L'intelligenza artificiale sta cambiando il mondo del design, ma non nel modo in cui il settore si aspettava

La prima versione di un'immagine per una campagna può ora essere pronta prima ancora che la riunione creativa sia terminata. Un designer può descrivere un’ambientazione, elaborare diverse soluzioni visive, rimuovere un oggetto indesiderato, estendere la composizione a un formato più ampio e inserire una versione iniziale in una presentazione senza dover organizzare un servizio fotografico o cercare tra centinaia di immagini d’archivio. Un responsabile marketing con una formazione limitata in materia di design può realizzare una grafica di buon livello per i social media partendo da un breve brief, mentre un team di prodotto può trasformare un’idea iniziale in qualcosa di sufficientemente concreto da poter essere discussa con i colleghi.

Questa rapidità spiega in gran parte l'entusiasmo che circonda l'intelligenza artificiale nel campo del design. Crea però anche l'impressione errata che il processo creativo sia diventato quasi automatico.

Creare un'immagine non equivale a definire un'identità visiva, comprendere un pubblico o decidere quale idea meriti di vedere la luce. I sistemi generativi sono in grado di produrre possibilità a una velocità straordinaria, ma non si assumono la responsabilità di garantire che tali possibilità siano originali, culturalmente appropriate, legalmente utilizzabili o coerenti con l'organizzazione che li ha creati.

Il cambiamento più importante non è quindi il fatto che le macchine stiano sostituendo la creatività, bensì che la produzione visiva stia diventando più semplice, mentre il giudizio creativo acquista sempre più valore.

I designer stanno abbandonando l’idea di eseguire personalmente ogni fase manuale per concentrarsi invece sulla gestione dei sistemi, sulla selezione tra le alternative e sulla salvaguardia della coerenza del lavoro finale. Le aziende, dal canto loro, devono decidere in quali ambiti l’intelligenza artificiale migliori realmente la loro economia creativa e in quali invece si limiti ad aumentare il volume di materiale banale che affluisce in un mercato già saturo.

L'intelligenza artificiale dà il meglio di sé prima e dopo il momento creativo decisivo

Un processo di progettazione tradizionale può comportare una grande quantità di lavoro necessario, ma non particolarmente creativo. I team ridimensionano le risorse per le diverse piattaforme, rimuovono gli sfondi, cercano immagini di riferimento, creano bozzetti, rinominano i livelli, adattano i testi, traducono i layout e preparano diverse versioni della stessa campagna.

L'intelligenza artificiale è particolarmente efficace in queste fasi preliminari.

All’inizio di un progetto, può aiutare i team a visualizzare diverse interpretazioni di un brief prima di investire molto tempo o risorse finanziarie nella produzione. Un direttore creativo che sta pianificando una campagna pubblicitaria per un hotel potrebbe ideare diversi scenari provvisori: architettonico e sobrio, accogliente e familiare, cinematografico e suggestivo. I risultati non costituiscono la campagna vera e propria, ma possono rivelare quale direzione valga la pena approfondire.

Durante la produzione, l’intelligenza artificiale è in grado di rimuovere oggetti, ritoccare gli sfondi, espandere un’immagine oltre i suoi confini originali e generare elementi visivi che un designer può poi modificare. Successivamente, può adattare il lavoro finito a diverse dimensioni, lingue e formati multimediali.

La scelta creativa fondamentale rimane quella umana: quale idea visiva trasmette il significato giusto per questo marchio, questo prodotto e questo momento?

Questa domanda diventa più difficile, non meno, quando un sistema è in grado di fornire decine di risposte plausibili in pochi secondi. I progettisti devono scartare lavori accattivanti ma che sembrano generici, riconoscere quando un’immagine è visivamente d’effetto ma strategicamente sbagliata e sapere quando l’apparente comodità della generazione automatica rischia di compromettere l’autenticità o il controllo.

L'intelligenza artificiale riduce il costo di produzione di un'opzione. Non riduce però la necessità di scegliere con cura.

