Indice dell’articolo
- Generare vs creare: una questione di semantica (e di anima)
- Che cos’è il marketing generativo?
- L’effetto “mucca che rumina”: come funziona davvero l’IA
- La trappola dell’omologazione: il mondo in grigio
- L’illusione dell’internazionalizzazione a costo zero
- Il futuro del marketing: l’IA come potenziamento, non come sostituto
- Domande frequenti
1. Generare vs creare: una questione di semantica (e di anima)
Come sempre dico: le parole sono importanti. E c’è una bella differenza tra generare e creare.
Se cerchiamo sul dizionario Treccani, generare significa soprattutto produrre, dare origine a qualcosa attraverso un processo biologico o meccanico, o anche determinare una successione di elementi secondo leggi matematiche e combinatorie. Al contrario, creare implica l’atto di produrre dal nulla, di formare con l’arte e con la fantasia, di dare vita a qualcosa di profondamente originale e inedito.
Pochi giorni fa parlavo con alcuni colleghi e dicevo loro: “Provate a immaginare quanto diventerà piatto, monotono e noioso il mondo delle parole, del marketing, dei contenuti in generale se tutto quello che vogliamo fare lo deleghiamo all’IA”.
C’è un errore di base nell’utilizzo di questi sistemi: spesso le persone credono che le macchine abbiano una vera e propria capacità creativa, che siano capaci di prendere decisioni autonome e strategiche. Non è così.
2. Che cos’è il marketing generativo?
Il marketing generativo è l’uso dell’intelligenza artificiale generativa (modelli come ChatGPT, Gemini o Claude) per produrre contenuti, campagne e materiali di comunicazione a partire da dati e testi già esistenti. È uno strumento potente: accelera, organizza, fa da assistente.
E detto così sembra qualcosa di molto appetibile, che ci farà risparmiare tempo e soldi, e se ci pensiamo bene, in effetti, il marketing generativo in sé non è un problema. Il problema arriva quando vogliamo usare solo il marketing generativo, perché quando l’IA smette di essere un supporto e diventa l’unica fonte da cui partiamo, non amplifica più la creatività, ma fa l’effetto contrario: l’appiattisce. Ecco perché dire “solo” è una differenza piccola nella frase, ma enorme nei risultati. Proprio come nel caso di generare e creare.
3. L’effetto “mucca che rumina”: come funziona davvero l’IA
Quello che fanno i motori di IA è prendere i contenuti che noi stessi gli abbiamo regalato in anni di navigazione, scrittura e condivisione sul web. Li prendono, se li mettono in bocca come delle mucche, li ruminano e li sputano fuori in una nuova veste: masticati, compatti e morbidi al punto giusto per farti credere che sia roba nuova. Perciò non sta inventando il futuro, ma organizzando statisticamente il passato.
Questo processo di “ruminazione digitale” si basa su modelli probabilistici. L’intelligenza artificiale non sa cosa significa emozionare un cliente; sa solo quale parola ha la più alta probabilità statistica di seguire la precedente all’interno di un determinato contesto. Quando deleghiamo interamente la scrittura di un piano editoriale, di una scheda prodotto o di una campagna a un algoritmo, non stiamo creando. Stiamo semplicemente accettando la media matematica di tutto ciò che è già stato detto sul web.
4. La trappola dell’omologazione: il mondo in grigio
In uno scenario dove tutti si comportano in questo modo, sarà difficile creare veramente ed essere originali. Diventeremo tutti di un grigino strano e, alla fine, sempre più riconoscibili.
E non è che questa cosa me la sono inventata io ieri mentre passeggiavo per dire qualcosa, dato che mi annoiavo. Uno studio pubblicato sulla rivista Nature nel 2024 da Ilia Shumailov e colleghi descrive un fenomeno chiamato model collapse: quando un modello di intelligenza artificiale viene addestrato in modo ricorsivo sui contenuti prodotti da altri modelli, perde progressivamente le sfumature e gli eventi rari, e i suoi output convergono verso una media insipida. La degenerazione verso il grigino, insomma, più che essere un timore da creativi, è un comportamento misurato in laboratorio.
Fonte: Shumailov, I. et al., “AI models collapse when trained on recursively generated data”, Nature, vol. 631, pp. 755–759, 2024. nature.com
Sono anni che diciamo che nel marketing una buona parte del successo dipende dall’originalità, da un posizionamento che nessun altro può rivendicare. Ma oggi come oggi chi sarà capace di essere originale?
Se i tuoi competitor usano gli stessi identici prompt per chiedere al ChatGPT di turno come differenziarsi, il risultato è un paradosso: una standardizzazione di massa spacciata per consulenza strategica. I brand rischiano di perdere la propria voce, la propria identità visiva e verbale, trasformandosi in cloni digitali che parlano tutti con lo stesso tono pacato, istituzionale e, in fondo, privo di anima. Il pubblico ha un buon fiuto per l’autenticità, e prima o poi inizia a ignorare questo rumore di fondo monocromatico.
