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Immagine del redattoreAndrea Viliotti

CompeteAI: Scopri come GPT-4 simula e prevede le strategie di mercato

Lo studio intitolato "CompeteAI: Understanding the Competition Dynamics of Large Language Model-based Agents", condotto da Qinlin Zhao, Jindong Wang, Yixuan Zhang, Yiqiao Jin, Kaijie Zhu, Hao Chen e Xing Xie, esplora come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possano essere utilizzati per simulare le dinamiche competitive. La ricerca introduce un quadro innovativo, "CompeteAI", che sfrutta LLM avanzati, come GPT-4, per ricreare scenari di competizione in un ambiente simulato, come una città virtuale in cui ristoranti competono per attrarre clienti. Attraverso questa simulazione, è stato possibile osservare come i LLM possano replicare strategie di mercato complesse, riflettendo comportamenti umani come la differenziazione dei prodotti e l'effetto Matteo, dove i successi iniziali si autoalimentano a discapito dei concorrenti meno fortunati. Queste intuizioni offrono un potenziale significativo per le aziende, suggerendo nuove modalità per testare strategie di mercato, gestire il rischio ed esplorare l'innovazione disruptive in un contesto simulato, evidenziando al contempo le sfide legate alla concentrazione del potere economico e alla necessità di regolamentazione.


CompeteAI: Scopri come GPT-4 simula e prevede le strategie di mercato
CompeteAI: Scopri come GPT-4 simula e prevede le strategie di mercato

La competizione è una forza trainante che modella le società umane e influenza vari ambiti come l'economia, le strutture sociali e lo sviluppo tecnologico. Comprendere questi meccanismi di competizione è essenziale per capire come funzionano le società. La ricerca tradizionale sulla competizione si è basata principalmente su studi empirici, limitati dall'accessibilità dei dati e incapaci di studiare la competizione a livello micro, portando a una comprensione limitata. La modellazione basata su agenti (ABM) supera questa limitazione simulando le azioni e le interazioni degli agenti. Dai modelli basati su regole ai modelli basati su dati e sull'apprendimento automatico, i ricercatori hanno cercato di rendere gli agenti più realistici. Tuttavia, questi agenti non riescono ancora a simulare comportamenti umani complessi, limitando l'autenticità del processo di simulazione.

 

Recentemente, l'emergere di modelli linguistici di grandi dimensioni ha fornito un'alternativa alle simulazioni sociali, permettendo la creazione di agenti autonomi. Un numero crescente di studi ha esplorato questi approcci basati su LLM, simulando vari ambienti sociali, concentrandosi principalmente sui comportamenti di cooperazione e collaborazione degli agenti, come nell'ingegneria del software e nei giochi. Tuttavia, gli studi che esaminano il concetto di competizione sono scarsi. Alcuni studi hanno analizzato la competizione e la collusione tra imprese, ma si sono concentrati solo sulle tendenze dei prezzi. Ad oggi, mancano simulazioni e studi competitivi complessi e realistici, importanti per una comprensione completa delle dinamiche competitive.

 

Lo studio condotto da Zhao e colleghi mira a colmare questa lacuna esplorando la competizione tra agenti basati su LLM. Viene introdotto un quadro completo per lo studio dei comportamenti competitivi degli agenti, applicabile a vari scenari. Guidati da questo quadro, è stato sviluppato un ambiente pratico competitivo utilizzando GPT-4 per simulare una città virtuale con due tipi di agenti: ristoranti e clienti. Gli agenti ristoratori gestiscono i ristoranti e vendono cibo ai clienti, i quali scelgono i ristoranti e forniscono feedback sulle loro esperienze. I clienti possiedono diverse caratteristiche, come reddito, gusto, salute e restrizioni alimentari, e possono essere individui o gruppi. In questo ambiente simulato, i ristoranti competono tra loro per attrarre e fidelizzare i clienti, spingendo gli agenti ristoratori a evolversi e adattarsi continuamente, sviluppando strategie innovative per superare i concorrenti.

 

Dopo aver ripetutamente condotto la simulazione, sono state eseguite analisi sia a livello micro che macro. Tra i principali risultati ottenuti, uno riguarda la comprensione contestuale da parte degli agenti basati su LLM. I modelli di linguaggio impiegati in queste simulazioni hanno dimostrato una notevole capacità di comprendere e analizzare accuratamente contesti competitivi. Ciò non solo conferma la loro abilità nel processare informazioni complesse, ma mette anche in luce il loro potenziale nell’ambito degli esperimenti di simulazione, dove possono replicare dinamiche reali e fornire preziose intuizioni per la strategia aziendale.