Una produzione più rapida non implica automaticamente una maggiore produttività

Le aziende creative descrivono spesso l'intelligenza artificiale in termini di tempo risparmiato, ma il tempo risparmiato non equivale al valore creato.

Se un designer produce dieci bozzetti invece di tre e il cliente richiede comunque diverse fasi di revisione, il flusso di lavoro potrebbe non essere migliorato. Se un reparto marketing utilizza la capacità in più per pubblicare il doppio di contenuti di scarsa qualità, l’azienda ha aumentato la produzione senza rafforzare il proprio marchio.

La produttività si manifesta quando la tecnologia elimina un vero e proprio collo di bottiglia.

Una piccola azienda potrebbe non dover più commissionare una nuova fotografia ogni volta che un'immagine destinata ai social media richiede una composizione leggermente diversa. Un'agenzia può illustrare al cliente la direzione visiva da seguire in una fase più precoce, riducendo il rischio di malintesi prima che abbia inizio una produzione costosa. Un marchio globale può adattare la grafica approvata a diversi formati senza dover ricostruire manualmente ogni layout.

Questi vantaggi sono rilevanti dal punto di vista commerciale perché riducono i tempi di attesa, il lavoro ripetitivo o le spese di produzione superflue. Si tratta di qualcosa di diverso dal semplice chiedere all’IA di produrre “qualcosa di creativo”.

Prima di adottare uno strumento, un’azienda dovrebbe individuare la parte del proprio processo che attualmente risulta costosa, lenta o difficile da scalare. Dovrebbe poi valutare se l’intelligenza artificiale riduca tale limite senza generare costi aggiuntivi dovuti a correzioni, revisioni legali o incoerenze a livello di marchio.

L'indicatore più utile potrebbe non essere il numero di progetti realizzati. Potrebbe invece essere il tempo necessario per arrivare a un concetto approvato, la riduzione degli adeguamenti ripetitivi o la percentuale di materiale prodotto che supera la revisione da parte di esperti.

Il ruolo del designer si sta orientando verso la direzione e i sistemi

L'idea che i designer possano diventare scrittori a comando sminuisce il valore di questa professione.

Un suggerimento può influenzare il soggetto, l’atmosfera, la composizione e lo stile, ma non sostituisce la comprensione della tipografia, della gerarchia, delle proporzioni, del colore, del significato culturale o della produzione. È improbabile che una persona incapace di riconoscere una composizione efficace riesca a migliorare semplicemente perché un modello è in grado di crearla su richiesta.

Il designer più esperto assume il ruolo di direttore visivo sia del lavoro umano che di quello delle macchine.

Ciò richiede la capacità di tradurre una richiesta aziendale imprecisa in un problema creativo ben definito, stabilire dei punti di riferimento senza copiarli, generare alternative e perfezionare la direzione più promettente attraverso strumenti convenzionali. Richiede inoltre una comprensione più sistematica del marchio: quali scelte visive sono fisse, dove è ben accetta la variazione e cosa non dovrebbe mai essere realizzato.

I sistemi di design assumeranno un’importanza particolare. Quando chiunque all’interno di un’organizzazione è in grado di creare elementi grafici, il marchio ha bisogno di regole più facili da applicare e più difficili da fraintendere. La tipografia, i colori e i loghi approvati non sono più sufficienti. I team hanno bisogno di indicazioni sul trattamento fotografico, sullo stile delle illustrazioni, sulla composizione, sulla rappresentazione delle persone e sulle circostanze in cui è possibile utilizzare immagini sintetiche.

Un’azienda può concedere maggiore libertà produttiva solo quando ha stabilito limiti creativi più ben definiti.

Quale strumento di progettazione grafica basato sull'intelligenza artificiale è utile per cosa?

Non esiste un'unica applicazione ideale, poiché questi strumenti risolvono aspetti diversi del processo. La scelta giusta dipende dalle esigenze dell'utente: se ha bisogno di un editing professionale delle immagini, di una comunicazione rapida e in linea con il marchio, di una progettazione collaborativa dell'interfaccia o di una fase iniziale di esplorazione visiva.

