Capo Marketing Esperto di Tecnologia Condivide Come Bilanci e Team di Marketing Devono Essere Ristrutturati per l’IA
Scopri come un leader marketing utilizza l'IA per scalare i contenuti, ristrutturare i team e migliorare l'esecuzione delle campagne, mantenendo strategia e posizionamento guidati dall'uomo.
Simone Morellato
Responsabile Marketing di vCluster
Ruolo dell'IA: L'IA migliora significativamente il marketing tecnico aumentando l'efficienza e la coerenza narrativa tra diversi canali.
Visione di Leadership: I leader marketing devono bilanciare le capacità dell'IA con il giudizio umano per la messaggistica strategica e il posizionamento.
Cambiamento Operativo: L'adozione dell'IA nel marketing richiede un passaggio a un modello cross-funzionale, migliorando collaborazione ed efficienza.
Investimento in Strumenti: Budget decentralizzati per gli strumenti basati su IA offrono ai marketer flessibilità, aumentando produttività e velocità nell'innovazione.
Ruolo di Abilitazione: Un ruolo dedicato all’abilitazione dell’IA centralizza l’apprendimento e rende operative le novità dell’IA, evitando la frammentazione dei team.
Simone Morellato è un leader nel marketing tecnico e il responsabile marketing di vCluster. Ha iniziato a sperimentare con l’IA già in un ruolo precedente e ora la utilizza come fattore moltiplicatore all’interno del suo team marketing.
Ci siamo confrontati con lui per capire come l’IA stia cambiando i suoi flussi di lavoro nel marketing e i suoi team. Ci ha raccontato dei nuovi ruoli e delle nuove voci di budget ormai imprescindibili.
Utilizzare l’IA come moltiplicatore nel marketing
Sono un leader del marketing che ha costruito la sua carriera all’intersezione tra una profonda comprensione tecnica dei prodotti tecnologici e la loro esecuzione go-to-market, principalmente nei settori dell’infrastruttura, del cloud e delle piattaforme per sviluppatori. Il mio percorso è iniziato nell’ingegneria: ho studiato elettronica e informatica, lavorando poi come software engineer nello sviluppo di sistemi di storage networking. Queste basi mi hanno aiutato molto nel marketing di prodotti tecnici perché ne ho sempre compreso il funzionamento, non solo le modalità di posizionamento.
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Nel tempo, sono passato dall’ingegneria al technical product marketing in Cisco e poi a ruoli di leadership in startup e aziende enterprise, tra cui Riverbed, Cloudian e Apcera. Il mio periodo in VMware è stato uno snodo fondamentale della mia carriera: ho trascorso quasi un decennio a far crescere il business Tanzu Kubernetes. Ho costruito e guidato un team globale che spaziava dal prodotto al marketing per sviluppatori e soluzioni, contribuendo a espandere il portafoglio da un unico progetto open source a una suite di oltre 20 prodotti. In quell’esperienza ho iniziato presto a sperimentare flussi di lavoro guidati dall’IA, costruendo strumenti di automazione interni per le relazioni con gli analisti che hanno ridotto drasticamente i cicli e migliorato l’efficienza.
Oggi guido il marketing di vCluster, costruendo una vera e propria macchina go-to-market che abbraccia crescita, product marketing, community e brand. Abbiamo migliorato l’efficienza ripensando la demand generation, portando la notorietà da decine di migliaia a milioni di impression e migliorando notevolmente l’efficienza sui costi e la conversione nel funnel. Un focus essenziale è stato costruire narrazioni developer-first e cicli di crescita guidati dalla community, in particolare nell’ambito Kubernetes e delle infrastrutture IA.
Tutto ciò su cui ho lavorato converge ora in questa fase di trasformazione guidata dall’IA. L’IA sta cambiando radicalmente sia il modo in cui si sviluppa il software sia quello in cui si commercializza. Come responsabile marketing, mi concentro nell’aiutare le aziende a passare da messaggi di prodotto frammentati a narrazioni di piattaforma unificate, utilizzando l’IA non solo come tema nel racconto ma come moltiplicatore nell’esecuzione delle attività di marketing.
Bilanciare la fiducia degli sviluppatori con la domanda delle aziende
In vCluster supervisiono una funzione go-to-market full stack che comprende crescita, product marketing, brand, community ed eventi. Il team opera trasversalmente sia sulle dinamiche open source che su quelle enterprise, con un doppio mandato: guidare una vasta adozione da parte degli sviluppatori su larga scala e, allo stesso tempo, convertire quell’ingaggio in un’efficiente pipeline aziendale strutturata.