 

La strategia di mercato osservata negli agenti simulati rispecchia teorie sociologiche ed economiche consolidate. Ad esempio, i modelli di comportamento riflettono concetti come la differenziazione dei prodotti, l’imitazione delle strategie vincenti, l’orientamento al cliente e l’apprendimento sociale. Questi elementi sono fondamentali per comprendere come le aziende possano posizionarsi e competere in mercati complessi, dove le decisioni non sono prese in isolamento, ma sono influenzate dal contesto competitivo e sociale.

 

Un altro aspetto cruciale riguarda la variabilità delle decisioni dei clienti, che differiscono significativamente tra individui e gruppi. Questo è coerente con le osservazioni sui comportamenti dei consumatori, dove le preferenze personali, le esperienze passate e l'influenza sociale giocano un ruolo chiave. Le differenze tra le decisioni individuali e di gruppo sottolineano l'importanza di segmentare il mercato e personalizzare le strategie di marketing per differenti tipologie di pubblico.

 

Lo studio ha inoltre evidenziato l’Effetto Matteo nel contesto della competizione di mercato. Questo fenomeno, noto anche come “i ricchi diventano più ricchi”, si verifica quando i ristoranti o le aziende più popolari continuano a guadagnare visibilità e successo, mentre quelli meno noti restano in una posizione marginale. Questo ciclo auto-rinforzante può portare a una polarizzazione del mercato, dove pochi attori dominano, riducendo così la concorrenza e la varietà disponibile per i consumatori.

 

Infine, è interessante osservare come il raggruppamento dei clienti possa mitigare l’effetto “winner-take-all” causato dall’Effetto Matteo. Segmentare i clienti in gruppi più piccoli e specifici consente alle aziende meno conosciute di competere in modo più efficace, offrendo prodotti o esperienze che rispondono alle esigenze particolari di questi segmenti. La competizione tra agenti, come osservato nella simulazione, stimola un miglioramento della qualità dei prodotti, evidenziando come la pressione competitiva spinga le aziende a innovare e a migliorare costantemente, a vantaggio dei consumatori e del mercato nel suo complesso.

 

Costruire l'ambiente competitivo 

La competizione presuppone che le persone debbano gareggiare per risorse limitate al fine di prosperare in un determinato contesto. A tal fine, è stato proposto un modello generale per lo studio della competizione, denominato "CompeteAI", che si articola in quattro componenti fondamentali.

 

In primo luogo, nella fase di selezione dell'ambiente, si individua il contesto competitivo appropriato, che può spaziare dai giochi competitivi alle interazioni tra aziende e clienti, fino ad altre forme di competizione. Successivamente, nella configurazione dell'ambiente, si costruisce lo scenario scelto utilizzando strutture di agenti preesistenti, come CAMEL o AutoGen, adattandole alle specifiche esigenze. La terza fase prevede l'esecuzione della simulazione, in cui vengono condotti esperimenti mirati a catturare i processi di interazione tra i diversi agenti all'interno dell'ambiente creato. Infine, nell'analisi, si osservano, esaminano e sintetizzano i comportamenti emersi dai risultati sperimentali, al fine di trarre conclusioni e approfondimenti.

 

Un aspetto cruciale è la creazione di un ambiente competitivo ben strutturato, dove i progettisti devono considerare attentamente il ruolo dei concorrenti, dei giudici e delle loro interazioni reciproche. Ad esempio, i concorrenti forniscono servizi ai giudici, mentre i giudici offrono feedback ai concorrenti. Per garantire il successo di questa dinamica, è necessario introdurre delle limitazioni, come la disponibilità di risorse e servizi per i concorrenti, o la disponibilità di denaro e capacità di acquisto per i giudici. La progettazione di tali vincoli trae ispirazione dalla teoria della dipendenza dalle risorse, secondo la quale la competizione per le risorse può influenzare il comportamento delle organizzazioni, le loro relazioni con altre entità e le strategie adottate per sopravvivere e avere successo. La creazione di queste componenti dipende fortemente dal contesto competitivo specifico. È inoltre fondamentale considerare le interazioni, le iterazioni (poiché la maggior parte delle competizioni richiede feedback e ripetizioni) e la gestione dei risultati. Questo quadro rappresenta un banco di prova ideale per creare un ambiente competitivo variegato, utile allo studio dei comportamenti degli agenti AI.

