Perché la Maggior Parte delle Implementazioni di Intelligenza Artificiale Si Arena e Come i CMO Possono Risolverlo
Domanda di coaching sull’AI: Nicole Leffer è passata da Responsabile Marketing a una delle principali Consulenti AI per team marketing.
Barriere all’adozione: Leffer identifica che avere accesso agli strumenti di AI non significa adozione di successo; la strategia è fondamentale.
Focus sullo strumento: Leffer consiglia ai team marketing di investire profondamente in un singolo strumento di AI per migliorare l’efficienza dei flussi di lavoro.
Fasi di implementazione: Saltare le fasi dell’adozione AI può portare a rischi; Leffer sottolinea l’importanza di un approccio strutturato.
Competenze future: L’intelligenza artificiale offre molte potenzialità ai marketer, ma il successo futuro dipende dalla costruzione di competenze e intuizioni rilevanti.
La maggior parte dei CMO non si era candidata per diventare la mente strategica dell’IA in azienda. Certo, ti sei impegnato a costruire brand, generare pipeline e guidare i team. Da qualche punto tra il 2022 e oggi, la tua descrizione del lavoro si è silenziosamente ampliata.
Ora, i leader devono valutare ogni nuovo strumento di IA, sviluppare una strategia di adozione, formare l’organizzazione e tenere traccia di tutto ciò che sta cambiando.
Oltre a tutto questo, dovresti farlo senza un manuale operativo, senza un budget dedicato e senza riduzioni delle responsabilità originali. Nessuno ha chiesto se fosse ragionevole, è semplicemente diventata la norma.
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L’AI Advisor Nicole Leffer ha osservato questa situazione in centinaia di leader marketing, da startup Serie A a società Fortune 50. E anche se non aveva pianificato di diventare una consulente CMO molto richiesta, il suo percorso si è definito quando nel 2023 ha condiviso ciò che sapeva con una community di CMO, e più di cento marketing leader si sono iscritti per ascoltarla.
Da allora, Leffer si occupa di aggiornare le competenze dei team marketing B2B su come usare l’IA, nella pratica, nei flussi di lavoro e su ampia scala.
Perché l’adozione fallisce
La maggior parte dei clienti di Leffer si trova nella stessa situazione: hanno distribuito uno strumento di IA come ChatGPT, Gemini, Copilot o Claude, ma non è cambiato nulla di concreto.
Aiuto le persone a passare dal semplice possesso dello strumento alla creazione di flussi di lavoro sostenibili e scalabili, portando all’implementazione in modo davvero efficace.
Il problema, dice, non è lo strumento. È l’idea che avere accesso equivalga ad adottarlo. In realtà i team hanno bisogno di un ponte tra il semplice possesso di un abbonamento e la costruzione di flussi di lavoro veramente efficaci.
Leffer sottolinea l’importanza della guida come parte del rollout e del fatto che “non puoi semplicemente dare uno strumento alle persone e aspettarti che imparino tutto da soli.”
Quando l’adozione è bassa, i risultati sono poco chiari e la leadership si innervosisce. Quasi sempre, la causa è l’idea che l’accesso equivalga all’adozione.
Ma i team hanno bisogno di un ponte tra il possedere un abbonamento e la costruzione di veri flussi di lavoro. Prima di decidere se il tuo investimento in IA funziona, devi definire cosa significa, concretamente, quando funziona.
Inizia valutando se il tuo team ha bisogno di ulteriore formazione sull’utilizzo. Una licenza non è una strategia e dare uno strumento senza quel passaggio rischia di compromettere l’investimento, silenziosamente.
Il problema del filtro
I leader marketing affrontano una pressione particolare che si ripete in ogni organizzazione. Ora ci si aspetta che tu sia l’esperto di IA per tutta l’azienda. Il tutto senza esperienze pregresse in strategie IA e mentre il tuo lavoro quotidiano non si ferma. Come spiega Leffer, c’è un motivo per cui i rollout di IA rallentano.
Ai leader viene chiesto di diventare esperti dall’oggi al domani in qualcosa che richiede un impiego a tempo pieno per esserlo davvero. Io stessa non conosco esperti che si sentano davvero aggiornati al 100% in ogni momento.
