L’AI è già nei workflow: il vero problema adesso è governarla

L’IA è entrata ormai in quasi tutti i workflow di gestione dei contenuti e per i responsabili marketing la vera sfida è diventata un’altra: riuscire a governare la sua evoluzione sempre più rapida.

L’adozione, in altre parole, era solo l’inizio. È quanto emerge dalla Digital Content Management Survey condotta da Liferay nel 2026 su 500 content manager e professionisti del digital publishing negli Stati Uniti. La grande maggioranza dei team utilizza ormai l’IA, ma per molti questa tecnologia sta introducendo anche nuova complessità. Per riuscire a coglierne pienamente i benefici, la governance deve quindi diventare una priorità.

L’adozione dell’IA è quasi universale, la supervisione no

L’86% dei team che si occupano di contenuti, utilizza già funzionalità di IA all’interno dei propri strumenti e il 41% ne fa un uso esteso. Più della metà degli intervistati afferma inoltre che l’intelligenza artificiale contribuisce ad almeno un quarto dei contenuti prodotti. L’IA è dunque entrata a tutti gli effetti nelle attività quotidiane.

La fiducia nei suoi confronti racconta però una storia diversa. Solo il 14% dei content manager dichiara di fidarsi completamente dell’IA al punto da consentirle di pubblicare contenuti senza una revisione umana. Il 26% si fida abbastanza, il 31% solo in parte, mentre il restante 28% dichiara di fidarsi poco o per nulla dell’IA per una pubblicazione autonoma.

Nonostante la diffusione della tecnologia, quindi, solo una minoranza è disposta a eliminare il giudizio umano dalla decisione finale di pubblicazione.

Le organizzazioni stanno di fatto tracciando una linea di demarcazione, anche se non sempre in modo esplicito, tra IA come strumento di produttività e IA come decisore. Attività come scrivere una prima bozza, sintetizzare, tradurre e organizzare i contenuti vengono ormai affidate all’intelligenza artificiale con una certa tranquillità. Autorizzare la pubblicazione di quei contenuti richiede invece un livello di giudizio differente, ed è proprio qui che la maggior parte dei team continua a considerare indispensabile l’intervento umano.

La principale preoccupazione di chi esita, riguarda accuratezza e qualità, indicate dal 34% degli intervistati. Seguono la necessità di revisione e supervisione umana (30%) e le preoccupazioni relative a sicurezza e privacy (30%).

Sono timori particolarmente comprensibili per i team marketing che operano in settori regolamentati o gestiscono su larga scala contenuti particolarmente sensibili per il brand. Un output generato dall’IA, apparentemente convincente ma errato, che raggiunga un cliente o un prospect prima di essere verificato da una persona, può provocare un danno reputazionale difficile da recuperare.

Senza integrazione, l’IA aggiunge passaggi invece di eliminarli

La promessa dell’intelligenza artificiale applicata ai workflow dei contenuti è velocità e semplicità. La ricerca mostra però che, senza un’implementazione adeguatamente progettata, gli strumenti di IA rischiano di produrre l’effetto opposto: aumentare la complessità.

Il 78% dei content manager passa da uno strumento all’altro per completare una singola attività. Tra gli utilizzatori più intensivi dell’IA, il 31% dichiara di cambiare strumento molto frequentemente, contro il 17% di chi ne fa un uso limitato e appena il 10% di chi si trova ancora nella fase pilota.

Paradossalmente, quindi, i team che utilizzano maggiormente l’IA sono anche quelli alle prese con i workflow più frammentati.

La ragione è abbastanza semplice. Molte organizzazioni ampliano le proprie capacità di IA aggiungendo funzionalità all’interno di strumenti specializzati: utilizzano un assistente per la scrittura in un sistema, gestiscono la localizzazione in un altro, effettuano la verifica della compliance su una terza piattaforma e infine utilizzano il CMS per la pubblicazione.

Ogni singola tecnologia può rendere più veloce la propria fase del processo, ma contemporaneamente aumenta il numero di passaggi e interazioni che il team deve coordinare. L’IA accelera le singole attività, ma senza integrazione non rende necessariamente più semplice il workflow end-to-end.

E i team ne avvertono le conseguenze. Il coordinamento tra gruppi diversi e le scadenze ravvicinate sono indicati entrambi dal 32% degli intervistati come le principali fonti di stress quotidiano. Tra i professionisti IT e sviluppo, in particolare, il 40% considera proprio il coordinamento tra team il problema principale. Il 24% degli intervistati segnala inoltre l’eccessivo numero di strumenti e piattaforme, mentre il 25% indica la presenza di troppi processi manuali.

Sono problemi risolvibili. Ma per farlo occorre partire da una migliore integrazione e, soprattutto, da una governance più efficace.

