Il responsabile marketing esperto di tecnologia spiega come ristrutturare budget e team di marketing per l’IA

Simone Morellato è un responsabile del marketing tecnico e responsabile del marketing presso vCluster. Ha iniziato a sperimentare con l'IA all'inizio della sua carriera, in un ruolo precedente, e ora la utilizza come moltiplicatore di efficacia all'interno del suo team di marketing.

Ci siamo seduti con lui per capire come l'IA stia cambiando i suoi flussi di lavoro di marketing e quelli dei suoi team. Ci ha parlato dei nuovi ruoli e delle voci di budget ormai indispensabili.

Utilizzare l'IA come moltiplicatore del marketing

Sono un responsabile del marketing che ha costruito la propria carriera all'intersezione tra una profonda comprensione tecnica dei prodotti tecnologici e la loro commercializzazione, principalmente nei settori dell'infrastruttura, del cloud e delle piattaforme per sviluppatori. Il mio percorso è iniziato nell'ingegneria, dove ho studiato elettronica e informatica e ho lavorato come ingegnere del software, sviluppando sistemi di rete per lo storage. Questa base mi ha aiutato nel marketing di prodotti tecnici perché ho sempre compreso come funzionano, non solo come posizionarli.

Nel tempo sono passato dall'ingegneria al marketing tecnico dei prodotti presso Cisco, per poi assumere ruoli dirigenziali in startup e aziende enterprise, tra cui Riverbed, Cloudian e Apcera. Il periodo trascorso in VMware ha rappresentato una svolta importante nella mia carriera e ho dedicato quasi un decennio alla crescita del business Tanzu Kubernetes. Ho creato e guidato un team globale che si occupava di marketing dei prodotti, degli sviluppatori e delle soluzioni, contribuendo ad ampliare il portafoglio da un singolo progetto open source a una suite di oltre 20 prodotti. Durante quel periodo ho iniziato a sperimentare con i flussi di lavoro basati sull'IA, creando strumenti interni di automazione per le relazioni con gli analisti che hanno ridotto significativamente i tempi dei cicli e migliorato l'efficienza.

Ora guido il marketing presso vCluster, costruendo un motore completo di commercializzazione che comprende crescita, marketing dei prodotti, community e brand. Abbiamo migliorato l'efficienza ripensando la generazione della domanda, portando la notorietà da decine di migliaia a milioni di impression e migliorando significativamente l'efficienza dei costi e la conversione del funnel. Un'attenzione particolare è stata dedicata alla costruzione di narrazioni incentrate sugli sviluppatori e di cicli di crescita guidati dalla community, soprattutto nell'ambito di Kubernetes e dell'infrastruttura per l'IA.

Tutto ciò su cui ho lavorato converge in questo momento di trasformazione guidata dall'IA. L'IA sta cambiando radicalmente sia il modo in cui viene sviluppato il software sia il modo in cui viene commercializzato. Come responsabile del marketing, mi concentro sull'aiutare le aziende a passare da messaggi frammentati sui prodotti a narrazioni unificate sulle piattaforme, utilizzando l'IA non solo come argomento della storia, ma come moltiplicatore del modo in cui viene eseguito il marketing.

Bilanciare la fiducia degli sviluppatori con la domanda delle aziende

In vCluster supervisiono una funzione completa di commercializzazione che comprende crescita, marketing dei prodotti, brand, community ed eventi. Il team opera sia nell'ambito open source sia in quello enterprise, con un duplice mandato: promuovere un'ampia adozione da parte degli sviluppatori su larga scala e, al contempo, convertire tale coinvolgimento in una pipeline enterprise strutturata.

