IA generativa vs IA agentica: come distinguersi nella nuova era del marketing basato sull'intelligenza artificiale
Integra i punti di forza di IA generativa e IA agentica con team, dati e framework di governance adeguati per accelerare la crescita a livello enterprise.
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Come IA generativa e IA agentica stanno ridefinendo il marketing
Identifica le aree di valore aziendale con gli strumenti IA
Adotta un approccio integrato all'IA per massimizzare l'impatto del marketing
Rendi sostenibile l'adozione dell'IA con controlli dei rischi efficaci
Guida di marketing a IA generativa e IA agentica
IA generativa e IA agentica stanno ridefinendo il modo di lavorare degli esperti marketing: la prima accelera la generazione di contenuti e insight, la seconda gestisce orchestrazione e azione. Insieme, rappresentano un nuovo motore di crescita che unisce creatività, automazione e intelligenza per offrire esperienze più tempestive, personalizzate e adattive.
Questa guida analizza i ruoli specifici di ciascuna tecnologia, le loro sinergie lungo il ciclo di vita del marketing e le azioni implementabili dai leader per integrarle responsabilmente all'interno di team, processi e piattaforme. Che tu stia avviando o perfezionando la tua strategia IA, scopri come passare dalla sperimentazione alla trasformazione a livello aziendale.
La nuova era dell'IA: come IA generativa e IA agentica stanno ridefinendo il marketing
La rapida diffusione di IA generativa e IA agentica sta cambiando radicalmente il modo di operare delle aziende. Quella che era un'opportunità promettente è diventata un vero e proprio imperativo strategico, segnando un punto di svolta nel modo in cui le aziende generano valore. La sfida per i leader non è più adottare l'AI, ma sfruttarne appieno il potenziale per ottenere risultati misurabili in termini di crescita, efficienza e soddisfazione dei clienti.
In solo un anno, l'adozione dell'IA generativa da parte delle aziende è più che raddoppiata, passando dal 33% al 71%i. Quella che inizialmente era una sperimentazione isolata ora è integrata in tutte le funzioni aziendali, in particolare in ambito marketing e vendite. In questi settori, l'IA sta già trasformando creazione, personalizzazione e misurazione delle campagne, facendo da apripista per l'intera azienda.
Si prevede che la spesa globale per l'IA generativa raggiungerà i 202 miliardi di dollari entro il 2028, pari a quasi un terzo di tutti gli investimenti in IA.ii
Al tempo stesso, si stanno diffondendo rapidamente nuove funzionalità IA. Si stima che nei prossimi anni metà delle aziende Fortune 500 implementerà agenti IA per la gestione della customer experience, forme iniziali di IA agentica che possono offrire interazioni personalizzate con i clienti su larga scalaiii.
Questa rapida evoluzione offre opportunità straordinarie, ma al contempo mette sotto pressione i leader. Per restare competitivi non basta più una conoscenza superficiale: bisogna capire a fondo cosa può fare ogni tipo di IA. Perché non tutte le IA sono uguali e le implicazioni strategiche cambiano radicalmente.
Adobe collabora con migliaia di brand che stanno affrontando questa trasformazione e dalla nostra esperienza emerge che i risultati migliori arrivano dall'integrazione di due tecnologie: l'IA generativa, che accelera il lavoro creativo e analitico, e l'IA agentica, che traduce tutto in azioni autonome.
Capire le differenze e le sinergie tra queste tecnologie sarà fondamentale per i leader che devono orientarsi in questo nuovo panorama.
Scopri i ruoli di IA generativa e IA agentica e come generano valore per l'azienda
IA generativa e IA agentica operano su fronti diversi dell'ecosistema di marketing. Capire dove ciascuna crea valore ti permette di sfruttarle al meglio.
Cos'è l'IA generativa e perché rappresenta una svolta per il marketing aziendale
Negli ultimi anni, l'IA generativa è passata dal clamore mediatico ai risultati concreti. Accolta inizialmente con un misto di entusiasmo e scetticismo, ha dimostrato di meritare la fama di tecnologia rivoluzionaria.
In sostanza, l'IA generativa si basa su modelli di deep learning che creano nuovi contenuti partendo da un prompt. Invece di recuperare materiale esistente, genera contenuti originali, quali testo, immagini, video, elementi grafici o codice, sulla base di schemi appresi da grandi set di dati. A differenza dell'IA tradizionale, che segue regole predefinite o svolge compiti specifici, l'IA generativa produce risultati completamente nuovi.
Per gli esperti marketing, questo significa fornire al sistema linee guida del brand, risorse di campagne passate e dati sui segmenti di clienti e poi chiedergli di creare testi pubblicitari, immagini per i social o bozze di script video in linea con il brand: lavoro che normalmente richiederebbe giorni.
