Costruisci la tua strategia AI ma investi in una valuta di fiducia
Elemento umano: Jennifer Tomlinson sottolinea l’importanza di mantenere il coinvolgimento umano nella strategia AI per garantire fiducia e percezione.
Strategia AI: L'AI dovrebbe essere utilizzata per eliminare le frizioni nelle attività di marketing ma non per prendere decisioni strategiche.
Comprensione del pubblico: Jennifer sottolinea l’importanza di conoscere il proprio pubblico, aspetto che l’AI non può sostituire.
Curve di adozione: QorusDocs adotta un approccio ponderato all’AI, allineando l’uso della tecnologia con la prontezza dei clienti.
Utilità operativa: Jennifer vede valore negli agenti all’interno dei flussi di lavoro, assicurando che l’AI migliori il lavoro senza sostituire l’uomo.
Esiste una versione della storia dell’IA in cui il CMO arriva, fa saltare in aria il vecchio playbook, automatizza tutto ciò che trova davanti e chiama questo cambiamento trasformazione. Per fortuna, Jennifer Tomlinson non racconta questa storia.
Con quasi 30 anni di esperienza nel marketing, tra Ford Motor Company e Microsoft, oggi Tomlinson è EVP di Marketing presso QorusDocs, una piattaforma alimentata dall'IA per la gestione delle proposte e l’automazione degli RFP che sta conquistando spazio nel mercato enterprise del software.
Ha assistito a abbastanza cambiamenti nel settore per capire quali sono quelli che modificano davvero il lavoro e quali invece generano solo più rumore intorno.
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E il suo ruolo in QorusDocs le offre più motivi della maggior parte delle persone per essere una massimalista dell’IA. La sua azienda vende IA. I suoi ingegneri stanno sviluppando agenti. E il suo team di prodotto sta già rilasciando funzionalità agentiche ai clienti. Eppure, la filosofia a cui torna sempre ha un sapore quasi ostinatamente tradizionale.
Conoscere il Proprio Pubblico
Non importa quanto la conversazione si sposti, c’è una cosa a cui Tomlinson e gli altri leader di marketing tornano sempre.
Tutto ciò che ho imparato tantissimi anni fa all’università — trovare il messaggio giusto, capire il proprio pubblico, individuare le loro difficoltà e sfide. Non puoi davvero contare sull’IA per dirti questo.
Amplificare ciò che Esiste Già
La cosa più importante che ha imparato sull’IA riguarda meno la tecnologia e più quello che essa può rivelare. Ha visto di persona che dove l’IA non ripara una strategia debole, accelera i problemi nella direzione sbagliata. Perché se il messaggio era sbagliato prima, lo sarà anche dopo, solo più velocemente. "L’IA amplifica qualunque chiarezza o confusione già presente. La strategia deve sempre venire prima."
Questa consapevolezza modella la sua visione su come l’IA possa supportare gli obiettivi comuni. Il suo team in QorusDocs la usa per eliminare attriti dal lavoro di marketing.
Usiamo l’IA per aiutarci a pianificare, gestire e comunicare le campagne, individuare pattern nelle performance, mantenere aggiornati i sistemi come il marketing automation, o per supportare la creazione e il riuso dei contenuti.
E, internamente, utilizzano l’IA per un controllo dei messaggi prima del rilascio. Questo permette loro di "tradurre le decisioni strategiche in esecuzione più rapidamente ed esplorare scenari ‘what if’ senza il costo e il rischio di lanciarli." Ma togliere attriti è diverso dal prendere decisioni. E questa linea, secondo lei, è netta e non negoziabile.
Ciò che resta umano sono le decisioni che plasmano la percezione – come il posizionamento, il valore e la fiducia.
Qui è dove i suoi 30 anni di esperienza diventano un vero vantaggio competitivo, non solo un titolo su LinkedIn. QorusDocs serve un pubblico molto specifico: chi scrive proposte e RFP di mestiere. Spesso sono sotto una pressione enorme sui tempi, e lavorano senza sapere se avranno successo o meno. Quindi Tomlinson non ha bisogno dell’IA per capire di cosa si preoccupano queste persone, perché ci è stata sul campo insieme a loro.
