ottiene ma non è disposto ad ammetterlo. In ogni caso, respingere l'innovazione di TikTOK come 'short form, immersive video with browse» manca tutto il punto.


Modello mentale 3

AI-as-the-tool

AI-as-the-Product (Tiktok) vs AI-as-the-Tool (Instagram)

Questo articolo fa un altro tentativo di cogliere la differenza:

«TikToK dipende completamente dall'intelligenza artificiale, e questo fa la differenza. Invece di chiedere agli utenti di toccare una miniatura video o fare clic su un canale, gli algoritmi AI dell'app decidono quali video mostrare agli utenti. Il design a schermo intero di TikTOK consente a ogni video di svelare segnali positivi e negativi da parte degli utenti (positivo = a like, follow o guardare fino alla fine; negativo = scorrere via, premere verso il basso). Anche la velocità con cui gli utenti strisciano via un video è un segnale rilevante.

Instagram, d'altra parte, usa l'intelligenza artificiale come strumento invece del prodotto reale. Sebbene l'intelligenza artificiale aiuti a determinare i video consigliati mostrati nel feed di esplorazione di Instagram, la presentazione in miniatura dà alla piattaforma un segnale meno chiaro di Mi piace e antipatie. Se qualcuno non ha cliccato su una miniatura, è davvero perché non gli piacerebbe quel video?

In che modo è diverso da piattaforme e prodotti come Facebook news feed, Netflix, Spotify e YouTube, che tutti usano anche algoritmi di raccomandazione agli utenti su cosa prestare attenzione (notizie, spettacoli, musica o video)? Direi che l'approccio che le app menzionate in questo post adottano un approccio più centrico sull'IA, ognuna in modi diversi. Tiktok, ad esempio, non presenta mai un elenco di raccomandazioni all'utente (come fanno Netflix e YouTube), e non chiede mai all'utente di esprimere esplicitamente intenti - la piattaforma deduce e e decide interamente ciò che l'utente dovrebbe guardare.»

AI-as-the-Product inizia a riconoscere ciò che c'è di diverso in Tiktok ma ancora non cattura completamente ciò che rende Tiktok, e probabilmente la prossima generazione di piattaforme, così diversa dalla precedente generazione di piattaforme.

Allora, come dovremmo pensare a TiktoK?
Per capire cosa è veramente diverso, dobbiamo capire che un ruolo chiave svolto dalla tecnologia negli ecosistemi è il supporto decisionale. I sistemi di raccomandazione e i sistemi di valutazione e revisione sono sistemi di supporto decisionale. Le piattaforme in genere raccomandano contenuti e lasciano l'utente la scelta finale sul consumo.

Ecco cosa è veramente diverso:

AI prende il processo decisionale - internalizza il processo decisionale - e prende efficacemente la decisione per conto dell'utente.

Internalizzare il supporto decisionale ha un impatto diretto sulla progettazione. Gran parte della progettazione dell'interfaccia è composta da sistemi di supporto decisionale. Quando questo viene portato via, UX cambierà radicalmente nell'era dell'IA per includere meno aiuti al supporto decisionale e inserire meno punti decisionali nel percorso di un utente.

Ciò ha anche un impatto sul coinvolgimento e la durata della sessione.

Eliminando la necessità di passare costantemente dal consumo alla decisione, si crea una catena di consumo più lunga e più impegnata.

Internalizzare il processo decisionale ha un impatto diretto sull'economia della partecipazione agli ecosistemi sulle piattaforme. Se consideriamo le decisioni come costi di partecipazione, l'internalizzazione delle decisioni aumenta la partecipazione, portando a un maggiore coinvolgimento e una maggiore creazione di dati, portando a modelli di intelligenza artificiale più forti.

Come l'intelligenza artificiale trasformerà le industrie

Più in generale, la capacità dell'IA di internalizzare le decisioni avrà un impatto maggiore in tutti i settori, modificando l'economia della partecipazione degli stakeholder.