Adobe Photoshop e Firefly: i migliori per la produzione controllata di immagini

I modelli Firefly di Adobe sono integrati in diversi prodotti, tra cui Photoshop, Illustrator e Adobe Express. In Photoshop, le funzioni “Generative Fill” e “Generative Expand” consentono ai designer di aggiungere, rimuovere o estendere elementi visivi continuando a lavorare in un ambiente di editing professionale basato sui livelli.

Ciò rende questa combinazione particolarmente utile quando l’intelligenza artificiale contribuisce alla realizzazione di una composizione più ampia, anziché produrre da sola il progetto finale. Un designer può ridimensionare una fotografia della campagna in un formato diverso, rimuovere un elemento di sfondo indesiderato o generare uno sfondo aggiuntivo, per poi ricorrere al ritocco tradizionale, alle maschere, alla correzione del colore e alla tipografia per completare il materiale.

Adobe afferma che i risultati generati dalle funzionalità di Firefly che non sono più contrassegnate come beta possono essere utilizzati a fini commerciali. Aggiunge inoltre che i suoi attuali modelli Firefly sono stati addestrati su materiale concesso in licenza, come Adobe Stock, e su contenuti di dominio pubblico il cui copyright è scaduto. Ciò potrebbe rendere la piattaforma una scelta più facilmente considerabile per i flussi di lavoro commerciali rispetto a un sistema che fornisce poche informazioni sul proprio approccio di addestramento, sebbene ciò non elimini la necessità di verificare i singoli risultati alla ricerca di marchi registrati, persone riconoscibili o altri diritti.

Adobe è la soluzione più indicata per designer professionisti, agenzie e studi interni che utilizzano già Creative Cloud e necessitano di un controllo dettagliato in fase di post-produzione. Risulta invece meno interessante quando una persona che non è un designer ha semplicemente bisogno di realizzare una grafica per una presentazione in pochi minuti.

Canva: la soluzione ideale per creare rapidamente contenuti quotidiani personalizzati con il proprio marchio

Il punto di forza di Canva è l'accessibilità. I suoi strumenti Magic Design sono in grado di generare modelli iniziali a partire da una descrizione o da file multimediali caricati, mentre Magic Studio offre funzionalità di generazione, modifica e ridimensionamento delle immagini, assistenza alla scrittura e conversione dei formati.

Per un team addetto alla comunicazione o ai social media, ciò può ridurre notevolmente i tempi di produzione dei contenuti di routine. Un utente può creare l’annuncio di un evento, ridimensionarlo in base ai diversi formati delle piattaforme e adattare il testo di accompagnamento senza dover passare da un’applicazione all’altra.

La piattaforma acquista maggiore valore quando l’organizzazione dispone di un kit di marca correttamente configurato e di modelli approvati. In assenza di tali controlli, la facilità di creazione dei contenuti può portare a incongruenze a livello di tipografia, colori e tono visivo, poiché ogni dipendente segue un’interpretazione leggermente diversa del marchio.

Canva è particolarmente indicato per le piccole imprese, i team di comunicazione, gli organizzatori di eventi e gli uffici locali che producono contenuti frequenti e relativamente semplici. Non va però considerato un sostituto della progettazione professionale dell’identità visiva, del ritocco di immagini di alta qualità o della produzione grafica complessa.

Figma: il migliore per la progettazione digitale collaborativa

Figma è particolarmente utile quando la progettazione viene realizzata e revisionata da un team, soprattutto per siti web, applicazioni e prodotti digitali.

Le sue funzionalità di intelligenza artificiale includono la generazione di nuove direzioni progettuali, la modifica delle immagini, l’individuazione di lavori visivamente simili, la sostituzione del testo provvisorio, la traduzione dei testi, la rimozione degli sfondi e l’organizzazione o la ridenominazione automatica dei livelli. Queste funzioni mirano a risolvere molte delle interruzioni che rallentano la progettazione collaborativa, senza cercare di sostituire l’intero processo.

