La vicepresidente del marketing tecnologico analizza i flussi di lavoro di marketing basati sull’IA che alimentano la sua organizzazione

Kathleen Booth è VP del marketing presso Sequel.io, dove si concentra su un marketing basato innanzitutto sull'IA e orientato al brand. È anche la creatrice della newsletter Code Meets Creed, dove esplora come adottare un approccio basato innanzitutto sull'IA senza diventare dipendenti solo dall'IA.

Abbiamo parlato con Kathleen per capire in che modo l'IA rappresenti una risorsa per i team di marketing, ma anche dove possa costituire un rischio. Nel corso della conversazione, ha illustrato i suoi flussi di lavoro di marketing basati sull'IA più utili. Ecco cosa ci ha raccontato.

Fiducia, chiarezza e rilevanza vinceranno sempre

Non ho iniziato la mia carriera pensando al marketing così come lo definiamo oggi. Ho iniziato come fondatrice.

Ho fondato e gestito Quintain Marketing per oltre un decennio, lavorando con aziende appartenenti a settori molto diversi tra loro. Questa esperienza ha plasmato il mio modo di pensare alla crescita più di qualsiasi altra cosa. Quando si è così vicini al lavoro, si vede cosa porta risultati, e ho osservato costantemente questo schema: i meccanismi del marketing cambiano di continuo, ma i fondamenti no. Fiducia, chiarezza e rilevanza vinceranno sempre.

Dopo aver lasciato l'agenzia, ho assunto ruoli di leadership all'interno di aziende, tra cui Pavilion, dove ho potuto osservare da vicino come migliaia di leader go-to-market affrontassero il cambiamento. È lì che ho capito che i vecchi modelli operativi non funzionavano più. I funnel diventavano sempre più rumorosi, i canali si saturavano e gli acquirenti erano più difficili da raggiungere — e ancora più difficili da convincere.

Ora, presso Sequel.io, mi trovo al centro di una seconda fase di rinnovamento. Sono arrivata con il mandato di costruire da zero un marketing basato innanzitutto sull'IA e orientato al brand. L'azienda sta crescendo rapidamente — l'anno scorso abbiamo triplicato i ricavi — e abbiamo una forte aderenza prodotto-mercato con un prodotto altamente differenziato. Quindi sono fortunata e il vento soffia a favore del mio marketing.

In Sequel, l'IA non è solo un altro strumento o canale. Sta trasformando il modo in cui lavoriamo, creiamo contenuti e veniamo valutati dagli acquirenti. Sta comprimendo il ciclo di vendita, riducendo il costo dello sviluppo del prodotto e aiutandoci a distribuire nuove versioni del prodotto a un ritmo folle. Ma l'IA sta anche inondando il mercato di più rumore che mai, creando un paradosso.

Più contenuti riusciamo a produrre, più diventano preziosi il gusto, il giudizio e la connessione umana. Ho esplorato questo tema nella mia newsletter su Substack, Code Meets Creed. Non solo come usare l'IA, ma come guidare attraverso di essa. Come costruire team che mettano l'IA al primo posto senza diventare dipendenti solo dall'IA. Come preservare il brand, la creatività e l'etica in un momento che premia la velocità e la scalabilità.

Se c'è un filo conduttore nella mia carriera, è questo: sono passata dall'eseguire il marketing alla sua guida, fino a ripensare cosa significhi in un mondo guidato dall'IA. Non credo che siamo arrivati alla fine di questa trasformazione. Penso che siamo ancora agli inizi e che stiamo tutti cercando di capirla in tempo reale.

Un team di marketing snello e ad alto impatto

Guido il marketing e lo sviluppo commerciale presso Sequel.io e si tratta volutamente di un team snello e ad alto impatto.

Siamo un'azienda in fase Series A sostenuta da capitali di rischio, quindi l'organizzazione non è grande. Comprende alcuni professionisti del marketing a tempo pieno, due BDR e un insieme di supporto frazionato e fornito da agenzie. Il nostro ambito, tuttavia, è ampio. Ci occupiamo di brand, generazione della domanda, marketing di prodotto, marketing sul campo e dei partner, nonché di attività outbound. Le funzioni non sono nettamente separate; si tratta di un unico sistema che genera il 100% della pipeline dell'azienda.