5. L’illusione dell’internazionalizzazione a costo zero
A livello internazionale, le cose si complicano ulteriormente. Come sappiamo quale originalità usare in una terra lontana, se quella terra non la conosciamo?
Chiedere al Gemini di turno di tradurre o adattare le nostre campagne non basta: così non toccheremo mai i punti di dolore veri di altri mercati, e resteremo sempre al punto di partenza. Il marketing transculturale non è una semplice sovrapposizione di parole da una lingua all’altra. È antropologia, è sociologia, è comprensione profonda delle sfumature locali, dei tabù, dell’ironia e dei valori di un popolo.
È un tema su cui mi sono soffermata a parte, in SEO e GEO nella strategia multilingue: la SEO, e ancora di più la GEO, non si traduce. Si ripensa da capo, mercato per mercato, calibrando contenuti e tono sulle dimensioni culturali del Modello di Hofstede. Perché un motore di intelligenza artificiale citi un contenuto come fonte in una lingua straniera, quel contenuto deve rispondere alle domande reali di quel mercato, non a domande tradotte dall’italiano.
Eppure oggi molte aziende non vogliono più fare studi di mercato. Pensano che con l’IA abbiano risolto il problema e abbattuto i costi, ma non sanno che l’intelligenza artificiale non potrà mai sostituire le sensazioni, le opinioni e i sentimenti del pubblico a cui vogliamo far arrivare i nostri prodotti o servizi. Un algoritmo può mappare i dati demografici, ma non può sedersi in un caffè di Madrid, di Tokyo o di New York e capire l’umore sociale che muove le decisioni d’acquisto reali.
6. Il futuro del marketing: l’IA come potenziamento, non come sostituto
L’intelligenza artificiale non va demonizzata. È uno strumento straordinario, a patto che venga usata come potenziamento della mente umana e non come sua sostituta.
È preziosa per vincere la sindrome del foglio bianco, per analizzare grandi moli di dati, per accelerare la fase di ideazione o correggere la sintassi. Non lo è per definire i valori di un brand, per comprendere l’empatia umana o per prendere la decisione strategica finale: lì deve restare l’essere umano, sempre al centro del processo.
Per rimanere visibili in un mercato saturo dobbiamo rifiutare il grigino. Dobbiamo rimettere al centro l’errore umano creativo, l’intuizione irrazionale, l’esperienza vissuta sulla pelle. Solo così la tecnologia diventa una leva per la nostra unicità, e non la gabbia della nostra omologazione.
7. Domande frequenti
Che cos’è il marketing generativo?
Il marketing generativo è l’uso dell’intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity e altri, per produrre contenuti, campagne e materiali di comunicazione a partire da dati e testi già esistenti. È uno strumento utile per accelerare e organizzare il lavoro, a patto di usarlo come supporto e non come unica fonte.
Il marketing generativo è negativo?
No, non in sé. Il marketing generativo è un ottimo potenziamento del lavoro umano. Diventa un problema solo quando si usa da solo, come unica fonte di idee e contenuti: in quel caso smette di amplificare la creatività e inizia ad appiattirla, rendendo i contenuti tutti simili tra loro.
Qual è la differenza tra generare e creare contenuti con l’intelligenza artificiale?
Generare significa produrre contenuti combinando dati preesistenti tramite algoritmi probabilistici. Creare implica l’uso di immaginazione, empatia, esperienza vissuta e intuizione per dare vita a qualcosa di inedito e autentico. L’intelligenza artificiale genera, non crea.
Perché l’uso esclusivo dell’intelligenza artificiale rende il marketing omologato?
I modelli di intelligenza artificiale si addestrano sugli stessi dati già presenti sul web. Se tutti i brand la usano come unica risorsa, i contenuti tendono verso una media statistica comune, eliminando l’originalità e producendo una comunicazione piatta e ripetitiva. Lo studio di Shumailov pubblicato su Nature nel 2024 descrive questo fenomeno come model collapse.
L’intelligenza artificiale può sostituire le ricerche di mercato per l’estero?
No. L’intelligenza artificiale può tradurre e riassumere dati storici, ma non può percepire i sentimenti reali, le sfumature culturali e i bisogni emotivi profondi di un pubblico locale. Le decisioni d’acquisto sono guidate da fattori umani che sfuggono all’analisi puramente algoritmica.
Come usare l’intelligenza artificiale nel marketing in modo corretto?
Va usata come potenziamento, con l’essere umano sempre al centro del processo: è ottima per ottimizzare i processi, analizzare i dati e superare il blocco dello scrittore, ma la direzione strategica, l’empatia e la validazione finale devono restare umane.
Se vuoi usare il marketing generativo senza rinunciare alla creatività umana, e trarne un profitto reale,