Il nostro impegno:

 
ELIMINARE LA COMPLESSITÀ NELL'ORGANIZZAZIONE DEL TUO PROSSIMO VIAGGIO.
MINIMIZZARE IL TEMPO NECESSARIO PER L'ORGANIZZAZIONE.
ELIMINARE IL RISCHIO DI ERRORI O PROBLEMI IMPREVISTI.


La nascita di quello che chiamiamo intelligenza artificiale può essere fatta risalire a un articolo pubblicato nel 1950 sulla rivista Mind da Alan Turing, intitolato COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE. "Propongo di considerare la domanda: possono le macchine pensare?". A questa domanda, Turing rispose con un no, affermando che l'unico modo per valutare le risposte era creare un "gioco di imitazione", proprio come il titolo del film che ha ispirato. Infatti, gli algoritmi non comprendono; imitano, emulano. Questo può essere spiegato dall'effetto Aicebo, un neologismo risultante dalla fusione di AI (Intelligenza Artificiale) e placebo, indicando un effetto in cui la percezione di un intervento di intelligenza artificiale potrebbe influenzare l'esperienza o le aspettative di una persona, anche se l'AI non sta avendo un impatto reale o specifico. Questo concetto potrebbe essere particolarmente rilevante in contesti in cui la semplice presenza dell'IA è vista come un miglioramento o una garanzia di qualità, a prescindere dai suoi effetti concreti. Il termine cattura bene l'idea di un impatto psicologico indotto dalla tecnologia, simile al modo in cui funziona un placebo nel campo medico.



L'approccio che sembra più comune a quella che conosciamo come AI è quello di una soluzione in cerca di un problema. Il nostro approccio è opposto: partiamo dai problemi per cercare le migliori soluzioni per risolverli. Siamo consapevoli che l'essere umano, a volte, si distrae e si stanca, ma, a differenza della macchina, è in grado di comprendere il significato profondo delle cose e trovare soluzioni creative a nuovi e vecchi problemi. Per noi, la macchina è una sorta di esoscheletro che incrementa notevolmente le capacità dell'operatore umano. L'operatore umano istruisce la macchina a compiere determinati compiti, seguendo sequenze ben precise, senza lasciare spazio a improvvisazioni. È l'essere umano che deve sempre avere l'ultima parola. Non abbiamo bisogno di una macchina che sia onnisciente come vorrebbero i fautori dell'AGI. A nostro modo di vedere, il linguaggio naturale è solo un modo di interfacciarsi con l'utente, rendendo accessibile a chiunque la nostra soluzione proprio perché potrà utilizzare il suo linguaggio quotidiano. Per il resto, dovrà limitarsi ad estrarre dalla conversazione le informazioni necessarie per lanciare una ricerca e per selezionarne i risultati più pertinenti. Questo ci permetterà di estrapolare informazioni da email, calendari elettronici, e di doverci solo confrontare con il cliente per chiedere conferma che tutto ciò che abbiamo 'intuito' da questo lavoro corrisponde alle sue esigenze reali e per fornirgli le possibili soluzioni che meglio soddisfano queste esigenze, avendo già conoscenza di quali sono i suoi gusti personali, di quale sarà il contesto in cui viaggerà; infatti, non sceglie gli stessi servizi se viaggia da solo per lavoro o con la famiglia, e della travel policy aziendale. I tempi di interazione con il cliente dovranno sempre avere la durata minima possibile, perché crediamo che lui possa investire meglio il suo tempo e che noi possiamo fare meglio questo lavoro e con minori possibilità di commettere errori, in quanto professionisti del settore con conoscenze tecniche continuamente aggiornate non di pubblico dominio.

Per quanto riguarda il lavoro, per così dire, di back office, non è necessario disporre di una grande intelligenza, ma è sufficiente seguire istruzioni preimpostate standard, integrate da quelle più specifiche fornite dal cliente. Ad esempio, non occorre essere dei geni per comprendere che, in un itinerario che preveda un volo con scalo, sarà sempre preferibile la soluzione che non preveda cambi di aeroporto e tempi di connessione più brevi. In sostanza, la cosiddetta AI si dovrà limitare a seguire pedissequamente le precise istruzioni che le sono state fornite, con la differenza che le sue capacità le permetteranno di essere più veloce e precisa nella selezione delle migliori opzioni disponibili rispetto a qualsiasi operatore umano. Le sarà preclusa la benché minima possibilità di essere creativa. Quando non sarà in grado di rispondere perché si trova di fronte a una situazione non codificata, dovrà demandare la gestione all'operatore umano, al quale sarà consentito utilizzare doti creative per trovare una soluzione. In un secondo momento, questa soluzione creativa potrà essere codificata e gestita autonomamente dalla macchina, se si dovesse ripresentare.

