In che modo l'intelligenza artificiale può rendere un'azienda più creativa e più redditizia

Le aziende producono più contenuti che mai, eppure molte faticano ancora a generare idee che i clienti notino, ricordino o che li spingano ad agire. L’IA generativa sembra offrire una risposta: è in grado di redigere testi, creare immagini, sintetizzare ricerche, personalizzare campagne e trasformare un unico concetto approvato in decine di versioni specifiche per ogni mercato. L’opportunità commerciale è notevole, ma è anche facilmente fraintendibile.

L'intelligenza artificiale non genera crescita semplicemente aiutando un reparto marketing a pubblicare più contenuti. Crea valore quando elimina un vero e proprio collo di bottiglia: riducendo i costi di visualizzazione dei prodotti, abbreviando i tempi di sviluppo delle campagne, rendendo economicamente sostenibile la localizzazione o consentendo a un team di testare più idee prima di impegnare il proprio budget.

McKinsey stima che l’IA generativa potrebbe generare un valore in termini di produttività pari a una percentuale compresa tra il 5 e il 15% della spesa totale di marketing. Gartner ha rilevato che, tra le organizzazioni di marketing che già utilizzano l’IA generativa, il 77% l’ha adottata per attività di sviluppo creativo. Tuttavia, l’adozione non equivale a un ritorno economico. Gartner ha inoltre rilevato che le aziende non ottengono necessariamente miglioramenti significativi a livello aziendale semplicemente fornendo ai dipendenti l’accesso a strumenti generativi.

La distinzione è importante. Fornire a un team creativo un generatore di immagini o un assistente alla scrittura può far risparmiare tempo ai singoli dipendenti. Riorganizzare il processo attraverso il quale l’azienda sviluppa, testa, approva e distribuisce il lavoro creativo può modificare l’economia dell’intera funzione.

Dove l'intelligenza artificiale crea valore misurabile

Le prime applicazioni più efficaci dell’IA creativa tendono a risolvere uno dei quattro problemi seguenti: lentezza nella produzione, costi elevati di adattamento, frammentazione delle informazioni o incapacità di testare un numero sufficiente di idee prima di impegnare il budget.

Quando lo sviluppo di una campagna richiede troppo tempo, l’intelligenza artificiale può aiutare i team a generare e visualizzare diverse direzioni iniziali prima di scegliere quale meriti di essere portata avanti fino alla produzione completa. Tradizionalmente, un’agenzia o un reparto interno potrebbe impiegare giorni per preparare tre percorsi creativi da presentare durante la presentazione della campagna. L’intelligenza artificiale può aiutare il team a esplorare una gamma molto più ampia di possibilità prima che i designer perfezionino le idee più promettenti.

Il parametro rilevante non è il numero di concetti elaborati, bensì la riduzione dei tempi che intercorrono tra il brief iniziale e l’approvazione della direzione creativa, unitamente a un eventuale miglioramento della qualità della decisione. Elaborare 50 concetti mediocri non ha più valore che elaborarne cinque validi.

Quando la localizzazione rappresenta il collo di bottiglia, l’IA può tradurre e adattare il materiale approvato per diversi paesi, gruppi di clienti e canali. Un’azienda globale può partire da un’unica campagna, ma necessitare di lingue, riferimenti ai prodotti, formulazioni legali, formati e dettagli culturali diversi in ogni mercato. Gli strumenti generativi possono aiutare a creare queste varianti senza richiedere ai designer di ricostruire manualmente ogni risorsa.

L'azienda dovrebbe confrontare i costi e i tempi di consegna per ciascun mercato con quelli del processo precedente. Dovrebbe inoltre registrare l'entità delle correzioni manuali necessarie. Una traduzione generata in pochi secondi non è efficiente se i team locali devono dedicare ore a correggere espressioni linguistiche inappropriate o errori di contenuto.

Quando la realizzazione di immagini di prodotto risulta troppo costosa per la scala richiesta, gli strumenti generativi possono creare sfondi, ambientazioni e primi prototipi controllati. Un’azienda di arredamento potrebbe mostrare la stessa sedia in diversi ambienti interni. Un rivenditore di moda potrebbe visualizzare ambientazioni alternative per una campagna pubblicitaria prima di organizzare un servizio fotografico completo. Un promotore immobiliare potrebbe creare prime rappresentazioni di diverse linee progettuali prima di commissionare le immagini architettoniche definitive.