Dal punto di vista organizzativo, la funzione opera come un sistema integrato, non come discipline isolate. Product marketing e relazioni con gli sviluppatori lavorano insieme per costruire la narrazione e la credibilità tecnica, mentre crescita e contenuti si concentrano sull’acquisizione scalabile e la distribuzione sui diversi canali, come social, SEO, paid media e iniziative guidate dalla community. Il brand e gli eventi estendono questa portata coinvolgendo l’ecosistema, in particolare all’interno delle community Kubernetes e cloud native.
La complessità nasce dalle dinamiche tra pubblico ed ecosistema. Comunichiamo con figure altamente tecniche, soprattutto DevOps e ingegneri di piattaforma, ma influenziamo anche le decisioni delle aziende. Questo richiede di bilanciare la credibilità tecnica con una chiara esposizione del valore per il business. Operiamo inoltre in un contesto infrastrutturale in rapida evoluzione e influenzato dall’IA, dove le definizioni di categoria sono ancora in formazione. Di conseguenza, una parte fondamentale del ruolo è plasmare la narrazione, non solo amplificarla.
Il modello funziona perché un ciclo unificato che va dall’acquisizione all’attivazione e all’engagement tiene tutto insieme, supportato da un forte approccio guidato dai dati alla performance e dalla rapida sperimentazione.
Dove finisce l’IA, inizia il giudizio umano
Utilizzo l’IA principalmente come supporto alle decisioni e per velocizzare il lavoro nelle aree ad alto volume, guidate da schemi ricorrenti, oppure dove serve una rapida sintesi di grandi quantità di informazioni non strutturate. Allo stesso tempo, mantengo un confine netto in cui il giudizio umano resta essenziale, soprattutto per il contesto, la responsabilità e l’impatto a lungo termine sul brand.
Mi affido molto all’IA per tre ambiti:
- Primo, sviluppo della narrazione ed esplorazione dei messaggi. Quando definisco il posizionamento o i temi delle campagne, utilizzo l’IA per testare rapidamente diverse varianti, identificare lacune nei messaggi e verificare la chiarezza tra vari gruppi di destinatari come sviluppatori, ingegneri di piattaforma e dirigenti. Questo riduce drasticamente ciò che prima richiedeva molte iterazioni, rendendo il ciclo molto più rapido.
- Secondo, scalabilità di contenuti e campagne. Oggi l’IA produce la prima bozza della maggior parte degli asset, inclusi contenuti per i social, strutture di blog e varianti di campagna. Traduce inoltre input tecnici in un linguaggio specifico per ciascun persona, aspetto particolarmente importante nel marketing di infrastrutture e piattaforme di IA, dove uno stesso concetto deve coinvolgere in modo diverso pubblici diversi.
- Terzo, sintesi delle prestazioni. Utilizzo l’IA per analizzare i segnali delle performance delle campagne su vari canali e individuare pattern che altrimenti potrebbero sfuggire, soprattutto quando si lavora con dati frammentati tra canali organici, a pagamento e community.
I compiti esplicitamente umani riguardano scelte strategiche e responsabilità. Decisioni di posizionamento, definizione della categoria e architettura dei messaggi principali rimangono completamente affidati alle persone, perché richiedono una profonda comprensione del tempismo di mercato, delle dinamiche competitive e delle ambizioni aziendali. Lo stesso vale per il giudizio creativo finale sulla voce del brand e sulle campagne ad alta visibilità.
Decisioni di posizionamento, definizione della categoria e architettura dei messaggi principali rimangono completamente affidati alle persone, perché richiedono una profonda comprensione del tempismo di mercato, delle dinamiche competitive e delle ambizioni aziendali.
Mantengo inoltre il controllo umano sulle decisioni di priorità. L’IA può suggerire opzioni e fornire indicazioni, ma decidere cosa non fare resta una responsabilità della leadership, soprattutto in categorie in rapida evoluzione come l’infrastruttura IA, dove è facile reagire eccessivamente ai segnali.
Quindi, l’IA espande in modo efficace la superficie del pensiero e dell’esecuzione, ma non si assume la responsabilità dei risultati. La guida del marketing prende ancora le decisioni finali che bilanciano velocità, coerenza e valore di marca a lungo termine.
