La maturità nella GenAI raggiunta dai reparti marketing apre un nuovo ciclo evolutivo basato su agentic AI e prepara il terreno alla futura adozione del quantum computing. Il report di Sas “Marketers and AI: Navigating New Depths” offre una fotografia chiara del momento che sta attraversando il settore del marketing riguardo l’adozione dell’AI generativa.
Indice degli argomenti:
Un settore che ha già superato la fase iniziale della GenAI
Nel 2025 il marketing attraversa un passaggio strategico. La GenAI non rappresenta più un esperimento ma una tecnologia consolidata. L’adozione ha raggiunto livelli elevati: l’85% dei marketer utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni e il 93% dispone di budget dedicati. La diffusione è accompagnata da competenze crescenti, con una maggioranza assoluta che dichiara una comprensione robusta delle potenzialità operative.
L’avanzamento è rapido. Rispetto al 2024, i marketing team mostrano una maggiore consapevolezza delle applicazioni reali della GenAI e un approccio più maturo all’integrazione nei workflow. La maggior parte utilizza LLM per attività chiave come produzione testi, assistenti conversazionali e analisi dei trend.
L’adozione di tecnologie complementari come synthetic data, small language model e digital twin resta limitata, sebbene gli Adopter inizino a esplorarle con maggiore continuità.
Il ritorno sull’investimento come motore dell’evoluzione
Secondo il report di Sas, otto marketer su dieci dichiarano un ritorno economico misurabile. I risultati comprendono una migliore personalizzazione, una maggiore efficienza nell’elaborazione di grandi volumi di dati, risparmi operativi, un incremento della retention e un contributo positivo alle vendite.
Gli Stati Uniti mostrano percentuali più alte di ROI rispetto ad APAC, mentre in EMEA emergono livelli di utilizzo più maturi nei casi d’uso legati alla generazione testuale.
Gli Adopter ottengono i risultati più elevati. La piena integrazione della GenAI nei processi consente loro di sfruttare modelli avanzati, dati aggiornati in tempo reale e sistemi di decisioning più evoluti.
Le organizzazioni meno mature presentano vantaggi più contenuti, spesso a causa di infrastrutture incomplete o conoscenze ancora in fase esplorativa.
Dalla GenAI all’agentic AI: il nuovo stadio evolutivo
Il passaggio alla agentic AI rappresenta un cambio di paradigma. L’AI non si limita più a supportare attività puntuali ma diventa capace di orchestrare processi, interazioni e flussi decisionali con autonomia crescente. Le aziende possono così analizzare scenari complessi, testare varianti di campagne, ottimizzare customer journey e produrre output operativi con un intervento minimo da parte degli utenti.
Secondo il report di Sas, il 21% dei marketer sta già sperimentando agentic AI su casi reali; il 73% prevede di introdurla nei prossimi due anni. Le organizzazioni statunitensi risultano leggermente più avanti nel testing.
Nonostante ciò, la comprensione complessiva della tecnologia rimane disomogenea: pochi CMO (Chief Marketing Officier) dichiarano un livello di conoscenza elevato, mentre il resto del mercato richiede ancora onboarding e formazione per allineare competenze interne e capacità tecnologiche.
Il ruolo differenziante degli Adopter
Gli Adopter si distinguono per tre aspetti.
- Il primo riguarda la maggiore maturità nella GenAI, che ha permesso loro di ottenere infrastrutture dati solide, una governance più completa e una migliore alfabetizzazione interna.
- Il secondo è la capacità di individuare casi d’uso più avanzati, tra cui continuous learning agent, sistemi di reportistica autonomi e ottimizzazione dinamica dei percorsi cliente.
- Il terzo è la maggiore attitudine a investire in modelli aggiuntivi come synthetic data e digital twin.
Gli Observers mostrano gap significativi, soprattutto legati alla scarsa conoscenza delle applicazioni agentiche. I Planners si collocano in una posizione intermedia, con un’attitudine positiva all’adozione ma una struttura tecnologica meno solida rispetto agli Adopter.
Le quattro azioni che accelerano il percorso agentico
Le evidenze del report di Sas indicano quattro direttrici strategiche.
- la costruzione di una base tecnologica adeguata, con dati affidabili, infrastrutture scalabili e capacità interne capaci di gestire AI semi-autonoma.
- l’identificazione dei casi d’uso più immediati, come ottimizzazione dei customer journey e sistemi di performance reporting.
- l’importanza delle competenze e della governance, con un approccio capace di andare oltre le procedure formali per includere anche questioni più sottili come fiducia interna, comprensibilità dei modelli e monitoraggio etico.
- il mantenimento del controllo umano, considerato un fattore indispensabile per garantire sicurezza, compliance e qualità delle decisioni.
Il settore si prepara alla soglia del quantum computing
La maturità raggiunta nella GenAI e i primi passi nell’agentic AI creano le condizioni per avvicinarsi alla fase successiva: il quantum computing. La comprensione complessiva della tecnologia resta limitata, ma gli Adopter mostrano indicatori più avanzati. Quasi la metà dichiara di aver già integrato il quantum in road map digitali o programmi di innovazione, mentre un terzo ritiene verosimile una sua applicazione concreta entro due anni.
Le applicazioni percepite includono:
- analytics avanzati,
- elaborazione sicura dei dati,
- simulazioni in tempo reale dei percorsi cliente,
- iperpersonalizzazione
- segmentazioni rapide su grandi volumi.
Alcuni settori, come banking e life sciences, intravedono benefici più immediati, mentre altri manifestano maggiore cautela.
Una roadmap per l’età dell’agentic AI
Il percorso verso un ecosistema pienamente agentico richiede continuità e investimenti adeguati, secondo Sas. Le aziende che hanno integrato la GenAI come standard operativo possiedono già i prerequisiti fondamentali per adottare agenti autonomi e semi-autonomi su larga scala.
Nei prossimi anni emergeranno soluzioni composte da molteplici agenti in grado di cooperare tra loro. Questa evoluzione richiederà infrastrutture più avanzate, con caratteristiche compatibili con principi computazionali vicini al paradigma quantistico.
L’estensione della GenAI verso synthetic data, modelli specializzati e ambienti simulati consente ai marketer di anticipare scenari complessi e di introdurre nuove modalità di progettazione del rapporto con il cliente.
La centralità della fiducia come fattore abilitante
La costruzione di un ecosistema agentico credibile richiede un approccio fondato su governance, responsabilità e capacità continua di controllo. Gli Adopter indicano la necessità di integrare test, linee guida etiche, audit e supervisione costante. Il ruolo umano rimane cruciale per validare le decisioni, correggere deviazioni e mantenere il controllo su processi critici.
Il mercato si avvia verso una fase in cui GenAI, agentic AI e quantum computing rappresentano un percorso coerente. La creazione di valore passa dalla capacità di gestire questa transizione con metodo, con infrastrutture solide e con un approccio centrato sull’affidabilità.
