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Quando l'algoritmo è troppo bravo

2025 · AI & scelta · Fonte: Journal of Interactive Marketing (2025) · doi.org/10.1177/10499968251358181

Un sistema di raccomandazione molto specializzato sembra la soluzione ideale: impara i nostri gusti e propone sempre il contenuto giusto. La mia ricerca mostra però un costo nascosto: quando l'algoritmo si adatta troppo alle preferenze passate, le alternative si restringono e la possibilità di scoprire qualcosa di nuovo si riduce.

Per le aziende la lezione è chiara: un buon sistema di raccomandazione non deve solo indovinare ciò che piace, ma anche rimettere in discussione l'idea che si è fatto del cliente, lasciando spazio alla varietà invece di chiuderlo in una bolla.

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