Come un cambiamento strutturale ha portato le impressioni da migliaia a milioni
Ho spostato il nostro modello di marketing dalla produzione di contenuti incentrata sull’umano alla generazione di narrazioni e asset assistita dall’IA. Ora gli umani si concentrano su direzione, validazione e distribuzione invece che sulla creazione da zero.
In pratica, ho introdotto un sistema di contenuti basato sull’IA. Utilizziamo flussi di lavoro basati su LLM per trasformare un singolo input tecnico — come un rilascio di prodotto, una demo, un insight del cliente o una narrazione ingegneristica — in molteplici asset di marketing a valle. Questo include post indirizzati agli sviluppatori, contenuti di approfondimento, variazioni social, messaggi di campagna e persino bozze di posizionamento iniziali. Invece di una paternità separata per ciascuno, ora uno strato condiviso di prompt e struttura genera, affina e allinea tutti gli asset.
L’IA genera questi asset in parallelo già a un livello di bozza avanzata, non in modo sequenziale e da zero. Poi interveniamo con revisione e perfezionamento umano: il product marketing garantisce l’integrità della narrazione, il team growth ottimizza la distribuzione, e il brand mantiene coerenza e tono di voce.
Abbiamo inoltre abbandonato il ciclo di produzione a campagna a favore di un sistema di contenuti continuo. La maggior parte delle organizzazioni marketing opera ancora con una mentalità tradizionale: si definisce una campagna, si crea un set di asset, si lancia e poi si passa oltre. Quel modello era pensato per un’epoca in cui produrre contenuti era costoso e lento. Ora, attiviamo generazione e iterazione in parallelo. Questo riduce i tempi di ciclo e ci consente di rispondere molto più rapidamente ai segnali di prodotto e di mercato.
Come l’IA migliora l’efficienza produttiva e la coerenza della narrazione
Dal lato positivo, l'impatto più immediato dell'intelligenza artificiale è stato in termini di scala ed efficienza. L'introduzione dell'IA nei flussi di lavoro per la produzione di contenuti e campagne ha aumentato significativamente l'output senza incrementare l'organico. In vCluster, questo si è tradotto in una crescita da circa 36.000 a circa 7 milioni di impression mensili, riducendo al contempo il CPM da circa $5,58 a $0,29. Sebbene abbiano contribuito più fattori, uno dei motori principali è stato la possibilità di produrre e iterare contenuti in modo molto più rapido e costante su tutti i canali.
Abbiamo inoltre migliorato la rapidità di esecuzione. I cicli di produzione dei contenuti che prima richiedevano settimane — specialmente per asset trasversali che coinvolgevano product marketing, brand e growth — sono stati ridotti a pochi giorni. Questo ci ha permesso di rispondere ai rilasci di prodotto e ai segnali del mercato quasi in tempo reale, un elemento critico in un ecosistema dell'IA in rapida evoluzione.
Un altro risultato positivo è stata la coerenza narrativa. L’IA ci ha aiutato a standardizzare la modalità con cui traduciamo input tecnici in messaggi attraverso i canali, riducendo la frammentazione tra contenuti indirizzati agli sviluppatori, enablement per le vendite e campagne di generazione domanda. Questo allineamento ha migliorato sia la qualità dell’engagement sia le performance a valle del funnel.
Dal punto di vista qualitativo, uno dei cambiamenti più importanti è stato organizzativo. Il team marketing è passato da una funzione principalmente focalizzata sull’esecuzione a un ruolo più orientato all’orchestrazione. Ora le persone dedicano più tempo a indirizzo, strategia e validazione, mentre l’IA si occupa delle prime produzioni e delle varianti. Questo ha migliorato il focus del team e ridotto i colli di bottiglia operativi.
Come l’IA può portare a una sovra-produzione
Sono emerse anche delle sfide. All’inizio abbiamo notato una tendenza alla sovra-produzione. L’IA generava troppe varianti senza sufficienti vincoli iniziali, creando rumore e costringendoci a sviluppare livelli più solidi di governance editoriale e delle prompt. Abbiamo anche gestito attivamente il rischio di diluizione del messaggio, garantendo che la rapidità non andasse a scapito di un posizionamento netto o della chiarezza della categoria.
Un altro insegnamento è che l’IA può amplificare sia input buoni che cattivi. Quando la narrativa o il brief di base sono deboli, l’IA amplifica rapidamente quella debolezza. Questo ci ha obbligato a investire di più nella strategia a monte e nella progettazione più rigorosa degli input, prima di generare qualsiasi cosa su scala.
