La VP Marketing Tecnologico Analizza i Flussi di Lavoro AI che Alimentano la Sua Organizzazione
Scopri come una VP Marketing utilizza l'intelligenza artificiale per scalare campagne, automatizzare i flussi di lavoro e aumentare la pipeline, mantenendo un equilibrio tra velocità, giudizio umano, brand e fiducia.
Kathleen Booth
VP Marketing
Vantaggi dell'AI: L'AI trasforma il marketing con una creazione di contenuti più rapida e uno sviluppo prodotto migliorato, ma aumenta anche il rumore di mercato.
Fondamenta del Marketing: Fiducia, chiarezza e rilevanza restano cruciali in ambienti marketing sempre più guidati dall'intelligenza artificiale.
Team Snelli: L'AI permette a piccoli team di Sequel.io di aumentare l'efficienza senza crescere drasticamente di numero.
Qualità del Contenuto: L'aumento dei volumi tramite AI rischia di abbassare la qualità: distintività e giudizio umano sono indispensabili.
Curiosità Essenziale: Una grande attitudine al "problem solving" è più preziosa delle competenze tecniche per adottare l'AI nel marketing.
Kathleen Booth è VP of Marketing presso Sequel.io, dove si concentra su un marketing orientato all’IA e alla valorizzazione del brand. È anche la creatrice della newsletter Code Meets Creed, nella quale esplora come diventare IA-first senza trasformarsi in IA-only.
Abbiamo incontrato Kathleen per comprendere dove l’IA sia una risorsa per i team di marketing — e dove invece rappresenti un rischio. Nel corso della conversazione, ci ha illustrato i flussi di lavoro più utili che integra l’IA nella sua strategia di marketing. Ecco cosa ci ha raccontato.
Fiducia, Chiarezza e Rilevanza Vincano Sempre
Non ho iniziato la mia carriera pensando al marketing come lo intendiamo oggi. Ho iniziato come fondatrice.
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Ho creato e guidato Quintain Marketing per oltre un decennio, collaborando con aziende di settori estremamente diversi. Questa esperienza ha plasmato più di ogni altra cosa il mio modo di vedere la crescita. Quando sei così vicino al lavoro, vedi veramente cosa genera risultati, e ho costantemente osservato questo schema: le tecniche di marketing cambiano continuamente, ma i fondamentali restano. Fiducia, chiarezza e rilevanza vincono sempre.
Dopo l’uscita dall’agenzia, sono entrata in ruoli di leadership all’interno di aziende, incluso Pavilion, dove ho potuto osservare in prima linea come migliaia di leader go-to-market affrontavano il cambiamento. È lì che ho capito che i vecchi playbook stavano crollando. I funnel diventavano più caotici, i canali saturi, i buyer più difficili da raggiungere — e ancora più ardui da convincere.
Ora, in Sequel.io, mi trovo nel mezzo di una seconda rivoluzione. Sono arrivata con l’incarico di costruire il marketing in modo IA-first e brand-forward, dalle fondamenta. L’azienda sta crescendo rapidamente — lo scorso anno abbiamo triplicato i ricavi — e abbiamo un forte riscontro dal mercato grazie a un prodotto molto differenziato. Perciò, mi sento fortunata e il vento soffia a favore delle mie attività di marketing.
In Sequel, l’IA non è solo uno strumento o un canale in più. Sta ridefinendo come lavoriamo, come creiamo contenuti e come i clienti ci valutano. Riduce il ciclo di vendita, abbassa il costo dello sviluppo prodotto e ci consente di lanciare nuove funzionalità a un ritmo pazzesco. Ma l’IA inonda anche il mercato di rumore come mai prima, il che crea un paradosso.
L’IA non è solo un altro strumento o canale. Sta ridefinendo il nostro lavoro, la creazione di contenuti e il modo in cui i clienti ci valutano.
Più contenuti possiamo produrre, più diventano preziosi il gusto, il giudizio e la connessione umana. Ho esplorato questo tema nella mia newsletter Substack, Code Meets Creed. Non solo come usare l’IA, ma come guidare attraverso di essa. Come costruire team che siano AI-first senza diventare AI-only. Come mantenere brand, creatività ed etica in un momento che premia velocità e scala.
