Il Super Bowl non è solo l’evento sportivo più seguito d’America, ma da decenni è anche il laboratorio più costoso e simbolico della pubblicità globale.
Quest’anno, però, qualcosa è cambiato: l’intelligenza artificiale diventa protagonista esplicita, fino a comprare spazi pubblicitari per promuovere se stessa. Con spot firmati (o ispirati) da aziende come OpenAI e Anthropic.
Obiettivo: conquistare attenzione, fiducia e riconoscibilità in un mercato dell’AI sempre più affollato.
Qualche dato per capire cosa c’è in ballo: NBCUniversal ha venduto gli spazi con prezzi medi nell’ordine degli 8 milioni di dollari per 30 secondi, con alcune posizioni premium arrivate sopra i 10 milioni; l’inventory era già sold out mesi prima della partita.
L’intelligenza artificiale entra in scena in due modi contemporanei.
Primo: come “tema” e oggetto di marketing, con aziende AI che comprano gli slot più ambiti per costruire notorietà di massa e differenziarsi nella guerra dei chatbot e aziende normali che fanno pubblicità con AI dove la stessa AI è al centro del messaggio.
Secondo (ed è la parte più strutturale): come tecnologia che cambia l’intero ciclo di vita della pubblicità — dalla ricerca e ideazione alla produzione, fino alla distribuzione e misurazione — spostando potere economico verso chi controlla dati, piattaforme e infrastruttura.
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Quando le aziende AI diventano “brand” da Super Bowl
Addirittura, la partita dell’attenzione ora riguarda direttamente i produttori di intelligenza artificiale. Per la prima volta, c’è un Super Bowl con spot di OpenAI e Anthropic, letti come una battaglia di “name recognition” e acquisizione utenti.
OpenAI ha pianificato un ritorno al Super Bowl per il secondo anno consecutivo, nel contesto di una competizione che non è più solo tecnologica ma anche reputazionale: convincere il grande pubblico che “quella” è la piattaforma AI da usare (e di cui fidarsi).
Anthropic ha scelto invece una strategia più aggressiva e “meta”: spot che giocano sull’idea che “la pubblicità sta arrivando anche nell’AI”, posizionando Claude come eccezione.
Così l’AI smette di essere soltanto uno strumento “per fare gli spot”: diventa un mercato consumer con logiche da brand advertising tradizionale (top funnel, awareness, fiducia), e con budget coerenti con quella partita.
L’intelligenza artificiale dentro il “backstage” creativo della pubblicità
Ciò detto, avanza l’AI anche in tutto ciò che c’è dietro la facciata pubblicitaria.
Al Super Bowl non puoi permetterti di sbagliare, quindi molte aziende oggi usano l’AI più nel backend che nel frontend: ricerca, scrittura di brief, iterazioni rapide, materiale di supporto per le agenzie, pre-visualizzazioni e “grunt work” che accelera i tempi.
È una svolta industriale: l’AI non rimpiazza solo una fase, ma comprime l’intero ciclo. Dove prima servivano storyboard tradizionali e settimane di allineamenti, ora si può produrre in poche ore una bozza “quasi spot” per far reagire il cliente, correggere, rilanciare. Anche quando il risultato finale viene ancora girato in modo tradizionale, cambia la catena del valore: meno tempo speso su materiali preparatori e più tempo sulle decisioni (o, al contrario, più decisioni con lo stesso tempo).
Compare anche un’altra funzione: l’idea di “audience” sintetiche per testare messaggi e creatività senza passare ogni volta da panel reali, con risparmi di tempo e denaro e con un impatto potenziale enorme sul lavoro di planning e ricerca.
L’AI nello spot “in chiaro”: quando la generazione diventa parte della regia
La frontiera più controversa resta l’uso dell’AI direttamente nella creatività che finisce in onda. Il caso più citato è quello degli spot che “dichiarano” l’uso di AI come segnale di modernità, ma che rischiano l’effetto opposto: percezione di bassa qualità o “AI slop” se messi a confronto, uno dopo l’altro, con produzioni cinematografiche ad altissimo livello.
Il Super Bowl 2026 ha offerto un esempio perfetto per discutere questo passaggio: Svedka ha promosso “Shake Your Bots Off” come spot in larga parte generato con AI, riportando in scena la mascotte Fembot e inserendo l’elemento “AI” come parte del racconto stesso.
Questa scelta è interessante per due motivi. Primo: mostra l’AI non solo come tecnica di produzione, ma come estetica e linguaggio (robot, glitch, sintetico). Secondo: dimostra che l’AI, per funzionare in pubblicità, tende ancora a “agganciarsi” a proprietà creative già note (mascotte, nostalgia, asset esistenti) più che a generare dal nulla un immaginario completamente nuovo — almeno secondo la lettura proposta nel podcast WSJ.