Il valore commerciale dovrebbe essere valutato in base al costo per ogni risorsa approvata, alla velocità con cui i prodotti raggiungono il mercato e, se del caso, all’effetto sulla conversione dei clienti. Il dato rilevante non è il costo di generazione della prima immagine, bensì il costo complessivo della produzione di un’immagine che sia accurata, legalmente utilizzabile e idonea alla pubblicazione.

Quando la comunicazione con i clienti è troppo generica, l’intelligenza artificiale può generare versioni diverse in base alle effettive differenze nelle esigenze dei clienti. Una banca potrebbe illustrare lo stesso servizio di investimento in modo diverso a un investitore esperto e a un cliente alle prime armi. Un hotel potrebbe mettere in risalto la connessione Internet affidabile e il servizio di colazione anticipata per un viaggiatore d’affari, mentre per una famiglia potrebbe sottolineare la disponibilità di camere comunicanti e la flessibilità dei pasti.

Il parametro di valutazione del successo è se la comunicazione adattata migliori la risposta, la conversione, la fidelizzazione o la soddisfazione del cliente. Cambiare una fotografia o inserire il nome di una persona non costituisce una personalizzazione significativa se la proposta di fondo rimane invariata.

Quando i designer dedicano troppo tempo a ridimensionare, riformattare o adattare lavori già esistenti, l’intelligenza artificiale può automatizzare le operazioni di routine, mantenendo al contempo gli elementi di marca già approvati. Spesso questo è meno affascinante che chiedere a un modello di ideare una campagna pubblicitaria, ma può garantire un ritorno economico più affidabile.

Un reparto marketing potrebbe già disporre di una campagna efficace, ma aver bisogno di versioni adatte ai social media, alle e-mail, ai siti web, alla pubblicità digitale, agli espositori nei punti vendita e a diversi mercati internazionali. Automatizzare parte di questo processo di produzione può liberare i designer dal lavoro ripetitivo.

L'azienda dovrebbe calcolare il numero di ore di produzione risparmiate e stabilire come tali ore verranno impiegate. Se ci si aspetta semplicemente che i dipendenti producano più materiale, l'organizzazione avrà aumentato la propria produzione. Se invece potranno dedicare il proprio tempo alla ricerca sui clienti, allo sviluppo di concetti più solidi o alla risoluzione di problemi commerciali trascurati, l'azienda potrebbe aver migliorato la propria capacità creativa.

Quando i dati delle ricerche sui clienti risultano di difficile utilizzo perché dispersi tra interviste, recensioni, sondaggi e note di vendita, l’intelligenza artificiale può aiutare a organizzare il materiale e a individuare i temi ricorrenti. Un team potrebbe utilizzarla per raggruppare i reclami dei clienti, sintetizzare le trascrizioni delle interviste o confrontare le reazioni a diversi concept di prodotto.

Il vantaggio è un percorso più breve dalle informazioni grezze a un brief creativo utilizzabile. I risultati devono comunque essere verificati rispetto al materiale originale. Un modello può trascurare il contesto, esagerare alcune tendenze o presentare un’opinione isolata come se rappresentasse un ampio gruppo di clienti.

Quando i team di vendita si trovano a dover creare ripetutamente presentazioni e proposte, l’intelligenza artificiale può aiutarli a produrre bozze basate su contenuti approvati, modelli e informazioni sui prodotti. Ciò può rivelarsi particolarmente utile nei settori dei servizi professionali, dei servizi finanziari, della tecnologia e delle aziende industriali, dove il materiale di vendita deve combinare informazioni standard con dettagli specifici relativi a un singolo cliente.

I criteri rilevanti sono il tempo di preparazione, l'accuratezza dei fatti, la coerenza del marchio e il rispetto delle regole interne. Il sistema dovrebbe aiutare i dipendenti a raccogliere materiale affidabile, non consentire loro di inventare affermazioni prive di fondamento più rapidamente.