Se c’è un filo conduttore nella mia carriera, è questo: sono passata dall’eseguire il marketing a guidarlo, fino a ripensarlo in chiave IA. Non credo che questa trasformazione sia conclusa. Credo siamo ancora all’inizio, e tutti stiamo ancora imparando sul campo.
Un Team Marketing Snello e ad Alto Impatto
Guido il marketing e lo sviluppo del business in Sequel.io, e il team è volutamente snello e focalizzato su attività ad alto impatto.
Siamo un’azienda finanziata da venture capital nella fase Series A, quindi l’organizzazione non è grande. Include alcuni marketer a tempo pieno, due BDR e un mix di risorse frazionate e supporto da agenzia. Il nostro raggio d’azione, tuttavia, è ampio. Gestiamo il brand, la domanda, il product marketing, il field e partner marketing, e l’outbound. Le funzioni non hanno una separazione netta; è un sistema unico che genera il 100% del pipeline dell’azienda.
Abbiamo scelto consapevolmente di allontanarci dai canali a pagamento e di puntare su ciò che oggi costruisce fiducia e pipeline per noi: eventi sul territorio, cene esecutive, outbound, partnership e social organico. La ricerca si sta evolvendo, soprattutto ora che l’IA cambia la scoperta. Stiamo anche investendo molto nel trasformare il nostro prodotto in un canale, utilizzando i dati d’ingaggio per guidare le nostre iniziative go-to-market.
La complessità non sta nella scala, ma nell’ambizione. Stiamo riposizionando l’azienda da piattaforma per webinar a layer di engagement potenziato dall’IA per il sito web. Parallelamente, stiamo costruendo un’organizzazione di marketing IA-first. Questo significa ripensare come viene svolto il lavoro, dove l’apporto umano crea più valore e come rendere operativo il giudizio e il gusto personale insieme all’automazione.
Quello che stiamo costruendo è esemplare di dove stanno andando le organizzazioni di marketing. Stiamo vedendo il pipeline raddoppiare, persino triplicare, senza un corrispondente aumento di spese o personale. L’IA offre questa leva, non come sostituto delle persone ma come moltiplicatore di forza. Questo si riflette in metriche che prima contavano meno, soprattutto il fatturato ricorrente annuale per FTE. Per me, sta diventando uno dei segnali più chiari dell’efficacia del marketing in questa nuova era.
Come l'IA ha portato a tre grandi cambiamenti nel marketing
L'IA ha cambiato il nostro modo di lavorare in molti modi. Ecco i tre esempi più importanti che mi vengono in mente:
Ridefinire il processo di content marketing
Il cambiamento più grande non è stato adottare strumenti di IA, ma modificare il modo in cui scorre il lavoro. Siamo passati a un modello "bookend" per i contenuti. L'IA si trova al centro, ma le persone gestiscono i margini. Ogni contenuto inizia con un punto di vista di una persona reale. Poi l'IA sintetizza quel pensiero e genera una prima bozza. Prima che qualsiasi cosa venga pubblicata, una persona la plasma, la raffina e la mette alla prova.
Questo ha cambiato rapidamente il ruolo del marketer. Meno tempo davanti a una pagina bianca, più tempo a pensare, modificare e prendere decisioni. Il risultato arriva più velocemente, ma è anche più intenzionale perché parte da una prospettiva reale fin dall'inizio.
Evidenziare problemi negli ICP e nei messaggi
Un altro grande cambiamento ha coinvolto la struttura delle nostre convinzioni aziendali. Abbiamo creato documenti di formazione che fungono da unica fonte di verità per le nostre personas, ICP, messaggi e tono del brand. Sembra una cosa base, ma è stata una delle azioni a più alto impatto che abbiamo intrapreso.
L'IA ha messo in luce le incertezze precedenti. Se gli input non sono chiari, i risultati si sgretolano.
Ora, questa base condivisa realizza più cose insieme. Garantisce coerenza in tutto quello che facciamo in marketing. Rende l'onboarding più veloce perché i nuovi arrivati hanno un punto di partenza chiaro. E permette a tutto il team di lavorare più velocemente con l'IA perché operiamo tutti partendo dalle stesse definizioni.