Per i team di prodotto, la possibilità di generare contenuti realistici all’interno di un prototipo è particolarmente utile. Un’interfaccia dedicata al settore sanitario, popolata con informazioni plausibili sugli appuntamenti, mette in luce i problemi di layout in modo più efficace rispetto al ripetuto utilizzo di testo segnaposto. L’assegnazione automatica dei nomi ai livelli e la ricerca visiva sono funzionalità meno spettacolari rispetto alla generazione di immagini, ma possono migliorare la gestibilità di un sistema di progettazione condiviso di grandi dimensioni.

Figma è uno strumento da prendere in considerazione per i product designer, i team dedicati all’esperienza utente e le organizzazioni in cui sviluppatori, designer e stakeholder aziendali devono revisionare lo stesso lavoro. È invece meno adatto, di per sé, a campagne fotografiche complesse o alla realizzazione di bozzetti definitivi per la stampa.

Immagini di ChatGPT: ideali per i primi concept e la comunicazione visiva

Gli strumenti di generazione di immagini di ChatGPT consentono di creare e modificare elementi visivi in modo interattivo, tra cui poster, infografiche, storyboard, moodboard e bozzetti per presentazioni. Le funzionalità attuali includono un rendering del testo migliorato, immagini multilingue e la possibilità di lavorare sulla base di riferimenti caricati dall'utente.

Il vantaggio pratico è che l’utente può discutere l’obiettivo prima di generare l’immagine. Un professionista della comunicazione può illustrare il pubblico di riferimento, il tono e la gerarchia delle informazioni, richiedere una prima indicazione visiva e poi perfezionare il risultato fornendo ulteriori istruzioni.

Ciò rende questo strumento utile per l'esplorazione concettuale, la creazione di bozzetti per campagne pubblicitarie, le illustrazioni di articoli, la grafica editoriale e tutte quelle situazioni in cui una persona che non è un designer ha bisogno di comunicare un'idea visiva a un team di professionisti.

Il file finale va comunque esaminato con attenzione. Una tipografia complessa, una visualizzazione dettagliata dei dati, specifiche di stampa e una riproduzione rigorosa dell’immagine del marchio potrebbero richiedere una ricostruzione o una rifinitura in un’applicazione di progettazione dedicata. L’immagine generata può accelerare il percorso verso una direzione chiara senza dover necessariamente costituire il file di produzione.

Autodesk Fusion: il migliore per la progettazione industriale e di prodotto

Il design grafico è solo una parte del più ampio settore del design. Nei settori della produzione, dell’architettura e dello sviluppo dei prodotti, il design generativo assume un significato diverso.

Autodesk Fusion consente ai team di definire vincoli quali materiali, metodi di produzione, peso e prestazioni, per poi esplorare diverse geometrie che soddisfino tali requisiti. Il sistema non si limita a generare un’immagine accattivante, ma valuta le possibili soluzioni fisiche alla luce delle condizioni ingegneristiche.

Ciò risulta utile per i componenti che devono essere più leggeri, utilizzare meno materiale o funzionare in modo più efficiente. Sono ancora gli ingegneri a definire il problema, a valutarne la fattibilità e a stabilire se una forma insolita possa essere prodotta, sottoposta a manutenzione e approvata.

Per le organizzazioni che devono scegliere un software, è importante non confondere la generazione di immagini con l’ingegneria generativa. Un team di marketing che richiede idee per una campagna pubblicitaria e un team aerospaziale che ottimizza un componente strutturale possono entrambi ricorrere al “progettazione con IA”, ma i flussi di lavoro, le prove scientifiche e i rischi sono completamente diversi.

Un quadro di riferimento pratico per la scelta degli strumenti

La prima domanda da porsi dovrebbe essere: di quale risultato ha bisogno il team?.

