L’AI nel marketing non è uno strumento in più: è il collasso di alcune attività e la nascita di altre
La vera domanda per le PMI non è quale tool usare, ma quale parte del marketing continuerà a creare valore quando la produzione standard costerà quasi zero.
Un articolo di: Fabio Albano - Digital Makers
In molte aziende l’intelligenza artificiale è entrata nel marketing nel modo più semplice: come scorciatoia.
Scrivere una caption più velocemente. Generare tre varianti di un testo. Riassumere un report. Produrre idee per un calendario editoriale. Creare una prima bozza di email, un’immagine, una headline, una descrizione prodotto.
Tutto utile. Tutto immediato. Tutto, però, ancora superficiale.
Perché il vero impatto dell’AI sul marketing non riguarda l’aggiunta di un nuovo strumento alla lista dei software aziendali. Riguarda la redistribuzione del valore dentro il lavoro marketing. Alcune attività stanno perdendo peso, perché diventano più veloci, più economiche e più facili da automatizzare. Altre, invece, diventano molto più importanti, perché sono proprio quelle che permettono all’AI di produrre qualcosa di utile, coerente e misurabile.
Il punto, quindi, non è chiedersi se l’AI sostituirà il marketing.
Il punto è capire quale marketing verrà sostituito.
Per un CEO si tratta di pianificare una decisione organizzativa: capire dove continuare a investire persone, dove introdurre automazione e dove costruire nuove competenze interne. Secondo Istat, nel 2025 l’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale nelle imprese italiane con almeno 10 addetti è raddoppiato in un anno, passando dall’8,2% del 2024 al 16,4%. Tra le imprese che usano AI, l’ambito di applicazione più frequente è proprio marketing e vendite, indicato dal 33,1% delle aziende.
L’AI non è più un tema da osservare da lontano. È già entrata nei processi commerciali, nei contenuti, nella relazione con i clienti, nella generazione di insight e nella gestione operativa delle attività quotidiane.
Ma tra “usare l’AI” e “ridisegnare il marketing intorno all’AI” c’è una differenza enorme.
AI nel marketing: la domanda sbagliata è “quale tool usiamo?”
Molte PMI stanno affrontando l’AI con una logica da software selection: quale piattaforma scegliamo? Quale abbonamento attiviamo? Quale tool fa risparmiare più tempo?
Sono domande comprensibili, ma non sono le prime da porsi.
La domanda corretta è un’altra: quali attività del nostro marketing creano davvero valore e quali, invece, esistono solo perché finora serviva una persona per eseguirle?
È qui che il tema diventa scomodo.
Per anni molte funzioni marketing hanno costruito il proprio valore sull’esecuzione: produrre contenuti, pubblicare post, adattare testi, preparare report, aggiornare piani editoriali, fare ricerche preliminari, creare varianti creative, assemblare materiali, rispondere a richieste ricorrenti.
Tutte attività necessarie. Ma non tutte strategiche.
L’AI sta comprimendo proprio questo spazio: il lavoro ripetitivo, standardizzabile, descrittivo, basato su pattern prevedibili. Non perché queste attività spariscano da un giorno all’altro, ma perché il loro costo marginale tende a ridursi drasticamente.
Se prima servivano ore per produrre dieci varianti di un copy, oggi servono minuti. Se prima un report richiedeva tempo per raccogliere dati e descrivere cosa fosse successo, oggi la parte descrittiva può essere automatizzata. Se prima la produzione di contenuto era un collo di bottiglia, oggi il collo di bottiglia si sposta altrove: nella qualità dell’idea, nella coerenza della strategia, nella capacità di distribuzione, nella lettura dei risultati.
In altre parole: l’AI non rende inutile il marketing. Rende fragile il marketing che non sa spiegare perché esiste oltre l’esecuzione.
5 attività del marketing che l’AI sta comprimendo
01.
La prima area che si comprime è la produzione standard di contenuti. Non il contenuto strategico, non il pensiero editoriale, non la capacità di costruire un punto di vista riconoscibile. Si comprime la produzione generica: testi intercambiabili, post senza insight, articoli costruiti per riempire un calendario, descrizioni prodotto prive di differenziazione, email promozionali uguali a mille altre. Quando tutti possono produrre contenuto più velocemente, il contenuto medio perde valore.
02.
