L'adozione dell'intelligenza artificiale nel marketing non rappresenta semplicemente l'aggiunta di nuovi strumenti al proprio arsenale digitale, ma richiede una trasformazione radicale del modo in cui si concepisce e si pianifica l'intera strategia promozionale. Questo cambiamento di paradigma, che gli esperti definiscono "AI-first mentality", sta rivoluzionando il settore permettendo ai professionisti del marketing di superare lo stress e l'overwhelm causati dalle crescenti richieste di contenuti sempre più frequenti e diversificati. La vera sfida consiste nel comprendere dove l'automazione intelligente può potenziare le capacità umane senza sostituire completamente l'intuizione e la creatività che rimangono elementi insostituibili.
Il caso di Angie Carel, fondatrice di Dragonfly Theory, illustra perfettamente questa evoluzione strategica in un video che potete vedere su YouTube. Quando si è resa conto che servizi tradizionali come la progettazione di loghi stavano diventando commoditizzati a causa dei progressi dell'IA, invece di resistere al cambiamento ha completamente riprogettato la sua agenzia di marketing. Ha sviluppato VIDA, un assistente di progettazione visiva alimentato dall'intelligenza artificiale che aiuta i clienti a generare gratuitamente concetti di logo, riposizionando il suo valore aggiunto nella fase di raffinamento e finalizzazione del design, quella per cui effettivamente applica le sue tariffe professionali.
La transizione verso un approccio AI-first richiede metodologie precise per evitare l'errore comune di tentare troppe implementazioni simultaneamente. Carel raccomanda di iniziare identificando casi d'uso pratici ad alto impatto dove l'intelligenza artificiale può immediatamente aggiungere valore, concentrandosi su tre caratteristiche fondamentali che rendono un'attività particolarmente adatta all'automazione intelligente.
I pilastri dell'identificazione strategica
Le attività basate sui dati rappresentano il primo ambito di applicazione dell'IA nel marketing. Queste includono l'analisi dei pattern comportamentali dei clienti derivanti dalle analytics dei siti web, l'elaborazione di informazioni provenienti da grandi dataset per identificare tendenze, la segmentazione del target di riferimento basata su dati demografici o comportamentali, l'interpretazione delle metriche di performance delle campagne marketing e la formulazione di decisioni strategiche basate su informazioni quantitative.
Il secondo pilastro riguarda le attività ripetitive che seguono schemi prevedibili o richiedono output consistenti, rappresentando candidati ideali per l'assistenza dell'intelligenza artificiale. Il terzo ambito comprende tutti i processi generativi, dove l'obiettivo finale consiste nel creare contenuti che normalmente verrebbero scritti, illustrati, disegnati o fotografati manualmente, come post sui social media, copy per blog, immagini, video o persino elementi musicali.
Dopo aver identificato i potenziali casi d'uso, diventa fondamentale condurre una valutazione d'impatto per stabilire le priorità. Mentre le organizzazioni enterprise potrebbero avere centinaia di possibili applicazioni, Carel sottolinea che è sufficiente individuare una manciata di casi d'uso ad alto valore per ottenere benefici significativi. Anche i solopreneur o le piccole agenzie di marketing dovrebbero prioritizzare progetti che offrano il massimo valore con il minimo sforzo.
La valutazione dovrebbe concentrarsi su progetti dove si comprendono già gli strumenti necessari, attività che attualmente consumano troppo tempo, processi che si preferisce non eseguire manualmente e aree dove i guadagni di efficienza sarebbero sostanziali. Questo approccio garantisce che le prime implementazioni di IA forniscano sollievo e valore immediati.
Dal concept all'implementazione: la metodologia del solution mapping
Una volta identificati i casi d'uso ad alto impatto, il passo successivo consiste nella creazione di una mappa dettagliata della soluzione che delinei esattamente come l'intelligenza artificiale trasformerà il processo esistente. Il solution mapping rappresenta il processo di visualizzazione e pianificazione dell'implementazione dell'IA per un caso d'uso specifico, identificando tutti i passaggi necessari per andare dal punto di partenza al risultato desiderato e determinando come l'IA può potenziare ogni parte di quel processo.
L'approccio di Carel al solution mapping segue una metodologia strutturata che inizia con una rappresentazione visuale utilizzando semplicemente carta e penna per descrivere l'input su un lato del foglio e l'output sul retro. Successivamente, si procede mappando tutti i passaggi intermedi, creando per i pensatori visuali qualcosa di simile a un diagramma di flusso con bolle collegate, mentre per altri funziona meglio un semplice formato outline.
Il processo continua documentando la procedura fotografando la mappa disegnata a mano e caricandola su uno strumento di IA come ChatGPT per aiutare nell'ideazione e nel raffinamento del processo. È necessario poi identificare quali strumenti di IA saranno necessari per ogni passaggio, considerare le esigenze di formazione per affrontare eventuali lacune di competenze o conoscenze prima di costruire e implementare la soluzione IA, e pianificare l'implementazione creando un piano d'azione chiaro.
Un esempio può essere un workflow AI multi-step per il content marketing: ogni mattina, un assistente IA cerca su internet lead in categorie specifiche come snack, dolci e gelati, inserendo questi lead in Slack. Un altro assistente IA raccoglie i lead e li qualifica basandosi su criteri specifici, come prodotti contenenti cioccolato, pubblicando quelli qualificati nuovamente su Slack. Un assistente per la scrittura di blog crea contenuti sui prodotti al cioccolato, mentre un assistente per i social media genera post basati sul contenuto del blog, e infine un assistente per il repurposing adatta il contenuto per diverse piattaforme.
Quando si implementa per la prima volta l'IA nel workflow di marketing, è meglio iniziare con strumenti già familiari. Per la maggior parte dei principianti, questi saranno una delle principali piattaforme di IA. Mentre esistono strumenti specializzati per funzioni specifiche, padroneggiare una piattaforma versatile come ChatGPT, Claude o Gemini fornisce il massimo valore, dato che ChatGPT fa quasi tutto quello che fanno tutti questi programmi se ti dai il tempo e lo spazio per imparare come usarlo.
Gli utenti più avanzati potrebbero beneficiare dell'utilizzo di strumenti diversi per scopi diversi basandosi sui loro punti di forza. Il successo dell'implementazione dipende dal monitoraggio costante dei risultati e dall'apportare eventuali aggiustamenti necessari, persistendo attraverso le sfide e raffinando l'implementazione fino a quando non fornisce il valore atteso. È fondamentale assicurarsi di continuare a utilizzare le soluzioni sviluppate, poiché la consistenza nell'applicazione rappresenta la chiave per ottenere i benefici a lungo termine di un approccio marketing AI-first che non solo aumenta l'efficienza, ma potenzia anche creatività, strategia e impatto complessivo delle iniziative promozionali.