Questo articolo HBR fornisce una buona introduzione all'argomento.

Quindi ecco la differenza che è davvero importante:

I motori di raccomandazione tradizionali sono costruiti per informare il processo decisionale. La raccomandazione basata sull'IA prende il controllo del processo decisionale.

L'assorbimento e l'internalizzazione del supporto decisionale sono più centrali in determinati contesti e fattori di forma. La voce è un esempio, motivo per cui vale la pena notare l'attenzione di Amazon sull'intelligenza artificiale.

La ricerca web può permettersi di fare affidamento sul supporto decisionale e presentare 10 risultati per l'utente. Tuttavia, la ricerca basata sulla voce deve essere precisa e deve limitarsi alla raccomandazione più pertinente.

Questo è anche il motivo per cui Amazon ha consolidato i suoi numerosi sforzi interni di IA disgiunti attorno ad Alexa. L'intelligenza artificiale ha aiutato Amazon a beneficiare di effetti di rete completamente nuovi. Uno di questi effetti di rete è osservato nell'ecosistema delle competenze Alexa.

Ciò che è meno visibile è l'impatto dell'IA su AWS.

AI as-a-service

La vera grande opportunità per Bytedance è in AI AAS.

Quello che Bytedance ha davvero è un nucleo di motori AI su cui TikToK, Toutiao e Douyin sono solo istanze di servizio. Questi motori AI possono essere forniti come servizio per alimentare modelli di business simili in tutti i settori.

Torna a quell'eccellente articolo di NewYorker

Citazione di denaro: «ByTedance ha più di una dozzina di prodotti, molti dei quali dipendono dai motori di raccomandazione IA. Queste piattaforme raccolgono dati che l'azienda aggrega e utilizza per perfezionare i suoi algoritmi, che l'azienda utilizza poi per affinare le sue piattaforme; risciacquare, ripetere. Questo ciclo di feedback, chiamato «ciclo virtuoso dell'IA», è ciò che ogni utente Tiktok sperimenta in miniatura. La società non ha voluto commentare i dettagli del suo algoritmo di raccomandazione, ma ByteDance ha pubblicizzato la sua ricerca in computer vision, un processo che prevede l'estrazione e la classificazione delle informazioni visive; sul sito Web del suo laboratorio di ricerca, l'azienda elenca «short video recommendation system» tra i della tecnologia di visione computerizzata che sta sviluppando.»

Alla fine, Bytedance vuole fare all'IA ciò che Amazon ha fatto per archiviare+calcolare - Commoditize and open as a service.

Quello che Bytedance ha davvero è un nucleo di motori AI su cui TikToK, Toutiao e Douyin sono solo istanze di servizi. Questi motori AI possono essere forniti come servizio per alimentare modelli di business simili in tutti i settori.

AI e il futuro del lavoro

Infine, credo che sopravvalutiamo la capacità dell'IA di togliere il lavoro agli esseri umani e sottovalutarne la capacità di influenzare e informare la produzione umana. In realtà, l'automazione è un modo molto ristretto di pensare all'intelligenza artificiale.

L'automazione guarda al lavoro che può essere portato via dagli esseri umani. E gli esperti gravitano a sostenere che il lavoro ripetitivo sarà automatizzato, ma gli esseri umani continueranno a svolgere il lavoro creativo.

È qui che TikTOK informa nuovamente il nostro modello mentale sul futuro delle piattaforme e del lavoro. Tiktok creazione di video, è probabilmente, lavoro creativo che è fortemente influenzato e informato da AI. Gli esseri umani eseguono ancora il lavoro, ma l'IA informa la loro creazione video.

Stiamo solo iniziando a capire come l'intelligenza artificiale cambierà il design e l'economia degli ecosistemi della piattaforma. Ci sono molte altre cose da fare. Restate sintonizzati! #Tiktok
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