Non è l'AI il problema del marketing. È che il tuo team non si fida.

C'è un dato che Gartner ha pubblicato qualche giorno fa e che, secondo me, racconta molto più di una semplice previsione tecnologica.

Nel 2026, il 16% del lavoro di marketing è già automatizzato dall’intelligenza artificiale. Entro il 2028 – quindi tra meno di due anni – quella percentuale salirà al 36%. Più del doppio.

La ricerca ha coinvolto 402 Chief Marketing Officer, intervistati tra agosto e ottobre 2025. Quindi stiamo parlando di dati freschi, raccolti da una delle società di ricerca più autorevoli al mondo nel settore tecnologico e business.

Ma c’è un altro numero in quella ricerca che mi ha colpito ancora di più. E che, probabilmente, spiega meglio di qualsiasi altra statistica dove ci troviamo davvero come industria.

L’80% dei CMO intervistati ha dichiarato che la paura e l’ansia del proprio team rappresentano la barriera principale all’adozione dell’intelligenza artificiale.

Lascia che ti ripeta: otto CMO su dieci dicono che il problema principale non è la tecnologia , non è il budget, non è la mancanza di strumenti. È che le persone hanno paura.

Il problema non è l’AI. È quello che pensiamo che l’AI farà. 

Questa paura ha un nome: la convinzione che l’intelligenza artificiale stia arrivando per sostituirci. Che quello che facciamo oggi, domani lo farà una macchina. E che il nostro ruolo, la nostra esperienza, la nostra creatività diventeranno improvvisamente irrilevanti.

Ed è comprensibile: negli ultimi due anni abbiamo visto l’AI fare cose che fino a poco tempo fa sembravano impossibili. Scrivere testi, generare immagini, analizzare dati, creare campagne. E ogni volta che emerge una nuova capacità, la domanda che tutti si fanno è: “Quanto manca prima che possa fare anche il mio lavoro?”

Ma questa domanda parte da un presupposto sbagliato, ossia che l’AI sia uno strumento che compete con gli esseri umani, quando in realtà è uno strumento che amplifica quello che gli esseri umani sanno fare.

Gartner lo dice chiaramente nel report: i CMO che stanno vincendo in questo momento sono quelli che hanno capito dove l’AI supporta il giudizio umano e dove invece gli esseri umani rimangono responsabili e insostituibili. Hanno definito un “skills floor” – una base di competenze – per ogni ruolo. E hanno investito in capacità umane come il pensiero strategico e l’acume di business, proprio perché sanno che sono quelle le cose che l’AI non può replicare.

Il problema è che mentre questi CMO costruiscono il futuro, la maggior parte delle organizzazioni è ancora bloccata nella fase di sperimentazione. Testano use case isolati, provano uno strumento qui, un workflow automatizzato là, ma poi si fermano.

Gartner li chiama “AI competency traps” – trappole di competenza. Organizzazioni che restano intrappolate negli early use cases, senza mai fare il salto verso un’adozione strategica e sistemica dell’intelligenza artificiale.

Il divario che si sta allargando

C’è una distanza che sta crescendo rapidamente tra due tipi di organizzazioni. E questa distanza, nei prossimi due anni, diventerà un fossato difficile da colmare.

• Da una parte ci sono aziende che stanno ancora sperimentando: testano ChatGPT per scrivere qualche email, usano Canva per generare qualche visual, provano uno strumento di automazione per le campagne, ogni tanto qualcuno nel team usa l’AI per velocizzare un task. Ma tutto questo resta frammentato, non coordinato, spesso lasciato all’iniziativa individuale.

• Dall’altra parte ci sono organizzazioni che hanno fatto un salto diverso: hanno capito che l’AI non è un set di strumenti isolati da aggiungere al lavoro esistente, ma al contrario un modo completamente nuovo di progettare il lavoro stesso.

La differenza tra questi due gruppi non è casuale. E nei prossimi paragrafi ti mostro esattamente cosa stanno facendo i CMO che stanno vincendo, quali errori stanno commettendo quelli che restano bloccati, e soprattutto cosa devi fare tu nei prossimi mesi per non restare indietro mentre il marketing che conosci cambia sotto i tuoi occhi.

Le organizzazioni che hanno fatto questo salto stanno usando l’intelligenza artificiale per ridefinire i processi di marketing dall’inizio alla fine. Dalla segmentazione del pubblico alla personalizzazione dei messaggi, dall’ottimizzazione delle campagne all’analisi delle performance. E stanno vedendo risultati che le altre organizzazioni faticano anche solo a immaginare.

Prendiamo Klarna , per esempio. Hanno ridotto i costi di marketing di 10 milioni di dollari all’anno applicando l’AI generativa alla produzione di contenuti. Sei milioni di quei risparmi vengono specificamente dalla produzione di immagini. Campagne che richiedevano sei settimane ora vengono completate in sette giorni.

Oppure il British Council , che ha tagliato i costi di produzione dei contenuti del 70% e accelerato il turnaround delle campagne del 50% usando l’AI per generare advertising localizzato in sette lingue diverse.

Questi numeri non sono proiezioni: sono risultati già misurati, documentati e pubblicati. E raccontano una storia molto chiara: l’AI generativa non è più un esperimento. È già una leva competitiva concreta.

Ma torniamo al dato che Gartner ha messo in evidenza. L’80% dei team ha paura. Cosa significa davvero questo numero?