 

CompeteAI: Una simulazione per migliorare la competizione tra ristoranti

L'ambiente è stato concepito come una piccola città, caratterizzata dalla presenza di due ristoranti e cinquanta clienti. Questi ultimi possono essere individui singoli o far parte di gruppi, come famiglie, coppie o colleghi. Nessun cliente ha la possibilità di cucinare autonomamente e, pertanto, è obbligato a recarsi in uno dei ristoranti per consumare i pasti. Per facilitare le osservazioni, si presuppone che ciascun cliente mangi una volta al giorno in uno dei ristoranti disponibili. I ristoranti, a loro volta, devono competere per attrarre il maggior numero di clienti possibile al fine di massimizzare i propri profitti. In questo contesto, sia i ristoranti che i clienti sono gestiti da agenti basati su modelli di linguaggio avanzati, nello specifico GPT-4 (0613). Ogni ristorante è diretto da un agente che, attraverso azioni predefinite come "modificare il menu", "gestire lo chef" e "fare pubblicità", si adopera quotidianamente per servire al meglio i clienti. I clienti, a loro volta, ricevono informazioni dai ristoranti e scelgono dove andare a mangiare. Dopo ogni pasto, i clienti forniscono feedback sotto forma di commenti, che i ristoranti possono utilizzare per migliorare il proprio servizio. La simulazione si sviluppa su un periodo di quindici giorni e termina se uno dei ristoranti decide di ritirarsi dalla competizione.

 

Per rendere efficace questa simulazione, è necessario affrontare tre sfide principali, ciascuna delle quali richiede un approccio mirato per garantire risultati realistici e utili.

 

La prima sfida riguarda la natura testuale degli input e output degli agenti basati su modelli di linguaggio. Poiché questi agenti interagiscono esclusivamente tramite testo, diventa complesso replicare un'interazione autentica con un ambiente reale. Per superare questo ostacolo, è essenziale sviluppare o utilizzare sistemi che simulino in modo realistico le interazioni e le attività tipiche di un ristorante e delle interazioni tra clienti. Solo così gli agenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni potranno operare in modo pratico e coerente all'interno dell'ambiente simulato.

 

La seconda sfida consiste nel garantire una sufficiente diversificazione degli agenti all'interno della simulazione. In un contesto reale, le preferenze dei clienti sono estremamente variabili: alcuni potrebbero preferire cibo vegetariano, altri optare per il fast food. Questa diversificazione è cruciale per stimolare comportamenti competitivi che riflettano la complessità e la varietà delle dinamiche umane, rendendo così la simulazione più fedele alla realtà.

 

Infine, è fondamentale valutare rigorosamente quanto i comportamenti degli agenti nella simulazione siano effettivamente rappresentativi di quelli degli esseri umani in contesti reali. Questo aspetto non solo garantisce la coerenza interna della simulazione, ma assicura anche la sua validità esterna, rendendo i risultati più applicabili e utili per comprendere dinamiche reali.

 

Affrontare con successo queste tre sfide è cruciale per creare una simulazione che non solo funzioni a livello tecnico, ma che offra anche spunti significativi e applicabili nel mondo reale.

 

Agenti AI per la simulazione della gestione di attività ristorative

In questo studio, vengono impiegati agenti per simulare il ruolo di gestori di ristoranti. La gestione di un ristorante reale coinvolge attività complesse come l'assunzione di personale, la creazione di menu e la pubblicità, operazioni che vanno oltre le capacità dei modelli linguistici basati esclusivamente su testo, poiché questi non possiedono capacità di percezione del mondo reale. Per superare questa limitazione, vengono utilizzati prompt attentamente strutturati per contestualizzare lo scenario e costruire un sistema di gestione del ristorante. Per semplificare l'implementazione e l'analisi dei risultati, la competizione è limitata a due ristoranti, anche se il framework può essere facilmente esteso a un numero maggiore di ristoranti.

 

Il processo seguito da un agente ristoratore è il seguente: ogni agente dispone di un certo ammontare di fondi iniziali da utilizzare per assumere chef, creare menu, fare pubblicità e svolgere altre attività gestionali. In primo luogo, l'agente riceve i registri giornalieri che contengono la storia delle entrate, delle spese e del flusso di clienti, oltre ai commenti relativi all'ultimo giorno. Viene inoltre fornita l'informazione riguardante il ristorante rivale, che comprende il menu, il flusso di clienti e i commenti della giornata precedente. L'agente analizza tutte queste informazioni e progetta o rivede la strategia e la pianificazione per il giorno successivo, ad esempio assumendo un nuovo chef o aggiornando il menu. Successivamente, l'agente interagisce con il sistema di gestione del ristorante guidato dal prompt per registrare il metodo di interazione specificato. Al termine di queste operazioni, l'agente riassume le azioni svolte e conserva questo riepilogo in memoria per la pianificazione futura.