Il passaggio dall'automazione basata su regole alla generazione di contenuti spiega l'efficacia e il carattere trasformativo dell'IA generativa nel marketing, con impatti misurabili sul modo in cui i team creano, collaborano e competono.
dei dirigenti senior che utilizzano l'IA generativa segnala significativi miglioramenti nell'efficienza dei teamiv.
Nell'arco di tre anni, le aziende possono realizzare un ROI netto medio di 7,1 volte e generare quasi 200 milioni di dollari di valore annuo grazie alla creazione e produzione di contenuti basate sull'IA generativav.
Nel breve periodo, il vero valore dell'IA generativa emerge dalla sua capacità di rendere il lavoro delle persone più efficace. Secondo le ricerche, i miglioramenti di produttività potrebbero generare per l'economia globale un valore annuo compreso tra 2,6 e 4,4 mila miliardi di dollari. Marketing e vendite trarranno i maggiori benefici da questa trasformazione, utilizzando l'IA generativa per accelerare i cicli delle campagne, aumentare la personalizzazione e rendere più agili le attività sui contenuti.
Questa tecnologia sta già rivoluzionando il modo in cui i team di marketing lavorano attraverso:
- Accelerazione della produzione creativa. Dall'idea ai contenuti finali in pochi giorni anziché in settimane. Attività che prima richiedevano più specialisti e lunghi cicli di revisione, ora vengono svolte da creativi ed esperti marketing che collaborano fianco a fianco con l'IA generativa.
- Personalizzazione senza complicazioni. Testi, immagini e varianti creative vengono generate in tempo reale per diversi segmenti di pubblico, permettendo ai team di mantenere la rilevanza dei contenuti su decine di mercati e canali senza aumentare il carico di lavoro.
- Trasformazione dei dati in decisioni. Ricerche complesse, analisi dei competitor e dati sulle performance vengono convertiti in insight chiari e immediati, guidando scelte più rapide e consapevoli.
Adobe in azione
Adobe offre agli esperti marketing un ecosistema integrato che permette di trasformare il potenziale dell'IA generativa in pratiche scalabili. Dalla generazione di immagini, video e audio sicuri per il brand con Adobe Firefly, alla creazione rapida di contenuti con Adobe Express, fino alla gestione dei flussi di produzione con Adobe GenStudio for Performance Marketing, tutto è pensato per aiutare i team a creare contenuti su larga scala senza compromettere qualità e governance.
Cos'è l'IA agentica e perché rappresenta il nuovo traguardo della customer experience
Se l'IA generativa supporta la creazione di contenuti e la produzione di insight, l'IA agentica li trasforma in azioni concrete. Con IA agentica si intendono sistemi in grado di perseguire obiettivi di business specifici con una supervisione minima. A differenza dell'IA tradizionale, che richiede l'approvazione umana a ogni passaggio, l'IA agentica agisce con maggiore autonomia: pianifica attività, prende decisioni ed esegue flussi di lavoro multifase complessi basandosi su input e validazioni umane, raggiungendo così i risultati attesi in modo autonomo.
È un po' come la differenza tra un assistente che si limita a scrivere bozze di e-mail e uno che non solo le crea, ma le ottimizza, le programma, le invia, ne monitora i risultati e adatta l'approccio in tempo reale. L'IA agentica sfrutta le capacità di generazione dei contenuti dell'IA generativa, integrandole con decisioni autonome, strumenti dedicati e apprendimento continuo.
Secondo le stime, il mercato globale dell'IA agentica crescerà del 45% all'anno, passando da 5,7 a 52,1 miliardi di dollari tra il 2024 e il 2030vii
Qual è la differenza tra IA generativa e IA agentica?
L'IA generativa, orientata alla creazione, genera testi, immagini, codice o insight originali a partire da prompt, mentre l'IA agentica, orientata all'esecuzione, utilizza questi output per pianificare e portare a termine attività multifase complesse, finalizzate al raggiungimento di obiettivi specifici. Nel marketing, le due tecnologie danno il meglio se utilizzate insieme: l'IA generativa alimenta contenuti e insight, mentre l'IA agentica gestisce orchestrazione e azione.
IA generativa
- Crea nuovi contenuti, come testi, immagini, video e codice.
- Risponde a singoli prompt o domande producendo output immediati.