Il ritmo del cambiamento rende tutto ancora più difficile. Quando un CMO ha appena recepito una novità, il panorama è già cambiato di nuovo. Quello di cui i leader hanno davvero bisogno, sostiene Leffer, non sono altre informazioni ma un filtro.
Condivide che chi lavora con lei cerca principalmente orientamento. “Le persone hanno bisogno che qualcuno gli dica su cosa concentrarsi e cosa possono ignorare. C’è troppo rumore e tante persone che fingono di sapere di cosa parlano.”
Il ritmo del cambiamento rende tutto ancora più difficile.
Quando un CMO ha appena assimilato una novità, lo scenario è già cambiato di nuovo.
Leffer è trasparente nel dire che le sue fonti d'informazione non sono le stesse che consiglierebbe ai clienti. Il suo ruolo richiede di monitorare contemporaneamente tre orizzonti molto diversi, una mossa che si può fare parallelamente se anche tu vuoi fissare traguardi strategici personali.
Dal punto di vista di Leffer, deve incontrare i clienti in stati passati, presenti e futuri. Per farlo, si chiede: "Dove si trova oggi il loro team? E per cosa è pronto il loro team?"
Sottolinea l’importanza di sapere dove si trova attualmente la tecnologia, concentrandosi su "dove sta andando la tecnologia, così da preparare le nostre competenze tra sei mesi, diciamo tra un anno." Per approfondimenti all’avanguardia, Leffer si rivolge a chi è in prima linea nello sviluppo dell’AI.
Sto prestando attenzione agli ingegneri dell’AI, alle persone che stanno creando la tecnologia, leggendo articoli di ricerca, comprendendo le conversazioni che avvengono dietro le quinte nelle aziende di intelligenza artificiale.
Ora, l’errore che commette la maggior parte dei leader è cercare di tenere il passo con tutto. Serve davvero un filtro per capire cosa conta ora, cosa si può rimandare senza rischi e su chi puoi contare per aiutarti a fare queste scelte.
Il risultato desiderato arriverà se concentri i tuoi sforzi su ciò che puoi controllare. Assicurati di sapere cosa conta adesso, cosa puoi rimandare senza rischi e a chi puoi affidarti per aiutarti a distinguere tra le due cose.
Scegli uno Strumento e Vai a Fondo
Questa è la parte del consiglio di Leffer che tende a creare maggiore resistenza, ma che lei difende con più fermezza. L’errore operativo più grande che osserva nei team di marketing è adottare troppi strumenti di AI contemporaneamente.
Se hai troppi strumenti diversi, non sai per cosa usare ciascuno e in realtà non sai usare veramente nessuno, perché tutti cambiano interfaccia ogni 15 minuti.
Il ciclo di cambio piattaforma è dannoso. I team sentono dire che uno strumento concorrente è migliore per uno specifico caso d’uso. Così migrano i loro workflow, ricostruiscono i prompt, e poi lo strumento originale recupera il ritardo, a volte in pochi giorni.
Inoltre, il costo del passare da una piattaforma all’altra si accumula. Tra una fattura AI più alta, maggiore carico cognitivo e, ironia della sorte, minore adozione, cambiare vanifica qualsiasi differenza marginale di prestazioni.
Qualsiasi confronto di benchmark fatto anche solo un mese fa è probabilmente già obsoleto. Le differenze di prestazioni tra le principali piattaforme sono quasi sempre inferiori al costo del cambio.
Invece, una mossa pratica consiste nello scegliere uno dei quattro strumenti principali. Cita ChatGPT, Gemini, Copilot o Claude, pagandolo a livello aziendale e ridisegnando i workflow al loro interno.
Leffer afferma che "anche se avessi fatto questo test, ipoteticamente ChatGPT contro Claude solo un mese fa, oggi sarebbe un punto di vista totalmente superato. Diventa totalmente irrilevante. Ho visto giornate in cui al mattino un’opinione era già obsoleta il pomeriggio."
Prima di impegnarti su uno strumento, valuta pure le alternative. Ma non migrare finché il divario che osservi non è significativo, stabile e applicabile a come il tuo team deve usare lo strumento.
Scegli semplicemente uno strumento, imparalo, costruisci i tuoi workflow, rendili portabili. Avrai molti più benefici che inseguendo costantemente l’ultimo oggetto luccicante.