Dal punto di vista organizzativo, la funzione opera come un sistema integrato anziché come discipline isolate. Il marketing dei prodotti e le relazioni con gli sviluppatori collaborano strettamente per definire la narrazione e costruire credibilità tecnica, mentre la crescita e i contenuti si concentrano sull'acquisizione e sulla distribuzione scalabili attraverso canali come social media, SEO, media a pagamento e programmi guidati dalla community. Il brand e gli eventi estendono questa portata al coinvolgimento dell'ecosistema, in particolare nelle community Kubernetes e cloud native.

La complessità deriva dalle dinamiche del pubblico e dell'ecosistema. Ci rivolgiamo a profili altamente tecnici, principalmente ingegneri DevOps e delle piattaforme, influenzando al contempo i responsabili delle decisioni aziendali. Ciò richiede di bilanciare la credibilità tecnica con una chiara articolazione del valore aziendale. Allo stesso tempo, operiamo in un settore delle infrastrutture in rapida evoluzione e influenzato dall'IA, in cui le definizioni delle categorie sono ancora in fase di formazione. Di conseguenza, una parte significativa del ruolo consiste nel definire la narrazione, non solo nell'amplificarla.

Il modello è efficace perché un ciclo unificato di acquisizione-attivazione-coinvolgimento collega ogni elemento, sostenuto da un solido approccio basato sui dati per le prestazioni e da una rapida sperimentazione.

Dove finisce l'IA e inizia il giudizio

Utilizzo l'IA principalmente per supportare le decisioni e accelerare il lavoro nelle aree ad alto volume e basate sull'individuazione di schemi, o in quelle che richiedono una rapida sintesi di grandi quantità di informazioni non strutturate. Allo stesso tempo, mantengo un confine chiaro oltre il quale il giudizio umano rimane essenziale, soprattutto per il contesto, la responsabilità e le implicazioni a lungo termine per il brand.

Faccio ampio affidamento sull'IA in tre aree:

• Primo, sviluppo narrativo ed esplorazione dei messaggi. Quando definisco il posizionamento o i temi di una campagna, utilizzo l’AI per testare rapidamente diverse varianti, individuare lacune nei messaggi e mettere alla prova la chiarezza per persona quali sviluppatori, ingegneri di piattaforma e dirigenti. Questo comprime in un ciclo molto più rapido quello che in precedenza richiedeva molteplici iterazioni.
• Secondo, scalabilità dei contenuti e delle campagne. Oggi l’AI produce la prima bozza della maggior parte degli asset di contenuto, inclusi contenuti per i social, strutture per articoli di blog e varianti di campagna. Adatta inoltre gli input tecnici a un linguaggio specifico per ciascuna persona, un aspetto particolarmente importante nel marketing delle infrastrutture e delle piattaforme di AI, dove lo stesso concetto deve risuonare in modo diverso con pubblici differenti.
• Terzo, sintesi delle prestazioni. Utilizzo l’AI per analizzare i segnali delle prestazioni delle campagne tra i vari canali e far emergere schemi che altrimenti potrebbero passare inosservati, soprattutto quando si lavora con dati frammentati provenienti da canali organici, a pagamento e della community.

Le attività esplicitamente umane riguardano i compromessi strategici e la responsabilità. Le decisioni di posizionamento, la definizione della categoria e l’architettura dei messaggi principali rimangono interamente affidate alle persone, perché richiedono una profonda comprensione del momento di mercato, delle dinamiche competitive e delle ambizioni dell’azienda. Lo stesso vale per il giudizio creativo finale sulla voce del brand e sulle campagne ad alta visibilità.

Mantengo inoltre la responsabilità umana delle decisioni di prioritizzazione. L’AI può far emergere opzioni e intuizioni, ma decidere cosa non fare rimane una responsabilità della leadership, soprattutto in categorie in rapida evoluzione come quella dell’infrastruttura per l’AI, dove è facile reagire in modo eccessivo ai segnali.

In questo modo, l’AI amplia di fatto il campo del pensiero e dell’esecuzione, ma non si assume la responsabilità dei risultati. La leadership del marketing continua a prendere le decisioni finali, bilanciando velocità, coerenza e valore del brand nel lungo periodo.