Se il prodotto finale è un'immagine pubblicitaria ritoccata professionalmente, un ambiente di produzione con livelli come Photoshop potrebbe rivelarsi fondamentale. Se invece l'obiettivo è una serie di post per i social basati su modelli, Canva potrebbe rappresentare una soluzione più veloce e accessibile. Il lavoro sull’interfaccia del prodotto si adatta meglio a Figma, mentre la generazione di immagini conversazionali può aiutare un team a esplorare un concetto prima di passare alla produzione.

La seconda domanda è: chi utilizzerà il sistema? Uno strumento potente che richiede competenze specialistiche potrebbe rimanere inutilizzato in un team di comunicazione decentralizzato, mentre una piattaforma semplice potrebbe rivelarsi insoddisfacente per uno studio professionale che necessita di controllo sul colore, sulla tipografia e sui file.

Il terzo aspetto riguarda il modo in cui lo strumento gestisce i dati aziendali. I team dovrebbero capire se le immagini caricate, le risorse del marchio e i prodotti non ancora lanciati sul mercato possano essere utilizzati per migliorare i modelli del fornitore, chi possa accedere all’account e se gli amministratori aziendali possano limitare l’uso di singole funzionalità.

Anche i diritti commerciali richiedono un'attenta valutazione. L'autorizzazione concessa dalla piattaforma all'utilizzo di un prodotto non garantisce che tale prodotto non possa violare i diritti di marchio, di immagine o d'autore di terzi. Le aziende dovrebbero esaminare i termini e le condizioni del fornitore, le informative relative alla formazione, la posizione in materia di indennizzo e i controlli previsti per i clienti aziendali.

Infine, l’azienda dovrebbe verificare se il risultato finale rimanga modificabile. Un’immagine generata e unificata in un unico file può essere adeguata per le prime fasi di ideazione, ma un flusso di lavoro professionale richiede spesso il controllo su caratteri, colori, oggetti e impaginazione. La comodità al momento della generazione può comportare un carico di lavoro aggiuntivo quando il cliente richiede in seguito una modifica precisa.

La coerenza del marchio sta diventando un problema legato ai dati

Gli strumenti di intelligenza artificiale non possono limitarsi ad avere accesso al logo e alla tavolozza dei colori se si vuole che producano risultati riconoscibili dal punto di vista del marchio.

Un’azienda ha bisogno di una raccolta strutturata di risorse approvate, riferimenti visivi, testi, informazioni sui prodotti ed esempi di lavori che rappresentino lo standard desiderato. Ha inoltre bisogno di indicazioni su cosa evitare: cliché visivi da scongiurare, rappresentazioni inappropriate, affermazioni vietate e stili troppo simili a quelli dei concorrenti.

Questo materiale deve essere considerato come un set di dati creativi soggetto a regolamentazione.

L'organizzazione deve decidere chi si occupa della sua gestione, chi può caricare nuovi riferimenti e in che modo vengono rimossi i contenuti obsoleti. In assenza di una chiara attribuzione di responsabilità, un sistema assistito dall'intelligenza artificiale può continuare a riprodurre le immagini dei prodotti dell'anno scorso, uno slogan ormai fuori uso o uno stile fotografico che l'azienda ha deliberatamente abbandonato.

Anche le aziende globali devono tenere conto della localizzazione. La creazione rapida di numerose versioni linguistiche è utile solo se l’impaginazione, il tono e l’interpretazione culturale rimangono adeguati. Un adattamento visivo diretto può mantenere le parole ma perdere il significato.

La revisione umana è particolarmente importante quando le immagini raffigurano clienti, comunità o contesti culturalmente specifici. I sistemi generativi tendono a riprodurre schemi tratti dal materiale di addestramento, il che può portare a immagini stereotipate o geograficamente inesatte, anche quando la composizione appare curata.

È più difficile essere originali quando tutti hanno le stesse capacità

Quando la generazione di immagini di alta qualità diventa ampiamente accessibile, la raffinatezza tecnica smette di essere un forte elemento di differenziazione.

Cominciano a ripetersi le stesse tendenze visive: illuminazione cinematografica, superfici immacolate, prodotti in primo piano, paesaggi delicatamente surreali e ritratti editoriali estremamente curati. Ogni singola immagine può essere di grande effetto, ma l’effetto complessivo è quello di un mercato pieno di marchi che sembrano aver ingaggiato lo stesso art director invisibile.