Significa che mentre la tecnologia avanza rapidamente, le organizzazioni arrancano. E il collo di bottiglia non è tecnico, ma culturale e organizzativo, in altre parole, umano.

Cosa devono fare i CMO adesso: due mosse concrete per uscire dalla trappola della sperimentazione

Kristina LaRocca-Cerrone, VP Analyst nella Marketing Practice di Gartner, lo ha detto in modo molto diretto: “La sperimentazione con l’AI è diventata il minimo indispensabile per i CMO. Quello che sta emergendo ora è un divario crescente tra i CMO che stanno ancora testando use case e quelli che hanno abbastanza fiducia per usare l’AI per creare una vera differenziazione di marca.”

In altre parole: sperimentare non basta più. Se la tua organizzazione è ancora nella fase di “proviamo questo tool e vediamo cosa succede”, sei già in ritardo. Perché mentre tu stai testando, qualcun altro sta eseguendo. E quel divario si sta allargando ogni giorno.

Quindi cosa devono fare i CMO per uscire dalla trappola della sperimentazione e costruire davvero una capacità competitiva con l’intelligenza artificiale?

Costruire fiducia prima della tecnologia

La prima cosa è riconoscere che il problema principale non è tecnologico. È fiducia. I team hanno paura perché non hanno chiarezza su cosa succederà al loro ruolo, alle loro competenze, al loro valore all’interno dell’organizzazione. E finché quella paura resta, qualsiasi implementazione di AI sarà frenata, ostacolata o semplicemente ignorata.

Questo significa che i CMO devono investire tempo nel chiarire dove l’AI supporta il giudizio umano e dove invece gli esseri umani restano responsabili. Devono definire un “ skills floor” chiaro per ogni ruolo: quali sono le competenze minime che tutti devono avere per lavorare con l’intelligenza artificiale? E poi devono investire nelle capacità umane che l’AI non può replicare – pensiero strategico, creatività, acume di business, comprensione del contesto.

Perché l’AI può ottimizzare una campagna, ma non può decidere quale messaggio avrà risonanza emotiva con il tuo pubblico. Può analizzare dati, ma non può interpretare cosa significano quei dati nel contesto specifico del tuo mercato, del tuo brand, della tua storia. Può generare contenuti, ma non può capire quale tono di voce sarà autentico per la tua azienda.

Ripensare cosa è possibile, non solo velocizzare l’esistente

La seconda cosa è spostare la conversazione da “cosa può fare l’AI” a “ cosa possiamo fare noi con l’AI” . Perché la domanda giusta non è mai stata se l’intelligenza artificiale può scrivere un’email o generare un’immagine. La domanda è: come possiamo usare l’AI per fare cose che prima erano impossibili o troppo costose?

I CMO che stanno vincendo non stanno usando l’AI per fare lo stesso lavoro più velocemente. La stanno usando per ridefinire cosa è possibile. Per personalizzare l’esperienza del cliente a un livello che prima richiedeva team enormi. Per testare varianti di campagne che prima non avevano il budget per produrre. Per analizzare segnali di mercato che prima restavano nascosti nei dati.

E questo richiede un cambio di mindset. Non stiamo parlando di adottare uno strumento. Stiamo parlando di ripensare come funziona il marketing nella tua organizzazione .

I numeri che contano davvero

Torniamo ai dati: il 16% del lavoro di marketing è già automatizzato dall’AI oggi ; il 36% lo sarà entro il 2028.

Questo significa che nei prossimi due anni, più di un terzo del lavoro che oggi viene fatto manualmente sarà gestito dall’intelligenza artificiale. E se la tua organizzazione non si sta preparando per questo passaggio, ti ritroverai a competere contro aziende che operano con una velocità, una scala e un’efficienza che semplicemente non puoi eguagliare.

Ma c’è un altro modo di leggere questi numeri (e secondo me è quello più importante).

Il 36% del lavoro automatizzato significa che il 64% resta umano e probabilmente quel 64% sarà il lavoro che conta davvero. Il pensiero strategico, la creatività, la comprensione del contesto, l’empatia con il cliente, la capacità di vedere connessioni che i dati non possono mostrare.

Questo è il lavoro che l’AI non può fare . E paradossalmente, è anche il lavoro che molte organizzazioni hanno smesso di valorizzare negli ultimi anni, schiacciate dalla pressione di produrre più contenuti, più campagne, più output.

L’intelligenza artificiale, quindi, non sta rubando il lavoro. Sta liberando spazio per il lavoro che davvero fa la differenza. Per il marketing che costruisce brand, che crea connessioni, che racconta storie che le persone ricordano.

Ma per arrivarci, dobbiamo smettere di avere paura. E iniziare a costruire.

La vera domanda da farsi

Gartner ha dato ai CMO una proiezione molto chiara: l’automazione AI nel marketing raddoppierà nei prossimi due anni. E questa non è un’ipotesi, è una traiettoria già in atto.

La domanda quindi non è se accadrà. La domanda è se la tua organizzazione sarà pronta quando accadrà.

Perché se il tuo team ha ancora paura dell’AI, se stai ancora sperimentando senza una strategia chiara, se stai aspettando che “le cose si stabilizzino” prima di muoverti, stai semplicemente guardando gli altri costruire un vantaggio competitivo che sarà sempre più difficile recuperare.

Ricorda: l’AI non aspetta che tu sia pronto e il mercato nemmeno.

Questo articolo è stato pubblicato su Substack il giorno 11/06/2026