Come un cambiamento strutturale ha portato le impressioni da migliaia a milioni

Ho spostato il nostro modello di marketing dalla produzione di contenuti incentrata sulle persone alla generazione di narrazioni e asset assistita dall’AI. Oggi le persone si concentrano sulla direzione, sulla validazione e sulla distribuzione, invece di creare tutto da zero.

In pratica, ho introdotto un sistema di contenuti basato sull’AI. Utilizziamo flussi di lavoro basati su LLM per trasformare un singolo input tecnico — come il rilascio di un prodotto, una demo, un’intuizione di un cliente o una narrazione ingegneristica — in molteplici asset di marketing derivati. Questo include post rivolti agli sviluppatori, contenuti di approfondimento, varianti per i social, messaggi per le campagne e persino prime bozze di posizionamento. Invece di affidare ogni asset a un autore diverso, oggi un livello condiviso di prompt e struttura genera, perfeziona e allinea tutti gli asset.

Simone condivide

Invece di affidare ogni asset a un autore diverso, oggi un livello condiviso di prompt e struttura genera, perfeziona e allinea tutti gli asset.

L’AI li genera in parallelo a un livello di bozza elevato, anziché crearli sequenzialmente da zero. Aggiungiamo poi revisione e perfezionamento umani: il product marketing garantisce l’integrità della narrazione, il growth ottimizza la distribuzione e il brand mantiene voce e coerenza.

Inoltre, siamo passati da un ciclo di produzione basato sulle campagne a un sistema di contenuti continuo. La maggior parte delle organizzazioni di marketing opera ancora secondo una mentalità tradizionale incentrata sulle campagne: si definisce una campagna, si crea un insieme di asset, si lancia e poi si passa oltre. Questo modello è stato concepito per un mondo in cui la produzione di contenuti era costosa e lenta. Ora eseguiamo cicli paralleli di generazione e iterazione. Questo riduce i tempi del ciclo e ci consente di rispondere molto più rapidamente ai segnali del prodotto e del mercato.

Come l’AI migliora l’efficienza della produzione e la coerenza della narrazione

Il lato positivo è che l’impatto più immediato dell’IA ha riguardato la scalabilità e l’efficienza. L’introduzione dell’IA nei flussi di lavoro per la produzione di contenuti e campagne ha aumentato significativamente la produzione senza incrementare il numero di dipendenti. In vCluster, questo si è tradotto nel passaggio da circa 36K a circa 7M di impression mensili, riducendo al contempo il CPM da circa $5.58 a $0.29. Sebbene abbiano contribuito diversi fattori, un elemento determinante è stato produrre e iterare i contenuti molto più rapidamente e con maggiore coerenza sui diversi canali.

Abbiamo inoltre migliorato la velocità di esecuzione. I cicli di produzione dei contenuti che in precedenza richiedevano settimane — soprattutto per gli asset interfunzionali che coinvolgevano il marketing di prodotto, il branding e la crescita — sono stati compressi in pochi giorni. Questo ci ha permesso di rispondere ai rilasci dei prodotti e ai segnali del mercato quasi in tempo reale, un aspetto fondamentale in un ecosistema dell’IA in rapida evoluzione.

Un altro risultato positivo è stato la coerenza della narrazione. L’IA ha contribuito a standardizzare il modo in cui trasformiamo gli input tecnici in messaggi sui diversi canali, riducendo la frammentazione tra i contenuti rivolti agli sviluppatori, i materiali di supporto alle vendite e le campagne di generazione della domanda. Questo allineamento ha migliorato sia la qualità dell’interazione sia le prestazioni successive del funnel.

