Il Tenth Edition State of Marketing di Salesforce analizza le priorità e le criticità di 4.450 marketer in 26 Paesi, offrendo una fotografia dettagliata della transizione verso un marketing sempre più guidato dall’intelligenza artificiale e da modelli agentici. Il quadro che emerge è chiaro: l’AI non rappresenta più un supporto tattico, ma un’infrastruttura strategica che ridefinisce ruoli, metriche e responsabilità.
Indice degli argomenti:
Il marketing entra nell’era dell’agentic AI
Il report descrive una trasformazione strutturale. L’85% dei marketer rileva aspettative dei clienti più elevate rispetto al passato, mentre il 69% segnala maggiori difficoltà nell’acquisizione di nuovi utenti. In parallelo, il 75% delle organizzazioni marketing utilizza già almeno una forma di AI. Non si tratta solo di automazione.
L’attenzione si sposta verso l’agentic AI, sistemi capaci di operare con un certo grado di autonomia, prendere decisioni operative e interagire con l’utente lungo il funnel. Oggi il 13% dei marketer utilizza già agenti AI, ma tra i team ad alte performance l’adozione è quasi doppia rispetto agli underperformer.
Il dato più interessante riguarda l’impatto economico. Dove l’AI è implementata in modo strutturato si registrano:
- un aumento medio del 20% del marketing ROI
- un incremento del 20% nella soddisfazione clienti
- un +19% nei tassi di conversione
- una riduzione del 19% dei costi marketing
L’AI, inoltre, libera tempo. I marketer stimano di recuperare in media otto ore a settimana grazie agli agenti, reinvestite in attività strategiche, analisi avanzata e sperimentazione.
AI come priorità e come sfida
L’implementazione dell’AI rappresenta contemporaneamente la principale priorità e la principale difficoltà per le organizzazioni marketing. Il nodo non è più la consapevolezza del potenziale, ma la capacità di integrare tecnologia, dati e competenze.
Il 61% dei marketer dichiara che l’AI non è ancora pienamente integrata nel proprio stack tecnologico. Privacy e sicurezza dei dati emergono come le preoccupazioni principali, seguite dall’accuratezza dei modelli. Per chi non ha ancora adottato agenti AI, le barriere sono legate alla maturità tecnologica e alla carenza di competenze interne.
Anche il ruolo del CMO si amplia. L’86% dei rispondenti osserva un’estensione delle responsabilità, che oggi includono analytics, data strategy e revenue operations oltre alle funzioni tradizionali.
SEO, AI search e ridefinizione dell’engagement
L’AI sta trasformando radicalmente la ricerca organica. L’85% dei marketer sta rimodellando la propria strategia SEO e l’88% sta ottimizzando per esperienze di ricerca guidate da AI generativa e overview automatiche.
La visibilità non dipende più solo dal click-through verso il sito, ma dalla capacità di presidiare ambienti di risposta sintetica e conversazionale. Questo implica nuove competenze: analisi dei dati, gestione degli strumenti AI, capacità di strutturare contenuti interpretabili dai modelli.
Quasi la metà dei marketer ammette di non aver ancora adattato pienamente la propria strategia all’uso esteso dell’AI, segnalando uno scarto tra adozione tecnologica e maturità strategica.
Dati connessi: il carburante degli agenti AI
Il capitolo centrale del report chiarisce un punto cruciale: l’agentic marketing si fonda su una vista unificata del cliente.
Un agente AI non può operare in autonomia senza accesso ai dati di vendita, servizio e commercio. Eppure le organizzazioni utilizzano in media almeno sette fonti dati diverse e solo una minoranza dispone di accesso completo a tutte le informazioni:
- il 58% ha accesso completo ai dati di servizio
- il 56% ai dati di vendita
- il 51% ai dati commerce
Il 71% si dichiara soddisfatto della capacità di connettere i touchpoint, ma solo il 26% è completamente soddisfatto. Il divario tra integrazione percepita e integrazione reale rappresenta uno dei principali limiti allo sviluppo dell’AI agentica.
La segmentazione evolve. I marketer con AI utilizzano più frequentemente dati predittivi per definire le audience rispetto a chi non adotta AI. La logica non è più solo retrospettiva, basata sulla cronologia d’acquisto, ma prospettica, fondata sull’intento e sulla previsione comportamentale.
Conversazioni bidirezionali e automazione intelligente
L’83% dei marketer osserva una crescente richiesta di dialogo bidirezionale. Le aziende presidiano in media dieci canali, ma il 69% fatica a rispondere tempestivamente.
Email e SMS restano centrali, ma spesso funzionano ancora come canali broadcast. Solo il 55% dei marketer risponde frequentemente ai messaggi ricevuti, e il processo è prevalentemente manuale.
Qui l’AI rappresenta un punto di svolta. L’81% dei marketer dichiara di fidarsi dell’AI per rispondere alle richieste dei clienti. Gli agenti possono garantire interazioni 1:1 su scala, 24 ore su 24, riducendo il gap tra aspettativa e capacità operativa.
Personalizzazione su scala: ambizione e limiti
Il 78% dei marketer afferma di aver bisogno di più contenuti personalizzati rispetto a quelli che riesce a produrre. La personalizzazione su scala resta un obiettivo non pienamente raggiunto.
Le principali barriere sono legate a:
- mancanza di dati sulle preferenze cliente
- difficoltà nel produrre contenuti rilevanti
- vincoli normativi sulla privacy
- controllo qualità su larga scala.
Il 98% delle organizzazioni con AI segnala almeno un ostacolo alla personalizzazione avanzata. Il problema non è l’assenza di tecnologia, ma la qualità e l’interoperabilità dei dati.
ROI e accountability come metrica dominante
Il marketing diventa sempre più revenue-driven. L’83% dei marketer afferma di avere una chiara visibilità sull’impatto sul sales pipeline. L’integrazione tra marketing, sales e service non è solo tecnologica, ma culturale.
I team ad alte performance mostrano maggiore allineamento tra metriche marketing e risultati commerciali, confermando che l’AI produce valore quando si innesta su una governance dati solida e su KPI condivisi.
Metodologia dello studio
L’indagine è stata condotta tra ottobre e novembre 2025 con metodologia double-blind. Il campione include 4.450 professionisti marketing coinvolti in decisioni strategiche e tecnologiche. Il margine di errore stimato è ±1,5% con livello di confidenza del 95%.
Le organizzazioni sono classificate in tre tier di performance sulla base della soddisfazione rispetto agli investimenti marketing, consentendo confronti tra comportamenti e risultati.
Una trasformazione strutturale, non tattica
Il report mostra un settore in piena ridefinizione. L’AI agentica non rappresenta una funzionalità aggiuntiva, ma un cambio di paradigma operativo. La vera differenza competitiva emerge dalla capacità di connettere dati, integrare tecnologia e sviluppare competenze.
Il 2026 si configura come un anno decisivo. Le organizzazioni che riusciranno a trasformare l’AI in infrastruttura strategica, e non in semplice tool, potranno consolidare vantaggi in termini di produttività, personalizzazione e ROI.
