strategia

Come l’AI aiuta le agenzie di marketing, anche in Italia



Indirizzo copiato

L’intelligenza artificiale ha democratizzato la produzione di contenuti, ma ha anche livellato la qualità verso il basso. In questo scenario le agenzie di marketing che integrano l’AI nei processi diventano più strategiche, capaci di garantire coerenza, misurabilità e valore creativo differenziale

Pubblicato il 19 mar 2026

Piermario Tedeschi

Managing Director, Digital Angels



AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
AI nel marketing researcher e analyst marketing emozionale project manager AI Marketing Mix Modeling




L’intelligenza artificiale ha abbassato costi, tempi e barriere d’ingresso nella produzione di contenuti, rendendo “facile” e “veloce” ciò che prima richiedeva competenze specifiche, budget rilevanti e tempi lunghi. Oggi il valore non sta tanto nell’avere accesso agli strumenti, quanto nel saperli governare. E qui il ruolo delle agenzie torna centrale, perché la differenza si vede nella coerenza complessiva, nella misurazione e nella responsabilità.

Il doppio effetto dell’AI: più accessibilità, più omologazione

L’evoluzione delle piattaforme di AI ha portato nel settore del marketing due trend evidenti. Da un lato l’AI ha alzato l’asticella del “minimo sindacale”. Chiunque, con un prompt ben scritto, è in grado di produrre testi, immagini, script e varianti creative che prima erano appannaggio esclusivo di professionisti con esperienza. Dall’altro lato però questa stessa accessibilità ha reso i contenuti più simili tra loro, appiattendo le differenze. Il livello medio è aumentato, ma allo stesso tempo le campagne sono molto più simili tra loro, sia nello stile, sia nel contenuto.

Articoli, post, visual, concept preliminari tendono a convergere su uno stile riconoscibile, prevedibile, quasi monotono. Questi due trend spiegano perché se oggi tutti possono produrre “abbastanza bene”, diventa decisivo e rilevante chi riesce a produrre in modo “diverso”, con coerenza di marca, rilevante e con risultati misurabili.


L’AI come infrastruttura di lavoro nelle agenzie

Per evitare l’appiattimento, l’AI va considerata un’infrastruttura di lavoro.

Va introdotta in modo strutturale e, come nel nostro caso, impegna a ridisegnare i workflow lungo tutto il progetto. Può essere usata nelle fasi iniziali per analisi e benchmark, durante l’ideazione per esplorare varianti e mettere sotto stress le intuizioni, e nelle fasi produttive per accelerare lo sviluppo di asset coerenti.

Il peso dell’input e la qualità del risultato

Cambia soprattutto il peso dell’input. La qualità del risultato dipende dalla chiarezza dell’idea e da come viene tradotta in istruzioni operative.

Nella generazione delle immagini, ad esempio, il lavoro parte da moodboard e reference, passa dalla definizione dello stile e arriva alla combinazione progressiva degli elementi fino a ottenere un output credibile e consistente. Questo riduce il costo di tornare indietro, aumenta la capacità di iterare e collega meglio analisi, strategia, creatività e messa a terra.


Come cambia l’organizzazione interna del team

Il beneficio non è solo la velocità. È la possibilità di arrivare dal cliente con ipotesi più solide, perché testate e affinate prima.

Dal punto di vista organizzativo, abbiamo formato tutto il team. Gli strategist la usano per l’analisi, copy e art director in modo complementare sulla propria area, senza una figura isolata dedicata ai prompt. Il processo è diventato più autonomo e più rapido. In parallelo, la sperimentazione è più accessibile anche quando il budget non consente produzioni lunghe o shooting complessi.


Casi reali: Gamelife, Fiorucci e China Airlines

Questo approccio si vede bene nei progetti reali. Nel lavoro per Gamelife, nato anche per comunicare l’acquisizione delle attività italiane di GameStop, abbiamo usato modelli linguistici per analizzare migliaia di conversazioni tra community e forum, riducendo di circa la metà i tempi di analisi. La lettura del pubblico è diventata più veloce e più precisa e ci ha permesso di costruire messaggi pertinenti e creatività dinamiche, coinvolgendo oltre 700.000 gamer in una campagna integrata tra retail ed e-commerce.

Lo stesso vale per la produzione visiva. Per storyboard e key visual oggi possiamo arrivare rapidamente a immagini molto vicine al risultato finale e correggerle in tempo reale, senza riattivare filiere esterne. È un cambio rilevante anche per brand che richiedono un alto livello di controllo sul linguaggio visivo. Ne sono esempi campagne realizzate per Fiorucci o China Airlines, in cui senza l’AI avremmo dovuto organizzare shooting lunghi e costosi o ripiegare su archivi meno aderenti all’identità di marca.

La responsabilità finale resta umana. L’AI accelera la capacità di sviluppare e iterare, ma la differenza continua a stare nella regia, nella coerenza e nella qualità delle scelte.


La ricerca LUISS X.ITE: i cinque trend del marketing

Per comprendere meglio questi cambiamenti nel settore, Digital Angels ha commissionato a LUISS X.ITE, il centro di ricerca dell’ateneo romano, uno studio ad hoc. La ricerca fotografa come tecnologia, mercato e organizzazione stiano cambiando il settore, evidenziando cinque temi principali:

  • l’AI entra nel cuore del piano di marketing: dalla produzione creativa, alla scelta dei canali, dall’ottimizzazione fino alla misurazione;
  • l’attenzione diventa la vera leva competitiva, più delle impression e della copertura;
  • la ricerca di informazioni si sposta dai motori tradizionali verso piattaforme e motori generativi;
  • cresce il retail media, cioè la pubblicità nei punti vendita e sugli ecommerce, perché lega in modo diretto pubblicità e acquisto;
  • evolvono i centri media verso modelli più “smart”, consulenziali e integrati.

AI e produttività: un’opportunità anche macroeconomica

In questo ecosistema, le piattaforme tecnologiche rafforzano il proprio ruolo e per le aziende cresce il bisogno di una regia umana, affidata a CMO esperti e supportata da agenzie esterne.

Dall’altro lato, come dimostrato, le agenzie che integrano l’AI nei processi possono servire meglio i clienti con le stesse persone, aumentare la qualità del servizio e la velocità di esecuzione. In questo modo si libera tempo per strategia, regia, creatività di livello, misurazione e consulenza. In questa fase è più importante generare valore e non solo quantità.

Il tema è anche macroeconomico: l’Italia soffre da anni un problema di produttività e l’AI rappresenta un’occasione concreta per colmare il gap. Come ricordava Enrico Moretti, professore dell’Università di Berkeley, nel suo libro “La nuova geografia del lavoro” ogni nuovo lavoro nel digitale genera ulteriori cinque posti “tradizionali” nella filiera. Concordo con l’affermazione che considera il PIL generato dal digitale e dalla tecnologia come il Prodotto Interno Lordo Buono, quel PIL che permette di riconoscere salari alti, migliorare il benessere, arricchire la cultura ed il tessuto sociale. Attualmente, rappresenta uno dei più veloci ascensori sociali ancora disponibili in Italia.

In definitiva, vedo quindi nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale un’enorme opportunità per colmare il divario di produttività che affligge da anni il sistema produttivo italiano, soprattutto nel settore del marketing.

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
AI E LAVORO
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership

Articoli correlati

0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x