Le 5 Fasi dell’Adozione dell’IA
Rischio Intermedio: Trovarsi nel mezzo dell’adozione dell’IA senza una strategia è più rischioso che restare indietro.
Progressione delle Fasi: L'adozione dell'IA ha successo seguendo un modello di maturità strutturato e a più fasi invece che saltando le tappe.
Cervello di Brand: Creare un 'cervello di brand' assicura che i risultati dell'IA siano di alta qualità e coerenti con il contesto organizzativo.
Integrazione IA: Un'integrazione efficace dell'IA richiede allineamento IT e governance, non solo adozione di strumenti.
Giudizio Umano: Man mano che l'IA aumenta le capacità di base, il focus si sposta sul giudizio umano come differenziazione competitiva.
Ho chiesto ai leader del marketing di condividere come si stia sviluppando internamente l’adozione dell’IA. Alcuni hanno menzionato un modello di maturità a più fasi, dove si sottolinea l’importanza dei passaggi necessari per passare dall’accesso di base a operazioni pienamente agentiche. Ognuno mette in evidenza come il progresso dipenda dalla sequenza e non dalla velocità. Il punto di svolta critico si verifica quando i team passano dalla sperimentazione ad hoc a flussi di lavoro strutturati e, infine, includono nel processo la costruzione di un “cervello del brand”.
Questo funge da livello centralizzato di contesto del marchio, intuizioni sul pubblico e conoscenze istituzionali che permettono all’IA di produrre output differenziati e di alta qualità.
La maggior parte dei team non ha ancora effettuato questo cambiamento. Certo, il tuo team potrebbe usare l’IA come strumento per compiti individuali. Ma ciò di cui hai davvero bisogno è un sistema per organizzare il modo in cui il lavoro viene svolto. Ecco cinque fasi che separano la maggior parte dei team dalla vera svolta di livello successivo.
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Il divario tra accesso e adozione
I team marketing oggi producono output a un volume più elevato, grazie anche all’IA. Ma spesso i flussi di lavoro su cui si basano sono identici a quelli esistenti prima dell’arrivo di questi strumenti.
Jason Ing, CMO di Typeface, vede questa dinamica dal lato delle piattaforme. E quando persone diverse all’interno dello stesso team si trovano in fasi diverse del loro percorso di adozione dell’IA, i risultati diventano impossibili da gestire.
"Potresti trovarti con casi d’uso molto incoerenti, dove a volte l’IA funziona meglio che in altre. Dipende davvero dall’utente."
La maggior parte delle organizzazioni ha imparato a usare l’IA, dice, come un assistente: qualcosa a cui si chiede, da cui si estrae e che si incolla là dove già si lavorava. La prossima ondata è qualcosa di completamente diverso.
"Non si tratta di generare quell’email o quel contenuto o quell’asset," dice Ing.
"Si tratta di codificare il modo in cui le campagne vengono realmente gestite. Il cambiamento è dal creare contenuti più velocemente con l’IA all’aiutare interi team di marketing a lavorare meglio, lavorare insieme."
La differenza tra un team che utilizza un sistema orchestrato e uno in cui i singoli hanno semplicemente accesso all’IA è significativa, così come la differenza tra un sistema su cui un team fa affidamento e una competenza individuale.
Il risultato è un’organizzazione che ha tecnicamente adottato l’IA, ma non ha cambiato praticamente nulla nel proprio modo di operare.
Akande Davis, VP of Operations di GNW Consulting, evidenzia il rischio. Inserire l’IA in un’organizzazione con lacune irrisolte nei processi o nella strategia non le risolverà. Lui
"Quando c’è una rottura fondamentale nei processi, un approccio strategico incoerente, tecnologie che non vengono utilizzate come dovrebbero, l’IA non sarà una soluzione tampone." Finirà solo per peggiorare le cose. Otterrai risultati peggiori, più velocemente."
La velocità senza struttura non è un vantaggio competitivo. A volte dovrai rallentare i tuoi sforzi di scaling per una crescita più sostenibile.
Perché la sequenza è fondamentale nelle cinque fasi
Pensa alla maturità dell’IA nel marketing come a cinque fasi distinte. Saltarne anche solo una crea problemi che emergeranno più tardi, di solito in fase di scala.
Fase 1: Accesso
Il team ha uno strumento e alcune persone lo utilizzano ogni tanto. Non c’è un contesto condiviso, nessuna governance, nessuna impostazione di aspettative. L’accesso allo strumento è il punto di partenza, non una destinazione.
Fase 2: Sperimentazione
I singoli propongono prompt, condividono successi, ottengono output di cui sono entusiasti. L’attività è alta. Nulla è replicabile. Ogni output dipende da chi ha scritto il prompt quel giorno e da cosa ci ha inserito.
