“Crea cinque post per Instagram per promuovere il corso magistrale in comunicazione e culture digitali dell’Università di Macerata. Rivolgiti a un pubblico giovane con un linguaggio diretto ed evidenzia che il corso integra inseguenti e laboratori sul mondo dell’intelligenza artificiale e dell’IA generativa. Aggiungi hashtag ed emoticon. I cinque differenti post sono personalizzati per le differenti scuole di provenienza: liceo classico, scientifico, scienze umane, istituti tecnici e persone che lavorano e vogliono completare un percorso di laurea magistrale”.
Questo è un prompt da inserire su Claude, Gemini, ChatGpt o qualsiasi altro modello linguistico di grandi dimensioni – large language model, Llm – moderno.
È l’inizio di un percorso che rende sempre più capaci di personalizzare contenuti e politiche di attrazione e marketing attraverso una personalizzazione su grande scala.
Si potrebbe fare ancora meglio, continuando a personalizzare, ad esempio, per genere, provenienze geografiche e passioni.
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Personalizzazione su scala
L’IA generativa sta trasformando radicalmente il modo in cui le aziende si relazionano con i propri clienti.
Per la prima volta nella storia, la personalizzazione di massa non è solo un concetto teorico ma una realtà concreta e accessibile.
Quello che prima richiedeva team di creativi, settimane di lavoro e budget considerevoli, oggi può essere realizzato in pochi minuti con un prompt ben strutturato.
Le aziende possono ora creare contenuti su misura per segmenti di pubblico sempre più specifici, superando il tradizionale approccio demografico per abbracciare una personalizzazione basata su interessi, comportamenti, valori e persino stati emotivi.
Questa rivoluzione risponde a un’esigenza fondamentale dei consumatori contemporanei: essere trattati come individui unici e non come semplici numeri.
Strumenti e applicazioni, dall’analisi alla generazione
L’IA generativa non si limita a generare contenuti, ma eccelle nell’analizzare enormi quantità di dati per identificare pattern nascosti e prevedere comportamenti futuri.
Piattaforme come Persado utilizzano l’IA per analizzare le reazioni emotive ai messaggi di marketing, mentre strumenti come Obviously AI permettono anche ai non esperti di dati di creare modelli predittivi sofisticati.
Nel settore della moda, alcune aziende utilizzano algoritmi di IA per analizzare le preferenze dei clienti e prevedere quali stili potrebbero apprezzare. È il caso, ad esempio, di Stitch Fix. Il sistema non solo considera gli acquisti precedenti, ma anche feedback espliciti e impliciti, creando un profilo di stile in continua evoluzione per ogni cliente.
La capacità di generare contenuti su misura rappresenta forse l’applicazione più rivoluzionaria dell’IA generativa nel marketing.
Nel settore turistico, operatori come Expedia stanno sperimentando itinerari personalizzati generati dall’AI che tengono conto non solo delle preferenze esplicite del viaggiatore, ma anche di fattori come il meteo previsto, eventi locali e persino l’umore espresso sui social media.
Un altro settore in evoluzione è il retail. Sephora utilizza l’IA generativa per creare descrizioni di prodotti personalizzate in base al tipo di pelle, alle preoccupazioni estetiche e persino al linguaggio utilizzato dal cliente nelle recensioni precedenti.
Piattaforme di B2B come Drift e Intercom hanno implementato chatbot basati sull’IA generativa che non solo rispondono alle domande, ma personalizzano il tono e i contenuti in base al settore, alla dimensione dell’azienda e persino al ruolo della persona con cui stanno interagendo.
Nella creazione di contenuti multimediali pubblicitari, strumenti come Midjourney e Dall-E stanno rivoluzionando la produzione di visual personalizzati, mentre Gpt-4 e Claude 3 permettono di generare copy pubblicitari su misura per diversi segmenti di pubblico in pochi secondi.
Palazzo Berlaymont a Bruxelles, sede della Commissione europea, che ha proposto l’AI Act ad aprile del 2021. Foto: Canva.
Trasparenza nell’era dell’AI Act
Con l’entrata in vigore dell’AI Act europeo, la trasparenza non è più solo una buona pratica ma un requisito legale. Le aziende devono ora
- Informare gli utenti quando interagiscono con contenuti generati da AI.
- Documentare i processi di sviluppo e implementazione dei modelli di AI.
- Garantire la tracciabilità delle decisioni prese dai sistemi automatizzati.
- Implementare meccanismi di supervisione umana per le applicazioni ad alto rischio.
