L’Ai e il marketing: come la usano i marketer, i trend in arrivo e come prepararsi

L’Intelligenza artificiale è sempre più destinata a lasciare i reparti aziendali destinati all’innovazione per diventare parte integrante dei processi di lavoro, e il marketing non fa eccezione. Secondo il recente rapporto di Hubspot “AI Trends for Marketers Report” due terzi dei professionisti del marketing stanno già usando l’AI portandola fuori dalla fase “test” per trasformarla in infrastruttura stabile delle loro strategie. Perché è importante questo rapporto? Perché mostra in quali settori l’AI è già parte integrante dei processi di marketing, come i marketer la stanno già usando e come la useranno nell’imminente futuro. Vediamo quindi in dettaglio cosa sta succedendo e cosa sta per succedere. 

Cosa dice il rapporto Hubspot AI Trends for Marketers Report

Sulla base di un sondaggio condotto su oltre 1.500 marketer, il rapporto descrive come i team di marketing a livello globale stiano integrando l’intelligenza artificiale nei loro flussi di lavoro per aumentare l’efficienza e l’impatto.  Non parliamo più solo di software intelligenti che aiutano qua e là, ma di veri e propri agenti capaci di gestire processi end-to-end e liberare tempo ai marketer per quello che conta: creatività, strategia e relazione con il cliente. Non a caso, il 98% delle aziende prevede di mantenere o aumentare i propri investimenti in AI.

Gli usi attuali dell’AI nel marketing

Il principale fattore di adozione è l’AI offerta dagli strumenti generalisti esistenti, come Google Gemini e Zoom AI Companion, con l’89% dei marketer che afferma che queste funzionalità integrate hanno aumentato l’uso complessivo dell’AI.

L’AI viene impiegata in ogni fase del moderno flusso di lavoro di marketing, dalla scrittura, progettazione e produttività di base, alla revisione più complessa del tono e della voce del brand, alla creazione di report o alla personalizzazione.

Gli strumenti AI più comunemente utilizzati dai marketer negli ultimi 12 mesi includono:

• Chatbot generici: 40%. ChatGPT è dominante, utilizzato dall’88% dei marketer, seguito da Google Gemini (52%) e Copilot (44%).
• Generatori di immagini o design (es. DALL-E): 40%.
• Strumenti di editing video o audio smart/AI: 36%.
• Generatori di voce o narrazione: 33%.
• Generatori di video o animazioni (es. Sora): 30%.
• Strumenti/funzionalità di editing immagini smart/AI (es. miglioramenti automatici): 33%.
• Strumenti generici di generazione di testo (es. Jasper): 27%.

Per quanto riguarda l’AI generativa, i marketer la utilizzano per una varietà di compiti:

• Creazione di contenuti basati su testo. È il caso d’uso più comune, con il 55% degli utenti AI che si affida ad essa per la scrittura (es. blog, e-book, e-mail marketing, comunicati stampa, descrizioni di prodotti, post social testuali).
• Ricerca. Utilizzando l’AI generativa per ricerche di mercato, trovare set di dati o riassumere articoli (il 47% dei marketer usa l’AI per la ricerca).
• Automazione di messaggistica diretta del brand o marketing conversazionale (es. DM, e-mail conversazionali, SMS): 41%.
• Creazione di contenuti multimediali (es. video, immagini, audio, embed di siti web): 38%.
• Analisi/reporting dei dati (utilizzo dell’AI generativa per analizzare o manipolare dati di marketing): 34%.
• Brainstorming (per idee di contenuto): 36%.
• Apprendimento di nuove funzionalità (es. funzioni Excel, debug di codice SQL): 33%.
• Prendere appunti o riassumere riunioni: 26%.
• Creazione di comunicazioni interne o documenti per gli stakeholder: 14%.

L’AI viene anche utilizzata per adattare i contenuti di marketing a formati o pubblici diversi (38%) e per tradurre in altre lingue (35%). 

I canali principali per la creazione o l’ideazione di contenuti tramite AI includono l’e-mail marketing (51%), i social media testuali (49%), i social media video/audio (47%) e i post di blog/articoli (46%).

