Le AI generative hanno un valore intrinseco oggi persino inimmaginabile che, almeno in parte, si manifesta nella creatività aumentata capace di cambiare radicalmente il modo in cui siamo soliti fare impresa.
Un cambiamento che, almeno potenzialmente, riguarda ogni comparto aziendale e che trova nel design e nel marketing la sua massima manifestazione.
Non si tratta più soltanto di generare testi o contenuti visuali, le AI generative si prestano a ideare campagne, prototipi e concept di prodotto ampliando le capacità creative dell’uomo.
Si può dire, per sintetizzare, che il cambiamento in essere ha il titolo “Dal contenuto alla strategia”, il libro però è ancora tutto da scrivere.
Indice degli argomenti:
Come le AI (e il prompt engineering) stanno trasformando le strategie creative aziendali
Le organizzazioni capaci di cogliere l’occasione che si sta offrendo loro sanno che le AI non sono uno strumento ma sono infrastruttura.
Un conto è usare le AI per fare meglio e più in fretta ciò che fa l’uomo, ben altro paio di maniche è usarle per creare nuovi flussi e nuove procedure di lavoro.
L’idea stessa di cambiare il modo in cui le aziende operano lascia cadere nel vago tutti i discorsi dell’impatto che le AI hanno sul lavoro, riducendo ogni possibile interpretazione a pura speculazione, perché non è possibile (né a senso) calcolare le ricadute dell’AI sull’impiego valutandolo così come è oggi e non come sarà in futuro, plasmato proprio dalle visioni che l’AI rende accessibili.
Tornando al potenziale trasformativo delle AI e fermo restando che tale potenziale trova conferma nella creazione di contenuti multimediali e nei processi decisionali , vanno considerati anche gli apporti costruttivi che le tante Intelligenze artificiali mettono a disposizione della produzione di concept, di prototipi e di intere campagne marketing.
Le AI generative consentono di sondare territori nei quali le organizzazioni non si sono mai addentrate perché troppo costoso, per l’assenza di profili professionali sufficientemente preparati ma anche per mancanza di visione: un dialogo costruttivo con un’IA generativa consente di afferrare idee inedite, emula un brainstorming al quale prendono parte decine o centinaia di menti perspicaci.
Ciò che fa la differenza è il prompt engineering, sempre più essenziale e detonatore di deflagrazioni potentissime.
Il prompt engineering è una competenza strategica e non una tecnica, è la chiave che traduce gli obiettivi di un’organizzazione in istruzioni precise che le AI eseguono. Infatti, un prompt bene ingegnerizzato è in grado di generare:
- Testi efficaci che rispecchiano il tono del brand
- Concept che tengono conto di specifiche estetiche
- Campagne di marketing continuamente aggiornate e modificate sulla scorta dei risultati che queste conseguono (click, conversioni, tasso di risposta, eccetera)
Tutti processi che testimoniano un cambio di cultura: le organizzazioni non si limitano a istruire un software ma lo usano per co-creare. La creatività non viene demandata agli algoritmi e ai dati, ma questi vengono usati per sollecitare il potenziale dell’uomo.
Tra strateghi e ingegneri
L’adozione delle AI generative ridefinisce i ruoli interni amalgamando figure innovative con quelle classiche. Così, i canonici team di marketing condividono scrivanie con creative strategist e ingegneri del prompt.
Questo accantona a titolo definito la e trita retorica secondo cui l’uso delle AI riduce costi, restringe i tempi di messa in produzione e si fa carico dei compiti ripetitivi lasciando alle persone tempo per dare sfogo alla propria creatività.
Qui si va oltre: le AI potenziano la creatività. Non si limitano a svolgere compiti ripetitivi, diventano infrastruttura e architettura del pensiero umano, del potenziale creativo che incentivano e al quale partecipano, suggerendo spunti, aprendo orizzonti e proponendo l’usuale e l’inusuale, il già battuto e lo sperimentale.
In un simile contesto, le AI si ritagliano – accanto all’operatore umano – un ruolo specifico nella catena di valore: l’automazione ha i suoi numerosi pregi, ma l’intervento dell’uomo emerge cruciale e preponderante:
scegliere il giusto contesto (tra i tanti suggeriti dalle AI),
tenere presenti gli obiettivi (tema che potrebbe sfuggire alla macchina),
svolgere un ruolo determinante nel valutare gli output restituiti dai modelli di Intelligenza artificiale.
La metamorfosi dei brief creativi
I brief creativi sono canovacci di natura strategica il cui scopo è quello di spiegare cosa deve fare una campagna pubblicitaria o un progetto creativo, a chi è rivolto e perché. Una bussola per copywriter, designer, video-maker e tutti gli altri profili coinvolti nel progetto.