- È particolarmente efficace nell'accelerare la produzione creativa e le attività di analisi
- Si stima possa generare un impatto economico annuo compreso tra 2,6 e 4,4 mila miliardi di dollari
- Applicazioni tipiche: redazione di testi di marketing, creazione di immagini, traduzione, sintesi dei contenuti
IA agentica
- Agisce sui contenuti generati, pianificando attività, prendendo decisioni ed eseguendo azioni operative
- Opera attraverso interazioni continue, reagendo dinamicamente ai nuovi input
- È particolarmente efficace nell'automatizzare l'esecuzione e ridurre i passaggi manuali
- Si stima possa generare un valore annuo compreso tra 450 e 650 miliardi di dollari entro il 2030
- Applicazioni tipiche: orchestrazione dei customer journey, decisioni in tempo reale, automazione dei processi
- Sviluppo e attivazione delle campagne accelerati: gli agenti IA gestiscono il lavoro operativo, analizzando i dati sul pubblico, individuando i segmenti più promettenti, mappando i customer journey e predisponendo bozze dei piani delle campagne, mentre gli esperti marketing si concentrano sulla revisione, sul perfezionamento e sull'aggiunta della direzione strategica prima del lancio.
- Ottimizzazione delle esperienze digitali in tempo reale: gli agenti IA monitorano costantemente le performance del sito, i pattern di engagement e i segnali di conversione, adeguando automaticamente posizionamento dei contenuti, regole di personalizzazione e parametri di targeting. Se le prime e-mail di una campagna mostrano bassi tassi di apertura, l'agente può testare nuovi oggetti, modificare gli orari di invio e ridefinire i segmenti di pubblico, perfezionando continuamente l'approccio.
- Personalizzazione delle interazioni con i clienti su larga scala: gli agenti IA agiscono come rappresentanti digitali del brand, proponendo in modo proattivo consigli, offerte o contenuti pertinenti in base al comportamento e al contesto del cliente. I team marketing definiscono la voce del brand e le linee guida strategiche, mentre gli agenti gestiscono la personalizzazione, creando interazioni personalizzate senza doverle gestire manualmente una per una.
Adobe in azione
Adobe Experience Platform Agent Orchestrator fornisce le basi per collegare diversi agenti IA e gestire in modo coordinato tutte le fasi delle attività di marketing, garantendo agli esperti marketing il pieno controllo su strategia di customer experience, direzione creativa e standard del brand.
Integra IA generativa e IA agentica per massimizzare l'impatto del marketing
IA generativa e IA agentica stanno rivoluzionando il marketing, ma utilizzarle separatamente ne limita l'efficacia. Per sfruttarne appieno il potenziale, gli esperti marketing devono combinarne le capacità e integrarle nei flussi di lavoro quotidiani.
CASO D'USO
Combina le tecnologie IA per una maggiore efficienza lungo l'intero ciclo di vita delle attività di marketing
La differenza tra benefici incrementali e vera trasformazione sta nell'integrare IA generativa e IA agentica in un unico ecosistema di marketing. L'IA generativa accelera il lavoro creativo e analitico necessario a dare forma alle idee, mentre l'IA agentica orchestra e automatizza le attività per realizzarle su larga scala.
A livello di customer experience, questa integrazione permette agli esperti marketing di rispondere davvero alle esigenze dei clienti in tempo reale. Molti team iniziano utilizzando l'IA generativa per casi d'uso specifici, come la stesura di testi o la creazione di contenuti visivi, per poi affidare gradualmente all'IA agentica un numero crescente di attività operative. Questo approccio graduale rafforza la fiducia e dimostra il valore dei flussi di lavoro integrati.
Esplora le sinergie tra IA generativa e IA agentica nelle sei fasi del marketing.
Pianificazione e supporto
Problema: la pianificazione delle campagne può richiedere settimane tra raccolta dati, analisi dei competitor e discussioni interne. Quando i piani sono finalmente definiti, rischiano di essere già obsoleti e i team creativi sono già sovraccarichi.
Soluzione: l'integrazione di IA generativa e IA agentica riduce i tempi da settimane a poche ore. L'IA agentica analizza performance passate, trend di mercato e impatti sul budget per individuare le strategie più efficaci, mentre l'IA generativa trasforma questi insight in brief, concept e framework di messaggi.
Esempio: una società SaaS che pianifica la promozione per un upgrade primaverile utilizza l'IA agentica per individuare gli account a rischio di mancato rinnovo e i livelli di sconto ottimali, mentre l'IA generativa crea modelli di e-mail personalizzati e concept di campagna per ciascun segmento di clientela.
Gestione del pubblico
Problema: il targeting del pubblico rimane spesso intrappolato in cicli infiniti di test. I team trascorrono settimane a costruire segmenti e condurre test A/B, solo per vedere i risultati appiattirsi quando i comportamenti dei clienti cambiano nel corso della campagna.
Soluzione: integrando IA generativa e IA agentica, il targeting diventa più preciso, reattivo e strategico. L'IA generativa crea utenti tipo, sintesi delle ricerche e profili simili per guidare la strategia di targeting, mentre l'IA agentica automatizza la segmentazione, gestisce i test e regola i parametri in tempo reale sulla base dei dati di performance.
Esempio: una banca che promuove un nuovo programma a premi per carte di credito utilizza l'IA generativa per profilare "viaggiatori frequenti", "acquirenti online" e "clienti abituali", mentre l'IA agentica riassegna il budget in tempo reale al segmento con il tasso di conversione più alto.