Infine, quando le idee sono troppo costose da testare, l’IA può creare prototipi a basso costo prima che l’azienda avvii la produzione su larga scala. Un’azienda di arredamento potrebbe visualizzare diverse finiture prima di realizzare campioni fisici. Un’azienda del settore della bellezza potrebbe testare diverse linee guida per le campagne pubblicitarie prima di organizzare il servizio fotografico. Un gruppo alberghiero potrebbe esplorare nuovi concetti di camere prima di incaricare designer e appaltatori.

Il valore risiede nel numero di idee credibili testate e nella riduzione delle spese destinate a idee poco valide. L’intelligenza artificiale è particolarmente utile quando consente all’azienda di abbandonare una direzione poco promettente prima che siano state impegnate risorse significative.

Il principio è lo stesso in tutti questi casi: l'azienda dovrebbe misurare un miglioramento in termini di costi, velocità, qualità o risposta dei clienti. La produzione di una maggiore quantità di materiale non costituisce, di per sé, una prova di valore.

Inizia dal collo di bottiglia, non dalla tecnologia

Molti programmi di IA partono dalla domanda sbagliata: “Cosa possiamo fare con l’IA generativa?”. Questo spinge i team a cercare dimostrazioni di grande effetto piuttosto che problemi rilevanti dal punto di vista commerciale.

Un punto di partenza migliore consiste nell’individuare in quali ambiti il lavoro creativo risulta attualmente lento, costoso o incoerente. L’azienda potrebbe scoprire che il suo problema principale non è generare idee, ma ottenere l’approvazione da cinque reparti interni. Potrebbe già disporre di campagne efficaci, ma non avere la capacità di adattarle a mercati internazionali più piccoli. I suoi designer potrebbero essere sopraffatti dalle richieste di routine provenienti dai team di vendita. Il reparto di sviluppo prodotti potrebbe commissionare costosi prototipi prima ancora che la domanda dei clienti sia stata verificata.

La direzione dovrebbe documentare il processo esistente prima di introdurre l'intelligenza artificiale. Nel caso di una campagna di marketing, ciò potrebbe includere il numero di giorni che intercorrono tra il brief iniziale e la prima presentazione creativa, le ore di lavoro dei dipendenti e dell'agenzia coinvolte, i costi di produzione esterni, il numero di cicli di approvazione e le prestazioni del lavoro finale.

L'intelligenza artificiale può quindi essere introdotta in una fase ben definita di tale processo. Se in precedenza un team impiegava dieci giorni lavorativi per sviluppare tre prime linee d'azione per la campagna, un progetto pilota potrebbe verificare se sia possibile sviluppare e valutare dieci linee d'azione credibili nell'arco di cinque giorni.

Lo scopo non è dimostrare che la tecnologia sia straordinaria, bensì stabilire se il nuovo processo consenta di prendere decisioni migliori a un costo inferiore.

Utilizzare l'intelligenza artificiale per aumentare il numero di idee, non per abbassare gli standard

Uno dei vantaggi più evidenti dell’IA generativa è che rende la varietà poco costosa. Un team può richiedere dieci titoli invece di tre, esplorare diversi universi visivi o sperimentare diversi modi di presentare lo stesso prodotto.

Ciò non significa che ogni variante debba arrivare al cliente. L’intelligenza artificiale è particolarmente preziosa nella fase di divergenza, quando l’azienda vuole ampliare la gamma di possibilità. Il giudizio umano assume maggiore importanza nella fase di convergenza, quando il team decide quali idee siano distintive, credibili e adeguate al marchio.

Un’azienda che opera nel settore dei servizi finanziari, ad esempio, potrebbe utilizzare l’intelligenza artificiale per elaborare diverse spiegazioni relative a un prodotto di investimento complesso: una versione concisa per gli investitori esperti, una versione in linguaggio semplice per i nuovi clienti, una spiegazione visiva destinata ai social media e una versione più approfondita per i consulenti finanziari.

Uno specialista in materia di conformità deve comunque verificare ogni affermazione rilevante. Un redattore deve assicurarsi che la semplificazione non abbia reso la comunicazione fuorviante. L'intelligenza artificiale accelera la creazione di alternative, ma non si assume alcuna responsabilità per la comunicazione finale.

