Nella sezione Opinioni, Engage ospita articoli di approfondimento scritti da professionisti dell'industria del marketing, della comunicazione e della tecnologia. In questo contributo Paula Moreno, Head of Marketing di Adsmurai, riflette sul divario che si sta aprendo tra le aziende che adottano l'intelligenza artificiale e quelle che riescono a generare un impatto concreto sul business grazie al suo utilizzo.
Più si diffonde l’adozione dell’IA, più diventa evidente una domanda scomoda: se l’IA è ormai ovunque, perché non tutte le aziende stanno crescendo di più?
La risposta non sta solo nella tecnologia, ma nel modo in cui viene utilizzata. Molte aziende hanno già integrato l’IA per generare testi, creare immagini, analizzare dati, riassumere documenti o automatizzare attività. Tutto questo genera valore, ma ha anche reso evidente una cosa piuttosto chiara: l’IA non trasforma un business semplicemente perché è presente nello stack tecnologico.
Un’azienda non cresce perché ha più strumenti. Cresce quando prende decisioni migliori, individua prima le opportunità, investe con maggiore criterio, esegue con più velocità e apprende in modo continuo. È qui che inizia la vera differenza.
Crescere torna a essere la grande sfida
Per anni, il marketing digitale ha vissuto su una promessa comoda: più dati, più canali, più automazione e più misurazione avrebbero portato risultati migliori. In parte, è stato vero. I brand hanno potuto scalare campagne, raggiungere nuove audience, personalizzare messaggi e ottimizzare gli investimenti con una precisione impensabile vent’anni fa.
Ma quello stesso ecosistema è diventato anche molto più complesso. Oggi ci sono più piattaforme, formati, dashboard, decisioni, dipendenze e pressione nel dimostrare impatto.
E, in mezzo a tutto questo, crescere è diventato più difficile.
Non perché manchino gli strumenti, ma perché mancano le connessioni. Le informazioni esistono, ma sono disperse. Gli apprendimenti esistono, ma non sempre si accumulano. Le opportunità emergono, ma spesso vengono individuate tardi. I team hanno dati, ma non sempre hanno chiarezza. Hanno dashboard, ma non sempre hanno decisioni. Questo è il vero problema.
Il nuovo divario dell’IA
Il primo divario digitale ha separato le aziende che hanno capito internet da quelle arrivate tardi. Il secondo ha separato quelle che hanno saputo scalare sulle piattaforme da quelle che hanno continuato a trattare il digitale come un canale secondario. Ora si sta aprendo un nuovo divario: quello tra le aziende che usano l’IA e quelle che riescono a crescere grazie all’IA.
E non è la stessa cosa. Usare l’IA può significare generare più copy, produrre più immagini, riassumere più report o automatizzare più attività. Crescere grazie all’IA significa collegare questa intelligenza agli obiettivi di business: margine, valore del cliente, investimento, domanda, creatività, misurazione e operatività reale del marketing.
Significa smettere di chiedersi solo “cosa posso automatizzare” e iniziare a chiedersi “quali decisioni posso prendere meglio”. Perché automatizzare senza criterio significa solo sbagliare più velocemente. Una meraviglia, ma non esattamente un vantaggio competitivo.
Il problema non è la mancanza di IA, è la mancanza di contesto
La maggior parte degli strumenti di IA è potente. Il problema è che, spesso, lavora troppo lontano dal business. Può generare una risposta, ma non sempre comprende la strategia.
Può analizzare una tabella, ma non sempre conosce lo storico del brand. Può raccomandare un’azione, ma non sempre sa quale margine ha un prodotto, quanto stock rimane, quale audience è prioritaria o quale obiettivo commerciale c’è dietro una campagna.
E nel marketing, il contesto cambia tutto.
Senza contesto, l’IA produce output. Con il contesto, può aiutare a decidere. Per molto tempo, la risposta a ogni nuova sfida di marketing è stata aggiungere un altro strumento. Il risultato è noto: stack tecnologici molto sofisticati e operazioni sempre più frammentate. L’IA non può diventare un ulteriore livello di questa complessità. Se rimane isolata in prompt, copilot o automazioni puntuali, aiuterà a guadagnare efficienza, ma difficilmente cambierà il modo in cui un brand cresce.