Questo nuovo quadro normativo rappresenta una sfida ma anche un’opportunità.
Le aziende che adotteranno un approccio definito “ethics by design” potranno differenziarsi dalla concorrenza, costruendo relazioni di fiducia durature con i propri clienti.
Strumenti come l’Explainable AI – XAI – stanno emergendo per aiutare le aziende a comprendere e comunicare come i loro sistemi di IA arrivino a determinate decisioni o raccomandazioni, rendendo i processi più trasparenti sia internamente sia verso i consumatori.
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Personalizzazione di massa, per nulla facile
Nonostante il potenziale rivoluzionario, la personalizzazione basata sull’IA generativa deve affrontare diverse sfide.
La personalizzazione richiede dati, molti dati.
Allo stesso tempo, però, i consumatori sono sempre più consapevoli e protettivi nei confronti della propria privacy digitale.
Le aziende devono trovare un equilibrio tra personalizzazione e rispetto della privacy, adottando approcci come la cosiddetta “privacy by design” e realizzando sistemi che permettano ai consumatori di controllare quali dati vengono utilizzati e come.
Una personalizzazione eccessiva può portare a quella che gli esperti chiamano “filter bubble“, dove gli utenti vengono esposti solo a contenuti che confermano le loro convinzioni esistenti.
Questo può limitare la scoperta di nuovi prodotti e servizi e, in ultima analisi, ridurre l’innovazione.
Le aziende più lungimiranti stanno sperimentando sistemi che introducono deliberatamente elementi di “serendipità controllata” nei loro algoritmi di raccomandazione.
I consumatori apprezzano la convenienza della personalizzazione automatizzata, ma continuano a valorizzare l’empatia e la comprensione che solo un essere umano può offrire.
Il futuro più promettente sembra essere un approccio ibrido, dove l’IA generativa gestisce la personalizzazione su larga scala, mentre gli esseri umani intervengono nei momenti cruciali del customer journey.
Competenze interdisciplinari
Il marketing basato sull’IA generativa richiede diverse competenze che poche organizzazioni oggi possiedono.
- Competenze tecniche: comprensione dei modelli di AI, capacità di prompt engineering e analisi dei dati.
- Competenze creative: storytelling, design thinking e comprensione delle emozioni umane.
- Competenze etiche e normative: comprensione delle implicazioni etiche dell’IA e conoscenza delle normative sulla privacy e sull’AI.
- Competenze strategiche: capacità di integrare la’IA generati nella strategia aziendale complessiva.
Le università e le scuole di business stanno iniziando a sviluppare programmi interdisciplinari per formare questa nuova generazione di professionisti, ma esiste ancora un notevole gap tra la domanda e l’offerta di queste competenze sul mercato.
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Verso un marketing conversazionale e contestuale
Il prossimo orizzonte della personalizzazione sembra essere un marketing sempre più conversazionale, ovvero dove i brand non si limitano a parlare ai consumatori ma interagiscono con loro, in un dialogo continuo mediato dall’IA.
Si può immaginare un futuro in cui l’azienda preferita di un cliente lo conosce così bene da anticipare le sue esigenze, adattando non solo il messaggio ma l’intero customer journey al suo contesto specifico.
Un’esperienza di shopping che si adatta al suo umore del momento, un assistente di viaggio che modifica le raccomandazioni in base alle condizioni meteo in tempo reale, un consulente finanziario virtuale che adatta i suoi consigli alla sua situazione economica che evolve.
Questo futuro è già in fase di costruzione.
E le aziende che sapranno bilanciare il potere dell’IA generativa con un rispetto autentico per la dignità e l’autonomia dei clienti saranno quelle che prospereranno in questa nuova era della personalizzazione di massa.
Conclusione
L’IA generativa sta ridefinendo i confini di ciò che è possibile nel marketing e nella comunicazione.
La personalizzazione di massa non è più un lusso riservato alle grandi aziende con budget imponenti, ma una strategia accessibile a organizzazioni di ogni dimensione.
Da questo grande potere deriva una grande responsabilità: il successo a lungo termine dipenderà non solo dalla sofisticazione tecnologica, ma dalla capacità di utilizzare questi strumenti in modo etico, trasparente e davvero centrato sul cliente.
Molto dipenderà dalla capacità di collaborazione intelligente e creativa tra esseri umani e algoritmi.
Le aziende che riusciranno a trovare il giusto equilibrio tra automazione e autenticità, tra dati e umanità, tra efficienza ed etica, saranno quelle che definiranno il futuro della comunicazione e del marketing nell’era dell’IA generativa.