Abbiamo compiuto un passaggio consapevole dai canali a pagamento verso ciò che attualmente costruisce fiducia e pipeline per noi: eventi sul campo, cene per dirigenti, attività outbound, partnership e social organici. La ricerca si sta evolvendo per noi, soprattutto perché l'IA sta cambiando il modo in cui le persone scoprono le soluzioni. Stiamo inoltre investendo molto nel trasformare il nostro stesso prodotto in un canale, utilizzando i dati sul coinvolgimento per guidare il nostro approccio go-to-market.

La complessità non risiede nella scala, ma nell'ambizione. Stiamo riposizionando l'azienda, passando da una piattaforma per webinar a un livello di coinvolgimento del sito web basato sull'IA. Allo stesso tempo, stiamo costruendo un'organizzazione di marketing basato innanzitutto sull'IA. Questo significa ripensare il modo in cui viene svolto il lavoro, gli ambiti in cui le persone apportano il maggior valore e come rendere operativo il giudizio e il gusto insieme all'automazione.

Ciò che stiamo costruendo è emblematico della direzione verso cui si stanno dirigendo le organizzazioni di marketing. Stiamo assistendo a un raddoppio, e persino a una triplicazione, della pipeline senza un corrispondente aumento della spesa o dell'organico. L'IA fornisce questo effetto moltiplicatore, non come sostituto delle persone, ma come amplificatore delle loro capacità. Questo si riflette in metriche che prima erano meno rilevanti, in particolare l'ARR per FTE. A mio avviso, sta diventando uno degli indicatori più chiari dell'efficacia del marketing nella 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 significativi che mi vengono in mente:

Ridefinire il processo di marketing dei contenuti

Il cambiamento più grande non è stato adottare strumenti di IA, ma modificare il modo in cui il lavoro fluisce. Siamo passati a un modello "a parentesi" per i contenuti. L'IA si colloca al centro, ma sono gli esseri umani a gestire le fasi iniziale e finale. Ogni contenuto parte dal punto di vista di una persona reale. Poi l'IA sintetizza quel pensiero e genera una prima bozza. Prima che venga pubblicato, una persona lo struttura, lo perfeziona e lo sottopone a una verifica rigorosa.

Questo ha cambiato rapidamente il ruolo del professionista del marketing. Meno tempo a fissare una pagina vuota, più tempo a riflettere, modificare e prendere decisioni. Il risultato è più rapido, ma sembra anche più intenzionale perché è ancorato fin dall'inizio a una prospettiva reale.

Far emergere i problemi negli ICP e nella messaggistica

Un altro grande cambiamento ha riguardato la strutturazione delle convinzioni della nostra azienda. Abbiamo creato documenti di formazione che fungono da fonti uniche e autorevoli per i nostri profili cliente, l'ICP, la messaggistica e la voce del marchio. Sembra una cosa basilare, ma è stata una delle iniziative più efficaci che abbiamo realizzato.

L'IA ha messo in evidenza la loro precedente vaghezza. Se i dati di partenza non sono chiari, i risultati crollano.

Ora, questa base condivisa svolge diverse funzioni contemporaneamente. Garantisce coerenza in tutto ciò che commercializziamo. Rende più rapido l'inserimento dei nuovi dipendenti perché offre loro un punto di partenza chiaro. E permette all'intero team di lavorare più velocemente con l'IA, perché operiamo tutti a partire dalle stesse definizioni.

Ripensare la capacità operativa

Il terzo cambiamento riguarda il modo in cui consideriamo la capacità operativa. Il marketing è sempre stato soggetto a vincoli. Non ci sono mai abbastanza tempo o persone, ma la risposta predefinita era dare meno priorità alle attività o chiedere più personale. Ora la prima domanda è diversa: "È possibile automatizzare questa attività?"

Abbiamo iniziato ad analizzare ogni flusso di lavoro attraverso la lente dei risultati da ottenere. Quali sono i passaggi distinti e quali richiedono effettivamente il giudizio umano, rispetto al riconoscimento di schemi o alla sintesi? L'IA non sostituisce il lavoro, ma ridefinisce il modo in cui gli esseri umani impiegano il proprio tempo.

Questo cambiamento è sottile, ma modifica molte cose. Ci spinge a proteggere gli aspetti del lavoro che richiedono sensibilità, contesto e creatività, automatizzando in modo deciso tutto il resto.