Dal punto di vista qualitativo, uno dei cambiamenti più significativi è stato di natura organizzativa. Il team marketing è passato da una funzione principalmente orientata all’esecuzione a un ruolo maggiormente focalizzato sul coordinamento. Ora le persone dedicano più tempo all’indirizzo, alla strategia e alla validazione, mentre l’IA gestisce la prima fase di produzione e le variazioni. Questo ha migliorato la concentrazione del team e ridotto i colli di bottiglia operativi.

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Ora le persone dedicano più tempo all’indirizzo, alla strategia e alla validazione, mentre l’IA gestisce la prima fase di produzione e le variazioni.

Come l’IA può portare a una generazione eccessiva

Sono emerse anche alcune difficoltà. All’inizio abbiamo notato una tendenza a generare contenuti in eccesso. L’IA produceva troppe varianti senza sufficienti vincoli iniziali, creando rumore e rendendo necessario costruire livelli più solidi di governance editoriale e dei prompt. Abbiamo inoltre gestito attivamente il rischio di diluizione del messaggio, assicurandoci che la velocità non andasse a scapito di un posizionamento netto o della chiarezza della categoria.

Un altro insegnamento è stato che l’IA può amplificare tanto gli input validi quanto quelli errati. Quando la narrazione di base o il brief sono deboli, l’IA ne amplifica rapidamente le debolezze. Questo ci ha costretti a investire maggiormente nella strategia iniziale e nella definizione più rigorosa degli input prima di generare contenuti su larga scala.

Nel complesso, il risultato netto è stato chiaramente positivo, ma solo dopo aver stabilito vincoli ben definiti.

Perché l’IA non è in grado di offrire differenziazione e posizionamento

L’IA ha inoltre deluso le aspettative iniziali in materia di differenziazione strategica e posizionamento.

Inizialmente pensavamo che l’IA potesse aiutarci a elaborare narrazioni di categoria più efficaci o persino a individuare angoli di posizionamento capaci di darci un vantaggio. Nella pratica, abbiamo scoperto che, sebbene l’IA eccella nel rielaborare schemi di mercato esistenti, fatica a produrre un posizionamento realmente originale o difendibile.

L’IA tende a convergere verso la media di ciò che già esiste, ovvero l’opposto di quello che si desidera quando si cerca di distinguersi in un mercato affollato delle infrastrutture o delle piattaforme di IA.

Perché i leader del marketing devono porre innanzitutto dei vincoli all’IA

Una delle prime campagne assistite dall’IA che abbiamo realizzato per riposizionare una piattaforma tecnica verso un pubblico più ampio di professionisti DevOps e dell’ingegneria delle piattaforme offre un esempio chiaro dei limiti dell’IA nel fornire una differenziazione strategica.

Abbiamo utilizzato l’IA per riposizionare la nostra piattaforma verso un pubblico di Neocloud. Il risultato è arrivato rapidamente e ci ha fornito diverse direzioni: «semplificare le operazioni Kubernetes», «migliorare l’efficienza della piattaforma», «accelerare la produttività degli sviluppatori».
Sembrava tutto corretto. Ed era proprio questo il problema.

Nessuno di questi angoli ci differenziava davvero. Quando li abbiamo sottoposti a una verifica rispetto al mercato, abbiamo scoperto che gli strumenti adiacenti li utilizzavano già ampiamente nell’ecosistema Kubernetes e cloud native. L’IA aveva di fatto amplificato il linguaggio comune del settore invece di aiutarci a discostarci da esso. Se fossimo andati avanti con quei risultati così com’erano stati generati, la campagna si sarebbe confusa con la categoria invece di plasmarla.

Abbiamo reso molto più rigorosa la fase degli input guidata dalle persone. Invece di partire da prompt generici sulle funzionalità del prodotto, abbiamo imposto vincoli più netti su tre aree: il nostro vantaggio architetturale distintivo, i compromessi che eravamo disposti ad assumere pubblicamente e i segmenti di pubblico con cui volevamo esplicitamente presentarci per primi, non semplicemente includere.