Creazione di contenuti
Problema: la domanda di contenuti supera costantemente la capacità dei team. I cicli di produzione manuale non riescono a stare al passo e i contenuti realizzati in fretta rischiano di compromettere la credibilità del brand.
Soluzione: integrando IA generativa e IA agentica, i team possono produrre contenuti rapidamente senza sacrificare la qualità. L'IA generativa crea testi, immagini, video e varianti degli annunci, mentre l'IA agentica monitora le performance in tempo reale, sostituendo automaticamente i contenuti meno efficaci con quelli più performanti, per campagne sempre pertinenti e di impatto.
Esempio: un retailer di moda durante i saldi di metà stagione sfrutta l'IA generativa per creare in pochi minuti banner localizzati, testi per notifiche push e video social, mentre l'IA agentica sceglie automaticamente i contenuti che ottengono il più alto tasso di clic.
Orchestrazione dei percorsi
Problema: i customer journey sono troppo complessi per essere gestiti manualmente. Coordinare offerte, contenuti e canali su tutti i punti di contatto rischia spesso di generare campagne che non dialogano tra loro e rallentano le conversioni.
Soluzione: integrare IA generativa e IA agentica permette di dare coesione e agilità ai customer journey. L'IA generativa elabora mappe del percorso, sequenze di nurturing e messaggi personalizzati, mentre l'IA agentica li applica in maniera dinamica, adattando contenuti, tempistiche e canali in base ai segnali raccolti in tempo reale.
Esempio: una piattaforma di streaming che propone un pacchetto sportivo aggiuntivo utilizza l'IA generativa per redigere e-mail di upgrade, banner in-app e messaggi di retention, mentre l'IA agentica invia i promemoria solo agli utenti che seguono i contenuti sportivi ma non hanno ancora eseguito l'upgrade.
Gestione delle esperienze
Problema: spesso la personalizzazione non tiene il passo con il comportamento dei clienti. Contenuti generici e aggiornamenti tardivi compromettono l'engagement e si traducono in opportunità perse.
Soluzione: integrare IA generativa e IA agentica consente di offrire esperienze sempre attuali e in linea con le esigenze dei clienti. L'IA generativa crea testi personalizzati, descrizioni di prodotto e risposte per chatbot, mentre l'IA agentica reagisce in tempo reale, adattando raccomandazioni, percorsi di navigazione e offerte in base alle intenzioni dei clienti.
Esempio: una compagnia aerea che propone tariffe flash per il weekend utilizza l'IA generativa per aggiornare immediatamente titoli promozionali e contenuti informativi del chatbot, mentre l'IA agentica adatta in tempo reale i contenuti principali della homepage e le rotte suggerite, man mano che alcuni voli si esauriscono o cresce la domanda per nuove tratte.
Analisi delle prestazioni
Problema: gli insight arrivano spesso troppo tardi per orientare le decisioni. Quando i report vengono compilati, il comportamento dei clienti è già cambiato.
Soluzione: integrando IA generativa e IA agentica, i dati si trasformano in azioni in tempo reale. L'IA agentica rileva anomalie, trend e opportunità di ottimizzazione non appena emergono, mentre l'IA generativa traduce i dati in sintesi chiare, storie visive e raccomandazioni subito fruibili dai team.
Esempio: un'app di food delivery che propone la consegna gratuita il venerdì sfrutta l'IA agentica per individuare un calo di ordini a metà giornata in due città, mentre l'IA generativa produce rapidamente un brief con raccomandazioni per promozioni tramite notifica push localizzate.
Integra l'IA nel tuo tuo stack di marketing per ottenere risultati concreti
Anche gli strumenti di IA più sofisticati hanno un impatto limitato se usati da soli. Per ottenere risultati affidabili e di qualità, IA generativa e IA agentica devono essere integrate nei sistemi di marketing già in uso, come CRM, sistemi di gestione delle risorse digitali, CMS, piattaforme di analisi e strumenti per la gestione delle campagne.
Una volta integrati, questi strumenti possono sfruttare i dati reali dei clienti, le linee guida del brand e i segnali di performance per creare contenuti non solo rapidi, ma anche accurati, pertinenti e perfettamente coerenti con l'identità del brand. L'integrazione rende inoltre le decisioni completamente tracciabili, permettendo ai team di definire regole di conformità, approvazioni e diritti d'uso prima che qualsiasi contenuto raggiunga il cliente.
Di seguito sono riportati i cinque ambiti aziendali in cui l'integrazione produce i risultati più significativi.