Lo stesso principio vale per la progettazione dei prodotti. Un’azienda di arredamento può visualizzare rapidamente una sedia realizzata con materiali diversi, con proporzioni diverse e in diversi contesti abitativi. I progettisti possono utilizzare queste immagini per discutere la direzione da seguire con i clienti o con la direzione aziendale prima di realizzare costosi prototipi tecnici. L’immagine generata non è il prodotto finito, ma uno strumento di supporto decisionale.

La creatività inizia prima ancora che venga dato lo spunto

Le decisioni creative più importanti vengono solitamente prese prima ancora che qualcuno apra uno strumento di intelligenza artificiale. Il team deve identificare il problema commerciale, comprendere il cliente e stabilire quale risposta intende elaborare.

Un brief non può compensare un marchio poco definito o un brief superficiale. Quando un’azienda richiede “una campagna di alto livello rivolta ai consumatori più giovani”, l’agenzia non ha altra scelta che attingere a convenzioni visive e verbali già note. Il risultato può sembrare raffinato, ma finirà per assomigliare a quello di ogni concorrente che abbia avanzato la stessa richiesta.

L'efficacia del lavoro assistito dall'intelligenza artificiale dipende da input specifici: ricerche sui clienti, conoscenza dei prodotti, storia del marchio, comprensione culturale, dati sulle prestazioni e dal giudizio di persone che sanno quali convenzioni seguire e quali rifiutare.

Il modello apporta velocità e varietà. L'azienda deve fornire il punto di vista.

Ecco perché i creativi esperti possono trarre maggior valore dai sistemi generativi rispetto alle organizzazioni che sperano di aggirare le competenze creative. Un art director esperto è in grado di individuare i dettagli promettenti in un’immagine imperfetta. Un redattore sa riconoscere quale bozza contenga un’argomentazione originale. Un designer di prodotto capisce se un concetto visivamente d’effetto possa effettivamente essere realizzato.

L'intelligenza artificiale riduce i costi legati alla generazione di possibilità, ma la selezione rimane di competenza delle competenze umane. Nel lavoro creativo, è spesso proprio nella selezione che risiede gran parte del valore commerciale.

La personalizzazione deve basarsi su una differenza reale

L'IA generativa consente di creare contenuti destinati a segmenti di pubblico sempre più ristretti, ma la personalizzazione è utile solo quando le esigenze dei clienti differiscono realmente.

Un hotel non dovrebbe limitarsi a mostrare a una famiglia e a un viaggiatore d’affari immagini di sfondo diverse. Dovrebbe invece rispondere alle loro diverse esigenze. La famiglia potrebbe aver bisogno di informazioni sulle camere comunicanti, sulla flessibilità dei pasti e sulle attività per bambini. Il viaggiatore d’affari potrebbe invece dare importanza a una connessione Internet affidabile, a una colazione anticipata e al trasferimento per l’aeroporto.

Una volta individuate le differenze, l’intelligenza artificiale può aiutare a generare le versioni pertinenti. Tuttavia, non è in grado di individuare tali differenze in modo affidabile se i dati sui clienti dell’azienda sono di scarsa qualità o se la segmentazione è superficiale.

Un processo di personalizzazione efficace inizia con l’identificazione della decisione del cliente. Cosa sta cercando di scegliere, comprendere o realizzare? L’azienda dovrebbe quindi determinare quali esigenze o vincoli distinguono in modo sostanziale un pubblico dall’altro.

La proposta può quindi essere adattata modificando l'elemento di prova, il vantaggio o il servizio su cui si pone l'accento. Infine, l'azienda dovrebbe confrontare il risultato con un gruppo di controllo, misurando la conversione, il coinvolgimento, gli acquisti ripetuti o un altro risultato rilevante.

Questo è importante perché la personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale può diventare invadente. Un cliente potrebbe apprezzare un suggerimento di prodotto pertinente, ma opporsi a comunicazioni che rivelino quanto l’azienda sia riuscita a dedurre delle sue circostanze private. La capacità tecnica di personalizzare non implica automaticamente il consenso a farlo.