Come l'IA può alimentare un'intelligence competitiva dinamica

Abbiamo sviluppato uno dei nostri flussi di lavoro più utili intorno all'intelligence competitiva. In passato era manuale e incoerente. Qualcuno controllava periodicamente i siti web dei concorrenti, scorreva i comunicati stampa e magari aggiornava una o due diapositive. Quando arrivava alle conversazioni con il team commerciale, era già obsoleto.

Ora è un sistema settimanale basato sull'IA che funziona dall'inizio alla fine.

Innanzitutto, l'IA monitora continuamente. Raccoglie aggiornamenti dai siti web dei concorrenti, dalle pagine dei prodotti, dalle variazioni dei prezzi, dagli annunci di lavoro, dalle notizie sui finanziamenti, dagli annunci ai clienti e dai contenuti. Invece di dover cercare i segnali, è l'IA a portarceli.

Da lì, l'IA sintetizza ciò che conta. Non solo cosa è cambiato, ma perché è importante. Un concorrente si sta spostando verso il mercato superiore? Sta modificando il proprio posizionamento? Si sta lanciando in una nuova categoria? Sta assumendo personale per una competenza che segnala un cambiamento nella tabella di marcia?

Questo diventa un resoconto settimanale sull'intelligence competitiva per l'intera azienda. È leggibile, ricco di valutazioni e concentrato sulle implicazioni, non solo sulle informazioni.

Ma la parte più importante avviene dietro le quinte. Lo stesso risultato alimenta file strutturati di conoscenza sui concorrenti. Ogni concorrente ha un profilo dinamico che viene aggiornato settimanalmente. Posizionamento, punti di forza e debolezza, capacità dei prodotti, segnali relativi ai prezzi, profili dei clienti obiettivo e mosse recenti. La fiducia, la chiarezza e la rilevanza vinceranno sempre.

Questi file alimentano poi tutto il resto, comprese schede di confronto che si aggiornano automaticamente, presentazioni commerciali che rimangono attuali senza rielaborazioni manuali e strutture per la gestione delle obiezioni che riflettono ciò che accade sul mercato, non ciò che era vero sei mesi fa. Anche il lavoro di messaggistica e posizionamento svolto dal marketing attinge alla stessa fonte.

In questo modo, l'intelligence competitiva diventa un sistema dinamico invece di un documento statico. L'IA gestisce il monitoraggio e la sintesi su larga scala. Gli esseri umani verificano, perfezionano e decidono su cosa intervenire.

Il risultato è che l'intera azienda opera sulla base di una comprensione del mercato più aggiornata e condivisa. Il team commerciale affronta le conversazioni meglio preparato, senza bisogno di una nuova iniziativa di formazione ogni volta che cambia qualcosa.

I pensieri di Kathleen

L’IA gestisce il monitoraggio e la sintesi su larga scala. Gli esseri umani verificano, perfezionano e decidono su cosa intervenire. 

Perché i professionisti del marketing devono passare ai sistemi

L'esecuzione delle campagne è pronta per essere ripensata secondo un approccio incentrato sull'IA.

La maggior parte dei team gestisce ancora le campagne come faceva qualche anno fa: in modo lineare, specifico per canale, lento da lanciare e da adattare.

Quel modello non funziona in un mondo potenziato dall’IA.

Abbiamo iniziato a riprogettare le campagne come sistemi invece che come lanci una tantum. Ogni campagna parte da un punto di vista centrale, ma da lì l’IA ci aiuta a generare quasi immediatamente un insieme completo di risorse per tutti i canali. Email, sequenze in uscita, pagine di destinazione, varianti per i social network, collegamenti con gli eventi. Non è perfetto, ma è sufficiente per arrivare rapidamente sul mercato.

Il cambiamento più significativo avviene dopo il lancio. Invece di attivare una campagna e aspettare i risultati, alimentiamo continuamente il sistema con i dati sulle performance. L’IA ci aiuta a sintetizzarli e suggerisce dove intervenire — dal messaggio e dalla definizione del pubblico alla sequenza e alle tempistiche — così la campagna evolve quasi in tempo reale.

Abbiamo osservato due risultati chiari. Primo, la velocità. Le campagne che prima richiedevano settimane per essere pianificate e lanciate ora vengono realizzate in pochi giorni. Secondo, la velocità di apprendimento. Eseguiamo più test, riceviamo feedback più rapidamente e apportiamo modifiche mentre la campagna è ancora attiva, invece di fare un’analisi a posteriori quando è ormai terminata.