Personalizzazione basata sul contesto reale dei clienti
Processi di marketing end-to-end senza interruzioni
Linee guida integrate per brand e conformità
Ottimizzazione continua in tempo reale
Come Adobe mette in pratica l'integrazione di IA generativa e IA agentica
Adobe mette a disposizione agenti esperti che operano direttamente all'interno degli strumenti utilizzati quotidianamente dagli addetti marketing, connettendosi in tempo reale a dati, contenuti e sistemi di attivazione dei customer journey. Grazie alla tecnologia di IA generativa e al supporto di Adobe Experience Platform Agent Orchestrator, questi agenti integrano l'IA agentica nei flussi di lavoro quotidiani lungo l'intero ciclo di vita delle attività di marketing, supportando ogni fase, dalla pianificazione e definizione della strategia sul pubblico alla creazione dei contenuti, all'ottimizzazione delle esperienze e agli insight sulle performance, tutto in ambienti unificati.
Attraverso strumenti creativi e di marketing come Adobe Firefly, Adobe Express e Adobe GenStudio for Performance Marketing e soluzioni di IA agentica come Adobe LLM Optimizer e Adobe Brand Concierge, Adobe offre agli esperti marketing il meglio delle due facce dell'IA: la potenza dell'IA generativa per velocizzare la creazione dei contenuti e l'orchestrazione dell'IA agentica per trasformare le idee in azione, il tutto garantendo ai team il pieno controllo su strategia di marketing, standard del brand e linee guida.
Quale modello di IA è meglio adottare per primo?
La maggior parte delle organizzazioni inizia con l'IA generativa per migliorare creatività e produttività, poi si espande nell'IA agentica man mano che matura. L'IA generativa costruisce capacità fondamentali come la creazione di contenuti e la generazione di insight, mentre l'IA agentica scala questi vantaggi attraverso automazione ed esecuzione connessa. L'adozione aziendale di successo stratifica le due, iniziando con la creazione e poi passando all'orchestrazione.
Rendi sostenibile l'adozione dell'IA con controlli dei rischi efficaci
Man mano che IA generativa e IA agentica passano dai progetti pilota alla produzione, i rischi crescono tanto rapidamente quanto le opportunità. Quasi il 47% delle aziende che utilizzano l'IA generativa ha segnalato almeno un effetto negativoviii (in genere imprecisioni, lacune nella sicurezza informatica o problemi di trasparenza), mentre il 77% dei responsabili della sicurezza informatica teme che tali rischi possano compromettere le strategie di sicurezza.ix.
Oltre ai difetti tecnici, il tema della responsabilità sta diventando sempre più urgente. Con l'adozione di strumenti di IA generativa e agenti IA capaci di operare su più sistemi e set di dati, risulta sempre più complesso tracciare le decisioni o attribuire le responsabilità quando qualcosa va storto. Questo vuoto in termini di responsabilità sta emergendo come una priorità crescente per molte aziende.
I leader non possono permettersi di considerare il rischio come un aspetto secondario. Integrarlo fin da subito nelle strategie di adozione dell'IA è essenziale per tutelare la fiducia nel brand, la sicurezza dei clienti e la continuità del business.
Principali rischi dell'IA generativa e come prevenirli
I rischi dell'IA generativa derivano dal modo in cui questi modelli producono nuovi contenuti. Risultati imprecisi o inventati, bias non evidenti e processi decisionali poco trasparenti possono compromettere qualità e fiducia in modo silenzioso, se i team non dispongono di controlli adeguati. Inoltre, quando la cultura aziendale non tiene il passo con l'adozione dell'IA, i meccanismi di governance possono deteriorarsi rapidamente. Ad esempio, solo un quarto dei dipendenti dichiara di verificare sempre i risultati generati dall'IA.x. In assenza di regole chiare e di un'adeguata supervisione, anche errori minimi possono rapidamente propagarsi su più campagne e canali.
La tabella seguente riassume le principali aree di rischio dell'IA generativa e gli approcci necessari per gestirle.
Principali rischi dell'IA agentica e come prevenirli
I rischi dell'IA agentica sono di natura diversa e derivano dall'autonomia di questi sistemi. Poiché l'IA agentica può pianificare ed eseguire attività su più strumenti, eventuali errori possono propagarsi rapidamente: dagli errori operativi, come l'invio del trigger e-mail sbagliato o la sovraesposizione di un segmento a promozioni, fino a violazioni involontarie dell'accesso ai dati quando gli agenti operano su piattaforme interconnesse.
Man mano che l'adozione cresce, diventa più complesso gestire permessi e controlli di accesso. Spesso le aziende si accorgono che le regole impostate per uno strumento non si estendono automaticamente all'intera catena dei flussi di lavoro basati sull'IA agentica, il che crea lacune nella supervisione e aumenta l'esposizione ai rischi.
In mancanza di supervisione umana efficace, tracciabilità e permessi chiaramente definiti, anche sistemi ben progettati possono comportarsi in modi imprevisti.
La tabella seguente riassume le principali aree di rischio dell'IA agentica e gli approcci necessari per gestirle.
