Lo Schema Dietro Ogni Delusione sull’IA
![[OPT 2] IMG CMO – Editorial – pattern behind every ai disappointment_-59514](https://thecmo.com/wp-content/uploads/sites/8/2026/07/OPT-2-IMG-CMO-–-Editorial-–-pattern-behind-every-ai-disappointment_-59514-792x446.jpg)
Slancio: L'IA offre risultati rapidi ma può peggiorare i problemi già esistenti nei flussi di lavoro senza una base solida.
Flusso di Lavoro: Un marketing efficace richiede di dare priorità ai flussi di lavoro rispetto agli strumenti per ottenere risultati sostenibili.
Costo del Fallimento: Una cattiva implementazione e inefficienze possono portare a costi nascosti significativi oltre al prezzo dello strumento.
Passaggi di Consegna: Passaggi di consegna inefficienti tra i team possono rallentare le campagne, riducendo i benefici dei miglioramenti tramite l'IA.
Ridefinire Prima: Prima di adottare strumenti IA, identifica e risolvi i punti critici nei flussi di lavoro per assicurare un maggior ROI.
La prima cosa che un nuovo leader del marketing deve dimostrare è la propria capacità. Per dare slancio, l'IA è una leva ovvia, quindi integrarla nei flussi di lavoro è una scelta naturale. È veloce da implementare, visibile al team esecutivo e facile da presentare come valore aggiunto.
Tuttavia, c'è una subdola lacuna nell'ROI. E anche con gli strumenti disponibili, i risultati tendono a non essere all'altezza della presentazione iniziale.
La sfida per molti marketer è che i flussi di lavoro sono frammentati fin dall'inizio. Piattaforme create per offrire una comprensione coesa non riescono nell'intento, e l’IA aumenta solo le imprecisioni. La disfunzione non è colpa di nessuno in particolare, tutto ciò che ha fatto l’IA è stato mettere il discorso organizzativo sotto la lente d’ingrandimento.
Come leader del marketing, potresti trovarti a passare più tempo a gestire casi d’uso specifici dell’IA piuttosto che riuscire a dimostrare il suo ritorno sull’investimento. E non saresti l’unico.
Vuoi di più da The CMO?
Iscriviti gratuitamente per terminare la lettura di questo articolo:
Have an account? Log In
Il modello che vede la selezione dello strumento come primo passo, e la determinazione dei punti di attrito successiva, si riscontra in aziende di tutte le dimensioni, piattaforme e settori. Il costo raramente viene attribuito in modo corretto.
Il costo di dare la colpa alla cosa sbagliata
Ogni team marketing che conosci ha ora un agente attivo da qualche parte nel flusso di lavoro. È facile dare la colpa al flusso di lavoro quando tutto ciò che si fa è interrogare ripetutamente un chatbot. Le persone incolpano la piattaforma o il fornitore, poi iniziano a valutare alternative.
Akande Davis ha visto questa sequenza accadere abbastanza volte in aziende con fatturato tra $100M e $500M da sapere dove si rompe il processo. Una piattaforma viene incolpata per errori nati altrove, così il team migra, e gli stessi problemi si presentano nel nuovo strumento pochi mesi dopo.
“Nove volte su dieci,” dice lui, “l'implementazione è stata eseguita male, o il team non è stato abilitato come avrebbe dovuto durante l'acquisto del prodotto.”
Davis è VP of Operations presso GNW Consulting, un’agenzia che lavora con team B2B di fascia media ed enterprise per implementazioni Adobe, HubSpot e Salesforce.
La sua azienda ha redatto un report che quantifica quanto costa questo ciclo, e il prezzo visibile dello strumento è risultato essere il numero più piccolo sulla pagina.
"La spesa non è solo ciò che si paga per il prodotto. Sono il tempo perso, i ricavi persi, le inefficienze nei processi — tutti fattori che portano a un enorme costo aggregato di fallimento che può far saltare un CMO."
Perché il flusso di lavoro è la parte più difficile
Questa discrepanza emerge anche nei nuovi dati dei sondaggi.
Il rapporto State of Marketing di Salesforce, basato su un sondaggio rivolta a 4.450 leader marketing fino a novembre 2025, ha rilevato che solo il 13% dei team marketing utilizza oggi l’AI agentica.
Anche se la maggior parte di chi la utilizza, o prevede di farlo, si aspetta veri guadagni in termini di ROI. La differenza sta nella prontezza del flusso di lavoro.
I marketer ad alte prestazioni hanno una probabilità 2,4 volte maggiore rispetto agli altri di aver unificato le proprie fonti dati. Inoltre, l’organizzazione marketing media deve ancora collegare circa sette fonti dati diverse prima che un agente possa agire in modo affidabile. Un agente che esegue un processo difettoso non rallenta per accorgersene, anzi, aggrava il problema.
Liza Adams, fractional CMO che consiglia aziende nelle trasformazioni IA, ha una teoria sul perché il flusso di lavoro, anche se tutti concordano sulla sua importanza, viene raramente toccato.
"L'IA non è la parte difficile," dice lei. "Sono gli esseri umani."
