Con la rapida diffusione dell’intelligenza artificiale generativa siamo all’alba di una nuova era per il marketing e la comunicazione. La GenAI si profila come un alleato cruciale per ridefinire creatività, efficienza e personalizzazione. Ma come tradurre la promessa tecnologica (crescente) in azioni strategiche?
Gartner, la multinazionale che si occupa di consulenza strategica, ricerche di mercato e analisi nel campo della tecnologia e dell’informazione offre una mappa per navigare questo territorio, con un’analisi dettagliata dei principali casi d’uso che possono guidare i responsabili del marketing delle aziende e dei loro brand, e dei marketer (più in generale) nelle decisioni di investimento e nella scelta delle priorità.
Dalla teoria alla pratica: casi d’uso concreti dell’IA generativa nel marketing
Il report Gartner propone 20 casi d’uso dell’IA generativa applicati al marketing, valutandoli in termini di valore per il business e fattibilità. Il risultato è un prisma che incrocia le opportunità con le concrete possibilità di implementazione nei processi aziendali.
La promessa della GenAI è chiara fin dal principio: velocizzare i processi, ridurre i costi, migliorare la crescita dei ricavi e mitigare i rischi. Tuttavia, come sottolinea il report di Gartner e come spiegato a più riprese su queste pagine l’intelligenza artificiale è uno strumento potente che richiede una solida direzione strategica, non una bacchetta magica.
Le quattro macroaree di applicazione dell’IA generativa secondo Gartner
Gartner suddivide i casi d’uso in quattro macroaree:
- Creatività: dalla creazione di contenuti alla personalizzazione dinamica. Qui troviamo strumenti come i content assistant, capaci di generare testi, immagini e video in modo rapido e su misura.
- Interfacce conversazionali: chatbot e digital humans che migliorano l’esperienza cliente e supportano le vendite.
- Analisi avanzata: acceleratori analitici e ottimizzatori di journey permettono decisioni più rapide e precise.
- Supporto operativo: monitoraggio multimodale dei media, workflow per la compliance e mitigazione dei bias per garantire inclusività e trasparenza.
Dal report emerge chiaramente come alcune applicazioni di IA siano in grado di facilitare il lavoro degli uffici marketing e comunicazione delle aziende e i loro brand. Secondo un sondaggio di Zoom, l’89% dei dipendenti ha dichiarato che i maggiori vantaggi dell’IA sono la riduzione delle attività ripetitive e la possibilità di dedicarsi a lavori significativi
Likely Wins: le applicazioni di IA generativa a maggior valore per il marketing
Tra i casi d’uso analizzati, Gartner individua i “Likely Wins”, ovvero le soluzioni che coniugano elevato valore di business e alta fattibilità di implementazione. Tra i più promettenti troviamo:
- Advertising Optimization: sfruttare la GenAI per ottimizzare i messaggi pubblicitari, migliorare la targettizzazione e massimizzare il ritorno sugli investimenti pubblicitari.
- Content Assistant: generazione di contenuti ad alta velocità per email, landing page e annunci digitali, migliorando l’engagement e riducendo il time-to-market.
- Social Engagement: strumenti di AI per gestire interazioni social e affinare il tono di voce del brand, ottimizzando la comunicazione in tempo reale.
Questi sono esempi concreti di come l’IA generativa possa tradursi in vantaggi immediati per le organizzazioni.
Da una ricerca di fine 2024 condotta da Paola Cillo, Dipartimento di Management e Tecnologia Bocconi, e Gaia Rubera, Dipartimento di Marketing Bocconi, pubblicato sul Journal of the Academy of Marketing Science, la GenAI potrebbe incrementare la produttività del marketing fino al 15%, una cifra impressionante che evidenzia l’enorme influenza di questa tecnologia sul settore.
Calculated risks e marginal gains: sfide e limitazioni dell’ia nel marketing
Non tutte le applicazioni della GenAI sono liberi da ostacoli però. Gartner analizza anche i “Calculated Risks”, ovvero quei casi d’uso che, pur offrendo benefici significativi, presentano complessità tecniche o normative. Tra questi rientrano la personalizzazione dinamica, che richiede dati accurati e conformità alle normative sulla privacy, e il federated data collaboration, che necessita di infrastrutture avanzate per garantire sicurezza e governance.
