L’intelligenza artificiale può davvero sostituire gli esseri umani nelle ricerche di mercato? La risposta è no, ma può certamente trasformarle, ridefinendo tempi, profondità dell’analisi e ruoli operativi. E per le aziende e i loro brand, questa non deve suonare come un campanello d’allarme, ma come una leva competitiva da comprendere in fretta.
È d’accordo Piermario Tedeschi, managing director dell’agenzia di marketing Digital Angels: “L’intelligenza artificiale non può sostituire gli esseri umani nelle ricerche di mercato, in prima ragione perché i costi di sviluppo – ad oggi – sarebbero troppo elevati, ma può essere certamente un volano di efficienza soprattutto per capire meglio i comportamenti di consumo”.
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Come cambia l’intelligenza artificiale nelle ricerche di mercato
Reda Irchad, adv & social media strategist della digital agency Ventie30, sottolinea gli aspetti operativi: “L’AI non può sostituire completamente il contributo umano, ma può rendere il lavoro molto più efficiente e competitivo. Attività che fino a poco tempo fa richiedevano un intero team di analisti oggi possono essere svolte anche da una sola persona con buone competenze analitiche e una solida capacità di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale”.
Quando parliamo di ricerche di mercato parliamo di un settore che vale 150 milioni di dollari con un punto di partenza chiaro: la ricerca di mercato tradizionale è lenta, costosa e spesso limitata nella scala. Focus group, interviste, survey strutturate richiedono settimane — a volte mesi — per restituire insight che, nel frattempo, rischiano già di essere superati. In questo contesto si inserisce una nuova generazione di startup che promettono di comprimere tempi e costi grazie a “gemelli digitali” dei consumatori: agenti di intelligenza artificiale addestrati su dati reali, capaci di prevedere e simulare comportamenti, preferenze e reazioni.
Tedeschi spiega: “L’intelligenza artificiale migliora efficacia con la capacità di interrogare velocemente database anche di grandi dimensioni ed efficienza, cioè la capacità di andare a misurare in profondità i comportamenti d’acquisto. In Digital Angels integriamo nelle suite proprietarie AI i database dei principali tool di audience intelligenze sul mercato. Il risultato è che abbiamo ridotto di oltre il 50% il tempo necessario per analisi di scenario ed individuazione di insight rilevanti”.
Un sistema che Digital Angels utilizza anche sul mercato italiano e che sta sviluppando in un contesto – quello dello sviluppo tecnologico – che corre veloce.
Come funzionano i gemelli digitali dei consumatori
Gli agenti di intelligenza artificiale sono quindi dei cloni digitali di persone reali che vengono intervistate. Si raccolgono dati — conversazioni, risposte a sondaggi, comportamenti d’acquisto — e si costruiscono profili sintetici che replicano individui reali. A quel punto, le aziende possono “interrogare” questi gemelli in modo continuo, senza i limiti tipici della ricerca umana: niente affaticamento, nessun bias da contesto immediato, possibilità di esplorare scenari alternativi all’infinito.
Il vantaggio è evidente: velocità e scalabilità. Un brand può testare una campagna, una feature o un concept di prodotto in poche ore, invece che settimane. Può iterare, correggere, simulare. Può anche accedere a target difficili da raggiungere — nicchie di consumo — senza le complessità tipiche della ricerca sul campo.
I dati dietro l’intelligenza artificiale nelle ricerche di mercato
Ma da dove si prendono i dati per addestrare gli agenti AI utili per le ricerche di mercato? Ci sono diversi tipi di addestramento, spiega Luca Pelati, “Addestramento del modello, embedding, fine-tuning”, che aggiunge: “In generale, la qualità e la preparazione dei dati utilizzati per l’addestramento influenzano direttamente la soddisfazione e l’accuratezza del risultato finale. I modelli più noti non hanno mai divulgato pubblicamente le fonti dei dati utilizzati per l’addestramento, ma in linea di massima, queste provengono da tutto ciò che è disponibile online”.
Negli Stati Uniti la start-up Smile, nata come spin off dell’Università di Stanford, sta aiutando grandi aziende come CVS Health a sostituire le persone reali nei sondaggi e nelle ricerche di mercato.
Tramite la tecnologia messa a punto da Smile, che ha sviluppato un proprio modello di intelligenza artificiale per la previsione del comportamento e lo combina con diversi modelli open-source, i clienti possono porre infinite domande ai loro esperti di intelligenza artificiale.
Sri Narasimahan, vice presidente di CVS, ha dichiarato al Wall Street Journal che l’azienda considera i gemelli digitali “sempre attivi” rispetto agli esseri umani. “Credo che la vera svolta per noi sia stata la possibilità di approfondire le informazioni e che non dobbiamo fermarci al numero di domande che pongo”. L’agente AI infatti non si affatica.
I vantaggi e i limiti dell’AI nelle ricerche di mercato
Piermario Tedeschi spiega: “Vedo dei grossi vantaggi, innanzitutto di tempo e costi, ma soprattutto di follow-up poiché tramite gli agenti AI è possibile andare più in profondità e proseguire le ricerche riprendendo i discorsi dal punto nei quali li abbiamo, per qualsiasi motivo, abbandonati”. Inoltre, per Tedeschi l’interpretazione del “non detto” è nettamente migliore grazie all’analisi delle trascrizioni di focus group ed interviste in profondità da parte dell’AI.
La ricerca di mercato non è solo raccolta di risposte: è interpretazione del contesto. È lettura delle sfumature, dei silenzi, delle contraddizioni. È capacità di cogliere ciò che le persone non dicono esplicitamente — o che non sanno ancora di pensare. E su questo terreno, gli esseri umani mantengono un vantaggio decisivo.