Una volta ricollegati gli input a queste scelte strategiche, abbiamo utilizzato l’IA in modo diverso: non per inventare il posizionamento, ma per mettere alla prova la chiarezza, tradurre il messaggio per i diversi profili e generare variazioni a livello esecutivo per contenuti e campagne.

Il risultato è stato una narrazione molto più incisiva, incentrata su un angolo più specifico e difendibile: il modo in cui i team delle piattaforme possono ripensare l’astrazione dell’infrastruttura per i carichi di lavoro moderni, anziché basarsi sui generici temi dell’efficienza o della produttività. Questo cambiamento ha migliorato la qualità dell’interazione e ha reso il messaggio più memorabile nelle comunità tecniche, soprattutto tra i professionisti Kubernetes, molto sensibili ai posizionamenti eccessivamente generici.

Quindi, il collo di bottiglia non è più rappresentato dalla qualità o dalla velocità della produzione; ora riguarda l'originalità e la capacità di pensare in modo incisivo. Per distinguersi oggi servono un punto di vista molto più forte, un posizionamento più chiaro e la disponibilità ad accettare compromessi espliciti. In assenza di questi elementi, l'IA tende a portare tutto verso la media del mercato.

Come l'IA cambia la struttura dei team di marketing

L'IA ha trasformato radicalmente il mio team di marketing, facendolo passare da una struttura organizzata in silos funzionali a un modello operativo più fluido e interfunzionale.

Tradizionalmente, separavamo chiaramente i ruoli. Un marketer dei contenuti era responsabile della creazione dei contenuti, che poi passava agli specialisti della distribuzione per l'adattamento, mentre il marketing di prodotto sviluppava separatamente messaggi e posizionamento, che dovevano poi essere tradotti per le campagne. Ogni passaggio comportava rielaborazioni e traduzioni tra le diverse funzioni.

Con l'IA integrata nel flusso di lavoro, la struttura è cambiata in modo significativo. Ora ogni membro del team può operare in più parti del ciclo di vita dei contenuti e delle campagne. Un marketer dei contenuti può generare non solo la prima bozza di un articolo, ma anche le prime versioni delle varianti per i social, dei testi per le e-mail e persino delle angolazioni di posizionamento. Un marketer della crescita può prendere lo stesso input e generare immediatamente varianti di campagna o strutture per i test. Il marketing di prodotto può passare dallo scrivere tutto da zero al perfezionamento della narrazione, alla verifica dell'accuratezza e all'allineamento dei messaggi con la strategia.

Il cambiamento principale è che non creiamo più il lavoro in sequenza partendo da zero. Per impostazione predefinita, l'IA lo porta a una fase di bozza di alta qualità, dopodiché lo trasferiamo tra le diverse funzioni per la rifinitura, la convalida e l'ottimizzazione. Questo ha ridotto significativamente gli attriti tra i team e abbreviato i cicli di iterazione.

Di conseguenza, oggi i marketer si concentrano maggiormente sul giudizio, sull'editing e sull'indirizzo strategico, anziché sulla pura produzione. Il team è più piccolo in termini di dipendenza dall'esecuzione manuale, ma ha una capacità produttiva maggiore.

L'IA ha inoltre reso più dinamica la collaborazione. Invece di effettuare passaggi rigidi, ora operiamo più come un sistema condiviso di conoscenze, in cui possiamo trasformare qualsiasi input in molteplici output per diversi canali, lasciando poi allo specialista competente il compito di perfezionarli.

Perché i team di marketing hanno bisogno di budget decentralizzati per gli strumenti di IA

Se dovessi ricominciare da capo, investirei innanzitutto il budget di marketing non nella spesa per le campagne tradizionali o persino nelle assunzioni, ma nel garantire a ogni marketer l'accesso diretto a un budget flessibile e decentralizzato per gli strumenti di IA.