Non è completamente autonomo. Le persone decidono ancora cosa testare e modificare, ma il sistema è più integrato. E impone una mentalità diversa: non lanciamo più campagne; gestiamo sistemi viventi che migliorano nel tempo.

Quando l’IA interpreta i dati, le persone esercitano il giudizio

Non pensare alla questione in termini di ciò che fa l’IA rispetto a ciò che fanno le persone. Si tratta piuttosto di capire dove il giudizio è importante e dove non lo è.

Oggi l’IA è parte integrante di tutto ciò che beneficia della sintesi, del riconoscimento dei modelli o della velocità. La utilizziamo per analizzare i dati sul coinvolgimento nei nostri webinar e sul sito web, far emergere segnali a livello di account e di contatto e aiutare a stabilire le priorità dell’attività commerciale. Supporta la ricerca, l’analisi della concorrenza, la struttura SEO, la pianificazione delle campagne e la generazione delle prime bozze per i contenuti e le attività in uscita.

Influisce sempre più anche sul nostro approccio alla tempistica e alla rilevanza: quali argomenti stanno suscitando interesse, quali account si stanno attivando e dove dovremmo concentrare i nostri sforzi. Questo tipo di elaborazione dei segnali richiedeva diversi giorni. Ora avviene quasi in tempo reale.

Ma le decisioni che contano rimangono in mano alle persone. Questo include il posizionamento, la narrazione e la voce della marca: ciò che scegliamo di dire e, altrettanto importante, ciò che scegliamo di non dire. Questi aspetti richiedono un contesto che non risiede in un set di dati. Richiedono gusto.

Lo stesso vale per la definizione delle priorità al livello più alto: su cosa puntare, quali mercati perseguire e come bilanciare il portafoglio commerciale a breve termine con la marca a lungo termine. L’IA può fornire indicazioni per queste decisioni, ma non dovrebbe prenderle.

Qualsiasi attività che implichi la fiducia rimane inoltre una responsabilità umana. Le relazioni con i clienti, le conversazioni con i dirigenti, la costruzione della comunità: la sfumatura di queste interazioni è importante. Non puoi esternalizzarla senza erodere proprio ciò che stai cercando di costruire.

Quindi la linea di demarcazione non è fissa, ma il principio è coerente. Se il lavoro consiste nell’elaborare informazioni, aumentare la produzione o identificare modelli, l’IA dovrebbe occuparsene per la maggior parte. Se il lavoro implica giudizio, gusto o fiducia, rimane di competenza umana.

Gli svantaggi dell’utilizzo dell’IA nel marketing

Il vantaggio più evidente dell’IA riguarda la produttività e l’efficienza.

Gestiamo più campagne, produciamo più contenuti, lanciamo più prodotti e supportiamo più rapidamente le vendite senza aumentare il numero di dipendenti. Questo si traduce in un aumento significativo della copertura del portafoglio commerciale con una spesa relativamente stabile. I numeri esatti sono ancora in evoluzione, ma abbiamo osservato un incremento che ci consente di raddoppiare il portafoglio commerciale prima di avvertire la necessità di raddoppiare il team. Prima non era possibile.

L’IA migliora anche i tempi dei cicli. Le attività che prima richiedevano giorni ora richiedono ore. Le campagne arrivano più rapidamente sul mercato. Il ricontatto commerciale è più puntuale. Rispondiamo ai cambiamenti del mercato quasi in tempo reale invece di lavorare sulla base delle indicazioni del mese precedente. La nostra squadra BDR ne è un ottimo esempio: prima passava ogni lunedì a preparare le attività in uscita. Si trattava di un’intera giornata ogni settimana. Ora il lunedì arriva e inizia subito le attività in uscita. È un guadagno di efficienza del 20%, un risultato enorme.

Ma ci sono dei compromessi.

Il compromesso più importante è che l’asticella della qualità si alza. Quando tutti possono produrre di più, la qualità media diminuisce. Vediamo più contenuti generici, più uniformità. Se non prestiamo attenzione, possiamo scalare molto rapidamente la mediocrità.

L’IA sposta anche i colli di bottiglia. La produzione non è più il vincolo; lo è il giudizio. La revisione, il gusto e il processo decisionale ora assorbono una quantità sproporzionata di tempo. Non tutti si adattano naturalmente a questo cambiamento.