Siamo qui da 12, 15 anni o più solo sul problema da una prospettiva manuale e in trincea con i nostri clienti,” dice. “La vera comprensione — puoi perdere quella fiducia così in fretta se fai qualcosa e la tradisci.
E la fiducia, una volta persa con un pubblico, specialmente in una nicchia specifica, spesso è impossibile da recuperare.
L’Importanza di Trovarsi nel Mezzo della Curva
Una delle cose che rende l’approccio di Jennifer distintivo è la consapevolezza con cui decide la posizione di QorusDocs sulla curva di adozione dell’IA. Invece di collocarsi all’avanguardia o restare indietro, il suo team sceglie deliberatamente una via di mezzo.
"Se pensi alla curva di adozione dell’IA, proviamo a posizionarci proprio nel mezzo," dice. "Non vogliamo non provare le novità. Facciamo andare avanti tutto, ma non vogliamo necessariamente essere in prima linea perché ancora non lo sappiamo."
Parte di questa cautela è guidata dal pubblico. In un sondaggio di riferimento condotto da QorusDocs nel mondo delle proposte e delle RFP, circa il 60–70% degli intervistati ha dichiarato di utilizzare l’IA, ma non ancora per il ragionamento. La usavano per la velocità, invece che per una trasformazione strategica.
"Sappiamo che il nostro pubblico non è ancora arrivato a quel punto," dice lei. "E se siamo onesti con noi stessi, nemmeno noi ci siamo ancora."
Questa consapevolezza di sé, il sapere sia dove si trova la propria organizzazione che dove si trovano i propri clienti, è più rara di quanto sembri. La maggior parte delle aziende sovrastima la propria preparazione o presume che i clienti siano più avanti di quanto siano realmente. Jennifer non fa né l’uno né l’altro e mantiene il collegamento professionale con le persone a cui il suo team si rivolge per convalidare le proprie decisioni. Questo approccio umano e affidabile le permette di progredire senza correggere eccessivamente la rotta.
"Alcuni giorni uso Claude, altri ChatGPT, a volte tutto cambia e ognuno fa cose diverse, soprattutto per il marketing," dice. "Ma dobbiamo comunque tenere presente il nostro pubblico e dove si trova nel proprio percorso di adozione."
Spunti prima del primo progetto pilota di IA
Jennifer è generosa nel condividere anche ciò che non ha funzionato. All’inizio dei loro esperimenti con l’IA, il suo team ha commesso un errore quasi universale tra chi fa un progetto pilota per la prima volta: si era concentrato su cosa potesse fare la tecnologia anziché definire come dovesse apparire un buon risultato.
I progetti pilota di IA falliscono quando non si definisce in anticipo cosa significhi produrre un buon risultato. Inizialmente ci siamo concentrati troppo sulle capacità e troppo poco su limiti, contesto e criteri di valutazione. Una volta che abbiamo trattato l’IA come un membro junior del team che ha bisogno di struttura, i risultati sono migliorati drasticamente.
Questo cambio di prospettiva, nel trattare l’IA come una nuova risorsa junior e non come una soluzione magica, cambia tutto nell’approccio all’implementazione. Un membro del team alle prime armi ha bisogno di onboarding e di una fonte continua di influenza. Ha bisogno di conoscere il brand, il pubblico, il tono, i limiti. E deve sapere quando sollevare la questione, e quando non improvvisare. Non gli affideresti un incarico ad alto rischio per poi allontanarti. Con l’IA vale la stessa identica logica.
Inoltre, questo cambia anche il modo di vedere la governance. Il vero problema nell’utilizzo dell’IA riguarda la struttura che le fornisci perché sia utile senza uscire dai binari. Tomlinson racconta come si siano resi conto che esiste un momento e un luogo per l’IA.