Fuori dal Super Bowl, l’altro caso-simbolo è Coca-Cola: una re-interpretazione “AI-powered” del filone “Holidays Are Coming”, che ha generato attenzione e discussione proprio perché tocca un asset culturale fortissimo (e perché l’uso di AI è percepito come scelta industriale, non solo creativa).
La parte che conta di più: l’AI che sposta soldi nel business pubblicitario
Se c’è un luogo dove l’AI “chiude il cerchio” tra tecnologia e fatturato è l’advertising delle piattaforme. Qui l’AI non serve solo a fare immagini o video: serve a ottimizzare ranking, targeting, misurazione, creatività dinamica, e quindi a migliorare performance e prezzi.
Meta è l’esempio più netto perché ha un modello in cui i guadagni da AI si monetizzano rapidamente: più engagement e migliore performance pubblicitaria significano più ricavi quasi subito. C’è qui un chiaro “AI payoff” nell’ad business e di un’accelerazione collegata a sistemi di raccomandazione e engagement potenziati dall’AI.
I numeri ufficiali di Meta aiutano a capire la scala: nel quarto trimestre 2025 ha riportato ricavi per 59,89 miliardi di dollari (+24% anno su anno) e ricavi annui per 200,97 miliardi (+22%).
Nella earnings call, l’azienda collega direttamente gli investimenti in performance ads a un’accelerazione della crescita delle conversioni su base annua nel corso del 2025 fino al quarto trimestre. È la traduzione di “AI monetizzata”: non solo modelli più potenti, ma sistemi più efficaci nel far comprare.
Meta può investire cifre enormi in infrastruttura AI e, allo stesso tempo, mostrare ritorni più immediati rispetto a chi deve monetizzare l’AI via software o cloud.
L’effetto collaterale: l’AI accelera la “dominanza” dei grandi player pubblicitari
Qui la lezione per editori, brand e agenzie è scomoda: l’AI tende a favorire chi ha già dati, inventory e canali di distribuzione. AI quindi come acceleratore della dominanza dei grandi giganti tecnologici nel mercato pubblicitario.
Non è un determinismo tecnologico: è economia dei feedback loop. Le piattaforme raccolgono dati di comportamento, addestrano sistemi di ranking e ottimizzazione, migliorano performance, attraggono più budget, raccolgono ancora più dati. Quando l’AI rende quel loop più efficiente, la scala diventa un vantaggio ancora più forte.
Fiducia, trasparenza, diritto: la pubblicità nell’era dei “contenuti sintetici”
Quando l’AI entra nei contenuti pubblicitari, si aprono tre fronti: trasparenza verso il pubblico, proprietà/diritti (soprattutto su volti e performer), e rischio di claims ingannevoli.
Negli Stati Uniti, New York ha approvato norme che richiedono disclosure per performer generati da AI negli annunci distribuiti a un pubblico newyorkese, con entrata in vigore indicata per giugno 2026.
In Europa, il riferimento è l’AI Act: l’Articolo 50 introduce obblighi di trasparenza che includono, tra le altre cose, la necessità di informare le persone quando interagiscono con un sistema AI in determinati contesti e la marcatura/riconoscibilità di contenuti sintetici come i deepfake, secondo le sintesi e le FAQ della Commissione e i materiali di accompagnamento.
Se si riuscirà a fare valere queste norme è un altro discorso.
Sul versante enforcement, la FTC ha ribadito negli ultimi anni (e con iniziative specifiche) che l’uso dell’etichetta “AI” e le promesse sulle capacità dei prodotti devono essere sostanziate: il bersaglio sono le dichiarazioni ingannevoli e gli schemi di marketing fuorvianti.
Anche l’autoregolamentazione prova a recuperare terreno: nel Regno Unito l’ASA ha discusso apertamente quando l’uso dell’AI in advertising dovrebbe essere reso trasparente, soprattutto se non è ovvio per il consumatore.
L’impatto dell’AI sul lavoro nella pubblicità
l’AI sta già producendo un impatto negativo sul lavoro e sul modello economico delle agenzie e in molti casi funziona da acceleratore di dinamiche che erano in corso da anni (pressione sui fee, spostamento di budget verso le piattaforme, in-housing).
La prima conseguenza è quasi meccanica: la generative AI automatizza una quota crescente di quel lavoro che, nelle agenzie e nei reparti marketing, era manodopera qualificata ma ripetitiva. Brief, prime stesure di copy, varianti di headline, storyboard, moodboard, adattamenti di formato, reportistica e analisi “di base” diventano più veloci e meno costosi.