Nel complesso, il risultato netto è stato chiaramente positivo, ma solo dopo aver definito linee guida precise.
Perché l’IA non riesce a garantire differenziazione e posizionamento
L’intelligenza artificiale ha anche deluso le aspettative iniziali in termini di differenziazione strategica e posizionamento.
Inizialmente pensavamo che l’IA potesse aiutarci a generare narrazioni di categoria più forti o addirittura a individuare angoli di posizionamento che ci dessero un vantaggio. In pratica, abbiamo scoperto che, sebbene l’IA sia eccellente nel rielaborare modelli di mercato esistenti, fa fatica a produrre un posizionamento veramente originale o difendibile.
Tende a convergere verso la media di ciò che è già presente, il che è l’opposto di ciò che si desidera quando si cerca di emergere in un mercato affollato di infrastrutture o piattaforme IA.
Perché i responsabili marketing devono prima stabilire vincoli all’IA
Una delle prime campagne supportate dall’IA che abbiamo realizzato per riposizionare una piattaforma tecnica verso un pubblico più ampio di DevOps e ingegneri di piattaforma fornisce un esempio chiaro di dove l’IA abbia fallito nel generare una differenziazione strategica.
Abbiamo usato l’IA per riposizionare la nostra piattaforma verso un’audience Neoclouds. Il risultato è stato rapido, ci ha fornito molteplici direzioni: 'semplificare le operazioni Kubernetes', 'migliorare l’efficienza della piattaforma', 'accelerare la produttività degli sviluppatori.'
Sembrava tutto corretto. Ed è stato proprio questo il problema.
Nessuno di questi angoli ci differenziava davvero. Quando li abbiamo confrontati con il mercato, abbiamo rilevato che strumenti simili già li utilizzavano largamente nell’ecosistema Kubernetes e cloud-native. L’IA ha di fatto amplificato il linguaggio comune del settore invece di aiutarci a distinguerci. Se avessimo seguito quanto generato, la campagna si sarebbe confusa nella categoria anziché plasmarla.
Abbiamo quindi irrigidito sensibilmente la fase di input guidata dall’uomo. Invece di partire da prompt generali sulle funzionalità del prodotto, abbiamo posto vincoli più stringenti su tre punti: il nostro vantaggio architetturale esclusivo, i trade-off che eravamo disposti a dichiarare pubblicamente e i segmenti di audience da privilegiare, non solo da includere.
Quando abbiamo ancorato gli input a queste scelte strategiche, abbiamo iniziato a usare l’IA in modo diverso: non per inventare il posizionamento, ma per testare la chiarezza, tradurre il messaggio tra diverse personas e generare varianti esecutive per contenuti e campagne.
Il risultato è stata una narrazione molto più nitida, centrata su un angolo specifico e difendibile: come i team di piattaforma possano ripensare l’astrazione dell’infrastruttura per carichi di lavoro moderni, invece di puntare su temi generici di efficienza o produttività. Questo cambiamento ha migliorato la qualità dell’engagement e reso i messaggi più memorabili nelle community tecniche, in particolare tra i praticanti Kubernetes, molto sensibili a posizionamenti troppo generici.
Quindi, il collo di bottiglia non è più la qualità o la velocità di produzione; ora è l'originalità e la lucidità del pensiero. Emergere richiede oggi un punto di vista molto più deciso, un posizionamento più chiaro e la disponibilità ad assumersi compromessi espliciti. Senza questo, l'AI tende a portare tutto verso la media di mercato.
Come l’AI cambia la struttura dei team di marketing
L’AI ha trasformato radicalmente il mio team di marketing, passando da una struttura per funzioni separate a un modello di esecuzione più fluido e trasversale.
Tradizionalmente, avevamo ruoli chiaramente distinti. Un content marketer si occupava della creazione dei contenuti, che poi venivano consegnati agli specialisti della distribuzione per l’adattamento, mentre il marketing di prodotto sviluppava separatamente messaggi e posizionamento, elementi che poi dovevano essere tradotti per le campagne. Ogni fase comportava rielaborazioni e traduzioni tra funzioni differenti.
Con l’AI integrata nei flussi di lavoro, la struttura è cambiata radicalmente. Ora ogni membro del team può operare su più parti del ciclo di vita dei contenuti e delle campagne. Un content marketer può non solo generare la bozza iniziale di un articolo, ma anche le prime versioni per i social, le email e persino gli angoli di posizionamento. Un growth marketer può partire dallo stesso input e generare immediatamente varianti di campagne o framework di test. Il marketing di prodotto può invece passare dallo scrivere tutto da zero al perfezionamento della narrazione, garantendo accuratezza e allineando i messaggi alla strategia.