Fase 3: Costruzione dei workflow
I prompt diventano template. I template vengono condivisi. I processi iniziano a stabilizzarsi. Leffer descrive questo momento come il vero punto di svolta, il passaggio da "abbiamo accesso" a "abbiamo un sistema". Come lo spiega lei, i team devono passare da uno scambio conversazionale con l’IA a "prompt che diventano template che riusi continuamente, concatenando poi quelle istruzioni insieme".
Fase 4: Competenze e governance
L’IA viene addestrata sul contesto del brand, dati sulle persone, performance storiche e conoscenze aziendali. Gli output smettono di sembrare provenienti da un modello generico e iniziano ad assomigliare a quelli della tua organizzazione. È qui che si costruisce il cervello del marchio, e viene prima dell’ottimizzazione, non dopo.
Fase 5: Operatività agentica
I flussi di lavoro vengono eseguiti con un minimo intervento umano. Il sistema mette in evidenza informazioni preziose in modo proattivo, gestisce autonomamente compiti ripetibili ad alto volume e segnala i problemi prima che diventino crisi. Il giudizio umano viene riservato a questioni di posizionamento, messaggi ad alto impatto e a tutto ciò che mette in gioco la reputazione del brand.
La stragrande maggioranza dei team di marketing oggi si trova al secondo stadio, occasionalmente toccando il terzo. Il motivo per cui si fermano è prevedibile, così come il costo.
Nicole Leffer, consulente AI, che negli ultimi due anni ha formato team di marketing B2B sull’IA, vede uno schema coerente che porta i team a saltare delle fasi.
"Molte persone cercano di saltare i passaggi perché hanno paura di rimanere indietro," dice. "Se salti uno dei passaggi, non sei preparato per quello successivo."
I team che passano direttamente a automazione dei flussi di lavoro o sistemi agentici introducono rischi operativi su larga scala. Senza le fondamenta core in essere, un'IA autonoma che esegue processi che il team non comprende appieno è come invitare la volpe nel pollaio. Esiste un rischio reale nel gestire dati e sistemi attivi senza il giusto livello di governance.
Costruire il cervello del brand
Il lavoro che la maggior parte dei team tende a rimandare più a lungo è proprio ciò che determina se l’IA produce risultati distintivi.
Nathan Snell, Director of Product di Intuit Mailchimp, lo chiama costruire il cervello del brand, e sottolinea che questa comprensione su misura del marchio deve stare al centro di ogni serio processo di adozione dell’IA.
"Costruisci il contesto per l’IA come se fosse un dipendente," dice Snell. "Cosa racconti loro sul tuo brand, sui tuoi clienti, su come comunichi con loro? Quali dati sulle performance fornisci per far capire cosa ha funzionato bene prima, o cosa no?"
Questa è la fase che i team saltano sistematicamente per andare più veloci, e Snell spiega il motivo. "È un po’ la parte meno divertente. È tutto il lavoro di documentazione, ma è ciò di cui l’IA ha bisogno per capire realmente cosa dovrebbe fare e come dovrebbe pensare più come te."
Saltarla comporta pesanti ripercussioni immediatamente visibili nella qualità degli output.
Jason Ing, CMO di Typeface, una piattaforma di orchestrazione marketing enterprise, osserva questo schema nelle grandi organizzazioni.
"Gran parte dei loro output generati dall’IA si discostano da ciò che avevano in mente perché manca una memoria o perché l’IA non possiede quel contesto," afferma. Quando i team lavorano tramite prompt invece che su uno strato di brand strutturato, ogni output parte da zero. L’IA non ha continuità, né conoscenza istituzionale né la capacità di produrre qualcosa che sembri appartenere davvero a quell’azienda.
Questo aspetto è più importante che mai, poiché l’IA è sempre più la lente attraverso cui il brand viene percepito.
Agatha Asch, CMO di DoorLoop, discute cosa c’è in gioco: "In un certo senso, l’IA parla di te quando non sei nella stanza. In base a quanto chiaramente ti presenti nello spazio online, quello verrà recepito e rilanciato."
Senza uno strato di brand codificato, l’IA riempie le lacune interpretando ciò che trova disponibile pubblicamente.
Colleen Goepfert, consulente strategica che lavora con aziende tech ad alta crescita impegnate in cambiamenti organizzativi, ha visto questa dinamica accelerare con l’IA. Scorge uno schema chiaro in cui le imprese investono negli strumenti e si aspettano di trasformarsi. "Il vero lavoro non è progettare lo strumento," afferma. "È riprogettare il modo in cui il marketing funziona e viene approvato." L’adozione dello strumento, secondo lei, è la parte facile. La vera sfida, quella dove molte aziende si arenano, è il cambiamento operativo efficace e sostenibile.
Costruire il cervello del brand significa documentare voce, persona del pubblico, dati storici di performance, linee guida dei messaggi e posizionamento competitivo come infrastruttura viva cui l’IA ricorre ogni volta che lavora, non come una semplice attività di setup iniziale.
Cosa devono assumersi i CMO
Il compito del CMO nell’adozione dell’IA non è essere la persona più tecnica dell’organizzazione. È invece creare le condizioni che permettano all’azienda di attraversare ogni fase senza saltare il lavoro strutturale che rende possibile la successiva.