Gli impatti sul ROI

L’Ai utilizzata sta già producendo ROI aggiuntivo? 

Il 75% dei marketer riporta un chiaro ritorno sull’investimento. Le metriche di successo principali includono maggiore produttività (64%), tempo risparmiato (55%), migliori insight sui dati (39%) e migliore personalizzazione (39%). L’AI è anche molto efficace nella personalizzazione dei contenuti (77%), portando a maggiori acquisti ripetuti e vendite.

Limiti e problematiche attuali

“Nonostante la vasta adozione – dice il rapporto – restano sul tappeto diverse problematiche e sfide aperte nell’implementazione dell’AI”. 

Su questo versante l’elenco è ancora lungo. Le più rilevanti sono:

• Inaccuratezza delle informazioni. Il 43% degli utenti AI generativa segnala che a volte produce informazioni imprecise. Si consiglia di “controllare il proprio lavoro” perché l’AI è un punto di partenza, non la fonte di verità”.
• Preoccupazioni sulla privacy dei dati: 41%.
• Investimento in formazione e tempo impiegato: 39%.
• Troppi nuovi strumenti che fanno cose simili ma non si connettono tra loro: 34%.
• Sfide di integrazione con sistemi esistenti o legacy: 34%.
• Resistenza al cambiamento all’interno dell’organizzazione: 27%.
• Preferenza per strumenti AI diversi da quelli in cui l’azienda investe: 27%.
• Preoccupazioni etiche o di conformità legale: 22%.
• Informazioni distorte: L’AI generativa a volte produce informazioni distorte (34%).
• Contenuti non pertinenti o superficiali: Il contenuto generato dall’AI a volte non è rilevante per l’obiettivo desiderato (31%) o è troppo superficiale/vago (30%).

Le opportunità di sviluppo

A fronte dei limiti evidenziati esiste il panorama invitante delle opportunità. Il rapporto sottolinea che l’AI è passata da strumento sperimentale a parte integrante dei team di marketing più “smart” a livello globale, aprendo nuove opportunità per agenti e flussi di lavoro personalizzati.

Le opportunità principali includono:

• Integrazione pensata. Passare dalla sperimentazione all’integrazione pensata, considerando l’AI come parte dell’infrastruttura di marketing fondamentale, non un semplice add-on.
• Aumento degli investimenti. Il 98% delle organizzazioni prevede di mantenere o aumentare i propri investimenti in strumenti AI e di automazione nel 2025. Il 66% delle aziende prevede di costruire strumenti AI interni per i propri team di marketing.
• Sviluppo di strumenti AI interni. Questi strumenti offrono un maggiore controllo sulla privacy dei dati e sulla sicurezza (53%), personalizzazione per esigenze specifiche (50%), risparmi sui costi (45%), risposte più rapide alle richieste interne (41%) e un vantaggio competitivo (28%). Il 67% delle aziende riferisce che i propri strumenti interni superano le soluzioni AI esterne.
• Agenti AI. L’evoluzione da semplici strumenti (come chatbot e generazione di contenuti) ad agenti intelligenti come l’agente di automazione del percorso Breeze. Un marketer su cinque prevede di esplorare gli agenti AI per il marketing autonomo end-to-end, che si basa sulle capacità predittive dell’AI per personalizzare la gestione delle relazioni con i clienti in tempo reale.
• Crescita della maturità AI. Il rapporto fornisce un modello di maturità AI per le organizzazioni (Sperimentazione, Adozione, Integrazione, Avanzamento, Trasformazione), incoraggiando un percorso verso l’integrazione completa. I “Leader dell’AI” (con un punteggio di 35-45 nel self-assessment) non si limitano a utilizzare l’AI, ma stanno evolvendo il funzionamento del marketing, costruendo infrastrutture anziché solo testare strumenti.
• Formazione ed abilitazione. Superare le sfide operative attraverso l’istruzione. È fondamentale creare team di marketing “fluenti in AI” rimuovendo le barriere all’istruzione.
• Collaborazione uomo-AI. L’AI non sostituisce gli esseri umani, ma li aiuta a lavorare in modo più intelligente e veloce. I marketer modificano o riscrivono in modo significativo i testi generati dall’AI (56%) o apportano piccole modifiche (38%), mentre solo il 7% non edita l’output.
• Personalizzazione avanzata. L’AI permette una iper-personalizzazione che crea connessioni umane su una scala irraggiungibile manualmente. 
• Adattamento al panorama della ricerca basata su AI. Con l’AI che influenza sempre più la ricerca online (il 31% della Gen Z usa chatbot/AI per trovare informazioni), i marketer devono concentrarsi sull’apparire nelle LLM (Large Language Models) della prima pagina, pensare come marketer digitali, costruire una forte presenza online multicanale e analizzare i contenuti presenti nelle risposte di ricerca AI.
• Ruoli e competenze emergenti. Stanno emergendo nuovi ruoli come Content Writer con esperienza AI, AI Prompt Engineer, AI/ML Enablement Content Writer e AI Data Trainer. Competenze essenziali includono l’esperienza nel dominio, l’alfabetizzazione dei dati e una mentalità di apprendimento continuo.