Ripensare la capacità operativa
Il terzo cambiamento riguarda il modo in cui pensiamo alla capacità operativa. Il marketing è sempre stato soggetto a vincoli. Non ci sono mai abbastanza tempo o persone, e la risposta convenzionale era dare priorità a meno attività o chiedere più risorse. Ora la prima domanda è diversa: "Si può automatizzare?"
Abbiamo cominciato a guardare ogni flusso di lavoro con la logica dei "compiti da svolgere". Quali sono i passaggi distinti, e quali effettivamente richiedono il giudizio umano invece che il riconoscimento di pattern o la sintesi? L'IA non sostituisce il lavoro, ma rimodella dove le persone investono il loro tempo.
Questo cambiamento è sottile, ma modifica molte cose. Ci spinge a proteggere le parti del lavoro che necessitano di gusto, contesto e creatività, e ad automatizzare il resto in modo deciso.
Come l'IA può alimentare un'intelligence competitiva dinamica
Abbiamo creato uno dei nostri flussi di lavoro più utili intorno all'intelligence competitiva. Prima era manuale e incoerente. Qualcuno controllava periodicamente i siti web dei concorrenti, scorreva i comunicati stampa e forse aggiornava una o due slide. Quando arrivava nelle conversazioni di vendita, era già datato.
Ora è un sistema settimanale, gestito interamente dall'IA.
Prima di tutto, l'IA monitora costantemente. Raccoglie aggiornamenti da siti web dei concorrenti, pagine prodotto, variazioni di prezzo, offerte di lavoro, notizie sui finanziamenti, annunci ai clienti e contenuti. Invece di cercare segnali, l'IA li trova e ce li porta.
Da lì, l'IA sintetizza ciò che conta. Non solo cosa è cambiato, ma perché è importante. Un concorrente si sta spostando verso l'alto mercato? Sta cambiando il posizionamento? Sta entrando in una nuova categoria? Sta assumendo una competenza che segnala un cambiamento di roadmap?
Questo diventa un briefing settimanale di intelligence competitiva per tutta l'azienda. È leggibile, orientato alle opinioni e si concentra sulle implicazioni, non solo sulle informazioni.
Ma la parte più importante avviene dietro le quinte. Lo stesso output alimenta file di conoscenza sui concorrenti strutturati. Ogni concorrente ha un profilo dinamico che si aggiorna ogni settimana. Posizionamento, punti di forza e debolezza, capacità di prodotto, segnali di prezzo, personas di riferimento e mosse recenti. Fiducia, chiarezza e rilevanza vinceranno sempre.
Questi file poi alimentano tutto il resto: schede di confronto che si aggiornano da sole, presentazioni di vendita che restano attuali senza bisogno di continue revisioni manuali e framework per gestire le obiezioni che riflettono ciò che succede realmente nel mercato, non quello che era vero sei mesi fa. Anche il lavoro di messaggistica e posizionamento nel marketing parte dalla stessa fonte.
Così l'intelligence competitiva diventa un sistema dinamico invece che un artefatto statico. L'IA gestisce il monitoraggio e la sintesi su larga scala. Gli esseri umani rivedono, raffinano e decidono su cosa agire.
Il risultato è che tutta l'azienda opera con una comprensione condivisa e più aggiornata del mercato. Le vendite affrontano le conversazioni più preparate, senza aver bisogno di un nuovo ciclo di formazione ogni volta che qualcosa cambia.
Perché i marketer devono passare ai sistemi
L'esecuzione delle campagne è pronta per essere reinventata in un'ottica IA-first.
La maggior parte dei team gestisce ancora le campagne come alcuni anni fa: in modo lineare, specifico per canale, lento da lanciare e adattare.
Quale modello si rompe in un mondo potenziato dall’IA.
Abbiamo iniziato a riprogettare le campagne come sistemi invece che semplici iniziative una tantum. Ogni campagna parte da un punto di vista centrale, ma da lì l’IA ci aiuta a generare quasi immediatamente un set completo di asset su tutti i canali. Email, sequenze outbound, landing page, variazioni per i social, collegamenti con eventi. Non perfetti, ma sufficienti per andare sul mercato rapidamente.