All’inizio abbiamo provato a usare l’IA per dare risposte definitive troppo presto nel processo. Quello che ha funzionato meglio è stato utilizzarla per esplorare possibilità ed evidenziare domande — non per chiudere decisioni.
Passare dall’IA come macchina risposte all’IA come partner di riflessione è una differenza sia sottile sia profonda. E si collega direttamente al confine netto che lei traccia sull’intervento umano.
Il limite che le squadre non dovrebbero superare
Ci sono decisioni, dice chiaramente Tomlinson, che l’IA non può assumersi. E per il suo team, non possono permettersi di perdere contatti vitali con il loro pubblico. Ammette che tutto questo si riflette su come l’azienda supporta il proprio pubblico e su come dimostra il proprio valore nelle decisioni finali di posizionamento.
Quelle scelte comportano rischi reputazionali e conseguenze a lungo termine per il marchio che l’IA non può comprendere appieno. L’IA può informare la decisione, ma non dovrebbe esserne responsabile.
Un tema a cui torna più volte durante la conversazione è la fragilità della fiducia, soprattutto in un mercato di nicchia.
"Ci vuole così tanto per costruire quella fiducia," dice. "E anche in questo settore, abbiamo tantissime startup di IA che stanno appena entrando nel mondo delle proposte e sono sbucate dal nulla. La vera comprensione—puoi perdere questa fiducia molto velocemente se fai qualcosa e ne abusi."
Questo non può essere sottovalutato. La fiducia è fondamentale per i marketer, e la maggior parte dei leader riconosce l’importanza di lavorare per dimostrare e sostenere la fiducia del proprio pubblico.
La soluzione non è necessariamente rallentare, anche se questo può aiutare a fare chiarezza. Bisogna che le persone abbiano influenza nei settori che contano di più. Per Tomlinson, ciò include tutto ciò che riguarda i clienti e può sembrare automatizzato, tutto ciò che coinvolge la voce del brand e ogni aspetto in cui si fanno affermazioni su valore o differenziazione.
L’AI non si è dimostrata efficace come scorciatoia verso la differenziazione. Ha rafforzato l’idea che la tecnologia può accelerare la produttività, ma non può creare una chiarezza strategica laddove questa non esiste già. Il vero lavoro parte ancora dalle persone che fanno scelte consapevoli su ciò che conta e perché.
Una Questione di Autocontrollo
Una delle osservazioni più acute di Tomlinson, e che non è ancora comparsa nei modelli in continua evoluzione sull'AI, è proprio dove l'AI mostra i suoi limiti. L'AI può gestire ragionamento, tono e accuratezza, a patto che venga alimentata con le informazioni giuste, ma non prende decisioni di confine.
L'AI fatica ad esercitare autocontrollo. È molto brava a riempire gli spazi e molto scarsa nel capire quando meno è meglio. Sapere cosa omettere, quando prendersi una pausa e come sarà recepito qualcosa, richiede ancora il giudizio umano.
In un mondo dove l'AI può generare contenuti infiniti a costo marginale zero, il vantaggio strategico appartiene sempre di più ai marketer che sanno cosa non dire. Servono ancora persone in grado di guardare un contenuto generato dall'AI e giudicare se è valido, oppure eccessivo. Il dettaglio può fare la differenza, e coinvolgere il pubblico spesso richiede una revisione umana, non un prompt più lungo.
Secondo Tomlinson, l'istinto editoriale non è qualcosa che si possa delegare, e non perché l'AI non sia capace, ma perché il giudizio del brand è intrinsecamente contestuale, relazionale e si costruisce nel tempo. È l'accumulo di conoscenza sul proprio pubblico, sulla propria voce, su ciò che ha funzionato o che ha portato a un insuccesso.
"L'umano è davvero importante," dice. "Vogliamo che le persone abbiano più tempo per raccontare storie, per fare il lavoro di approfondimento — e non impantanarsi nella ricerca di dove si trova un contenuto nell'organizzazione, questo genere di cose."