In sintesi, l’AI sta trasformando il marketing, spostandolo dall’automazione di base all’integrazione strategica e alla creazione di valore, ma richiede un impegno continuo nella formazione e nello sviluppo di infrastrutture adeguate.

Da “Strumento sperimentale” a “Parte integrante” 

Il rapporto enfatizza un cambiamento cruciale nell’approccio all’intelligenza artificiale nel marketing, passando da una fase di sperimentazione a un’integrazione ponderata e strategica. L’AI non è più vista come uno strumento opzionale o un semplice “add-on”, ma come una parte fondamentale dell’infrastruttura di marketing.

Questa evoluzione è stata accelerata dalla capacità degli strumenti AI di accedere al web e utilizzare altri software, aprendo nuove opportunità per agenti e flussi di lavoro personalizzati. 

“Aziende come Shopify, ad esempio, stanno adottando una filosofia ‘AI-first’, incoraggiando i dipendenti a esplorare nuovi casi d’uso dell’AI e a condividere le loro scoperte, arrivando persino a chiedere se l’AI possa realizzare un obiettivo prima di richiedere nuove assunzioni”.

Il rapporto incoraggia quindi i team a considerare l’AI come parte della loro infrastruttura di marketing fondamentale.

Il divario tra “Adozione e Implementazione” 

Nonostante il 98% delle organizzazioni preveda di mantenere o aumentare i propri investimenti in strumenti di AI e automazione nel 2025, solo la metà dei dipendenti (51%) è entusiasta di utilizzarli. 

Questo “divario tra adozione e implementazione” evidenzia la necessità di un approccio più sistematico per consentire ai team di utilizzare gli strumenti che desiderano. Il rapporto si propone di colmare questo divario fornendo piani d’azione pratici per elevare la strategia AI delle organizzazioni.

I componenti di un’infrastruttura AI efficace

Un’infrastruttura AI efficace è composta da diversi elementi chiave:

• Integrazione con i sistemi esistenti. L’AI deve integrarsi con lo stack tecnologico e i dati dei clienti per consentire esperienze cliente fluide.
• Metriche di successo chiare. È fondamentale definire le metriche chiave prima di iniziare a usare l’AI per misurare il ritorno sull’investimento nel tempo.
• Formazione e abilitazione. I team devono sapere come utilizzare gli strumenti a loro disposizione, quindi investire nella loro formazione è essenziale. Il rapporto sottolinea che superare le sfide operative dell’AI avviene tramite l’istruzione e la creazione di team di marketing “fluenti in AI”.
• Linee guida chiare sull’uso dell’AI. Eliminare l’ambiguità definendo quando i team dovrebbero o non dovrebbero usare l’AI. Attualmente, il 18% delle organizzazioni non ha una politica chiara sull’uso dell’AI.