Se partorito da un prompt, questo documento perde la sua natura statica e diventa frizzante, tant’è che:
- Può generare più idee e offrire versioni multiple di ognuna di queste grazie a modifiche più o meno corpose al prompt
- Può incorporare dati comportamentali aggiornati in tempo reale e raccolti testando alcune delle soluzioni ottenute in precedenza
Tutto ciò, ovviamente, può essere fatto in modo rapido e a costi contenuti, ma identificare esclusivamente in tali parametri l’efficacia delle AI non rende giustizia né al loro potenziale né al potenziale umano e, soprattutto, ai risultati che derivano da questa sinergia.
Creatività aumentata e AI in pratica
Un esempio rilevante arriva dal gruppo francese del cosmetico L’Oréal che, ormai dal 2018, si definisce una beauty tech company perché integra AI e scienza dei dati nei prodotti, nei servizi e nel marketing.
Alla fine del 2025, il gruppo ha annunciato una collaborazione con aziende che producono campagne di marketing usando strumenti AI.
Gli obiettivi di queste iniziative sono tre, e tutti identificabili con il potenziale della sinergia tra uomo e macchina:
- Rendere più coerente la propria immagine digitale creando contenuti più aderenti al brand e alla sua identità
- Produrre contenuti in modo più veloce e adattarli in modo pratico ai diversi mercati nei quali opera
- Evitare rischi reputazionali, sollecitando e garantendo l’uso etico delle AI.
Riepilogando, così come dichiarato dall’azienda, l’AI viene usata per l’ideazione e la prototipazione rapida, per le storyboard e per gli adattamenti locali delle campagne.
Le tecnologie ci sono (ed evolvono), chi le sa usare anche. Ciò che rischia di limitarne la diffusione è il timore di lasciare la via vecchia per abbracciare quella nuova. L’idea di sperimentare stenta a entrare nelle corde delle organizzazioni.
Un male enorme, giacché le AI attecchiscono laddove si avverte la necessità di cambiare, pena la sopravvivenza stessa dell’organizzazione.
Le AI e il prompt engineering stanno ricodificando la creatività aziendale: non solo migliorano efficienza e output, trasformano la struttura stessa del processo creativo, dando luogo a un nuovo linguaggio strategico nel quale le tecnologie diventano strumenti di visione a lunga gittata.
Come le aziende possono gestire i rischi di bias e di violazione del diritto d’autore
Le AI attingono a dataset alimentati da informazioni provenienti da più fonti. Questo significa che per restituire output riutilizzano (o “traggono ispirazione” da) ciò che già c’è.
Il rischio di usare dati sconvenienti o di replicare qualcosa di molto simile a ciò che già esiste è reale e va scongiurato.
I bias algoritmici, in particolare modo, hanno già sortito effetti indesiderati. Un caso emblematico riguarda Apple e Goldman Sachs e ha attirato le attenzioni delle autorità statali di New York.
Di fatto, nel decidere i limiti di credito delle Apple Card, le donne venivano penalizzate rispetto agli uomini anche in caso di parità di condizioni economiche.
L’elenco delle discriminazioni è lunghissimo e variegato, i risultati però sono sempre i medesimi: perdita reputazionale, danni economici e finanziari, occasioni perse.
Non di meno, le AI generative rischiano di avere un rapporto stretto con la violazione dei diritti d’autore (copyright infringement). Anche in questo ambito le dispute sono molte e, a titolo di esempio, ci limitiamo a citare la causa presentata da Getty Images (azienda che distribuisce foto e video professionali) contro Stability AI, oppure le dispute legali che attanagliano Midjourney.
Questi episodi, pure riguardando colossi, sono la piena dimostrazione di quanto sia precario l’equilibrio degli output e quanto questi possano essere forieri di critiche e strascichi che tendono a entrare nelle aule dei tribunali.
Le strategie da seguire
La retta via è una miscela di buone attitudini e, nello specifico, scongiurare i bias ha valore in qualsiasi ambito, non solo in materia di marketing e design.
L’uso di dataset diversificati e rappresentativi è un caposaldo. Le organizzazioni devono usare dati che rappresentano diversi gruppi demografici e diversi contesti sociali e culturali.
Inoltre, occorre testare con buona regolarità i sistemi AI e procedere con audit indipendenti.
La documentazione dei modelli e della loro trasparenza è parte essenziale del quadro, anche perché aiuta a capire (e a comunicare agli stakeholder) come sono gestite le questioni di equità, aspetto che ha ricadute positive sulla reputazione dell’organizzazione che, in ogni caso, deve avere delle linee guida chiare relative all’uso delle AI tanto nel marketing quanto nel design.
Questo consente di affrontare i bias in modo sistemico e non saltuario.
Va da sé che nessuna di queste pratiche è possibile senza la supervisione dell’operatore umano, utile non soltanto nella revisione dei contenuti e dei prompt. Infatti, l’intervento dell’uomo nelle strategie di targeting è indispensabile anche per intercettare quei pregiudizi che sfuggono agli algoritmi.