 

Agenti AI per la simulazione dei clienti

I clienti sono considerati veri e propri giudici nell'ambiente analizzato, e per ottenere risultati più diversificati è essenziale includere una varietà di profili. A tale scopo, vengono proposte due dimensioni: caratteristiche personali e relazioni sociali per ciascun cliente. Le caratteristiche personali comprendono vari fattori, come reddito, preferenze, condizioni di salute (ad esempio, diabete) e restrizioni alimentari (ad esempio, vegetarianismo). Queste informazioni vengono definite tramite suggerimenti e memorizzate nel sistema come dati permanenti. Sul fronte delle relazioni sociali, sono stati individuati quattro tipi principali: famiglia, colleghi, coppie e amici. Alcuni clienti vengono quindi organizzati in gruppi di 2-4 persone in base alle loro caratteristiche. A ciascun membro del gruppo viene attribuito un ruolo specifico (ad esempio, madre in una famiglia) e vengono descritte le relazioni con gli altri membri. È importante notare che esistono differenze anche tra gruppi dello stesso tipo; ad esempio, alcune famiglie presentano relazioni armoniose, mentre altre mostrano tensioni. In totale, sono stati definiti 10 clienti individuali, 4 famiglie, 4 gruppi di colleghi, 3 coppie e 4 gruppi di amici.

 

Il processo seguito da ciascun cliente è strutturato come segue. Ogni giorno, a ciascun cliente vengono presentate informazioni su due ristoranti, tra cui il nome del locale, il punteggio assegnato dai clienti, la pubblicità, il menu e i commenti. Ogni cliente deve scegliere un ristorante basandosi sulle proprie caratteristiche, esperienze e sulle informazioni fornite. I membri dei gruppi discutono prima della decisione su dove andare. Durante la discussione, ciascun membro può esprimere le proprie esigenze e opinioni, arrivando infine a una decisione di maggioranza. Nel corso della fase decisionale, i clienti devono fornire motivazioni che consentano un'analisi più approfondita delle loro scelte. Successivamente, i punteggi dei piatti registrati nel sistema del ristorante vengono inviati ai clienti. Basandosi su questi punteggi e su altre informazioni, ciascun cliente elabora le proprie impressioni che costituiscono la sua esperienza di consumo. Alcuni clienti lasciano commenti comprensivi di nome, data, punteggio e contenuto (nei gruppi, tutti i commenti vengono aggregati in un unico feedback). Infine, questi commenti vengono memorizzati e resi disponibili agli altri clienti.

 

Valutazione della qualità dei piatti

Nel contesto competitivo analizzato, la qualità dei piatti riveste un ruolo cruciale nel determinare la qualità complessiva del servizio offerto. La valutazione della qualità dei piatti è strettamente legata al prezzo del piatto stesso, al costo di produzione e al livello di competenza del cuoco. Per valutare tale qualità, sono state formulate alcune ipotesi fondamentali: la prima ipotesi considera che il gusto dei piatti sia positivamente correlato con le abilità dei cuochi, le quali sono a loro volta correlate al salario percepito; la seconda ipotesi suggerisce che la qualità e il gusto dei piatti siano influenzati sia dal prezzo di costo che da quello di vendita.

 

Sulla base di queste ipotesi, è stato introdotto un meccanismo empirico per valutare il punteggio associato a ciascun piatto. Tale punteggio viene calcolato sommando il 50% del costo di produzione con il 50% del salario del cuoco diviso per 5000. Questo approccio permette di ottenere una misura del valore del piatto che riflette sia gli aspetti economici che quelli legati alla competenza del personale.

 

L'analisi è stata condotta attraverso una serie di esperimenti ripetuti nove volte per i clienti singoli e sei volte per i clienti in gruppo. Questa analisi è stata articolata su due livelli distinti: micro e macro.

 

A livello micro, l'attenzione si è concentrata sull'interazione tra gli agenti e l'ambiente simulato, valutando le loro capacità fondamentali di percezione e azione, e osservando i loro comportamenti. A livello macro, invece, è stato esaminato il processo dinamico del sistema, con un focus particolare sull'evoluzione del sistema stesso e sull'identificazione di schemi all'interno di questa evoluzione. Sono stati analizzati anche i risultati finali della simulazione, confrontandoli con teorie consolidate nelle scienze sociali e mettendo in luce scoperte interessanti che potrebbero aprire nuove strade per ulteriori ricerche.

 

Analisi a livello micro: Percezione contestuale

Nell'analisi a livello micro delle strategie di mercato, l'attenzione si concentra sulle azioni intraprese dagli agenti, che rappresentano un elemento cruciale per determinare quale concorrente possa superare gli altri. È stato osservato che gli agenti nell'ambiente di riferimento adottano alcune strategie di mercato classiche, tra cui la differenziazione, l'imitazione, l'orientamento al cliente e l'apprendimento sociale.