Esempi concreti mostrano dove risiede il valore

Gli impieghi pratici dell’IA creativa sono già evidenti nelle grandi aziende, anche se i casi di studio forniti dai fornitori dovrebbero essere considerati come risultati riportati piuttosto che come prova indipendente del fatto che ogni azienda otterrà lo stesso risultato.

Adobe afferma che Gatorade ha utilizzato la sua tecnologia Firefly per realizzare un’esperienza digitale grazie alla quale i clienti potevano personalizzare le bottiglie flessibili. Il sistema ha prodotto centinaia di migliaia di design controllati e in linea con l’immagine del marchio. Non si tratta semplicemente di un esempio di sostituzione di un designer. L’intelligenza artificiale ha reso commercialmente fattibile l’offerta di un gran numero di design personalizzati entro i parametri stabiliti dal marchio.

La stessa tecnologia può essere utilizzata anche per attività di produzione meno visibili. I sistemi aziendali possono automatizzare la creazione di varianti dei contenuti per diversi destinatari, canali, formati e mercati geografici. Il valore risiede nella riduzione del lavoro manuale necessario per trasformare un’idea approvata in un sistema di campagna completo.

Altre aziende utilizzano l’IA generativa in una fase molto più precoce del processo creativo. Un rivenditore potrebbe visualizzare una campagna proposta prima di organizzare il servizio fotografico. Un’azienda di beni di consumo potrebbe confrontare diverse opzioni di packaging prima di commissionare prototipi fisici. Un’agenzia potrebbe preparare una rappresentazione più completa di un’idea prima di presentarla al cliente.

Questi esempi rappresentano tre diversi modelli commerciali.

Il primo è l'efficienza operativa: produrre materiale di marca di routine in modo più rapido e coerente. Il secondo è il supporto alle decisioni creative: visualizzare e valutare le idee prima di impegnare somme ingenti. Il terzo è la partecipazione dei clienti: consentire ai clienti di creare contenuti personalizzati all'interno di un ambiente di marca controllato.

Le aziende dovrebbero definire con precisione quale modello intendono perseguire. Uno strumento introdotto per ridurre il lavoro di ridimensionamento non dovrebbe essere valutato in base alla sua capacità di generare idee innovative per le campagne. Un servizio di personalizzazione per i clienti non dovrebbe essere giustificato esclusivamente dal numero di immagini che è in grado di generare.

Calcola il costo totale, non solo l'abbonamento

L'IA generativa viene spesso presentata come un'alternativa economica alle spese di produzione. Il costo del modello, tuttavia, potrebbe rappresentare solo una piccola parte del costo complessivo dell'implementazione.

Un business case realistico dovrebbe includere le licenze software o i costi indicativi, l'integrazione con i sistemi esistenti, la formazione dei dipendenti, la creazione di modelli e i controlli relativi al marchio, la revisione legale, il controllo di qualità da parte di personale qualificato, gli interventi di sicurezza e la manutenzione continua.

Un'azienda potrebbe risparmiare 1.000 ore di produzione, ma avere bisogno di 600 ore aggiuntive per il controllo, la correzione e la gestione del nuovo sistema. Il risparmio potrebbe comunque esserci, ma è inferiore a quanto dichiarato nel titolo.

Il calcolo rilevante non è il costo per risorsa generata, bensì il costo per risorsa approvata, accurata e utilizzabile a fini commerciali.

Si consideri un'azienda che necessita di 100 risorse per una campagna localizzata. In base al processo attualmente in uso, il costo medio di produzione è di 200 € per risorsa, per un costo totale di 20.000 € e un tempo di completamento di sei settimane.

Con un processo supportato dall'intelligenza artificiale, l'azienda potrebbe spendere 2.000 € per il software e l'elaborazione dei dati, 4.000 € per l'integrazione e i modelli e 6.000 € per la revisione manuale. Il costo totale sarebbe di 12.000 €, con consegna prevista entro tre settimane.