Rischiamo inoltre una falsa sicurezza. L’IA può far sembrare corretta un’informazione anche quando non lo è. Senza una solida conoscenza del settore o punti di vista chiari, è facile pubblicare lavori che sembrano curati ma privi di sostanza.

L'impatto netto è positivo, ma presenta delle sfide. Otteniamo maggiore leva, velocità e capacità di scalare, ma ci assumiamo anche la responsabilità di essere più intenzionali nel definire come si presenta un buon risultato e più disciplinati nel proteggerlo.

Perché l'AI mette in discussione la mentalità attuale

L'AI mi ha costretto ad abbandonare l'idea che più contenuti equivalgano a più risultati. Per gran parte della mia carriera, ho creduto implicitamente che, se avessi prodotto abbastanza, qualcosa sarebbe emerso. Il volume era un indicatore indiretto dello slancio tra blog, email, campagne e così via. Ma questo approccio riflette modelli decisionali inefficaci su cui molti team di marketing fanno ancora affidamento.

L'AI ha rapidamente smentito questa convinzione. Ora chiunque può produrre su larga scala. Il valore marginale di un altro contenuto è sceso quasi a zero se non dice qualcosa di originale o significativo.

Il vantaggio si è spostato. Non si tratta più di chi riesce a creare di più. Si tratta di chi riesce a creare qualcosa a cui valga la pena prestare attenzione.

Questo ha imposto un cambiamento nel nostro modo di operare. Dedichiamo meno tempo a chiederci: “Come possiamo produrre di più?” e più tempo a chiederci: “È qualcosa di distinto? Riflette un punto di vista autentico? A qualcuno importerebbe se questo contenuto non esistesse?”

L'AI non ha eliminato i contenuti come canale; ha semplicemente rimosso l'illusione che il volume fosse la risposta.

L'AI mostra i suoi limiti proprio dove conta di più

L'AI non è stata all'altezza nelle aree che definiscono il grande marketing. Mi aspettavo che aiutasse di più a differenziarci. Non è stato così. Se possibile, ha fatto l'opposto. Quando tutti usano strumenti simili addestrati su dati simili, i risultati iniziano a convergere. Si ottengono contenuti tecnicamente corretti, ma banali. Rispondono alla domanda, ma non suscitano interesse.

Poi c'è il marchio. L'AI può imitare una voce se la si addestra abbastanza bene, ma non ne crea una originale. Non ha gusto né convinzione. Queste caratteristiche derivano dall'esperienza vissuta, dal prendere decisioni e dal viverne le conseguenze.

Un buon esempio è il tentativo di usare l'AI per riscrivere la nostra pagina iniziale. Le abbiamo fornito tutto: il nostro posizionamento, i dettagli del prodotto, l'ICP, il contesto competitivo e persino esempi di messaggi che ci piacevano. Sulla carta, aveva tutti gli ingredienti necessari per produrre qualcosa di valido. E il risultato era… buono.

Diceva le cose giuste sul nostro prodotto e sulla nostra categoria e avrebbe retto bene il confronto con molti concorrenti.

Ma questo era il problema: assomigliava alle pagine iniziali di molti dei nostri concorrenti. Non aveva spigoli. Nessuna tensione. Nessun punto di vista che ti facesse fermare a pensare: “Questo è diverso”. Spiegava cosa facciamo, ma non faceva percepire perché fosse importante né creava una separazione significativa rispetto ai concorrenti.

Alla fine ne abbiamo usato alcune parti come punto di partenza, ma la versione finale ha richiesto un intervento umano significativo. Abbiamo riscritto i titoli, reso più incisiva la narrazione, introdotto opinioni più forti e adottato un approccio molto più deliberato su ciò che enfatizzavamo e ciò che omettevamo.

Quell'esperienza ha cambiato il mio modo di pensare all'AI nel lavoro sull'identità del marchio. È molto brava a raggiungere un livello di competenza. Non è altrettanto brava a raggiungere l'unicità. E in un mercato in cui tutti hanno accesso agli stessi strumenti, “abbastanza buono” è esattamente ciò che ti rende invisibile.

Come l'AI plasma la traiettoria futura delle squadre di marketing

L'AI non ha cambiato tanto la struttura della nostra squadra quanto la sua traiettoria. Uno o due anni fa, con l'aumento degli obiettivi di pipeline, avremmo aumentato il personale: un responsabile del marketing di prodotto, un responsabile del marketing del ciclo di vita e un responsabile degli eventi sul campo. Storicamente, le squadre di marketing sono cresciute in questo modo.