 

Differenziazione: La differenziazione è una strategia generica che consente ai concorrenti di occupare una posizione di mercato unica (Porter, 1997). Questa può essere attuata in varie forme, come il design dell'immagine del marchio, il servizio clienti o altre dimensioni. Nel contesto analizzato, è emerso l'approccio di focalizzarsi su piatti distintivi per affermare il brand:

"Semplificare il menu per concentrarsi su pochi piatti di alta qualità che possano diventare i preferiti dei clienti, differenziandosi così dai concorrenti."

 

Imitazione: L'imitazione è un'altra strategia classica che prevede l'osservazione attiva e l'adattamento delle strategie dei concorrenti per mantenere la parità competitiva o limitare la rivalità nel mercato (Lieberman e Asaba, 2006). Un esempio di imitazione è l'adozione di ingredienti locali da parte di un concorrente dopo aver rilevato il vantaggio competitivo di un rivale:

"L'enfasi di American Aroma sugli ingredienti locali e le opzioni salutari è un chiaro vantaggio... Stars & Stripes Diner introdurrà ingredienti locali per alcuni piatti."

 

Orientamento al cliente: La scoperta e la soddisfazione delle esigenze dei clienti sono elementi chiave per ottenere vantaggi competitivi (Zeithaml et al., 2018). Prioritizzare la comprensione delle esigenze dei clienti permette agli agenti di adattarsi, innovare e prosperare nella competizione. Ad esempio, le risposte degli agenti vengono adattate a diverse esigenze dei clienti, come la richiesta di piatti a ridotto contenuto di zucchero per persone con diabete o di piatti a base di pesce per gli amanti dei frutti di mare. Tali bisogni vengono identificati attraverso i commenti dei clienti e raccolti dagli agenti per apportare le necessarie modifiche. Inoltre, i concorrenti possono identificare non solo esigenze individuali, ma anche tendenze generali dei consumatori, come l'interesse per la cura della salute, e adeguare di conseguenza le loro offerte.

 

Esempi di esigenze dei clienti e comportamenti dei ristoranti:

- Esigenza del cliente: Vegetariano | Comportamento dell'agente: Aggiunta di “Insalata Vegan Delight” al menu | Tipo: Restrizione alimentare

- Esigenza del cliente: Diabete | Comportamento dell'agente: Introduzione della versione senza zucchero della "Berry Parfait" | Tipo: Restrizione alimentare

- Esigenza del cliente: Frutti di mare | Comportamento dell'agente: Aggiunta della “Grigliata di Pesce” al menu | Tipo: Gusto

- Esigenza del cliente: Burger | Comportamento dell'agente: Aggiunta del “Classic American Burger” al menu | Tipo: Gusto

- Esigenza del cliente: Cura della salute | Comportamento dell'agente: Introduzione di una sezione "Specialità Locali" nel menu | Tipo: Tendenze alimentari

 

Analisi a livello micro: Strategia di mercato

L'analisi delle decisioni dei clienti riveste un ruolo cruciale nella competizione. Le ragioni alla base delle preferenze dei clienti sono state categorizzate e quantificate, rivelando che le decisioni sono spesso influenzate da una molteplicità di fattori. Questa osservazione è coerente con la teoria del comportamento del consumatore (Peter e Olson, 2010).

 

Le motivazioni dei diversi clienti sono state riassunte e raggruppate in alcune categorie principali. Ad esempio, le restrizioni alimentari e le preferenze di gusto sono state classificate sotto il tema "soddisfazione dei bisogni primari". Le scelte basate su punteggi elevati o recensioni positive sono state inserite nella categoria "considerazione della reputazione del ristorante". Le decisioni derivanti da esperienze precedenti sono state attribuite alla "fedeltà al marchio".

 

Sulla base di questa categorizzazione, le ragioni alla base delle decisioni dei clienti sono state quantificate in tutti gli esperimenti. Sono stati selezionati casualmente tre clienti singoli e quattro gruppi per la presentazione. Dall'analisi dei dati emerge chiaramente che ogni singolo cliente o gruppo considera molteplici fattori nel prendere una decisione, con variazioni da persona a persona. Un fattore comune è che la "soddisfazione dei bisogni" incide significativamente su tutti i clienti. Inoltre, si osservano differenze tra clienti singoli e gruppi. Per i clienti singoli, la reputazione del ristorante risulta un fattore cruciale (media 29,42), mentre l'interesse per esplorare nuove opzioni è meno frequente (media 7,18). Al contrario, i gruppi mostrano una maggiore apertura verso nuovi piatti (media 14,93) e attribuiscono minore importanza alla reputazione del ristorante (media 10,71).

 

Analisi a livello macro: Dinamiche strategiche

Sono state osservate dinamiche strategiche complesse, caratterizzate da una serie di interazioni dinamiche tra aziende in competizione per ottenere posizioni di vantaggio (Chen e Miller, 2012). Queste dinamiche sono guidate dall'interazione tra comportamenti di differenziazione e imitazione.