La seconda area è il copywriting di base. Headline, caption, subject line, testi brevi, varianti di annunci: tutte attività che l’AI può supportare in modo efficace, soprattutto quando il contesto è chiaro e il margine creativo richiesto è limitato.
03.
La terza area è la reportistica descrittiva. Dire che le impression sono aumentate, che il CTR è diminuito o che una campagna ha performato meglio di un’altra non basta più. La parte descrittiva del dato diventa sempre più automatizzabile. Quello che resta umano — e prezioso — è capire perché è successo, cosa significa e quale decisione prendere.
04.
La quarta area è l’adattamento operativo dei materiali: trasformare un articolo in post, un post in newsletter, una presentazione in carosello, un video lungo in pillole. Anche qui, il valore non scompare, ma si sposta. Non sta più nell’adattamento in sé, ma nella regia del sistema.
05.
La quinta area è il customer care di primo livello e, più in generale, la gestione di interazioni ricorrenti. Chatbot, assistenti AI, sistemi di risposta automatizzata e workflow conversazionali stanno rendendo sempre più gestibili quelle richieste che non richiedono giudizio, sensibilità o negoziazione.
Microsoft, nel Work Trend Index 2025, descrive l’emergere di team composti da persone e agenti AI, con leader chiamati a individuare il mix migliore tra contributo umano e automazione per ogni attività. Il 45% dei leader italiani dichiara che la propria organizzazione sta già usando soluzioni di AI agentica per automatizzare alcuni processi, in particolare in aree come customer service, marketing e sviluppo prodotto.
Questo non significa che le persone scompaiano. Significa che cambia la domanda: non “chi esegue questa attività?”, ma “questa attività richiede davvero una persona o richiede un sistema progettato da una persona?”.
5 attività del marketing che valgono di più nell’era AI
Se alcune attività si comprimono, altre diventano più importanti.
- La prima è la capacità di interpretare i dati. Non raccoglierli soltanto, non leggerli in superficie, ma trasformarli in decisioni. Il marketing che funziona nell’era AI non è quello che produce più output, ma quello che capisce più rapidamente quali output hanno senso, per quale segmento, in quale momento e con quale obiettivo.
La seconda è la strategia di distribuzione. Produrre contenuti diventa più facile; farli arrivare alle persone giuste diventa più difficile. In un mercato saturo di contenuti generati, assistiti o accelerati dall’AI, la distribuzione diventa una competenza centrale: canali owned, newsletter, community, SEO, LinkedIn, partnership editoriali, CRM, retargeting, automation.
La terza è la progettazione dei workflow. Il valore non sta nel singolo prompt, ma nel processo: quali dati entrano, quali controlli vengono applicati, quali output vengono generati, chi valida, cosa viene pubblicato, cosa viene misurato, cosa rientra nel sistema come apprendimento.
La quarta è la personalizzazione su scala. L’AI permette di costruire messaggi, percorsi e interazioni più aderenti ai bisogni delle persone. Ma senza dati di qualità, segmentazione e governance, la personalizzazione resta una promessa generica.
La quinta è la capacità di formulare domande migliori. Sembra un dettaglio, ma è il cuore del problema. In un contesto in cui le risposte diventano più accessibili, il vantaggio competitivo si sposta sulla qualità delle domande: cosa vogliamo capire? Quale ipotesi stiamo testando? Quale comportamento vogliamo generare? Quale conversione conta davvero?
McKinsey, nello State of AI 2025, rileva che molte organizzazioni usano già l’AI, ma la maggior parte è ancora in una fase di sperimentazione o pilota. Le aziende che ottengono più valore non si limitano a cercare efficienza: ridisegnano i workflow, collegano l’AI a obiettivi di crescita e innovazione e hanno una sponsorship più forte da parte della leadership.
Questo passaggio è decisivo per le PMI.
Usare l’AI per fare più velocemente le stesse cose di prima produce un vantaggio limitato. Usarla per ripensare come il marketing genera domanda, relazione e conversione può cambiare la struttura competitiva dell’azienda.
Tre domande da portare nel prossimo meeting marketing
Prima di aggiungere un altro tool allo stack, un CEO o founder dovrebbe portare al team tre domande molto semplici.
Quali attività ci stanno occupando tempo, ma non stanno costruendo un vantaggio competitivo?
Quali decisioni prendiamo ancora “a sensazione” perché non abbiamo dati, processi o responsabilità chiare?
Stiamo formando persone capaci di guidare sistemi intelligenti o solo persone che eseguono task dentro strumenti nuovi?