Scegli partner IA che integrano la sicurezza fin dalla progettazione
La gestione dei rischi non dipende solo dai processi interni, ma anche da chi scegli come partner. La maggior parte delle aziende non sviluppa tutti i sistemi di sicurezza internamente, quindi servono fornitori che mettono responsabilità, trasparenza e integrità al centro delle loro piattaforme fin dalla fase progettuale. Quando valuti potenziali fornitori di IA generativa e agentica, cerca prove concrete del loro impegno verso queste pratiche.
Formazione mirata
L'IA aziendale è affidabile solo se si basa su dati di qualità. Scegli fornitori che creano set di dati specifici per settore, con diritti d'uso garantiti e personalizzati per i tuoi casi d'uso. Questo assicura risultati pertinenti, sicuri per il brand e conformi fin da subito.
Test rigorosi e continui
I fornitori dovrebbero sottoporre a stress test i propri modelli e funzionalità sia prima che dopo il lancio. Questo include rilevamento automatico dei pregiudizi, test contraddittori e verifica umana continua, specialmente per applicazioni marketing e creative, dove la qualità ha un impatto diretto sulla reputazione del brand.
Trasparenza e tracciabilità
Assicurati che la piattaforma del fornitore fornisca audit trail trasparenti su come vengono generati i risultati, acquisendo prompt, versioni del modello e fonti dati. In questo modo è possibile rivedere, spiegare e riprodurre le decisioni dell'IA quando necessario.
Cicli di feedback e correzioni
La piattaforma deve consentire agli utenti di segnalare risultati potenzialmente distorti o dannosi, prevedendo un processo strutturato di revisione e correzione. Questo non solo riduce i rischi ma contribuisce anche a migliorare costantemente la qualità del modello.
Trasforma l’IA in una fonte di valore duraturo, rafforzando processi, competenze e piattaforme
Implementare IA generativa e IA agentica in modo responsabile non significa solo gestire il rischio: vuol dire creare le condizioni ideali perché l'innovazione possa davvero prendere forma. Per farlo, i leader devono investire fin da subito in persone, processi e piattaforme che permettano di espandere l'uso dell'IA in sicurezza e integrarla in modo affidabile nei flussi di lavoro quotidiani. Quando funziona, questo approccio accelera la creazione di valore e consolida la fiducia a livello aziendale.
Per i responsabili marketing, questo significa affrontare l'implementazione come un percorso a tappe, ottimizzando prima i processi chiave, rafforzando le competenze delle persone e infine preparando la tecnologia di base per supportarli su larga scala.
PROCESSI
Quattro passaggi per consolidare l'implementazione dell'IA prima di portarla su larga scala
Prima di estendere l'uso di strumenti di IA generativa o agentica a tutta l'azienda, verifica che siano adatti al tuo contesto e definisci metriche chiare per misurarne il successo.
1. Individua i punti di ingresso giusti nel tuo stack tecnologico
Cosa fare: mappa i principali processi di marketing e gestione dei contenuti e scopri in che modo IA generativa e IA agentica possono potenziare le piattaforme esistenti. Ad esempio, l'IA generativa può velocizzare la creazione dei contenuti nel CMS, mentre l'IA agentica può automatizzare le campagne di marketing.
Perché è importante: l'IA genera un valore concreto quando non è solo un'aggiunta esterna, ma diventa parte integrante dei flussi di lavoro quotidiani. Eppure, solo il 28% delle grandi aziende è riuscito a integrarla con successo nei propri processixi.
2. Concentrati sui casi d'uso ad alto impatto
Cosa fare: seleziona flussi di lavoro specifici e misurabili dove l'IA può generare un valore concreto, come la creazione di brief per le campagne, la personalizzazione delle e-mail o la stesura automatica di report. In questo modo potrai verificarne l'efficacia prima di estenderne l'uso.
Perché è importante: concentrarsi su pochi casi d'uso ad alto valore produce risultati concreti fin dall'inizio. Spesso però le aziende ripartiscono le risorse tra troppi progetti pilota, riducendo l'impatto complessivo. Dai dati emerge che chi privilegia 3,5 casi d'uso ad alto valore (rispetto ai 6,1 delle altre aziende) può aspettarsi il doppio del ROI dalle iniziative di IAxii.
3. Definisci metriche di successo chiare fin dall'inizio
Cosa fare: definisci obiettivi misurabili per ogni caso d'uso dell'IA, come ridurre i tempi di creazione dei contenuti, abbassare il costo per singola risorsa, migliorare l'engagement delle campagne o aumentare la soddisfazione dei clienti.
Perché è importante: KPI chiari sono fondamentali per dimostrare il valore ed estendere l'uso dell'IA. Eppure, meno di un leader aziendale su cinque dichiara che la propria azienda monitora i KPI per le soluzioni di IA generativa. Definire fin da subito le metriche per valutare il ROI garantisce un impatto reale dell'IA sul businessxiii.