I suoi consigli non sono nuovi, ma sono rilevanti in un periodo in cui è fin troppo facile aprire un'altra scheda e lasciarsi distrarre. Impegnati a fare progressi incrementali e inizia scegliendo con cura i tuoi strumenti.
Non Saltare la Sequenza
Leffer traccia il rollout dell’AI come una serie di fasi distinte. C’è l’interazione di chat di base, i modelli di prompt, i custom GPT e Gems, l’automazione dei workflow e infine i sistemi agentici in grado di operare in autonomia. Questa è una visione a livello molto alto di come potrebbe apparire l’adozione dell’AI.
Racconta come sempre più organizzazioni stiano prendendo scorciatoie per paura di essere superate dai concorrenti.
Ci sono fasi che ogni azienda attraversa, e se salti uno dei passi non sei preparato per quello successivo. Molti stanno cercando di saltare le fasi perché hanno paura di rimanere indietro.
L’ordine conta. I team che saltano le fasi non hanno imparato a dare all’AI il giusto livello di istruzioni. E, ancora più importante, non hanno imparato a riconoscere quando qualcosa è andato storto. Leffer mette in guardia dall’operare senza le adeguate protezioni.
Continua, osservando il rischio di affidarsi ciecamente a processi incompleti. "Il problema potrebbe essere significativo. Ad esempio, la tua IA potrebbe aver appena preso l'intero database di HubSpot e pubblicato tutto su Internet."
È anche chiara nel definire dove finiscono le sue competenze. Su questioni di cybersecurity e rischio tecnico, segnala il problema e indirizza i clienti ai loro team tecnologici. Inoltre, sta notando comportamenti preoccupanti da parte di aziende che cercano con forza di stare all'avanguardia.
Non comprendono ciò che non sanno e stanno correndo molti rischi per la sicurezza. Penso che molto di questo, onestamente, emergerà attraverso il marketing perché le persone collegano gli strumenti in modo incauto, creando rischi e problemi gravi.
L'educazione viene prima della costruzione dei flussi di lavoro, che viene prima dell'automazione. Poi seguono i sistemi agentici. Molte organizzazioni stanno cercando di saltare dei passaggi perché temono di rimanere indietro. Ed è proprio questa paura che le rende vulnerabili.
I rischi della fase agentica non sono teorici. Un team poco formato che gestisce flussi di lavoro IA autonomi in un ambiente reale rappresenta una reale responsabilità, non un vantaggio competitivo.
Cosa riserva il futuro
Quando le chiedono cosa la entusiasma di più dell’IA al momento, Leffer si illumina. L’IA può supportare i marketer nello sviluppo di competenze significative, nell’apprendimento delle possibilità e nel trovare modi per svolgere lavori che prima sembravano irraggiungibili.
Nota anche una tendenza più silenziosa che emerge nelle conversazioni con i clienti, che la preoccupa tanto quanto i rischi più evidenti.
Alcuni CMO anticipano apertamente un futuro in cui l’IA gestirà abbastanza lavoro operativo da non dover più gestire persone.
Condivide come, nelle sue conversazioni con i leader del marketing, sente dire cose come: "Non vedo l’ora che diventiamo agentici e che le IA possano fare il lavoro, così non dovrò più occuparmi della gestione delle persone." E che, "queste persone non parlavano così tre anni fa."
Sul tema se l’IA alla fine sostituirà la creatività e il gusto umano, il verdetto è ancora incerto. La cosa più importante da fare ora è sviluppare le competenze del tuo team. In parte per proteggerne la rilevanza, ma anche la tua.
Continua a investire per acquisire una profonda comprensione del tuo cliente. Affina la comunicazione e il posizionamento del brand in modo da chiarire chi servi, cosa offri e perché sei la scelta migliore. Così facendo, sarai in una posizione nettamente più forte rispetto a chi si muove più in fretta, indipendentemente dalle tattiche.
Anche se il futuro può essere incerto, la tua leadership deve guidare i team nell’adozione dell’IA e verso ciò che ci aspetta. I piani di trasformazione IA falliscono perché i team non cambiano mai il modo in cui svolgono il lavoro. I CMO che oggi vedono risultati sono quelli che stanno andando oltre la sperimentazione per costruire una vera capacità operativa.
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