In un recente podcast del Wall Street Journal dedicato al tema, questa trasformazione viene descritta esplicitamente come un fattore che, insieme alla contrazione del settore, spinge verso layoff e consolidamento: non è l’unica causa, ma rende più facile tagliare perché riduce il bisogno di ore-uomo su molte attività di produzione e supporto.
Il secondo pezzo è che l’AI cambia i conti anche lato cliente: se posso ottenere “abbastanza” creatività e ottimizzazione con piattaforme e tool interni, la domanda diventa perché pagare strutture esterne grandi come prima.
Qui si innesta la fase che stiamo vedendo adesso: ristrutturazioni e concentrazione. WPP, per esempio, sta lavorando a una revisione profonda della struttura creativa per presentarsi ai clienti in modo più integrato e “semplice”, anche come risposta a un mercato in cui l’AI mette in discussione parte del valore tradizionale delle holding.
E poi ci sono i tagli dichiarati. L’operazione Omnicom–IPG (una delle più grandi ondate di consolidamento recenti) è stata accompagnata da piani di riduzione di personale nell’ordine di oltre 4.000 posti, con razionalizzazioni soprattutto su funzioni amministrative e duplicazioni post-merge—un tipo di intervento che diventa più “digeribile” quando l’AI promette efficienza e automazione. Anche WPP, secondo ricostruzioni basate sui suoi numeri e riportate dalla stampa britannica, ha ridotto la forza lavoro da circa 111.000 a 104.000 in un arco annuale, in un contesto di difficoltà competitiva e pressione sui margini.
C’è poi un indicatore che spiega perché la pressione sul lavoro non è un episodio isolato: una survey citata dal WSJ segnala che circa un terzo dei CMO si aspetta di ridurre l’organico nei successivi 12–24 mesi utilizzando l’AI o eliminando ridondanze. È un dato importante perché sposta il tema dal “se” al “quando”, almeno nelle intenzioni manageriali.
Infine, anche dove non si annunciano licenziamenti “per l’AI”, l’effetto può essere comunque negativo, perché cambia la piramide professionale. La parte più esposta è quella entry-level e mid-level: le attività su cui si imparava il mestiere (ricerche, competitive review, prime analisi, adattamenti, versioni) sono proprio quelle più automatizzabili. Questo rischio emerge anche nelle ricostruzioni di settore che incrociano dati ufficiali sul lavoro: Digiday, citando statistiche e indicatori UK/US, descrive un mercato in cui le posizioni si riducono e la paura di un impatto AI diventa “strutturale”, soprattutto per i ruoli più junior.
Detto questo, sarebbe fuorviante raccontarla solo come “AI = tagli”. L’AI sta anche spostando valore verso nuove competenze (data, misurazione, modellazione, creatività guidata da performance, governance dei contenuti sintetici) e infatti non tutti i gruppi reagiscono allo stesso modo. Publicis, ad esempio, rivendica risultati migliori dei concorrenti proprio grazie a un posizionamento più vicino a dati e tecnologia, e annuncia ulteriori investimenti nell’area AI/data: segnale che la partita, per le agenzie, è sempre meno “solo creatività” e sempre più infrastruttura, misurabilità e capacità di collegare messaggio e conversione.
Il punto, in sintesi, è questo: l’AI sta comprimendo i costi e il tempo necessari per produrre e ottimizzare pubblicità; quando succede, una parte del lavoro si riduce, una parte si trasforma, e le strutture più pesanti entrano nella fase di consolidamento/razionalizzazione. Il Super Bowl rende visibile la superficie (gli spot e la narrazione), ma la scossa vera passa dai budget e dagli organigrammi.
Cosa cambia per l’adv con l’AI, dopo il Super Bowl 2026
Il Super Bowl 2026 funziona come una cartolina dal futuro prossimo: l’AI è già nel processo, anche quando non si vede; ed è già nella competizione tra brand, anche quando il “brand” è un laboratorio di modelli.
Per le agenzie: l’AI diventerà rapidamente parte della routine, ma bisognerà anche difendere il valore creativo e strategico quando una parte del lavoro — dalle prime bozze ai materiali di presentazione — viene compressa e automatizzata.
Per i brand, il vantaggio è evidente: più velocità, più varianti, più personalizzazione potenziale. Ma la linea rossa è altrettanto evidente: fiducia, veridicità delle promesse, trasparenza quando il contenuto sintetico può ingannare o alterare la percezione del prodotto e delle sue qualità.
E per le piattaforme, l’AI è già un moltiplicatore di ricavi: Meta lo dimostra nei numeri e nelle dichiarazioni sull’impatto degli investimenti in performance advertising e forse anche Youtube sta avendo vantaggi economici dal boom di AI Slop.