Questo è il paradosso della progettazione dell'intelligenza artificiale. Da un lato amplia il numero di risultati possibili, dall'altro favorisce la convergenza verso gli stili che i modelli riproducono in modo più convincente.

Un lavoro che si distingua dalla massa richiede risorse che i concorrenti non possiedono. Tra queste possono figurare fotografie originali, archivi proprietari, materiali insoliti, collaborazioni artistiche locali o un sistema visivo che tragga ispirazione dalla storia e dai prodotti dell’azienda stessa.

L'intelligenza artificiale può quindi essere utilizzata per ampliare o reinterpretare tali risorse, anziché creare l'identità partendo da zero.

Un gruppo alberghiero che dispone di un proprio archivio architettonico ha una base creativa più solida rispetto a uno che si limita a chiedere a un modellista di realizzare un “lusso discreto”. Un’azienda di moda che lavora con tessuti e accessori originali è in grado di creare universi visivi più specifici rispetto a un concorrente che produce l’ennesima immagine editoriale generica.

Il valore strategico non sta nell’accesso al modello, bensì nel punto di vista con cui lo si affronta.

La questione del copyright rimane irrisolta

La posizione giuridica della progettazione assistita dall'intelligenza artificiale dipende dalla giurisdizione, dalla piattaforma e dal grado di intervento umano.

Nel 2025 l’Ufficio statunitense per il diritto d’autore ha concluso che il materiale generato interamente dall’intelligenza artificiale non è protetto dal diritto d’autore per il solo fatto che una persona abbia fornito delle indicazioni. Il diritto d’autore può tutelare gli elementi creati dall’uomo, la selezione e la disposizione creative o le modifiche sufficientemente sostanziali, ma non si estende automaticamente a ogni componente generato.

Per un team di design commerciale, ciò comporta una distinzione pratica. L’uso dell’intelligenza artificiale per rimuovere un oggetto da una fotografia scattata da un essere umano o per integrare una composizione più ampia può lasciare una traccia sostanziale dell’autore umano nell’opera finale. La produzione di un’immagine quasi interamente tramite prompt testuali può comportare una rivendicazione più debole dei diritti esclusivi in alcune giurisdizioni.

Questo aspetto è importante quando si intende trasformare il bene in un prezioso elemento del marchio. Un'immagine social temporanea comporta un rischio commerciale diverso rispetto a un logo, a un personaggio o a un'immagine di campagna che l'azienda intende proteggere dalla copia per anni.

I team di progettazione dovrebbero documentare come sono state create le opere più importanti, conservare i file sorgente e identificare quali elementi provengono dall’intelligenza artificiale. Dovrebbero inoltre evitare di chiedere ai sistemi di imitare un artista vivente, riprodurre un personaggio riconoscibile o generare materiale che possa essere scambiato per un’approvazione da parte di una persona reale.

Il dibattito giuridico sui dati di addestramento prosegue su un altro fronte. I tribunali e i legislatori stanno ancora valutando in quali casi le opere protette da diritto d’autore possano essere utilizzate per addestrare i sistemi generativi e a quali condizioni possano essere richieste licenze o consensi.

Un'azienda che acquista uno strumento di progettazione non può risolvere questa controversia, ma può scegliere fornitori che offrano politiche di formazione e di utilizzo commerciale più chiare e riservare i propri progetti di maggior valore a flussi di lavoro che garantiscano un controllo più rigoroso.

Anche l'asset di IA che sembra il più economico può rivelarsi costoso

Le immagini generative sembrano ridurre i costi di produzione, poiché non richiedono né uno studio, né un fotografo, né un illustratore, né un set fisico. Questo confronto può però essere fuorviante.

Una campagna già realizzata può comunque richiedere un notevole lavoro di direzione artistica, ripetute revisioni, ritocchi e una verifica legale. I dettagli del prodotto potrebbero essere errati, il testo potrebbe dover essere riscritto e incongruenze visive apparentemente minori possono rendere una serie inutilizzabile.