Il cambiamento chiave è che non lavoriamo più sequenzialmente partendo da zero. L’AI genera già una bozza di alta qualità come standard, e poi viene passata tra le funzioni per essere raffinata, validata e ottimizzata. Questo ha ridotto sensibilmente l’attrito tra i team e accorciato i cicli di iterazione.
Di conseguenza, i marketer oggi si concentrano di più sul giudizio, sull’editing e sulla direzione strategica invece che sulla pura produzione. Il team è più snello in termini di attività manuali necessarie, ma molto più efficace in termini di capacità produttiva.
L’AI ha anche reso la collaborazione più dinamica. Invece di passaggi rigidi, ora lavoriamo come un sistema di conoscenza condivisa dove qualsiasi input può essere trasformato in molteplici output su diversi canali, che vengono poi perfezionati dallo specialista più adatto.
Perché i team di marketing hanno bisogno di budget decentralizzati per strumenti AI
Se dovessi ricominciare, investirei innanzitutto il budget destinato al marketing non nelle campagne tradizionali o nelle assunzioni, ma nel dare a ogni marketer accesso diretto a un budget per strumenti AI flessibile e decentralizzato.
Assegnerei budget pro capite ai marketer per adottare e sperimentare strumenti che aumentino la loro produttività quotidiana, senza aspettare i cicli di approvazione del procurement centrale o dell’IT. Questo include strumenti di scrittura AI, assistenti per l’analisi dati, piattaforme di generazione creativa, strumenti di automazione e utility di nicchia che emergono velocemente nell’ecosistema AI.
La motivazione è semplice. In un ambiente guidato dall’AI, il ritmo con cui i tool evolvono supera quello dei processi di procurement aziendali. L’accesso centralizzato finisce per standardizzare i team su una dotazione obsoleta, rallentando la sperimentazione e creando un divario tra ciò che è possibile fare e ciò che effettivamente si utilizza nelle operazioni.
Ho visto questo in prima persona introducendo l’AI nei flussi di lavoro di marketing. I team che avevano libertà di testare e adottare nuovi tool si muovevano molto più velocemente nella produzione di contenuti, nell’iterazione delle campagne e nell’analisi dei dati. I team vincolati da processi di approvazione centrale tornavano spesso a flussi di lavoro lenti e tradizionali, anche quando erano disponibili strumenti migliori.
Al contrario, un budget per strumenti distribuito genera una dinamica diversa. Trasforma ogni marketer in un operatore autonomo, capace di ottimizzare continuamente la propria dotazione. Inoltre, fa emergere l’innovazione in modo organico, perché i migliori strumenti si diffondono nel team grazie all’uso concreto e non tramite obblighi dall’alto.
In secondo luogo, darei priorità alla creazione di uno strato leggero di abilitazione intorno a questa libertà, includendo best practice condivise, librerie di prompt e flussi di lavoro interni, per evitare che la sperimentazione porti a frammentazione.
Il controllo centrale ottimizza per la coerenza, ma l’abilitazione distribuita ottimizza per l’adattamento. Ed è l’adattamento che genera vantaggio competitivo nei contesti di marketing ad alta velocità.
Il controllo centrale ottimizza per la coerenza, ma l’abilitazione distribuita ottimizza per l’adattamento. Ed è l’adattamento che genera vantaggio competitivo nei contesti di marketing ad alta velocità.
Come Claude CoWork crea un vero leverage
Sono particolarmente entusiasta di una funzionalità AI di Anthropic: Claude CoWork.
Va oltre la classica interfaccia chat e somiglia a un vero ambiente di lavoro per attività legate alla conoscenza. Al posto di prompt isolati, permette flussi di lavoro più strutturati e persistenti. È proprio qui che l’IA offre un vero vantaggio.
Apprezzo anche la rapidità con cui Anthropic apporta migliorie basandosi sul comportamento reale degli utenti. Prestano attenzione a ciò che la community costruisce e utilizza, poi integrano questi schemi direttamente nel prodotto principale. Mi ricorda la velocità con cui concetti nati in progetti come OpenClaw sono stati inseriti in Claude CoWork. Questo ciclo di feedback è importante perché lo strumento si evolve seguendo il modo in cui le persone lavorano realmente, non solo l’idea della squadra di prodotto su come dovrebbero lavorare.