 

Risultati generali: Il secondo giorno è stata proposta da R1 l'idea di utilizzare ingredienti locali nei piatti per attrarre clienti attenti alla salute. Nei due giorni successivi, questo punto di forza ha permesso a R1 di attirare un gran numero di clienti. Notando il successo ottenuto, R2 ha aggiornato alcuni piatti con ingredienti locali il quarto giorno e ha introdotto il “Stars & Stripes Fusion Bowl” il quinto giorno per offrire servizi personalizzati. Successivamente, R1 ha aggiunto “American Fusion Bowl” per confrontarsi con R2. Da quel momento, i due concorrenti hanno continuato a ricercare nuovi punti di forza per differenziarsi, imitando al contempo i successi dei rivali.

 

Manifestazione chiave: Spesso, la differenziazione viene utilizzata dai concorrenti per ottenere vantaggi competitivi. Tuttavia, tale strategia può essere facilmente imitata, riducendo l'efficacia della differenziazione stessa (Porter, 1997). Di conseguenza, il vantaggio competitivo ottenuto attraverso la differenziazione tende a essere temporaneo, richiedendo innovazioni continue per mantenere la posizione di vantaggio.

 

Equilibrio dinamico: Quando due ristoranti operano nelle stesse condizioni (tipo di cucina, finanziamento iniziale), è naturale che i loro menu tendano a essere simili. Tuttavia, per differenziarsi, i concorrenti introducono nuovi elementi nei menu che riducono la somiglianza, mentre l'imitazione da parte dei rivali la aumenta, portando infine a un equilibrio dinamico. Durante gli esperimenti, la somiglianza tra i menu dei due ristoranti è stata calcolata quotidianamente e poi mediata. È stato osservato che la somiglianza dei menu si è mantenuta costante intorno al 36%.

 

Effetto Matteo 

È stato osservato un fenomeno riconducibile all'Effetto Matteo (Rigney, 2010), in cui enti con un vantaggio competitivo iniziale tendono ad accumulare ulteriori benefici, lasciando gli altri in una condizione di perenne inseguimento, con conseguente crescita e opportunità diseguali. Questo effetto è ampiamente documentato in vari ambiti, come l'istruzione (Walberg e Tsai, 1983) e il finanziamento della ricerca scientifica (Bol et al., 2018).

 

 Di seguito, vengono illustrati i risultati che offrono spunti pratici sulla manifestazione dell'Effetto Matteo nel contesto degli agenti basati su LLM, in particolare riguardo alle dinamiche di traffico clienti e ai meccanismi di feedback nei ristoranti.

 

Risultati generali: Nel primo giorno, la maggior parte dei clienti ha scelto il ristorante R1 grazie alla sua convenienza, alla varietà del menu e ad altri fattori. La qualità elevata dei piatti di R1 ha fornito un'esperienza soddisfacente, che si è tradotta in commenti positivi e in un punteggio medio di 7,2. Al contrario, R2 ha attratto meno clienti, con conseguente minor numero di commenti. Inoltre, i commenti ricevuti da R2 sono stati contrastanti e i punteggi medi (6,0) si sono rivelati inferiori rispetto a quelli di R1, a causa della qualità dei piatti. Nel secondo giorno, per R1, i punteggi più alti, i commenti positivi e un menu rivisitato hanno attratto nuovi clienti e fidelizzato quelli esistenti. Questo schema si è ripetuto quotidianamente, aggravando la situazione di R2.

 

Manifestazione centrale: Il successo iniziale di R1 ha rafforzato il suo vantaggio attraverso un ciclo di feedback positivo: un maggior numero di commenti ha permesso a R1 di ottenere più riscontri, facilitando miglioramenti. Inoltre, punteggi più elevati e commenti positivi hanno contribuito a costruire una solida reputazione tra i clienti, attirandone ulteriori. Al contrario, con un numero inferiore di clienti, R2 ha ricevuto un feedback limitato e le eventuali modifiche apportate non hanno prodotto risultati immediatamente apprezzabili a causa della ridotta base clienti. R2 ha quindi faticato a rompere questo ciclo, evidenziando la disparità nella crescita e nel successo.

 

Schemi di crescita disproporzionata: Le dinamiche in evoluzione, in cui R1 ha prosperato mentre R2 ha affrontato difficoltà, rappresentano le traiettorie di crescita diseguali centrali all'Effetto Matteo.

 

In sintesi, i risultati evidenziano l'impatto significativo dei vantaggi iniziali e il ruolo cruciale del feedback nel creare un ciclo autoalimentato di successo per alcuni e di difficoltà per altri, in linea con l'Effetto Matteo.