Perché la governance, e non più l’adozione, deve diventare la priorità

La ricerca descrive uno scenario nel quale l’adozione dell’IA nelle aziende ha corso più velocemente dell’infrastruttura necessaria a gestirla responsabilmente.

I team marketing utilizzano ampiamente l’intelligenza artificiale, mantengono una supervisione umana nella fase di pubblicazione e, contemporaneamente, continuano a spostarsi tra sistemi differenti per portare a termine le proprie attività. Per trasformare l’IA in un reale vantaggio operativo, è necessario affrontare i problemi di coordinamento che questa evoluzione sta generando.

La domanda sta quindi cambiando: da “Come facciamo a convincere i team a utilizzare l’IA?” a “Come possiamo governare l’IA su larga scala?”.

È un cambio di prospettiva sostanziale. Le iniziative di adozione puntano soprattutto a modificare i comportamenti individuali; quelle di governance riguardano invece la progettazione dell’intero sistema. Significa stabilire come gli agenti IA possano accedere ai dati, quali operazioni siano autorizzati a svolgere, come debbano essere verificati i loro output e in che modo le attività possano essere monitorate e sottoposte ad audit all’interno dell’organizzazione.

Definire questi standard permette di affrontare proprio le principali preoccupazioni dei team marketing. Sicurezza e fiducia sono infatti i fattori più importanti nella valutazione di nuove tecnologie aziendali, indicati dal 27% dei content manager: quasi il doppio rispetto al 14% che considera prioritarie l’innovazione o le funzionalità IA. Anche l’integrazione con i sistemi esistenti si colloca davanti alle funzionalità di intelligenza artificiale.

Le preferenze di acquisto di chi lavora quotidianamente con queste tecnologie mandano quindi un segnale preciso alle aziende: servono ambienti IA capaci di inserirsi all’interno di workflow già governati, non semplicemente nuove funzionalità attorno alle quali sia poi necessario costruire da zero un modello di governance.

Alcuni vendor di software enterprise stanno iniziando a muoversi in questa direzione. L’evoluzione del mercato punta verso ambienti IA governati, nei quali gli agenti operano all’interno dei framework di sicurezza e controllo degli accessi già esistenti, le loro attività vengono registrate automaticamente per garantire tracciabilità e audit e le aziende possono collegare le capacità dell’IA ai propri dati senza dover ricostruire da zero l’intera infrastruttura di compliance.

Il valore, quindi, dipenderà sempre meno da ciò che un singolo strumento IA è in grado di fare e sempre più dalla possibilità di gestire, tracciare e controllare le attività svolte dall’intelligenza artificiale.

Il ciclo di vita dei contenuti è il prossimo nodo della governance IA

C’è infine un dato che merita particolare attenzione: il 93% dei content manager crea le prime versioni dei contenuti al di fuori della propria piattaforma principale di content management.

Il lavoro inizia in Microsoft Word, Google Docs, piattaforme per la gestione degli asset o strumenti di project management, per poi essere trasferito nel CMS per la pubblicazione e la governance.

Ogni passaggio tra sistemi rappresenta però un potenziale punto di perdita: metadati, standard di brand, requisiti di accessibilità e persino il lavoro svolto dall’IA durante la fase di creazione possono deteriorarsi o scomparire prima della pubblicazione.

Per i team marketing che gestiscono grandi quantità di contenuti distribuiti su più canali, lingue e gruppi di lavoro, il problema dei passaggi tra sistemi diventa quindi anche un problema di governance.

L’assistenza dell’IA utilizzata durante la stesura potrebbe non essere tracciata nel sistema di pubblicazione. La revisione umana prevista per intercettare eventuali errori dell’IA potrebbe avvenire su una versione del contenuto già passata attraverso diverse piattaforme. E la traccia di audit relativa al contributo dell’intelligenza artificiale potrebbe risultare incompleta o addirittura inesistente.

La prossima evoluzione dell’enterprise content management dovrà affrontare direttamente questo problema. Le funzionalità continueranno naturalmente a essere importanti, ma i team marketing valuteranno sempre di più le piattaforme anche in base alla loro capacità di garantire governance e supervisione umana lungo l’intero ciclo di vita dei contenuti.

Le strategie IA concentrate principalmente sull’acquisizione di nuove funzionalità rischiano quindi di essere già superate. Il vero vantaggio competitivo sarà nella capacità di adottare strumenti che possano essere gestiti, tracciati e considerati affidabili su scala enterprise.

Non è più quindi soltanto una questione di tecnologia o di adozione. È una questione di progettazione dei sistemi e di governance, che molte organizzazioni stanno solo ora iniziando ad affrontare seriamente.