Agenti che Lavorano in Sinergia con le Persone
Per chiarezza, Tomlinson non è contraria allo sviluppo dell'AI. Anzi, è sinceramente entusiasta, soprattutto per il livello agentico che il suo stesso prodotto sta costruendo.
Ciò che mi entusiasma di più è l'AI basata su agenti che opera all'interno di flussi di lavoro definiti con le persone sempre al centro. Quando l'AI può assumersi la responsabilità di compiti specifici restando trasparente e verificabile, diventa realmente utile a livello operativo e non solo impressionante.
Questa visione, utile dal punto di vista operativo e non solo impressionante, riassume bene tutta la sua filosofia. L'AI guadagna un posto al tavolo rendendo il lavoro più coerente, scalabile e umano nei punti che contano di più.
Osserva i suoi stessi team di ingegneria e prodotto sviluppare funzionalità agentiche e utilizza questa posizione privilegiata per distinguere ciò che è reale da ciò che è solo moda. "Possiamo sperimentare direttamente in azienda il passaggio verso l'agente," afferma. "Vedere davvero da vicino il processo, sia dal punto di vista dell'ingegneria che del prodotto, è stato utilissimo per capire cosa potrebbe essere reale e cosa no nei prodotti e nelle tecnologie che abbiamo acquistato."
La Parte del Lavoro che l'AI non Può Toccare
C'è una domanda che attraversa tutto questo e a cui Tomlinson torna spesso, anche quando non viene posta esplicitamente: qual è il vero scopo di un marketer?
La sua risposta, plasmata da quasi tre decenni tra automotive, tecnologia e software B2B, non è cambiata molto.
Non puoi davvero fare affidamento sull’IA per dirti quali sono i dolori e le sfide del tuo pubblico. E se lo fai, potrebbe non essere corretto. Non lasciare che l’IA pensi al posto tuo. Ma certamente, una volta che hai trovato le idee, può influenzare e offrire alcuni spunti su come proporle.
Ribadisce l’importanza di ottenere il messaggio giusto. Comprendere il pubblico e saper cogliere i loro bisogni è fondamentale. Questi sono i fondamenti del marketing, erano veri prima che arrivasse l’IA e continueranno ad esserlo anche con l’arrivo della prossima novità. E proprio ora, mentre i LLM indicizzano ancora contenuti passati e le regole della visibilità sono in evoluzione, lei vede questi fondamenti come ancora più preziosi.
L'IA non si è rivelata efficace come scorciatoia per la differenziazione. Ha solo rafforzato l'idea che la tecnologia può accelerare la produttività, ma non può creare chiarezza strategica dove non esiste già.
Il Solido Quadro di Riferimento Sottostante
Tomlinson offre consigli che non trovano abbastanza spazio in un mercato pieno di storie sulla trasformazione e su un’IA al primo posto. "Una cosa che è stata costante in tutti i lavori che ho fatto,” dice, “è la parte organizzativa. Hai una mole enorme di cose da fare, ma cosa dai priorità oggi? Guarda quella lista e pensa al fatturato mentre la affronti."
È un consiglio che condivide con i suoi figli adolescenti, e che ha applicato nei settori automobilistico, dei software aziendali e ovunque sia passata. E ha perfettamente senso che questo modo di pensare si applichi anche alle strategie sull’IA.
Non lasciare che sia lo strumento a stabilire le priorità o che la capacità tecnica sostituisca la chiarezza. Continua a riflettere prima di agire e aiuta i tuoi team a fare lo stesso. Quel pensiero difficile, umano, deciso su chi sei e cosa vuoi comunicare e poi lascia che l’IA ti aiuti a realizzarlo meglio, più rapidamente e su larga scala.
In un panorama del marketing pieno di persone che promettono trasformazione, vincerà un pensiero saldo, strutturato e guidato dall’uomo: l’IA dovrebbe essere al tuo fianco, non al comando.
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