Seppure con qualche variazione, lo stesso approccio comportamentale vale anche per la tutela del diritto d’autore.
Le questioni relative al copyright nascono principalmente quando le AI sono addestrate, senza autorizzazione, sulla scorta di opere e contenuti protetti.
Da qui la necessità per le organizzazioni di usare dati legali e documentati e questo rimanda alla trasparenza sulla provenienza dei dati stessi.
Occorrono quindi delle policy interne che contemplino tanto la documentazione dell’origine dei dati usati per alimentare i sistemi AI, quanto la possibilità di pagare licenze nel caso in cui fosse riscontrata una violazione del diritto d’autore.
Tutto ciò, ancora una volta, è possibile soltanto con il consulto di profili specializzati in tema di protezione del diritto d’autore.
I rischi concreti
Le organizzazioni possono essere esposte a rischi significativi, sia per violazioni del diritto d’autore sia per problematiche legate a discriminazioni. Inoltre, l’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale classificati come ad alto rischio è regolato dall’AI Act europeo, che prevede sanzioni fino al 7% del fatturato globale annuo o 35 milioni di euro.
A prescindere, i rischi a cui si espongono le imprese sono:
- Danni reputazionali se i clienti percepiscono discriminazioni
- Perdita di fiducia da parte degli stakeholder
- Conseguenze legali per la violazione del copyright.
Tuttavia, il timone non dovrebbe essere affidato alla paura di incorrere in sanzioni. La direzione giusta può essere imboccata e mantenuta amalgamando il potenziale delle macchine con la conoscenza specifica dell’uomo.
Esempi concreti di applicazioni: l’AI nella prototipazione rapida e nella creazione di esperienze VR / VR
Non c’è solo L’Oréal nell’elenco delle organizzazioni che sfruttano il valore aggiunto delle AI per il marketing.
Zalando sta utilizzando le AI generative per produrre immagini da pubblicare sul proprio sito web e sull’app proprietaria.
Reuters, che si è soffermata sull’argomento, parla di tempi ridotti da 6-8 settimane a 3-4 giorni e di una riduzione dei costi prossima al 90%.
Nel medesimo tempo, l’azienda che vende articoli di moda, sta sviluppando digital twins, ossia repliche 3D dei modelli e delle modelle che indossano i capi, al fine di evitare di immortalarle centinaia di volte vestite in diversi modi.
Cosa più importante, Zalando è in grado di reagire immediatamente alle reazioni degli utenti delle piattaforme sociali e di competere con aziende che destinano al marketing budget superiori.
Lowe’s è una catena americana di fai‑da‑te e, con il sistema Holoroom VR, ha messo in condizione i propri clienti di provare attrezzi e di imparare a svolgere lavori manuali.
Indossando il visore, le persone hanno potuto montare mobili virtuali, hanno potuto verniciare pareti, usare trapani e altri utensili. Tutto ciò senza rischi e senza sprechi.
La campagna, ideata per attirare clienti e per formare persone inesperte (al fine di annoverarle tra i clienti futuri) è un esempio fulgido delle possibilità delle AI, nella fattispecie usate anche per riconoscere i movimenti degli utenti, per correggerli nell’esecuzione delle diverse attività e per raccogliere informazioni sui tutorial più graditi e, di conseguenza, sui materiali e sugli attrezzi di maggiore richiamo.
Burger King e l’idea del Million Dollar Whopper Contest
L’idea è semplice: chi inventa il miglior Whopper vince un milione di dollari.
Per personalizzare il panino, gli utenti hanno usato il sito o l’app del concorso descrivendo il loro Whopper ideale. Da questa descrizione l’AI generava un video con un jingle e assegnava un nome al panino, tutto materiale che gli utenti erano inviati a fare circolare online.
Il concorso, che è durato una manciata di settimane durante il 2024, ha così decretato un vincitore selezionato da una giuria nominata da Burger King e tramite una sorta di votazione popolare demandata agli utenti stessi.
Questa però è la parte meno importante del progetto.
Burger King non era né alla ricerca di una nuova ricetta né aveva bisogno di migliorare i panini Whopper. Il pretesto narrativo non rende giustizia alla campagna Million Dollar Whopper Contest.
Infatti, partecipando al concorso, ogni persona ha incentivato e diffuso una pubblicità battente che a Burger King è costata molto poco.
Non di meno, gli utenti hanno fornito all’azienda informazioni sui rispettivi gusti e hanno diffuso l’immagine di un’azienda innovativa (o comunque più innovativa dei concorrenti).
Il futuro del marketing è tracciato, le AI attirano un numero crescente di imprese e chi resta indietro rischia di essere dimenticato dagli stakeholder.