Descrive un canyon tra due stati: da una parte una chatbox in grado di rispondere a tutto, dall’altra un flusso di lavoro dove un agente è integrato nel modo in cui il lavoro viene svolto dall’inizio alla fine.
Addestrare un team a usare bene un modello è relativamente semplice. Ma chiedere loro di ricostruire un processo consolidato da anni e fidarsi che l’agente integrato abbia comunque bisogno di loro, è un lavoro completamente diverso.
È questo lo strato che la maggior parte dei leader sottovaluta. La formazione sull’IA di solito si ferma alle funzionalità: cosa può riassumere uno strumento, cosa può redigere.
I dipendenti imparano a usare l’IA senza mai vedere cosa comporta davvero il proprio ruolo una volta che l’IA è integrata nel flusso di lavoro invece che agganciata alla fine. Adams chiama questo scarto il vero ostacolo, non la generale resistenza al cambiamento che di solito viene accusata.
Adams riassume ciò che è cambiato tra l’anno scorso e questo in una sola parola: reimmaginare. Descrive il 2025 come l’anno veloce e furioso, in cui il mandato era semplicemente fare qualcosa con l’IA.
Il lavoro più difficile inizia ora, quando la domanda passa dal chiedersi se un team utilizza l'IA al chiedersi se quella squadra riesce a immaginare il proprio lavoro in modo diverso una volta che un agente ne gestisce una parte.
"L'IA è ormai parte integrante del nostro modo di lavorare," dice lei. "Non possiamo lavorare senza di essa." Questo è un cambiamento più lento rispetto a scambiare semplicemente degli strumenti, ed è proprio quello che la maggior parte delle implementazioni tralascia.
Cosa Significa Davvero Colmare Questa Distanza
Yael Abbukkis aveva già colmato quel divario al momento in cui ne parlava. La CMO di Lusha ha ricostruito il suo team in nove mesi partendo da questa stessa intuizione, ristrutturando dalle aree funzionali a flussi di lavoro.
Le sue istruzioni al team erano semplici, dichiarando, "Non voglio che lavoriate su un brief. Voglio invece che costruiate una macchina che permetta al marketing di funzionare a una velocità dieci volte superiore."
Il risultato: crescita ICP del 16% anno su anno riducendo del 50% la spesa per media a pagamento.
Il risultato è stato l'automazione del monitoraggio dei siti dei concorrenti per modifiche non annunciate a interfacce e prezzi. Inoltre, hanno rilasciato un sistema di campagne end-to-end che trasforma un singolo input in testi pronti per la pubblicazione, creatività e asset pubblicitari formattati per la piattaforma. La crescita dell’ICP ha raggiunto il 16% anno su anno mentre la spesa per media a pagamento si è dimezzata.
Abbukkis sa cosa blocca gli altri team dal raggiungere lo stesso risultato.
"La maggior parte dei leader commette l'errore di sovrapporre l'IA a fondamenta già fragili," dice lei. "L'IA riflette la qualità del sistema in cui viene inserita. Quando i dati sono frammentati e il targeting è troppo generico, l'IA ti fa solo andare più veloce nella direzione sbagliata."
Da Dove Iniziare
Devi mappare dove il lavoro si sta realmente inceppando, non dove presumi che lo sia.
Definisci chi possiede ogni fase prima di automatizzare qualsiasi altro aspetto. Valuta chi richiede il lavoro, chi lo revisiona, chi lo approva e cosa rimane gestito dall'uomo.
Una volta stabiliti ruoli e responsabilità, la scelta degli strumenti diventa un semplice esercizio di abbinamento invece che una scommessa. Il consiglio di Abbukkis per sbloccarsi è concreto.
"Scegli un flusso di lavoro importante e ricostruiscilo da cima a fondo. Lead routing, targeting ICP, data enrichment, scegline uno. Quando un sistema funziona in modo pulito, la conversazione sull’espansione si sostiene da sola."
Abbukkis chiama ancora il sistema del suo team una macchina. L'ha costruito lei stessa, ha tracciato ogni passaggio, prima di lasciare che l'IA ci mettesse mano. La maggior parte dei team che stanno già utilizzando un agente potrebbe costruire la stessa macchina, se prima avesse mappato correttamente i flussi di lavoro.
Quei risultati non sono arrivati solo grazie a uno strumento migliore. Hanno sfruttato lo strumento per progettare un sistema di workflow su misura che riducesse le frizioni.
Se ti stai chiedendo se questo tipo di risultato sia replicabile, Abbukkis è diretta sul più grande ostacolo in assoluto.
"La maggior parte dei leader commette l'errore di sovrapporre l'IA a fondamenta già fragili. L'IA riflette la qualità del sistema in cui viene inserita. Quando i dati sono frammentati e il targeting è troppo generico, l'IA ti fa solo andare più veloce nella direzione sbagliata."
I tuoi concorrenti possono probabilmente ottenere la licenza degli stessi strumenti ma non possono replicare i flussi di lavoro che solo tu sai creare.
Cosa succede ora?
Registrati gratuitamente a The CMO Club e ricevi la nostra newsletter settimanale direttamente nella tua casella di posta.