A proposito della cosiddetta AI, molti si chiedono se siamo di fronte a una nuova bolla speculativa. Non possiamo parlare per gli altri, ma per quanto ci riguarda, non crediamo sia così. Abbiamo detto che partiamo da un'attenta analisi dei problemi per cercare le soluzioni. Quindi, è molto difficile che possiamo incorrere in una delle più grandi ragioni di fallimento delle startup, che è il 'No Market Need'. Anche se inizialmente ci concentreremo su alcuni specifici mercati e su alcune specifiche funzionalità, il nostro mercato è però globale; in quanto, mutatis mutandis, le esigenze sono ovunque le stesse. Questo rende meno probabile imbattersi in un'altra possibile ragione di insuccesso, quella del 'Lack of product-market fit' (PMF). Siamo sostenitori di un approccio frugale a quella che conosciamo come AI, per due ragioni: economica ed ambientale. Infatti, siamo attenti ai costi e non vogliamo bruciare inutilmente risorse in potenza di calcolo, in quanto vogliamo che la nostra creazione generi profitto da subito. Sappiamo poi che la capacità di calcolo ha ripercussioni negative sull'ambiente. Visto che nella scelta dei voli che andremo a proporre, ci è anche chiesto di tenere conto della loro incidenza sull'ambiente, non potremmo fare ciò ignorando o facendo ignorare quanto stiamo incidendo noi direttamente su di esso. Per noi è poi importante la trasparenza, iniziando da come funzionano gli algoritmi che utilizziamo. Dovrà sempre essere possibile spiegare i loro meccanismi di funzionamento con facilità e dovranno essere il più possibile privi di bias.

La trasparenza sarà poi anche il fondamento nel nostro rapporto con i clienti. Tutto dovrà essere impostato per ottenere un allineamento tra gli interessi del cliente e i nostri. L'esperienza ci insegna che il modello di remunerazione che più è in linea con questo è quello della fee di servizio e della subscription, rifiutando ogni forma di remunerazione e/o incentivo da parte dei fornitori. Molti operatori del settore fanno leva sul prezzo più basso; noi, invece, vogliamo fare leva sulla chiarezza e sulla trasparenza. Anche noi possiamo offrire tariffe tra le più economiche disponibili sul mercato, a volte anche più economiche di quelle della concorrenza, ma, nel farlo, ci teniamo sempre ad informare preventivamente che, quasi sempre, una tariffa più economica equivale a una tariffa più restrittiva in termini di possibilità di effettuare cancellazioni e modifiche volontarie da parte del passeggero. Non proponiamo queste tariffe senza prima fornire questa doverosa avvertenza e, soprattutto, dopo non proponiamo la vendita di una polizza 'Cancel for Any Reason'. In casi come questi, proponiamo da subito anche una tariffa più alta, che però, in caso di cancellazione volontaria da parte del cliente, potrà essere rimborsata interamente, senza l'applicazione di nessuna franchigia.

Clive Humby sostiene che i dati siano il nuovo petrolio, e la nostra creatura potrebbe essere considerata la trivella necessaria per estrarli. Il nostro approccio è data-driven, in quanto, come sostiene W. Edwards Deming, “senza i dati siamo solo persone con opinioni”. Il lavoro di estrazione, però, non è semplice; infatti, come sostiene il padre della pubblicità moderna, David Ogilvy, “le persone non pensano ciò che sentono, non dicono ciò che pensano e non fanno ciò che dicono”. Infatti, il più delle volte, rispondono a questionari o a indagini di mercato solo se vi è una qualche forma di incentivo, ma nemmeno in questo caso si è sicuri che lo facciano con sincerità. La nostra creazione è in grado di estrapolare i dati dalle interazioni che ha il pubblico, dalle scelte che vengono fatte, dalle domande poste dal cliente, ecc., e, grazie alla sua potenza di calcolo, è in grado di raffinarli, rendendo possibile creare offerte sempre più personalizzate.