Il Modello di Maturità AI 

Il rapporto introduce un modello di maturità AI per le organizzazioni, che va dalla “Sperimentazione” alla “Trasformazione”. Si tratta di un framework utilizzato per identificare e valutare lo stadio di adozione e integrazione dell’Intelligenza Artificiale nelle funzioni di marketing di un’organizzazione. 

L’obiettivo è aiutare i team a passare dalla sperimentazione a un’integrazione ponderata e strategica dell’AI nei loro flussi di lavoro.

Il modello prevede cinque stadi di maturità principali, ognuno con caratteristiche specifiche e indicatori chiave:

Stato di Sperimentazione (Experimenting)

I singoli marketer provano strumenti AI autonomamente, senza una strategia formale o formazione. L’AI è utilizzata principalmente per la creazione di contenuti di base e non c’è misurazione dei risultati.

Indicatore chiave: “Abbiamo alcune persone che giocano con ChatGPT”

Stato di Adozione (Adopting)

Sono in uso diversi strumenti AI approvati e sono disponibili alcune formazioni di base. L’AI è impiegata per compiti di marketing specifici e si inizia a tracciare i risultati di base.

Indicatore chiave: “Diversi team usano l’AI per compiti specifici”.

Stato di Integrazione (Integrating)

Qui la strategia AI è collegata agli obiettivi di marketing e gli strumenti sono connessi ai sistemi esistenti. È prevista una formazione coerente per tutti i membri del team e una misurazione regolare dell’impatto.

Indicatore chiave: “L’AI è incorporata nei nostri flussi di lavoro principali”.

Stato di Avanzamento (Advancing)

L’AI è centrale nella strategia di marketing, con linee guida e governance complete. Esistono programmi di formazione avanzati e una profonda integrazione dell’AI in tutto il marketing.

Indicatore chiave: “L’AI sta guidando un significativo vantaggio competitivo”.

Stato di Trasformazione (Transforming)

L’AI è considerata un’infrastruttura di marketing fondamentale, con una piena padronanza dell’AI a livello organizzativo. Vengono sviluppate soluzioni AI personalizzate per esigenze uniche e l’AI abilita nuove opportunità di business.

Indicatore chiave: “L’AI ha cambiato il funzionamento della nostra funzione marketing”.

Come funziona il modello di maturità e l’autovalutazione dell’AI

Per determinare il proprio livello di “AI-savviness”, le organizzazioni possono completare un’autovalutazione. Questa autovalutazione consiste in una serie di domande a cui si risponde assegnando un punteggio da 1 a 3 punti. Le domande coprono vari aspetti, tra cui:

• Frequenza di utilizzo dell’AI nel ruolo di marketing.
• Descrizione della fase di maturità AI attuale.
• Presenza di una politica AI chiara.
• Personalizzazione delle esperienze dei clienti con l’AI.
• Frequenza di partecipazione all’apprendimento sull’AI.
• Ruolo dell’AI nella strategia per il 2025.
• Utilizzo dell’AI per l’analisi o la reportistica dei dati.
• Atteggiamento del team verso la sperimentazione con l’AI.
• Misurazione dell’impatto aziendale dell’AI.
• Remixing dei contenuti con l’AI tra formati o canali.
• Modalità di scelta dei nuovi strumenti AI.
• Uso primario dell’AI oggi.
• Metodo di prompting degli strumenti AI.
• Fiducia nella valutazione dei contenuti generati dall’AI.
• Applicazione dell’AI per SEO o ricerca.

Sommando i punteggi, le organizzazioni possono identificare il loro livello di maturità:

• 15–24 punti: AI Newcomer (appena agli inizi del percorso AI).
• 25–34 punti: AI Explorer (sulla buona strada, ma è tempo di formalizzare la strategia e scalare).
• 35–45 punti: AI Leader (non solo usa l’AI, ma sta evolvendo il funzionamento del marketing, costruendo infrastrutture anziché solo testare strumenti).

Le squadre AI più mature si distinguono per il fatto che non considerano l’AI un’iniziativa temporanea, ma un cambiamento totale del loro sistema operativo. Trattano cioè l’AI come un’infrastruttura fondamentale.