4. Definisci linee guida per implementare l'IA su larga scala in sicurezza
Cosa fare: integra le iniziative di IA nel framework di governance esistente, includendo controlli di accesso, privacy dei dati, revisione legale, flussi di approvazione e registrazione degli audit, prima di estendere l'uso dell'IA.
Perché è importante: sebbene il 74% dei leader aziendali ritenga che la governance sarà fondamentale con l'aumento dell'adozione dell'IA generativa, solo il 21% dichiara che la propria azienda dispone di processi di governance maturi, strutturati e innovativixiv. Colmare questo divario è essenziale per estendere l'uso dell'IA in sicurezza.
dei dipendenti usa l'IA generativa sul lavoro, ma solo il 20% delle aziende la rende disponibile.
delle aziende è pronto a sfruttare l'IA e le tecnologie basate sull'IA al massimo del loro potenziale.
A cosa dovrebbero dare la priorità i leader quando estendono l'uso dell'IA in azienda?
I leader devono bilanciare sperimentazione e rigore operativo, dando ai team la possibilità di innovare senza compromettere governance, integrità dei dati e standard del brand. La collaborazione tra team marketing, IT, operativi e di gestione dati permette di trasformare le idee basate sull'IA in azioni sicure, rapide e su larga scala.
PERSONE
Dai al tuo team gli strumenti per usare al meglio l'IA
Il tuo team sta già utilizzando strumenti di IA generativa, anche se non li hai ancora implementati ufficialmente. Circa l'80% dei dipendenti li impiega sul lavoro e l'85% conferma che li aiuta a lavorare più velocemente. Eppure, solo il 20% delle aziende mette a disposizione questa tecnologia a livello aziendalexv.
Questo accesso disomogeneo porta spesso a un'adozione irregolare: alcuni team sperimentano liberamente, mentre altri restano ancorati ai processi tradizionali o bloccati dalla mancanza di approvazioni. Quando il team marketing procede senza coordinarsi con l'IT per integrare i dati o con il team legale e di compliance per definire le regole d'uso, queste lacune emergono in un secondo momento sotto forma di flussi di lavoro scollegati, ritardi nei lanci e revisioni manuali extra.
Il vero potenziale dell'IA si raggiunge solo quando tutte le funzioni aziendali si evolvono insieme. Se cambia solo un reparto, i benefici restano limitati e non si estendono all'intera azienda. Per estendere l'uso dell'IA in sicurezza e ottenere un reale aumento della produttività, bisogna partire dai dipendenti, creando un contesto chiaro e sicuro dove possano sperimentare liberamente.
Offri formazione in base al ruolo
Proponi percorsi formativi personalizzati per ruolo sui temi dell'uso responsabile dell'IA, della gestione dei dati sensibili e della trasparenza. Concentrati su approcci pratici e operativi per integrare IA generativa e IA agentica nel lavoro quotidiano.
Fornisci indicazioni per l'uso quotidiano
Stabilisci in quali ambiti usare o evitare l'IA, come segnalare le attività supportate dall'IA e come integrarla nei flussi operativi quotidiani, così che diventi parte naturale del processo e non un lavoro extra.
Promuovi la responsabilità
Integra controlli etici nei processi di revisione e nei feedback. Incoraggia i dipendenti a segnalare eventuali problemi fin da subito e a valutare sempre l'impatto delle loro attività su clienti e brand.
Celebra i risultati, anche se piccoli
Condividi esempi concreti di come l'IA faccia risparmiare tempo o migliori la qualità del lavoro. I risultati visibili generano fiducia e promuovono l'adozione.
Crea un sistema di supervisione condiviso
Costituisci un gruppo multidisciplinare con rappresentanti dei team legale, HR, IT, marketing e operativo per coordinare l'implementazione dell'IA, gestire i rischi e allineare le policy all'effettivo utilizzo della tecnologia.
Garantisci monitoraggio e miglioramento continui
Tieni traccia di come i dipendenti utilizzano gli strumenti di IA e di quali risultati ottengono. Usa questi dati per colmare eventuali lacune, perfezionare la formazione e aggiornare le policy man mano che l'uso dell'IA si diffonde.
PIATTAFORME
Prepara dati e infrastruttura per l'adozione dell'IA su scala aziendale
Anche i team più preparati non possono ottenere risultati se i sistemi non supportano IA generativa e IA agentica su larga scala. Nella maggior parte delle aziende, i colli di bottiglia non dipendono da modelli poco performanti, ma da dati frammentati, API fragili e sistemi di governance non pensati per l'automazione.