Il cambiamento più grande avviene dopo il lancio. Invece di attivare una campagna e attendere i risultati, alimentiamo continuamente il sistema con i dati sulle performance. L’IA aiuta a sintetizzarli e suggerisce dove intervenire — dal messaggio e dal targeting fino alla sequenza e alle tempistiche — così la campagna si evolve quasi in tempo reale.
Abbiamo riscontrato due risultati chiari. Primo, la velocità. Le campagne che prima richiedevano settimane per essere pianificate e lanciate ora si realizzano in pochi giorni. Secondo, la velocità di apprendimento. Effettuiamo più test, otteniamo feedback più rapidamente e iteriamo mentre la campagna è ancora attiva invece di fare un’analisi a posteriori.
Non è completamente autonomo. Gli esseri umani decidono ancora cosa testare e modificare, ma il sistema è più efficiente. E impone un modo di pensare diverso — non si lanciano più campagne; si gestiscono sistemi viventi che migliorano nel tempo.
Quando l’IA informa i dati, gli umani gestiscono il giudizio
Non pensare a cosa fa l’IA rispetto a cosa fanno gli umani. Si tratta più di dove conta il giudizio e dove non conta.
L’IA ormai è parte integrante di qualsiasi attività che trae beneficio da sintesi, riconoscimento di pattern o velocità. La utilizziamo per analizzare i dati di coinvolgimento dei nostri webinar e del sito, portare alla luce segnali a livello di account e contatto e aiutare a stabilire le priorità per il focus delle vendite. Supporta la ricerca, l’analisi della concorrenza, la struttura SEO, la pianificazione delle campagne e la generazione delle prime bozze per contenuti e outbound.
Influenza anche sempre di più il nostro approccio su tempistiche e rilevanza: quali argomenti risuonano, quali account stanno crescendo e dove dovremmo focalizzarci. Questo tipo di elaborazione dei segnali richiedeva giorni. Ora è quasi in tempo reale.
Ma le decisioni che contano restano umane. Questo include il posizionamento, la narrazione e il tono di voce del brand: ciò che scegliamo di dire e, altrettanto importante, ciò che scegliamo di non dire. Serve un contesto che non può vivere in un dataset. Serve gusto.
Lo stesso vale per la definizione delle priorità al livello più alto: dove puntiamo, quali mercati scegliamo di perseguire e come bilanciamo la pipeline a breve termine con il brand sul lungo periodo. L’IA può informare tali decisioni, ma non dovrebbe prenderle.
Ogni attività che coinvolge la fiducia resta umana. Le relazioni con i clienti, le conversazioni con i dirigenti, la costruzione della comunità — le sfumature di queste interazioni contano. Non puoi delegarle senza erodere ciò che stai cercando di costruire.
Quindi la linea non è fissa, ma il principio resta costante. Se il lavoro riguarda l’elaborazione di informazioni, la scala produttiva o l’individuazione di modelli, l’IA dovrebbe occuparsene principalmente. Se il lavoro richiede giudizio, gusto o fiducia, resta umano.
Se il lavoro riguarda l’elaborazione di informazioni, la scala produttiva o l’identificazione di modelli, l’IA dovrebbe occuparsene principalmente. Se il lavoro richiede giudizio, gusto o fiducia, resta umano.
I lati negativi dell’utilizzo dell’IA nel marketing
Il vantaggio più ovvio dell’IA è l’output e l’efficienza.
Lanciamo più campagne, produciamo più contenuti, rilasciamo più prodotti e supportiamo le vendite più velocemente senza aumentare il personale. Questo si traduce in un sensibile aumento della copertura della pipeline a parità di spesa. I numeri esatti sono ancora in evoluzione, ma abbiamo notato una crescita che ci consente di raddoppiare la pipeline senza dover raddoppiare il team. Prima, questo non era possibile.
L’IA migliora anche i tempi di ciclo. Attività che prima richiedevano giorni ora richiedono ore. Le campagne arrivano sul mercato più rapidamente. Il follow-up commerciale è più immediato. Rispondiamo alle variazioni del mercato quasi in tempo reale invece di lavorare su intuizioni del mese scorso. Il nostro team BDR è un ottimo esempio: prima trascorrevano ogni lunedì a preparare l’outbound. Era un’intera giornata ogni settimana. Ora arrivano il lunedì e partono subito con l’outbound. Questo è un guadagno di efficienza del 20%, davvero importante.