In questo esempio ipotetico, l’azienda risparmia 8.000 euro, ovvero il 40%, dimezzando al contempo i tempi di consegna. Si tratta di un business case sostenibile. Affermare che l’IA abbia generato le prime versioni “in pochi secondi” non lo è, perché esclude il lavoro necessario per rendere il materiale utilizzabile.

Un progetto pilota pratico della durata di 90 giorni

Un'azienda non ha bisogno di un programma di trasformazione a livello aziendale per iniziare. Ha bisogno di un caso d'uso ben definito, di un responsabile e di una linea di base affidabile.

Nei primi 15 giorni, l’azienda dovrebbe definire il problema. Dovrebbe scegliere un’attività ripetibile e con un rischio moderatamente basso, come l’adattamento di contenuti social già approvati, la sintesi delle interviste ai clienti, la realizzazione di prime visualizzazioni del prodotto o la stesura di materiale di vendita interno.

È necessario registrare i costi attuali, i tempi di produzione, il tasso di errore e i requisiti di approvazione. L'azienda dovrebbe inoltre stabilire quali informazioni il sistema di intelligenza artificiale possa o non possa ricevere.

Tra il 16° e il 30° giorno, il team dovrebbe mettere a confronto due o tre strumenti utilizzando attività reali dell’azienda, anziché basarsi sulle dimostrazioni dei fornitori. La valutazione dovrebbe riguardare la qualità dei risultati, la velocità, la sicurezza, le licenze, la conservazione dei dati, l’integrazione e la quantità di correzioni necessarie.

Una serie di test rappresentativa potrebbe contenere tra i 20 e i 50 esempi reali. Dovrebbe includere casi difficili e insoliti, non solo il materiale che con maggiore probabilità produce un risultato interessante.

Dal 31° al 60° giorno, un piccolo team qualificato può utilizzare il sistema selezionato nell’ambito di un flusso di lavoro controllato. La revisione umana deve essere mantenuta e le correzioni devono essere documentate. L’azienda deve confrontare direttamente il processo assistito dall’IA con quello esistente.

È importante misurare il tempo necessario per ottenere l'approvazione definitiva, non solo quello necessario per redigere una prima bozza.

Tra il 61° e il 75° giorno, la direzione dovrebbe valutare il tempo totale risparmiato, il costo totale, la qualità, il tasso di errore, il grado di adozione da parte dei dipendenti, le prestazioni relative ai clienti ed eventuali problemi legali o di sicurezza. Il progetto pilota dovrebbe essere riprogettato o interrotto se il sistema genera più lavoro di verifica e correzione di quanto ne elimini.

Durante gli ultimi 15 giorni, l’azienda può decidere se estendere il processo su larga scala. L’espansione è giustificata quando la fase pilota dimostra un miglioramento ripetibile e sono stati messi in atto i controlli necessari. La fase successiva potrebbe riguardare un altro mercato o un’altra categoria di prodotti, anziché estendere immediatamente la tecnologia a tutta l’organizzazione.

Cosa dovrebbe rimanere sotto il controllo dell'uomo

Una strategia credibile in materia di intelligenza artificiale definisce anche gli ambiti in cui la tecnologia non dovrebbe assumere un ruolo di primo piano.

Il posizionamento finale del marchio dovrebbe rimanere di competenza di persone che conoscono bene l’azienda e il suo mercato. Le comunicazioni delicate relative a licenziamenti, crisi, reclami gravi da parte dei clienti o problemi significativi di reputazione richiedono un giudizio umano. Le affermazioni di natura medica, legale e finanziaria necessitano di una revisione da parte di esperti qualificati. La direzione creativa originale non dovrebbe limitarsi a imitare ripetutamente materiale che ha già dato buoni risultati.

Il livello di controllo umano dovrebbe aumentare in proporzione alla gravità dell'errore.

L'ideazione interna, i prototipi preliminari, la formattazione e i resoconti delle riunioni sono in genere applicazioni a basso rischio. Una revisione sommaria può essere sufficiente, a condizione che le informazioni riservate siano protette.

I testi di marketing destinati al pubblico, le immagini dei prodotti, la localizzazione e le comunicazioni personalizzate con i clienti comportano un rischio moderato. Di norma richiedono una revisione formale dal punto di vista del marchio, dei contenuti fattuali e degli aspetti legali.