Solo il 13% delle aziende è pronto a sfruttare l'IA e le tecnologie basate sull'IA al massimo del loro potenziale, nonostante il 50% dichiari di avere già destinato fino al 30% del budget IT all'IAxvi. Senza basi solide, l'IA rimane confinata a esperimenti isolati, incapace di integrarsi con i sistemi core o di generare risultati affidabili.
È interessante notare che i settori altamente regolamentati, come i servizi finanziari, spesso accelerano l'adozione dell'IA una volta presa la decisione, grazie a solide policy di governance dei dati già consolidate. La tracciabilità chiara dei dati e i controlli di accesso rigorosi offrono ai team di compliance certezza sulla solidità delle basi, velocizzando le approvazioni per nuovi casi d'uso dell'IA.
Per estendere l'uso dell'IA in modo sicuro e sostenibile, i tuoi dati e le tue infrastrutture devono essere pronti quanto i tuoi team.
Considerazioni chiave su integrazione e implementazione per facilitare l'adozione su larga scala dell'IA
Verifica che l'infrastruttura sia pronta
Controlla flussi di dati, API, sistemi di storage e processi di governance per individuare eventuali colli di bottiglia. Fai attenzione a dati isolati, integrazioni fragili, tempi di risposta lenti o assenza di controllo delle versioni e backup, tutti fattori che potrebbero rallentare l'espansione dell'IA su larga scala.
Definisci criteri chiari per la scelta dei sistemi
Stabilisci cosa significa "di livello enterprise" prima di aggiungere nuovi strumenti, definendo standard in materia di trasparenza, mitigazione dei bias, crittografia e conformità a GDPR e NIST AI Risk Management Framework.
Istituisci una supervisione interfunzionale
Crea un team di governance composto da esperti di data science, IT, sicurezza, questioni legali e compliance e affidagli il compito di gestire i rischi, supervisionare le implementazioni e aggiornare le policy man mano che le normative evolvono.
Monitora le performance in tempo reale
Implementa strumenti di monitoraggio specifici per l'IA per controllare la qualità dei risultati, il calo di performance dei modelli, la latenza e la sicurezza. Affianca alle dashboard automatizzate revisioni periodiche da parte del personale, così da individuare pregiudizi, contenuti dannosi o problemi di compliance prima che diventino critici.
Esegui revisioni periodiche dei rischi
Controlla regolarmente i sistemi implementati insieme a data scientist, addetti alla compliance e team legali. Utilizza feedback strutturati per individuare i problemi di affidabilità e introdurre miglioramenti continui.
Integra l'IA nelle pipeline operative
Tratta gli strumenti di IA come qualsiasi altro software aziendale: implementali gradualmente, con controllo delle versioni, test e possibilità di ripristinare le versioni precedenti, in modo che i nuovi modelli non compromettano i sistemi esistenti.
Implementa l'IA in modo strutturato, veloce e scalabile
IA generativa e IA agentica non sono più soluzioni sperimentali, ma strumenti concreti per accelerare la creazione di contenuti, ottimizzare la personalizzazione e aumentare l'engagement. La sfida per i leader di marketing è usarle in modo responsabile, trasformando risultati immediati in valore duraturo. Per farlo serve equilibrio: fornire ai team strumenti potenti e chiare linee guida e integrare l'IA nei sistemi aziendali esistenti.
Adobe aiuta le aziende a fare questo passo con un'IA progettata per i contesti enterprise. Dagli agenti AI predefiniti, pronti a integrarsi nei flussi di lavoro quotidiani del marketing, agli strumenti di IA generativa che accelerano la creazione senza compromettere gli standard del brand, Adobe unisce creatività, governance e automazione in un unico ecosistema connesso.
Le aziende che avranno successo saranno quelle in grado di combinare visione ed esecuzione, sperimentazione ed efficienza. Adobe può aiutarti a rendere questo percorso organizzato, affidabile e pronto a crescere su scala aziendale.
Fonti
- Indagine globale sullo stato dell'IA di McKinsey, 2025.
- Worldwide AI and Generative AI Spending Guide.
- IDC FutureScape: Worldwide Future of Customer Experience 2025 Predictions.
- Report IA e Digital Trends 2025, Adobe.
- Report The Growth Unlock, Adobe.
- Report di McKinsey sul potenziale economico dell'IA generativa.
- Analisi di BCG in collaborazione con Grand View Research.
- Indagine globale sullo stato dell'IA di McKinsey, 2025.
- Quattro categorie emergenti di rischi legati all'IA generativa, Deloitte Insights.
- Employee Workplace Technology Survey, CCS Insight.
- Indagine globale sullo stato dell'IA di McKinsey, 2025.
- Indagine globale BCG AI Radar, 2025.
- Indagine globale sullo stato dell'IA di McKinsey, 2025.
- The enterprise guide to AI governance, IBM, 2024.
- Employee Workplace Technology Survey, CCS Insight.
- Cisco AI Readiness Index, 2024.
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