Sono domande operative, ma anche culturali.
Perché l’AI non è solo una tecnologia da implementare. È uno stress test sul modo in cui un’azienda prende decisioni.
Il compito del CEO non è scegliere il tool. È ridisegnare il sistema.
Per un CEO o founder, il rischio più grande non è che il team marketing usi poco l’AI. Il rischio è che la usi male: in modo frammentato, individuale, non misurato, senza una logica comune.
Un copywriter che usa l’AI per scrivere più velocemente non cambia il marketing dell’azienda. Un social media manager che genera più varianti di post non cambia la qualità della domanda. Un team che produce più contenuti senza una strategia di distribuzione rischia solo di aumentare il rumore.
Il cambio di passo arriva quando l’AI viene inserita in un sistema: obiettivi chiari, dati accessibili, workflow condivisi, responsabilità definite, criteri di validazione, metriche coerenti.
È qui che il ruolo della leadership diventa centrale.
Il World Economic Forum, nel Future of Jobs Report 2025, stima che entro il 2030 il 22% dei posti di lavoro sarà interessato da dinamiche di trasformazione, con 170 milioni di nuovi ruoli creati e 92 milioni destinati a essere sostituiti.
Il report evidenzia anche che quasi il 40% delle competenze richieste sul lavoro cambierà e che lo skill gap è già indicato dal 63% dei datori di lavoro come principale barriera alla trasformazione.
La lettura corretta, però, non è “le persone verranno sostituite”. È più precisa: le attività cambiano, le competenze richieste cambiano, la struttura dei team cambia.
E chi guida l’azienda deve decidere se anticipare questo cambiamento o subirlo.
Il nuovo team marketing: meno esecuzione, più regia
Il team marketing che emerge da questa trasformazione non è necessariamente più piccolo. È diverso.
Ha meno valore nella produzione meccanica di output e più valore nella capacità di orchestrare un sistema.
Serve chi sappia leggere i dati e trasformarli in insight. Serve chi sappia progettare contenuti non come pezzi isolati, ma come parte di un percorso di acquisizione e relazione. Serve chi sappia collegare CRM, campagne, sito, email, social, customer care e sales. Serve chi sappia costruire processi in cui l’AI aumenta la produttività senza abbassare la qualità. Serve chi sappia distinguere un output formalmente corretto da un contenuto davvero utile per il business.
Nel marketing pre-AI, la domanda era spesso: “chi produce questo contenuto?”.
Nel marketing post-AI, la domanda diventa: “quale sistema genera, distribuisce, misura e migliora questo contenuto nel tempo?”.
È un cambio radicale.
Perché sposta il valore dalla singola consegna alla progettazione del processo. Dalla produzione alla governance. Dalla quantità alla qualità della decisione.
L’AI non premia chi produce di più. Premia chi pensa meglio.
Il paradosso è questo: più l’AI rende accessibile la produzione, più aumenta il valore del pensiero strategico.
Se tutti possono generare testi, immagini, report, analisi preliminari e varianti creative, allora il vantaggio non è più produrre. Il vantaggio è scegliere. Capire cosa vale la pena produrre, per chi, con quale obiettivo, su quale canale, con quale metrica, dentro quale percorso.
Per le PMI italiane, questa può essere una grande opportunità.
Le aziende più grandi hanno più risorse, ma spesso anche più inerzia. Le PMI, se guidate con metodo, possono ridisegnare più velocemente processi, ruoli e responsabilità. Possono trasformare l’AI da scorciatoia operativa a leva organizzativa. Possono costruire team più piccoli ma più intelligenti, meno schiacciati sull’esecuzione e più orientati alla crescita.
Ma serve una scelta chiara.
Non basta dire al team “usate ChatGPT”. Non basta comprare un tool di automation. Non basta generare più contenuti. Serve decidere quale parte del marketing deve essere automatizzata, quale deve essere potenziata e quale deve restare profondamente umana.
Perché il marketing non sta collassando.
Sta collassando il marketing che confondeva il valore con la produzione.
Quello che nasce al suo posto è più difficile da costruire, ma anche più utile: un marketing capace di unire dati, creatività, distribuzione, relazione e governance. Un marketing in cui le persone non valgono perché fanno manualmente ogni cosa, ma perché sanno progettare sistemi migliori.
L’AI non sostituisce il marketing.
Sostituisce il marketing che non sa spiegare quale valore crea.