 

Come i gruppi di clienti aiutano a contrastare l'effetto Winner-take-all

Il fenomeno del "Winner-take-all" (Leadley et al., 2014) si verifica a causa dell'effetto Matteo. Definiamo il "Winner-take-all" come segue: dopo cinque giorni di competizione, un ristorante acquisisce oltre l'80% della clientela, mantenendo questo vantaggio fino alla fine della gara (Giorno 15). L'analisi statistica di questo fenomeno rivela che esso si verifica più frequentemente con i clienti singoli (66,7%) e raramente con i gruppi (solo una volta, pari al 16,7%). Concludiamo che questo risultato dipende dal fatto che i gruppi tendono a esplorare nuove opzioni e non considerano la reputazione un fattore determinante.

 

La preferenza dei gruppi per la sperimentazione offre ai ristoranti svantaggiati l'opportunità di far conoscere i propri piatti, attuare strategie efficaci e raccogliere feedback per miglioramenti. Questi clienti sperimentali possono anche raccomandare il ristorante ad altri, rompendo così il meccanismo di feedback positivo tipico dell'effetto Matteo, e contribuendo a ridurre il fenomeno del "Winner-take-all".

 

La competizione contribuisce a migliorare la qualità del prodotto

La competizione tende a migliorare la qualità dei prodotti, come evidenziato dall'evoluzione della qualità del cibo nei ristoranti, un fenomeno ben documentato nella letteratura esistente (Lieberman e Asaba, 2006; Garvin, 1988).

 

Per evidenziare questo miglioramento, consideriamo due aspetti: primo, l'86,67% delle volte, durante la competizione, il punteggio medio dei piatti in almeno uno dei ristoranti è aumentato, indicando un'alta probabilità che i clienti trovino l'esperienza culinaria migliorata rispetto al passato. Inoltre, osserviamo un incremento costante nei punteggi medi dei piatti: dal giorno 1 al giorno 15, il punteggio medio è aumentato di 0,26 per R1 e di 0,22 per R2.

 

La competizione emerge come il fattore chiave di questo miglioramento. In un mercato altamente competitivo, l'ampia disponibilità di opzioni costringe i concorrenti a focalizzarsi sul miglioramento della qualità del servizio. La presenza di rivali impone l'innalzamento degli standard per ottenere un vantaggio competitivo, creando un ambiente dinamico che stimola un costante miglioramento della qualità dei piatti.

 

Un episodio significativo riguarda l'aumento graduale dei prezzi originali dei piatti più popolari per garantire l'acquisto di ingredienti di qualità superiore, mantenendo al contempo un rapporto costo-beneficio equilibrato per assicurare la soddisfazione dei clienti.

 

Come i modelli linguistici riflettono le teorie della concorrenza di mercato

Le osservazioni emerse si allineano in modo significativo con le teorie sociologiche e di mercato esistenti. I fenomeni a livello micro, come la differenziazione, l'imitazione e l'orientamento al cliente, possono essere interpretati come manifestazioni di comportamenti endogeni degli agenti. Tuttavia, le ragioni per cui questi comportamenti emergono rimangono poco esplorate, principalmente a causa della natura "black-box" dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzati, come GPT-4. Una possibile spiegazione potrebbe risiedere nel fatto che questi modelli siano stati addestrati su un ampio corpus contenente testi di diverse discipline, tra cui psicologia, sociologia ed economia (OpenAI, 2023). Pertanto, è ipotizzabile che il modello abbia appreso teorie ed esempi diffusi, portando alla manifestazione di comportamenti "comuni" quando sollecitato dai prompt utilizzati negli esperimenti.

 

Dall'analisi della frequenza con cui i fenomeni osservati si allineano alle teorie esistenti, emerge una tendenza del modello a replicare comportamenti coerenti con tali teorie. Ad esempio, la differenziazione, l’imitazione e l’orientamento al cliente si ricollegano alla Teoria della Concorrenza di Mercato e sono state osservate con una frequenza del 100% negli esperimenti. Anche il miglioramento della qualità del prodotto, pur meno frequente (86,67%), si allinea a questa teoria. L’Effetto Matteo, riconducibile alla teoria sociologica omonima, è stato rilevato con una frequenza del 66,7% nei singoli casi e del 16,7% nei gruppi.

 

Oltre all'allineamento con le teorie esistenti, emerge una questione di grande interesse: gli agenti basati su modelli linguistici sono in grado di superare la semplice riproduzione delle conoscenze presenti nei dati di addestramento, arrivando a sviluppare una nuova forma di intelligenza?