Ma ci sono dei compromessi.
Il compromesso più grande è che si alza l’asticella della qualità. Quando tutti possono produrre di più, la qualità media cala. Vediamo più contenuti generici, più omologazione. Se non stiamo attenti, rischiamo di amplificare la mediocrità molto velocemente.
L’IA sposta anche i colli di bottiglia. La produzione non è più il vincolo; lo è il giudizio. Editing, gusto e decisioni ora consumano una parte sproporzionata del tempo. Non tutti si adattano naturalmente a questo cambiamento.
C’è anche il rischio della falsa sicurezza. L’IA può far sembrare qualcosa corretto anche quando non lo è. Senza una conoscenza approfondita del settore o punti di vista chiari, rischiamo di proporre lavori che suonano raffinati ma che sono privi di sostanza.
L’impatto netto è positivo, ma presenta delle sfide. Otteniamo più leva, velocità e scala, ma ci assumiamo anche la responsabilità di essere più intenzionali nel definire cosa significa fare bene e più disciplinati nel proteggerlo.
Perché l’IA mette in discussione il mindset attuale
L’IA mi ha costretto ad abbandonare l’idea che più contenuti equivalgano a più risultati. Per gran parte della mia carriera ho creduto implicitamente che, producendo abbastanza, qualcosa sarebbe passato. Il volume era una scorciatoia per misurare lo slancio su blog, email, campagne ecc. Ma questo approccio riflette modelli decisionali difettosi su cui molti team di marketing fanno ancora affidamento.
L’IA ha rapidamente smentito questa supposizione. Ora chiunque può produrre su larga scala. Il valore marginale di un altro contenuto si è ridotto quasi a zero se non dice qualcosa di originale o significativo.
Il vantaggio si è spostato. Non conta più chi riesce a creare di più. Conta chi sa creare qualcosa che meriti davvero attenzione.
Questo ha imposto un cambiamento nel nostro modo di operare. Dedichiamo meno tempo a chiederci “Come possiamo produrre di più?” e molto più tempo a domandarci “È veramente distinto? Riflette un punto di vista reale? A qualcuno importerebbe se non esistesse?”
L’IA non ha ucciso il contenuto come canale; ha semplicemente rimosso l’illusione che il volume fosse la risposta.
L’IA fatica dove conta di più
L’IA non è riuscita a dare valore nelle aree che definiscono il buon marketing. Mi aspettavo che aiutasse di più nella differenziazione. Non è stato così. Anzi, ha ottenuto l’effetto opposto. Quando tutti utilizzano strumenti simili addestrati sugli stessi dati, i risultati iniziano a convergere. Il contenuto che ne esce è tecnicamente corretto ma insipido. Risponde alla domanda, ma non ti coinvolge.
E poi c’è il brand. L’IA può imitare una voce se la addestri a sufficienza, ma non ne crea una propria. Non ha gusto o convinzione. Queste cose nascono dall’esperienza, dal prendere decisioni e viverne le conseguenze.
Un buon esempio è quando abbiamo provato a usare l’IA per riscrivere la nostra homepage. Le abbiamo fornito tutto: il nostro posizionamento, dettagli sul prodotto, ICP, contesto dei competitor e perfino esempi di messaggi che ci piacevano. Sulla carta, aveva tutti gli elementi per creare qualcosa di forte. E il risultato è stato... buono.
Diceva le cose giuste sul nostro prodotto e la nostra categoria, e avrebbe retto il confronto con molti concorrenti.
Ma proprio lì stava il problema — sembrava la homepage di tanti nostri concorrenti. Non aveva mordente. Niente tensione. Nessun punto di vista che ti facesse fermare a pensare “Questo è diverso”. Spiegava cosa facciamo, ma non ti faceva sentire perché fosse importante né creava una reale differenziazione dai competitor.
Abbiamo finito per usare alcune parti come punto di partenza, ma la versione finale ha richiesto un grande intervento umano. Abbiamo riscritto i titoli, affinato la narrazione, espresso opinioni più forti ed essere molto più deliberati su cosa enfatizzare e cosa omettere.
Quell’esperienza ha cambiato la mia visione sull’IA nel lavoro di brand. È molto brava a raggiungere la competenza. Non eccelle nella distintività. E in un mercato dove tutti hanno gli stessi strumenti, “abbastanza buono” è esattamente ciò che ti rende invisibile.