Le richieste di risarcimento soggette a regolamentazione, le informazioni sensibili sui clienti, la comunicazione in materia di politiche pubbliche, il materiale relativo alle crisi e i contenuti che ritraggono persone reali comportano rischi più elevati. Queste applicazioni richiedono l’approvazione di esperti, controlli documentati e una chiara attribuzione delle responsabilità.

Questo approccio graduale evita che ogni utilizzo dell'IA rimanga intrappolato nella burocrazia, garantendo al contempo che i contenuti rilevanti vengano esaminati in modo adeguato.

Il copyright e la sicurezza commerciale non possono essere aggiunti in un secondo momento

L'IA generativa solleva questioni complesse relative alla titolarità, ai dati di addestramento e alla somiglianza con opere protette. Le aziende non dovrebbero dare per scontato che un risultato sia commercialmente sicuro solo perché una piattaforma ne consente il download.

I contratti con i fornitori di servizi di intelligenza artificiale devono essere esaminati con attenzione. La direzione deve chiarire se i dati forniti dai clienti vengono conservati, se possono essere utilizzati per addestrare i sistemi del fornitore, quali garanzie commerciali vengono offerte e chi si assume la responsabilità nel caso in cui un risultato generi una controversia.

Anche i team creativi hanno bisogno di regole concrete. Chiedere a un modello di riprodurre lo stile riconoscibile di un artista vivente può sollevare questioni etiche e di reputazione, anche laddove la posizione giuridica precisa sia controversa. Personaggi, voci ed eventi generati artificialmente possono indurre in errore il pubblico, a meno che la loro natura artificiale non sia sufficientemente chiara.

La sicurezza del marchio va oltre il diritto d'autore. Un sistema può generare descrizioni inaccurate dei prodotti, immagini culturalmente inappropriate o scene in contrasto con i valori dell'azienda. La revisione umana deve quindi valutare il significato e il contesto, non limitandosi a verificare se il risultato sia tecnicamente convincente.

Questi controlli potrebbero sembrare un ostacolo all’attuazione. Tuttavia, sono comunque meno costosi rispetto al ritiro di una campagna, al dover affrontare un contenzioso o al dover spiegare perché del materiale riservato sia stato caricato su un servizio non idoneo.

I ruoli creativi cambieranno prima di scomparire

È probabile che l'intelligenza artificiale riduca il tempo necessario per alcune attività di produzione di routine. Adattamenti di base, prime bozze, rimozione dello sfondo, immagini di repertorio e descrizioni standard dei prodotti possono già essere realizzati con un minor impiego di lavoro manuale.

Ciò non rende superflui i reparti creativi. Il loro contributo consiste nel definire i problemi, orientare i sistemi, valutare le alternative e collegare le decisioni creative alla strategia commerciale. Il valore aggiunto non risiede più solo nell’esecuzione, ma anche nella capacità di giudizio.

Ciò crea un problema gestionale meno evidente. I dipendenti più giovani hanno tradizionalmente sviluppato la propria capacità di giudizio svolgendo attività operative: effettuando ricerche, redigendo bozze, correggendo errori e osservando i colleghi più esperti migliorare il proprio rendimento. Se l’intelligenza artificiale si fa carico di una parte troppo consistente di questo lavoro, le aziende potrebbero ridurre i costi nell’immediato, ma allo stesso tempo compromettere lo sviluppo delle competenze future.

La formazione deve quindi andare oltre l’insegnamento ai dipendenti di come redigere i prompt. È necessario che le persone comprendano in che modo i modelli possano fallire, come verificare i risultati, come preservare l’identità del marchio e in quali casi l’uso dell’IA sia inappropriato. Devono acquisire una conoscenza della materia sufficiente a riconoscere un risultato plausibile ma errato.

Il futuro professionista creativo non è semplicemente una persona che lavora più velocemente con i software. È qualcuno in grado di dirigere un sistema di produzione più ampio senza delegare ad esso le proprie responsabilità.

Cosa dovrebbe chiedere il management prima di approvare un investimento

Prima di approvare un progetto di IA creativa, i dirigenti di alto livello dovrebbero essere in grado di rispondere ad alcune domande fondamentali.