Il costo risulta particolarmente evidente quando un’azienda cerca di riprodurre la stessa persona, lo stesso prodotto o lo stesso ambiente in numerose immagini. La coerenza è migliorata, ma un servizio fotografico tradizionale può rivelarsi più efficiente quando il marchio ha bisogno di decine di immagini controllate che ritraggano accuratamente un prodotto reale.

L'autenticità ha anche un valore economico. Un'immagine sintetica di un dipendente, di una destinazione o di un processo produttivo può consentire un risparmio iniziale, ma allo stesso tempo minare la fiducia se il pubblico presume che essa rappresenti qualcosa di reale.

La decisione dovrebbe quindi mettere a confronto i diversi percorsi di produzione nella loro interezza. Quale richiede più tempo, lavoro specialistico e correzioni? Quale genera risorse riutilizzabili? Quale garantisce una posizione giuridica più solida e quale sostiene meglio il rapporto che il marchio intende instaurare con il proprio pubblico?

L'intelligenza artificiale non è di per sé l'opzione più economica. Risulta più conveniente quando elimina una parte ben definita della produzione, piuttosto che quando sostituisce un processo il cui valore deriva proprio dalla sua autenticità nel mondo reale.

Cosa dovrebbero mettere in pratica fin da subito i leader del design

Il primo passo consiste nel separare la fase di sperimentazione da quella di produzione approvata. I progettisti dovrebbero avere la possibilità di testare gli strumenti, ma l'azienda ha bisogno di un elenco ben definito delle piattaforme in grado di gestire dati riservati e di produrre lavori commerciali.

Il secondo consiste nel classificare i casi d’uso. Tra le attività a basso rischio potrebbero rientrare i moodboard interni, i prototipi di presentazioni, la rimozione dello sfondo e l’adattamento del layout. Gli usi a rischio più elevato includono le immagini per campagne esterne, le rappresentazioni realistiche di persone, le rappresentazioni editoriali di eventi e i progetti destinati alla protezione dei marchi o della proprietà intellettuale a lungo termine.

Il terzo punto consiste nell’istituire un processo di revisione. Ogni risorsa pubblica dovrebbe avere un responsabile incaricato di verificare l’accuratezza dei fatti, la qualità visiva, la coerenza con il marchio e la regolarità dei diritti. Si dovrebbe prendere in considerazione l’indicazione dell’uso dell’IA nei casi in cui i contenuti sintetici potrebbero altrimenti indurre in errore il pubblico riguardo a ciò che rappresentano.

Il quarto punto consiste nel valutare il flusso di lavoro piuttosto che concentrarsi sullo strumento. I team dovrebbero confrontare i tempi di sviluppo del concept, i cicli di revisione, i costi di produzione e il riutilizzo prima e dopo l'adozione.

Infine, i progettisti devono ricevere una formazione che vada oltre la semplice creazione di prompt. Devono comprendere i limiti dei modelli, il diritto d’autore, la gestione dei dati e come preservare la possibilità di modifica. Anche chi non è un progettista ha bisogno di confini altrettanto chiari, affinché la facilità di accesso non porti a una produzione pubblica incontrollata.

L'intelligenza artificiale sta già diventando parte integrante dei software creativi di uso quotidiano, spesso attraverso piccole funzionalità piuttosto che attraverso soluzioni di progettazione autonome e spettacolari. Eliminerà il lavoro di routine, accelererà l'esplorazione e consentirà a un numero maggiore di persone di comunicare visivamente.

Ciò che non farà è stabilire quale debba essere l’immagine di un’azienda, quali idee meritino attenzione o come una scelta visiva verrà interpretata al di fuori dello schermo. Queste rimangono questioni di cultura, strategia e giudizio umano.

Il futuro del design non apparterrà a chi produce il maggior numero di immagini, ma a chi è in grado di riconoscere quale immagine valga la pena realizzare.