Assegnerei budget individuali affinché i marketer possano adottare e sperimentare strumenti che migliorino la loro produttività quotidiana, senza dover attendere i cicli centralizzati di approvvigionamento o di approvazione da parte dell'IT. Questo include strumenti di scrittura basati sull'IA, assistenti per l'analisi dei dati, piattaforme per la generazione creativa, strumenti di automazione e utilità specializzate che emergono rapidamente nell'ecosistema dell'IA.

Il motivo è semplice. In un ambiente guidato dall'IA, l'evoluzione degli strumenti procede più rapidamente dei cicli di approvvigionamento aziendale. L'accesso centralizzato finisce inevitabilmente per uniformare i team su un insieme di strumenti obsoleto, rallentando la sperimentazione e creando un divario tra ciò che è possibile fare e ciò che viene effettivamente utilizzato nell'esecuzione.

Ne ho avuto esperienza diretta quando ho introdotto l'IA nei flussi di lavoro del marketing. I team che avevano la libertà di testare e adottare tempestivamente nuovi strumenti hanno accelerato in modo significativo la produzione dei contenuti, l'iterazione delle campagne e l'analisi dei dati. I team vincolati dai processi di approvazione centralizzati sono spesso tornati a flussi di lavoro più lenti e tradizionali, anche quando erano disponibili strumenti migliori.

Al contrario, un budget distribuito per gli strumenti crea una dinamica diversa. Trasforma ogni marketer in un operatore capace di ottimizzare continuamente il proprio insieme di strumenti. Inoltre, fa emergere l'innovazione in modo naturale, perché gli strumenti migliori si diffondono spontaneamente nel team attraverso l'utilizzo, anziché per imposizione.

In secondo luogo, darei priorità alla creazione di un livello di supporto leggero intorno a questa libertà, includendo buone pratiche condivise, librerie di prompt e flussi di lavoro interni per impedire che la sperimentazione si trasformi in frammentazione.

Il controllo centralizzato ottimizza la coerenza, mentre un supporto distribuito ottimizza l'adattamento. Ed è l'adattamento a creare un vantaggio competitivo negli ambienti di marketing in rapida evoluzione.

Come Claude CoWork crea un reale effetto leva

Sono particolarmente entusiasta di una funzionalità di IA di Anthropic: Claude CoWork.

Va oltre la tradizionale interfaccia di chat e dà la sensazione di essere un vero ambiente di lavoro per le attività basate sulla conoscenza. Invece di prompt isolati, consente flussi di lavoro più strutturati e persistenti. È proprio qui che l'AI offre un vantaggio concreto.

Apprezzo anche la rapidità con cui Anthropic sviluppa iterazioni basate sul comportamento reale degli utenti. Presta attenzione a ciò che la comunità crea e utilizza, per poi integrare direttamente questi schemi nel prodotto principale. Questo mi ricorda la velocità con cui i concetti derivati da progetti come OpenClaw sono arrivati in Claude CoWork. Questo ciclo di feedback è importante perché lo strumento si evolve per riflettere il modo in cui le persone lavorano davvero, non solo il modo in cui il team di prodotto immagina che dovrebbero lavorare.

In pratica, riduce anche la necessità di collegare tra loro diversi strumenti o estensioni. Non devo ricreare flussi di lavoro, valutare nuovi fornitori o preoccuparmi della sicurezza e della gestione dei dati in un insieme frammentato di strumenti. Ho già fiducia in Anthropic come azienda, quindi quando rilascia nuove funzionalità posso adottarle rapidamente e con sicurezza.

Perché ogni team di marketing ha bisogno di un ruolo dedicato all'abilitazione dell'AI

Detto questo, la lacuna più grande che ho riscontrato nell'adozione dell'AI non riguarda gli strumenti. La maggior parte dei team di marketing ha accesso agli strumenti di AI. Ciò che manca è una persona il cui unico compito sia monitorare i cambiamenti, filtrare il rumore e trasformare tutto questo in flussi di lavoro che il team possa effettivamente utilizzare.