Quale problema aziendale esistente risolve il sistema? Qual è il costo dell’attuale processo e quali sono le sue prestazioni? Quali miglioramenti ne trarrà il cliente? Quale indicatore finanziario o operativo ne dimostrerà il valore? Quali rischi relativi ai dati, al diritto d’autore e alla sicurezza comporta? In quali casi è necessaria l’approvazione di una persona qualificata? Con quanta facilità l’azienda può cambiare fornitore o tornare al processo precedente?

Una proposta che non riesca a rispondere a queste domande è probabilmente ancora un esperimento tecnologico piuttosto che un'iniziativa imprenditoriale.

La dirigenza dovrebbe inoltre chiedersi come l’organizzazione intenda impiegare il tempo così risparmiato. Se l’intelligenza artificiale riduce il lavoro di routine legato alla produzione, i dipendenti si dedicheranno maggiormente alla ricerca sui clienti, allo sviluppo di idee più solide o al sostegno di nuovi mercati? Senza una risposta ben ponderata, l’apparente aumento di produttività potrebbe dissolversi in un volume maggiore di attività di scarso valore.

Il cliente potrebbe non gradire ulteriori contenuti basati sull'intelligenza artificiale

Una maggiore capacità produttiva non garantisce necessariamente una maggiore risposta da parte dei clienti. Man mano che le immagini sintetiche, gli articoli automatizzati e la pubblicità generata diventano sempre più diffusi, il pubblico potrebbe diventare più sensibile a una comunicazione che appare generica, fuorviante o inutilmente artificiale.

Un cliente potrebbe apprezzare una traduzione più rapida, spiegazioni più chiare sui prodotti o un servizio che lo aiuti a farsi un’idea dell’acquisto. Lo stesso cliente potrebbe invece reagire negativamente a testimonianze artificiose, a personaggi fittizi non dichiarati o ad articoli generici pubblicati principalmente per occupare spazio nei risultati di ricerca.

Il test del servizio è semplice: il cliente riceve qualcosa di più utile, pertinente o accessibile, oppure l’azienda sta semplicemente riducendo i propri costi di produzione?

Le applicazioni più efficaci riescono a ottenere entrambi gli obiettivi. Riducono gli attriti interni e, al contempo, migliorano la capacità del cliente di comprendere, confrontare, personalizzare o utilizzare il prodotto.

Il vantaggio competitivo sta nel sistema che circonda il modello

La maggior parte delle aziende finirà per avere accesso a funzionalità di intelligenza artificiale sostanzialmente comparabili. Il vantaggio duraturo non consisterà nella capacità di generare un’immagine, un paragrafo o una presentazione di buon livello. Deriverà invece da una comprensione approfondita dei clienti, da un giudizio distintivo sul marchio, da contenuti ben organizzati, da sistemi di approvazione efficienti e da dipendenti in grado di riconoscere un risultato scadente.

L'intelligenza artificiale può rendere più veloce un'organizzazione creativa, ma la velocità amplifica qualsiasi sistema già esistente. Un'azienda con un posizionamento chiaro e un processo decisionale disciplinato può testare più idee e raggiungere i clienti in modo più efficace. Un'azienda con un marchio poco definito e processi confusi può produrre una maggiore quantità di lavoro poco definito.

L'obiettivo commerciale dell'IA creativa non è quindi né quello di “sostituire il reparto creativo” né quello di “fornire a tutti un chatbot”. Si tratta piuttosto di individuare quelle parti del lavoro creativo in cui i costi e i ritardi impediscono all'azienda di apprendere, adattarsi o servire adeguatamente i clienti, per poi riprogettare tali parti in funzione di risultati misurabili.

Le aziende che ne trarranno i maggiori benefici non saranno quelle che pubblicano il maggior volume di contenuti sintetici, bensì quelle che utilizzano l’intelligenza artificiale per prendere decisioni più oculate prima di assumere impegni onerosi, offrire ai clienti un servizio realmente più pertinente e riportare l’attenzione umana su quelle attività in cui il giudizio umano crea il massimo valore.