La vera opportunità sta nel costruire un’intelligenza di marketing capace di collegare dati, campagne, audience, creatività, investimento, misurazione e risultati di business. Un’intelligenza che non solo risponda, ma comprenda; che non solo generi, ma dia priorità; che non solo analizzi ciò che è accaduto, ma aiuti ad agire prima.
L’efficienza non è sufficiente
Uno dei grandi equivoci dell’IA è pensare che il suo valore principale sia far risparmiare tempo. E sì, risparmiare tempo conta. Molto. Ma per un direttore marketing, la sfida non è solo fare più cose con meno risorse. La sfida è crescere meglio: in modo più redditizio, con più controllo, senza moltiplicare la complessità e collegando l’investimento all’impatto reale.
Per questo l’IA di marketing non dovrebbe essere misurata solo in ore risparmiate. Dovrebbe essere misurata per la sua capacità di anticipare la domanda, individuare opportunità, dare priorità agli investimenti, migliorare le decisioni e trasformare gli apprendimenti in vantaggi cumulativi.
Quando l’intelligenza è collegata al business, i brand possono smettere di guardare solo alle metriche di piattaforma e iniziare a ottimizzare su indicatori più vicini al business: margine, incrementalità, valore del cliente, redditività futura, potenziale di mercato o contributo reale alla crescita.
Possono anche individuare quali prodotti meritano più investimento, quali audience hanno più potenziale, quali creatività stanno perdendo efficacia, quali campagne consumano budget senza generare valore o quali mercati mostrano segnali precoci di opportunità.
Il punto critico è ridurre la distanza tra un segnale e un’azione. Perché in molte organizzazioni il problema non è l’assenza di dati. È che tra il dato e la decisione succedono troppe cose: riunioni, report, revisioni, interpretazioni, validazioni, dipendenze e tempi morti. Il classico tour turistico dell’Excel prima che qualcuno possa fare qualcosa di utile.
Cambia anche il ruolo dei team
L’IA non elimina il valore del marketer. Lo sposta.
Per anni, molto talento nel marketing è stato assorbito da attività operative: controllare dashboard, incrociare dati, preparare report, individuare anomalie, modificare campagne, coordinare piattaforme e ripetere processi ancora e ancora. Questo lavoro non scompare da un giorno all’altro, ma cambia.
Il valore differenziale dei team sarà sempre meno nell’eseguire manualmente ogni attività e sempre più nel progettare come deve operare l’intelligenza: definire regole, supervisionare decisioni, trasformare gli apprendimenti in playbook, interpretare segnali, decidere quando automatizzare e quando intervenire, e collegare tecnologia e criterio di business. L’IA non sostituisce la visione strategica. La rende più necessaria.
In questo contesto nasce Kata
In Adsmurai crediamo che la prossima fase del marketing non consisterà nell’aggiungere altri strumenti di IA allo stack tecnologico. Consisterà nel costruire un’intelligenza capace di collegare dati, decisioni, investimento, esecuzione e risultati di business.
È questa visione che ci ha portato a evolvere il nostro posizionamento come Growth-Tech Partner e a lanciare Kata, la nostra IA di Marketing.
Kata nasce per aiutare i brand a trasformare dati, campagne, processi e conoscenza in decisioni azionabili. Non come uno strumento isolato. Non come un’IA generica applicata al marketing. Ma come un modo di operare con più contesto, più velocità e più controllo. Combina la conoscenza accumulata da Adsmurai, l’infrastruttura di AMP, Adsmurai Marketing Platform, e il contesto specifico di ogni brand: obiettivi, audience, dati, storico delle campagne, regole di business e priorità.
L’ambizione non è automatizzare tanto per automatizzare. È aiutare i brand a vedere prima ciò che conta, decidere con più contesto, eseguire con maggiore precisione e scalare ciò che funziona.