Non l'abbiamo fatto. Abbiamo invece potenziato la squadra attuale con l'AI, spingendo al limite ciò che possiamo ottenere senza aggiungere persone. Questo ci ha costretto a essere più disciplinati nel distinguere ciò che richiede davvero una persona da ciò in cui l'AI può ampliare le capacità della squadra.

Il risultato è una squadra più piccola che opera a un livello che in precedenza avrebbe richiesto un organico significativamente più ampio.

La direzione futura è ancora più interessante. È improbabile che la nostra prossima assunzione sia un professionista del marketing funzionale tradizionale. Probabilmente sarà un ingegnere per l'ingresso sul mercato: una persona in grado di lavorare all'interno dell'intera organizzazione di marketing per individuare opportunità in cui l'AI possa automatizzare, integrare e creare leva. È un profilo molto diverso.

Si tratta di un'assunzione con una leva molto maggiore rispetto all'aggiunta di un altro collaboratore individuale in un singolo canale o ambito. Se svolto bene, questo ruolo sblocca l'efficienza in ogni area. Crea capacità, permettendoci in seguito di inserire specialisti nei settori in cui l'AI non può davvero sostituire l'esperienza umana.

Quindi la squadra non diventa necessariamente più grande all'inizio; diventa più automatizzata e supportata dall'AI.

Perché una caratteristica supera le competenze tecniche nell'adozione dell'AI

Le squadre di marketing hanno bisogno di più persone con quello che ho sempre definito un elevato fattore del “sapersela cavare”. Queste persone incontrano un ostacolo, ma non si fermano lì. Approfondiscono, fanno prove e rompono le cose, seguendo ogni filo finché qualcosa funziona. In un mondo dominato dall'AI, questa caratteristica conta più di qualsiasi insieme specifico di competenze, perché gli strumenti cambiano troppo rapidamente per poterli padroneggiare.

Ciò che conta è la curiosità: il desiderio autentico di capire come funziona qualcosa e cosa potrebbe diventare. Le persone della nostra squadra che prosperano con l'AI non sono necessariamente le più tecniche. Sono quelle che aprono un nuovo strumento e iniziano subito a sperimentare. Non aspettano il permesso né il caso d'uso perfetto; semplicemente provano.

Questo crea leva e previene il rischio più grande che vedo in questo momento: una mancanza di immaginazione. Le organizzazioni che avranno successo non saranno quelle con gli strumenti migliori. Saranno quelle con le persone più curiose.

I pensieri di Kathleen

Gli strumenti cambiano troppo velocemente per poterli padroneggiare. Ciò che conta è la curiosità.

Perché i leader del marketing devono concentrarsi prima sulle basi

Ecco il mio consiglio:

Per prima cosa, costruite basi solide prima di inseguire gli strumenti. È allettante iniziare da casi d'uso e sperimentazioni, nuove piattaforme, nuovi prompt o nuovi flussi di lavoro. Ma se il vostro ICP è poco chiaro, il vostro posizionamento non è definito o il vostro team non ha una comprensione condivisa del vostro brand, l'IA non farà altro che amplificare questa incoerenza.

Partite da qui.

In secondo luogo, assumete e premiate la curiosità. Le persone che creano leva con l'IA non aspettano procedure predefinite. Sperimentano, rompono gli schemi e trovano autonomamente le soluzioni. Questo atteggiamento produce risultati cumulativi più rapidamente di qualsiasi singolo strumento.

Terzo, proteggete ciò che non dovrebbe essere automatizzato. Rischiamo di ottimizzare la velocità e di perdere ciò che fa funzionare il marketing. Questo include il pensiero originale, il buon gusto e il legame umano. L'IA può aumentare la quantità di output, ma non può sostituire il giudizio o la fiducia. Se non li difendete attivamente, si eroderanno. Quindi, usate l'IA senza esitazioni dove crea leva, ma siate disciplinati nel determinare dove non dovrebbe essere utilizzata.

Infine, accettate che non si tratti di un cambiamento una tantum. È una riscrittura continua del modo in cui funziona il marketing. I leader che otterranno buoni risultati non faranno tutto alla perfezione. Continueranno ad adattarsi senza perdere il proprio punto di vista.

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