Individuare un responsabile delle operazioni IA. Pensare che ogni membro del team marketing debba sviluppare competenze avanzate in IA è irrealistico e controproducente. Snell racconta che "serve solo una persona davvero orientata all’IA, che possa creare skill e flussi di lavoro da condividere con gli altri team."
Questa persona diventa un moltiplicatore, crea template, file di contesto e sistemi ripetibili di cui tutti gli altri beneficiano. Senza questo ruolo definito, l’adozione dell’IA resta personale e fragile. Se questa persona va in vacanza, tutto si blocca. Peggio, se lascia l’azienda, il know-how se ne va con lei.
Centralizzare subito le operazioni IA, anche in modo minimo e mirato, genera risultati migliori che distribuire la responsabilità tra più persone senza uno standard condiviso.
Tratta l’IT come prerequisito, non come una conversazione a valle. Ing sottolinea questo punto, osservando che
"L’allineamento con l’IT è ora un prerequisito prima che inizi davvero qualsiasi lavoro. Le aziende che vincono con l’AI la trattano come un’infrastruttura condivisa, non come un progetto laterale."
Quando i sistemi d’intelligenza artificiale iniziano a toccare la governance del brand, i dati delle campagne, la conformità e i dati personali identificabili, il marketing non può operare isolatamente. La conversazione sull’infrastruttura deve avvenire prima delle campagne.
Stabilisci una governance esplicita su ciò che l’AI non deve decidere. Il posizionamento, il messaggio finale e qualsiasi decisione con un peso reputazionale restano di competenza delle persone che comprendono a fondo i valori del brand.
L’AI genera opzioni, e sappiamo che ci saranno comunque dei compromessi. Gli esseri umani devono avere l’ultima parola, per inserire quel filtro che garantisce il mantenimento dell’essenza del marchio.
Quando si tratta di creare consenso interno, spesso l’approccio più efficace non è dall’alto verso il basso.
Darrell Keezer, CEO dell’agenzia di marketing digitale Candybox, ha scelto di favorire l’adozione dal basso, dicendo al suo team che non era sicuro di come utilizzare l’AI e invitandolo a sperimentare e organizzare un contest.
Il suo team ha poi proposto undici iniziative legate all’AI, nove delle quali sono state approvate, generando 700.000 $ di profitto aggiuntivo in sei mesi. La mossa chiave della leadership è stata creare le condizioni perché il team sentisse la responsabilità del problema e cercasse soluzioni applicabili in modo trasversale.
Centralizzare le operazioni AI precocemente, in modo piccolo e mirato, è sempre più efficace di un’adozione diffusa e dispersiva.
Costruisci il cervello del brand prima di distribuire l’AI per attività rivolte ai clienti. Questo lavoro è il nucleo della scalabilità.
Inizia documentando la voce del marchio, le personas, i dati sulle performance storiche, le linee guida sui messaggi e il posizionamento competitivo in una forma che l’AI possa realmente utilizzare. Saltare questo passaggio significa che ogni output parte da una pagina bianca, indipendentemente dal contesto presente altrove nell’organizzazione.
Il Limite Umano
Man mano che l’AI alza la qualità minima di ciò che ogni team di marketing può produrre, il vantaggio competitivo si sposta verso un miglior giudizio.
Ing vede questo cambiamento avvenire in tempo reale. "L’AI sta alzando la base di partenza," afferma. "Prima dell’AI, il tuo successo come marketer dipendeva molto dalle tue capacità. L’AI democratizza tutto questo e livella le opportunità per tutti." Quando il livello minimo si alza per tutti, la differenziazione competitiva non si gioca più sul volume prodotto ma su come un team sfrutta lo spazio che l’AI crea.
"Il marketing è sempre stato un equilibrio tra cuore e mente," dice.
"Era diventato molto algoritmico, come mettere il giusto messaggio davanti alla giusta persona al momento giusto. Ora vedremo il ritorno della componente artistica, perché tutti avranno accesso alla scienza grazie all’AI."
I team che si muovono velocemente senza uno strato fondamentale di brand alla base del loro utilizzo dell’AI scopriranno che il livello minimo si è alzato per tutti, ma il loro limite superiore non è cambiato. Leffer inquadra direttamente la sfida della leadership, spiegando che i CMO che risulteranno ben posizionati sono quelli che resistono alla pressione di mostrare solo progressi e invece costruiscono l’infrastruttura che realmente porta crescita nel tempo. La velocità è un obiettivo ragionevole. Lo è sempre stato.
Ma attualmente, la maggior parte dei team procede rapidamente attraverso fasi che in realtà non ha effettivamente completato, e questo spiega perché le implementazioni di AI si bloccano. Il divario tra sembrare di essere alla quarta fase e esserci davvero è esattamente dove i brand perdono la loro distintività su larga scala. Quando si parla di brand, la differenziazione è la strategia. Qual è la tua?
E ora?
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