Questo interrogativo assume particolare rilevanza per l'opportunità di condurre nuovi studi in ambito sociologico ed economico, utilizzando tali agenti per scoprire nuove regole, leggi o teorie. Inoltre, l'allineamento dei comportamenti osservati con le teorie consolidate indica una coerenza con i valori umani (Gabriel e Ghazavi, 2021), il che potrebbe suscitare l'interesse della comunità di ricerca sull'allineamento dei valori per ulteriori studi in un contesto basato su agenti. Questo lavoro potrebbe rappresentare una base di partenza per ricerche sull'allineamento, su cui potrebbero essere integrati algoritmi più complessi.

 

 

Limitazioni e prospettive future

Lo studio sugli agenti basati su LLM in contesti competitivi presenta alcune limitazioni, pur fornendo una solida base per futuri approfondimenti. Un primo limite riguarda la dimensione e la varietà del campione utilizzato: le restrizioni imposte dall'API di GPT-4 hanno circoscritto gli esperimenti a un numero limitato di ristoranti e clienti. Un altro aspetto critico è rappresentato dall'interazione esclusivamente testuale. L'approccio attuale, che si avvale di GPT-4, non rispecchia la complessità degli ambienti reali, dove le interazioni spesso coinvolgono elementi multimodali come immagini, video e audio. Con l'evoluzione di modelli multimodali più avanzati, ci si aspetta che studi futuri possano fornire una comprensione più completa. Infine, è importante sottolineare che i risultati ottenuti si basano sulla versione GPT-4-0613, e futuri aggiornamenti dell'API potrebbero influenzare gli esiti di ricerche simili.

 

Conclusioni

Lo studio di Zhao e colleghi sull'uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per simulare dinamiche competitive tra agenti offre interessanti spunti per riflettere sulle future applicazioni di tali tecnologie nel mondo aziendale e oltre. Uno degli elementi più rilevanti emersi dalla ricerca è l'abilità dei modelli di linguaggio di comprendere e replicare complessi scenari di mercato, utilizzando strategie che rispecchiano teorie sociologiche ed economiche già consolidate. Questo dimostra non solo la capacità degli LLM di agire come agenti competitivi, ma anche la loro potenzialità nell'essere strumenti di simulazione avanzata per testare strategie di mercato e comprendere le dinamiche competitive.

 

Una prospettiva inedita che si potrebbe considerare riguarda l'uso di tali simulazioni per esplorare il concetto di disruption in mercati altamente competitivi. Se gli LLM possono essere programmati per imitare comportamenti di mercato tradizionali, potrebbero essere altrettanto utili per modellare l'innovazione radicale e prevedere come nuove tecnologie o pratiche possano sconvolgere l'equilibrio esistente. Questo potrebbe offrire alle aziende un'opportunità senza precedenti di testare in anticipo l'impatto di innovazioni disruptive, anticipando le risposte della concorrenza e adattando le proprie strategie di conseguenza.

 

Inoltre, la simulazione delle dinamiche competitive con LLM potrebbe avere implicazioni rilevanti per la gestione del rischio aziendale. Le aziende potrebbero utilizzare questi strumenti per creare scenari di crisi o pericolosi cambiamenti di mercato, osservando come diverse strategie di mitigazione potrebbero influire sul risultato finale. Ciò potrebbe portare a una nuova era di gestione preventiva del rischio, in cui le decisioni sono informate da simulazioni avanzate che tengono conto di un'ampia gamma di variabili competitive.

 

Un altro aspetto strategico da esplorare è l'effetto di queste tecnologie sulla concentrazione del potere economico. Come emerso dallo studio, l'effetto Matteo tende a consolidare il successo nelle mani di pochi attori, portando a una polarizzazione del mercato. Se questa dinamica viene amplificata dall'adozione di agenti AI sempre più avanzati, si potrebbero accentuare le disuguaglianze tra le imprese, con implicazioni significative per la regolamentazione e la concorrenza leale. Questo solleva la necessità di una riflessione profonda sull'equilibrio tra innovazione tecnologica e equità di mercato, un tema che diventerà sempre più centrale man mano che l'AI diventerà parte integrante delle strategie aziendali.

 

Infine, la ricerca suggerisce che, nonostante la loro sofisticazione, i modelli linguistici di grandi dimensioni potrebbero necessitare di un ulteriore livello di complessità per gestire ambienti competitivi che riflettono la vera multidimensionalità delle interazioni umane e aziendali. Integrare elementi multimodali nelle simulazioni potrebbe fornire una visione più completa e realistica, migliorando ulteriormente la capacità delle aziende di pianificare e adattarsi in un mondo in costante evoluzione.

 

In sintesi, lo studio di Zhao e colleghi apre la strada a nuove possibilità per l'uso degli LLM nel business, ma solleva anche importanti questioni su come queste tecnologie possano ridefinire il concetto di competizione, innovazione e gestione del rischio nel futuro.

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