La maggior parte delle organizzazioni presume che, se i team hanno accesso agli strumenti di AI, l'adozione seguirà naturalmente. In pratica, consapevolezza e sintesi sono i fattori limitanti. Il panorama dell'AI cambia così rapidamente che nessun professionista del marketing può realisticamente tenere il passo con nuovi modelli, strumenti, flussi di lavoro e buone pratiche mentre svolge le proprie responsabilità principali. Quando tutti sono parzialmente responsabili del rimanere aggiornati, nessuno ne è pienamente responsabile.

Nella mia esperienza, creare un ruolo dedicato all'abilitazione dell'AI all'interno dell'organizzazione di marketing ha funzionato molto meglio. Non si tratta semplicemente di un amministratore degli strumenti o di un tecnico dei prompt; è una persona profondamente curiosa nei confronti dell'AI, che segue attivamente gli sviluppi dei modelli e delle applicazioni e li traduce continuamente in flussi di lavoro pratici per il team.

Questa persona diventa di fatto una funzione interna di analisi. Valuta i nuovi strumenti, testa i casi d'uso, sintetizza ciò che è utile distinguendolo dal rumore e poi lo trasforma in flussi di lavoro ripetibili. Altrettanto importante, funge da ponte bidirezionale. I membri del team possono sottoporle problemi o inefficienze, esplorare soluzioni basate sull'AI e ricevere in cambio raccomandazioni strutturate.

Questo ruolo incide principalmente sulla capacità di concentrarsi. Rimuove dai singoli collaboratori il carico cognitivo del “tenersi al passo con l'AI”, centralizzandolo in un'unica funzione il cui solo compito è rimanere all'avanguardia e distribuire efficacemente questa conoscenza. Senza questo ruolo, i team tendono a frammentarsi. Si ottengono livelli di adozione disomogenei, pratiche incoerenti e sperimentazioni duplicate. Con questo ruolo, si crea un effetto cumulativo in cui l'apprendimento viene centralizzato mentre l'esecuzione viene distribuita.

Perché i professionisti del marketing devono considerare l'AI come un cambiamento del modello operativo

Il consiglio più importante che darei ai leader del marketing è di considerare questo momento come un cambiamento del modello operativo, non come un semplice aggiornamento degli strumenti.

È facile lasciarsi coinvolgere dalla valutazione degli strumenti, dalla sperimentazione delle funzionalità e dalla ricerca di incrementi graduali della produttività. È importante, ma non offre il vero vantaggio. Il vero cambiamento riguarda il modo in cui viene svolto il lavoro di marketing, la struttura dei team e il punto in cui viene applicato lo sforzo umano.

Alcuni principi si dimostrano particolarmente importanti:

• Primo, investire nella qualità degli input prima di aumentare la scala degli output. L'AI genera la quantità di contenuti che le si richiede, ma la qualità di tali contenuti dipende interamente dalla chiarezza del posizionamento, dalla definizione del pubblico e della narrazione. I leader che saltano questo passaggio amplificano il rumore, come evidenzio in "Piano di marketing per startup tecnologiche".
• Secondo, riprogettare i flussi di lavoro, non solo le attività. Invece di chiedersi come l'AI possa rendere più veloce una fase esistente, bisogna osservare l'intero sistema, dall'input al risultato, e ripensarne il funzionamento in un mondo in cui le bozze sono istantanee e l'iterazione è poco costosa. Questo permette di ottenere miglioramenti di un ordine di grandezza.
• Terzo, creare spazio per una responsabilità concentrata sull'AI. Che si tratti di un ruolo dedicato o di un piccolo gruppo, qualcuno deve monitorare costantemente il panorama, testare gli strumenti e tradurre tutto questo in flussi di lavoro pratici. In assenza di ciò, i team si frammentano e l'adozione si arresta.

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