Il report suggerisce anche un piano d’azione AI, che include la valutazione dei passi successivi appropriati in base alla fase di maturità AI, lo sviluppo di un piano di implementazione a 30/60/90 giorni, l’identificazione di “campioni” AI all’interno di ogni funzione marketing e la creazione di un piano di comunicazione per condividere successi e apprendimenti.

Gli Agenti AI e Automazione dei Flussi di Lavoro 

Questa parte del rapporto la saltiamo in quanto ne abbiamo parlato nello specifico in questo articolo. 

Competenze essenziali per i Marketer in un mondo AI

L’adozione diffusa dell’IA sta portando all’emergere di nuovi ruoli e alla necessità di affinare competenze specifiche.

Serviranno quindi:

• Content Writers con esperienza AI. Professionisti capaci di utilizzare l’AI per accelerare la creazione di contenuti di alta qualità.
• AI Prompt Engineers. Specialisti che si concentrano sul machine learning e sul miglioramento delle risposte fornite dagli strumenti.
• AI/ML Enablement Content Writers. Scrittori che creano materiali necessari per guidare l’adozione interna degli strumenti AI.
• AI Data Trainers. Specialisti che addestrano i sistemi IA su come rispondere e fornire contenuti utili e corretti.

Oltre a questi ruoli, ci sono competenze trasversali che saranno cruciali per tutti i marketer:

• Competenza negli output AI. Essenziale per integrare e supplementare l’output delle LLM. I marketer devono valutare criticamente l’accuratezza, il bias e l’allineamento con la voce del brand dei contenuti generati dall’IA.
• Alfabetizzazione dei Dati (Data Literacy). Fondamentale per comprendere da dove le LLM attingono le loro intuizioni e quali set di dati informano le risposte. Il 39% dei marketer cita migliori intuizioni sui dati come metrica di successo dell’IA.
• Mentalità di Apprendimento Continuo (Continuous-Learning Mindset). Indispensabile per rimanere al passo con una tecnologia in rapida evoluzione.

Come promuovere una cultura di “apprendimento AI”

Per superare le sfide operative dell’IA, l’istruzione è fondamentale. Le organizzazioni – dice il rapporto – dovrebbero investire nell’alfabetizzazione IA dei propri dipendenti.

Le linee guida sono:

• L’Imperativo dell’Educazione. Identificare le “Lacune di Competenze AI” all’interno del team di marketing.
• Corsi e formazione strutturata. Le aziende dovrebbero rimuovere le barriere all’educazione fornendo rimborsi per corsi di formazione o percorsi di apprendimento standardizzati. Attualmente, il 39% delle organizzazioni offre programmi di formazione interni.
• Risorse e condivisione delle conoscenze. Stabilire sessioni regolari di condivisione delle conoscenze AI e creare una biblioteca centralizzata di risorse per strumenti e best practice di marketing AI.
• Programmi di Certificazione. Sviluppare programmi di certificazione per riconoscere la competenza nell’AI.
• Apprendimento continuo e sperimentazione. Molte organizzazioni dedicano ore settimanali alla sperimentazione IA (34%), offrono abbonamenti a strumenti IA (42%) o rimborsi per corsi (38%).

L’AI e il marketing in conclusione 

Il rapporto di HubSpot, in sostanza, consiglia alle aziende di andare oltre la semplice sperimentazione dell’AI, per adottarla come una componente infrastrutturale fondamentale e un vero e proprio sistema operativo che ridefinisce le funzioni di marketing.

Questo passaggio richiede un cambio di mentalità e la necessità di investire massicciamente nell’alfabetizzazione AI dei propri dipendenti e promuovendo una cultura di apprendimento continuo e condivisione. È essenziale che la leadership si fidi dei propri team per identificare le aree in cui l’AI può alleggerire il carico di lavoro, stabilendo al contempo chiare linee guida e guardrail.

Per concretizzare questa visione, le aziende dovrebbero innanzitutto autovalutare il proprio attuale livello di maturità AI e stabilire un percorso chiaro verso gli stadi successivi, sviluppando un piano d’azione strategico dettagliato per gli anni a venire.