I gemelli digitali, infatti, sono potenti quanto i dati su cui sono costruiti. Possono replicare pattern esistenti con grande accuratezza — in alcuni casi fino al 95% — “ma fanno più fatica a intercettare discontinuità, cambiamenti culturali emergenti o bisogni latenti” come ha spiegato Piermario Tedeschi. In altre parole: sono eccellenti nel prevedere il futuro se somiglia al passato, meno nell’immaginare ciò che ancora non esiste. “I gemelli digitali potrebbero amplificare un problema che esiste” fa notare Tedeschi.
Per i brand, questo significa una cosa molto concreta: l’AI non sostituisce la ricerca, la anticipa. Diventa uno strumento di pre-validazione, una sorta di “laboratorio simulato” dove testare ipotesi prima di andare sul campo. Riduce il rischio, ottimizza gli investimenti, accelera il ciclo decisionale. Ma non elimina la necessità di confrontarsi con persone reali.
C’è poi un altro aspetto, spesso sottovalutato: il rischio di autoreferenzialità. Se un’azienda si affida esclusivamente a modelli addestrati sui propri dati, rischia di rimanere intrappolata in una bolla interpretativa. I gemelli digitali, in quel caso, non ampliano la comprensione del mercato, ma la rinforzano — restituendo risposte coerenti con ciò che già si sa. È il paradosso dell’AI applicata alla ricerca: più è precisa, più può diventare conservativa.
Un modello ibrido per l’AI nelle ricerche di mercato
Per Luca Pelati, “Nel breve periodo vedo queste tecnologie più come un amplificatore della ricerca tradizionale che come un sostituto”. Probabilmente assisteremo a un modello ibrido: AI per simulare, filtrare e accelerare le analisi preliminari, e ricerca sul campo per validare ciò che emerge dai modelli.
Il risultato è una nuova architettura della ricerca di mercato: più fluida, più continua, meno legata a progetti isolati e più integrata nei processi decisionali quotidiani. Non più ‘fare una ricerca’, ma ‘essere costantemente in ascolto’, combinando simulazione e realtà.
Quanto è complesso adottare queste tecnologie
Non si possono sostituire i processi tradizionali con agenti AI, ha affermato Evan Brown, analista di tecnologie emergenti presso Gartner, ma quanto è complesso per le aziende e i loro brand adottare queste tecnologie? Dal punto di vista tecnico non è più così complesso come si potrebbe pensare, spiegano da Ventie30, digital agency che ha costituito un vero e proprio team di ricerca e sviluppo AI. Negli ultimi due anni sono emerse diverse piattaforme che permettono di creare segmenti di utenti simulati e testare messaggi, headline o concept creativi su questi modelli. La vera complessità non è tanto tecnologica quanto metodologica. Per ottenere risultati utili bisogna avere dati di partenza di qualità: dati sui clienti, sulle buyer personas, sui comportamenti digitali. Senza una buona base di dati reali, anche la simulazione rischia di produrre risultati poco affidabili.
Joe Daly, global managing partner di Gallup, ha dichiarato al Wall Street Journal che alcuni settori particolarmente interessati allo sviluppo di queste tecnologie sono la ricerca sulle politiche, il settore sanitario e del benessere e la moda. Piermario Tedeschi, managing director di Digital Angels, spiega che per lui “è ancora presto” per poter dire in quali settori funziona meglio.
Come cambia il ruolo dei ricercatori e dei brand
Anche sul piano organizzativo, l’impatto è significativo. Il ruolo dei ricercatori cambia: meno esecutori di survey, più interpreti di sistemi complessi. Devono saper dialogare con modelli di AI, validarne i risultati, identificarne i limiti. Devono, soprattutto, mantenere uno sguardo critico — perché l’errore più grande, oggi, non è fidarsi troppo poco dell’intelligenza artificiale, ma fidarsi troppo.
Infine, c’è una questione etica e di fiducia. I gemelli digitali si basano su dati personali, spesso sensibili. La trasparenza nell’uso, il consenso informato e la sicurezza diventano elementi centrali. Perché la qualità della ricerca non si misura solo nella precisione dei risultati, ma anche nella legittimità del processo che li genera.
Il futuro dell’intelligenza artificiale nelle ricerche di mercato
Quindi: l’intelligenza artificiale può sostituire gli esseri umani nelle ricerche di mercato? No, ma può renderli molto più efficaci. Può eliminare inefficienze storiche, ampliare le possibilità di analisi e aprire nuovi scenari di simulazione. Ma resta uno strumento, non un sostituto.
Ma cosa succede se una parte crescente dell’ecosistema informativo viene prodotta, distribuita e interpretata proprio dalle AI?
Sempre più contenuti digitali, dati e segnali di mercato saranno generati o filtrati da sistemi automatici. In uno scenario del genere le dinamiche di comunicazione e analisi potrebbero diventare progressivamente più leggibili per gli algoritmi stessi, che ragionano con logiche statistiche e pattern recognition molto simili tra loro.
È probabile che una parte crescente della comprensione del mercato passi da sistemi intelligenti che analizzano altri sistemi intelligenti.
“Paradossalmente, questo potrebbe rendere ancora più prezioso il contributo umano: non tanto nella produzione dei dati, quanto nella capacità di interpretare il contesto, introdurre elementi culturali e prendere decisioni strategiche che non emergono semplicemente dai modelli” spiega Pelati.
Per le aziende e i loro brand, la vera sfida non è scegliere tra AI e umani, ma progettare un equilibrio tra i due. Chi riuscirà a farlo, non farà semplicemente ricerche migliori: prenderà decisioni migliori. E, in un mercato sempre più veloce e imprevedibile, è questo che fa davvero la differenza.