Concretamente, riduce anche la necessità di collegare insieme più strumenti o estensioni. Non devo ricreare flussi di lavoro, valutare nuovi fornitori o preoccuparmi di sicurezza e gestione dei dati in uno stack frammentato. Già mi fido di Anthropic come azienda, quindi quando rilasciano nuove funzionalità, posso adottarle rapidamente e con fiducia.
Perché ogni team marketing ha bisogno di un ruolo per l’abilitazione all’IA
Detto ciò, il principale divario che noto nell’adozione dell’IA non riguarda gli strumenti. La maggior parte dei team marketing ha accesso a strumenti di IA. Quello che manca è una persona che si occupi soltanto di seguire ciò che cambia, filtrare il rumore e trasformarlo in flussi di lavoro davvero utilizzabili dal team.
Nella maggior parte delle organizzazioni si presume che, avendo gli strumenti di IA, l’adozione sia una conseguenza naturale. In pratica, consapevolezza e sintesi sono i fattori limitanti. Il panorama IA si evolve così rapidamente che nessun singolo marketer può realisticamente restare aggiornato su nuovi modelli, strumenti, processi e best practice, mentre svolge le proprie mansioni principali. Quando tutti sono solo in parte responsabili di rimanere aggiornati, nessuno lo è davvero.
Per mia esperienza, creare un vero ruolo di abilitazione all’IA all’interno del team marketing funziona molto meglio. Non si tratta solo di un amministratore di strumenti o di un prompt engineer; è qualcuno profondamente curioso riguardo all’IA che segue attivamente le novità tra modelli e applicazioni e le traduce costantemente in flussi di lavoro pratici per il team.
Questa figura diventa di fatto uno strato interno di intelligenza. Valuta nuovi strumenti, mette alla prova casi d’uso, sintetizza ciò che è utile rispetto al rumore, e poi trasforma il tutto in processi ripetibili. Altrettanto importante, agisce da ponte bidirezionale. I membri del team possono portare problemi o inefficienze, cercare soluzioni basate sull’IA e ricevere raccomandazioni strutturate.
Questo ruolo ha principalmente un impatto sul focus. Si elimina il carico cognitivo di “rimanere aggiornati sull’IA” dai singoli membri, centralizzandolo in una funzione il cui unico compito è stare al passo coi tempi e distribuire efficacemente quel sapere. Senza questo, i team tendono a frammentarsi. Si crea un’adozione non uniforme, pratiche incoerenti e inutili duplicazioni sperimentali. Con questo ruolo, si genera un effetto composto dove l’apprendimento è centralizzato mentre l’esecuzione è diffusa.
Perché i marketer devono vedere l’IA come un cambiamento nel modello operativo
Il consiglio più importante che darei ai leader marketing è di trattare questo momento come una svolta nei modelli operativi, non solo come un aggiornamento degli strumenti.
È facile lasciarsi trascinare nella valutazione degli strumenti, nella prova delle funzionalità, nell’inseguimento di piccoli guadagni di produttività. Tutto ciò è importante, ma non costituisce il vero vantaggio. Il vero cambiamento è nel modo in cui si svolge il lavoro di marketing, in come si strutturano i team e in dove si applica lo sforzo umano.
Ci sono alcuni principi particolarmente importanti:
- Primo, investire sulla qualità degli input prima che sulla scala dell’output. L'IA produce tutti i contenuti che le vengono chiesti, ma la loro qualità dipende completamente dalla chiarezza del posizionamento, della definizione del pubblico e della narrazione. Chi salta questa fase amplifica il rumore, come sottolineo in “Marketing Plan for Tech Startups”.
- Secondo, ridisegnare i flussi di lavoro, non solo i singoli compiti. Anziché chiedersi come l’IA possa velocizzare uno specifico passaggio, occorre guardare all’intero sistema dall’input al risultato e ripensarne il funzionamento in un contesto in cui le bozze sono istantanee e l’iterazione poco costosa. Questo permette miglioramenti di un ordine di grandezza.
- Terzo, creare spazi dedicati alla gestione focalizzata dell’IA. Che si tratti di una figura o di un piccolo gruppo, qualcuno deve restare al passo con il panorama, testare strumenti e tradurre il tutto in flussi di lavoro pratici. Senza questa funzione, i team si frammentano e l’adozione rallenta.
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