Nel giro di pochi mesi, l’ingresso delle AI generative come ChatGpt, Gemini o Midjourney ha ridotto il costo di creazione di testi, immagini e varianti creative, comprimendo tempi e risorse in una misura che il marketing non aveva mai sperimentato su questa scala. Attività che fino a poco tempo fa richiedevano il coordinamento tra copywriter, designer, agenzie e cicli di revisione oggi possono essere replicate, iterate e adattate in pochi secondi, con una rapidità che cambia anche il modo in cui si pianificano le campagne e si gestiscono le priorità operative.
Questo spostamento non è solo quantitativo, ma qualitativo. La facilità di generazione porta a una sovrapproduzione di contenuti, dove la disponibilità non è più un vincolo e il problema si trasferisce sulla selezione. In un ambiente saturo, la differenza non la fa chi produce di più, ma chi riesce a mantenere coerenza, riconoscibilità e precisione nel messaggio. È qui che il profilo dell’addetto marketing smette di evolvere per gradi e cambia natura: non è più il produttore diretto, ma il punto di controllo del processo. Il suo ruolo diventa quello di filtrare output, correggere incongruenze, adattare tono e contenuto agli obiettivi e all’identità del brand, intervenendo dove l’automazione non è in grado di garantire qualità o allineamento. In pratica, il valore si sposta dalla creazione alla direzione: non tanto generare contenuti, quanto decidere quali hanno senso, come vanno modificati e in quale contesto possono essere utilizzati senza perdere coerenza.
La capacità di giudizio
La prima discriminante è la capacità di giudizio. Non si tratta di una competenza tecnica, ma editoriale. L’output di un modello generativo è, per definizione, plausibile, non necessariamente corretto o adeguato. La differenza tra un utilizzo efficace e uno superficiale sta nella capacità di riconoscere tono, contesto, rischio reputazionale. Un testo formalmente corretto può essere fuori fuoco rispetto al posizionamento di un brand, oppure introdurre ambiguità che diventano un problema una volta pubblicate. Il lavoro si sposta quindi a valle: meno produzione, più filtro.
A questa dimensione si affianca una comprensione operativa degli strumenti. Non serve un profilo ingegneristico, ma nemmeno un utilizzatore passivo. I modelli linguistici generativi funzionano per probabilità, non per verifica dei fatti. Possono generare contenuti convincenti anche quando sono imprecisi o inventati. Un addetto marketing oggi deve riconoscere questi limiti, sapere quando un’informazione va verificata e quando invece può essere utilizzata come base di lavoro. Non è una competenza accessoria: è parte del processo.
Il prompting, spesso raccontato come una nuova abilità specialistica, in realtà si avvicina molto a un’attività già nota nel marketing: il brief. Scrivere un prompt efficace significa definire vincoli, obiettivi, tono e contesto. Non è una questione di formule, ma di struttura del pensiero. Chi è in grado di articolare un problema in modo chiaro ottiene risultati migliori, indipendentemente dallo strumento utilizzato. In questo senso, l’AI non introduce una competenza nuova, ma amplifica quelle esistenti, rendendo più evidente la differenza tra chi sa impostare un lavoro e chi si limita a eseguirlo.
L’integrazione dei flussi, serve progettare i processi
Un altro elemento distintivo riguarda l’integrazione nei flussi. L’uso occasionale degli strumenti generativi produce benefici limitati. Il salto avviene quando l’AI entra stabilmente nei processi: nella produzione dei contenuti, nell’analisi delle performance, nella gestione delle varianti. Qui emerge una competenza meno visibile ma decisiva, quella di progettare il processo. Dove inserire l’automazione, dove mantenere il controllo umano, quali passaggi standardizzare e quali no. Non è un tema di tool, ma di architettura operativa. In parallelo, resta centrale la capacità di leggere i dati. Strumenti come Google Analytics o HubSpot continuano a fornire il quadro su cui si basa ogni decisione. L’AI può accelerare la produzione e moltiplicare le varianti, ma senza una lettura corretta dei segnali il rischio è aumentare il rumore invece dell’efficacia. Testare, misurare, correggere: la sequenza non cambia, cambia la velocità con cui può essere eseguita.
La responsabilità
Infine, emerge un tema che raramente entra nelle descrizioni di ruolo ma che ha un peso crescente: la responsabilità. L’uso di contenuti generati pone questioni legate al copyright, alla provenienza dei dati, alla trasparenza verso l’utente. Pubblicare materiali prodotti da un modello senza verificarne origine e correttezza espone a rischi concreti, sia legali sia reputazionali. In questo scenario, la competenza non è solo tecnica o creativa, ma anche decisionale. L’adozione delle AI generative non elimina il ruolo del marketer, ma ne modifica il baricentro. Il valore non è più solo nella capacità di produrre, ma nella capacità di scegliere, correggere e dare direzione a ciò che viene prodotto.
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*Fabrizio Albergati, giornalista e senior advisor in ambito tecnologico
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