Come l’IA determina la traiettoria futura dei team marketing
L’IA non ha cambiato tanto la forma del nostro team quanto la sua traiettoria. Un anno o due fa, all’aumentare degli obiettivi di pipeline, avremmo aggiunto risorse: un product marketer, un marketer per il ciclo di vita, un responsabile degli eventi di campo. I team di marketing hanno sempre scalato in questo modo.
Noi non lo abbiamo fatto. Invece, abbiamo integrato il nostro team attuale con l’IA, spingendo i limiti di ciò che possiamo ottenere senza aggiungere persone. Questo ci ha costretto a essere molto più disciplinati su ciò che davvero richiede l’intervento umano e dove invece l’IA può estendere il nostro team.
Il risultato è un team più piccolo che opera a un livello che in passato avrebbe richiesto molte più persone.
La direzione futura è ancora più interessante. Il nostro prossimo inserimento probabilmente non sarà un profilo marketing tradizionale, ma un go-to-market engineer: una figura in grado di lavorare trasversalmente nell’organizzazione marketing per individuare opportunità in cui l’IA può automatizzare, integrare e creare leva. Si tratta di un profilo completamente diverso.
Questa è un’assunzione a impatto molto più alto che aggiungere un altro contributore in un singolo canale o funzione. Se fatta bene, quella figura sblocca efficienza ovunque. Libera capacità, permettendoci in seguito di inserire specialisti laddove l’IA non può davvero sostituire la competenza umana.
Quindi il team non necessariamente cresce subito; diventa prima altamente automatizzato e abilitato all’IA.
Perché una caratteristica supera le competenze tecniche nell’adozione dell’IA
I team marketing hanno bisogno di più persone con quello che ho sempre chiamato un alto fattore “sapere come cavarsela”. Sono persone che trovano ostacoli e non si fermano. Vanno più a fondo, testano e mettono in crisi le cose, tirano i fili fino a far funzionare qualcosa. Questa caratteristica conta di più, nel mondo dell’IA, di qualsiasi skill tecnica perché gli strumenti cambiano troppo in fretta per poterli padroneggiare.
Ciò che conta è la curiosità — il vero desiderio di capire come funziona qualcosa e cosa potrebbe diventare. Le persone del nostro team che prosperano con l’IA non sono necessariamente le più tecniche. Sono quelle che aprono un nuovo strumento e iniziano subito a sperimentare. Non aspettano il permesso o il caso d’uso perfetto; provano, semplicemente.
Questo crea leva e previene il rischio più grande che vedo ora: un fallimento di immaginazione. Le organizzazioni che vinceranno non saranno quelle con gli strumenti migliori. Saranno quelle con le persone più curiose.
Perché i leader del marketing devono concentrarsi prima sulle fondamenta
Ecco il mio consiglio:
Prima di tutto, metti in ordine le tue fondamenta prima di inseguire gli strumenti. È allettante partire dai casi d'uso e dagli esperimenti, nuove piattaforme, nuovi prompt o nuovi workflow. Ma se il tuo ICP è vago, il tuo posizionamento è poco chiaro o il tuo team non ha una comprensione condivisa del tuo brand, l’IA amplificherà solo questa incoerenza.
Parti da lì.
In secondo luogo, assumi e premia la curiosità. Le persone che creano leva con l’IA non aspettano i playbook. Sperimentano, provano, sbagliano e imparano da sole. Questa mentalità cresce più rapidamente di qualsiasi singolo strumento.
Terzo, proteggi ciò che non dovrebbe essere automatizzato. Rischiamo di ottimizzare per la velocità e di perdere ciò che rende efficace il marketing: il pensiero originale, il gusto e la connessione umana. L’IA può scalare la produzione, ma non può sostituire giudizio o fiducia. Se non li difendi attivamente, si deteriorano. Quindi, usa l’IA in modo aggressivo dove crea leva, ma sii disciplinato su dove non appartiene.
E infine, accetta che questo non è un cambiamento una tantum. È una riscrittura continua di come funziona il marketing. I leader che faranno bene non raggiungeranno la perfezione: continueranno ad adattarsi senza perdere il loro punto di vista.
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