Infine, il report identifica i “Marginal Gains“, ovvero applicazioni che, sebbene interessanti, offrono un valore limitato rispetto alla difficoltà di implementazione. Ne è un esempio la market simulation, in cui la complessità dei dati e la difficoltà nel prevedere con precisione scenari futuri ne limitano l’efficacia nelle decisioni strategiche.
Un chiaro esempio arriva dal mercato finanziario dove i risultati indicano che i modelli di intelligenza artificiale dedicati alle simulazioni non stanno ancora sovraperformando. I modelli di intelligenza artificiale hanno un potenziale significativo, tuttavia, il loro successo dipende da diversi fattori, tra cui la sofisticatezza del modello, la qualità dei dati, l’adattabilità alle condizioni di mercato.
Governance e trasparenza: fattori chiave per il successo dell’ia nel marketing
Il successo della GenAI non dipende solo dalla tecnologia, ma dalla capacità delle aziende di adottarla strategicamente. Serve una governance robusta e con una visione innovativa per gestire rischi, come bias (le cosiddette distorsioni) e allucinazioni, e garantire trasparenza. Inoltre, è fondamentale comunicare chiaramente ai consumatori quando i contenuti sono generati dall’IA, per costruire fiducia.
Poiché se i marketer vedono nella GenAI un’opportunità vi è un divario con la percezione pubblica, spesso scettica nei confronti di contenuti generati dall’IA.
Eppure, secondo un’indagine “La nostra vita con l’AI: dall’innovazione all’applicazione” condotta da Google ed Ipsos in 21 Paesi, compresa l’Italia, l’ottimismo rispetto alle possibili applicazioni dell’AI sta gradualmente superando la preoccupazione (54% entusiasti vs 46% preoccupati). Un elemento da non sottovalutare nella definizione delle strategie future delle aziende e i loro brand.
Strategie per i responsabili marketing: come sfruttare al meglio l’IA generativa
Il messaggio di Gartner è chiaro: la GenAI è un catalizzatore di trasformazione, ma il suo valore dipende dall’adattamento alle priorità di business. Per i responsabili del marketing è il momento di esplorare e sperimentare, bilanciando opportunità e rischi. La mappa di Gartner offre una guida preziosa per tracciare un percorso che coniughi innovazione e strategia.
Secondo il “2024 Gartner CMO Spend Survey”, il 75% dei leader di marketing prevede un impatto positivo della GenAI sulle loro organizzazioni, tuttavia i responsabili del marketing devono confrontare i casi d’uso della GenAI con la maturità e le esigenze della propria organizzazione.
In definitiva, l’intelligenza artificiale generativa non è solo un fenomeno tecnologico, ma un cambio di paradigma che richiede visione, leadership e un approccio pragmatico. Solo così sarà possibile trasformare le promesse in risultati tangibili, per un marketing efficace e orientato al futuro, ma senza perdere di vista anche l’aspetto più umano.
Il futuro del marketing: integrare tecnologia e sensibilità umana per un vantaggio competitivo
L’originalità del report diffuso da Gartner sta nel fatto che definisce, in maniera abbastanza chiara, che il vero valore della GenAI non risiede nella sola adozione tecnologica, ma nella sua integrazione strategica nei processi aziendali.
Le aziende e i loro brand devono quindi adottare, in tempi brevi, le soluzioni a maggiore impatto immediato – i cosiddetti “Likely Wins” – senza perdere di vista però le sfide e le complessità legate ai “Calculated Risks” e ai “Marginal Gains”. Saranno invece la governance e la trasparenza a giocano un ruolo cruciale nella costruzione della cosiddetta brand reputation, un elemento sempre più importante ed imprescindibile.
Il futuro del marketing sarà profondamente influenzato dalla GenAI, ma il successo dipenderà dalla capacità di combinare tecnologia, creatività e sensibilità umana lasciando grande spazio alla sperimentazione. Solo così sarà possibile trasformare il potenziale dell’IA in un vantaggio competitivo concreto e duraturo per provare a vincere la sfida dei mercati.
