Il 21 gennaio sono stata all’AI Festival di Milano, uno dei più importanti eventi italiani dedicati all’intelligenza artificiale. Non come semplice partecipante, ma come moderatrice della sala “AI Tool & Business”, un ruolo che mi ha permesso di vivere la giornata da una prospettiva privilegiata: sul palco, accanto agli speaker, a pochi centimetri dalle loro riflessioni più interessanti e con la possibilità di porre loro tante domande.
La sala è stata strapiena per tutta la giornata, spesso al limite della capienza. Un segnale chiaro del fatto che l’interesse per l’AI applicata al business è più alto rispetto al mero hype teorico. Difatti, gli speaker che si sono avvicendati sul palco hanno confermato che siamo in una fase di maturità: non più solo testing e promesse, ma applicazioni concrete sui settori più disparati.
Tutti gli interventi sono stati interessanti: dalla data stewardship di Naica Tedesco alla riflessione sull’awareness che torna al centro rispetto al posizionamento SEO “tradizionale” di Davide Berardino, dal low-code che velocizza la gestione dei lead di Roberto Caporale al focus sulla centralità della formazione continua di Paolo Odoardi.
Ma qui vi voglio lasciare le 4 note che ho appuntato e sottolineato sul mio blocco per gli appunti, che mi hanno fatto dire “mind blowing” nel corso della giornata!
1. L’AI non è sempre la soluzione
Lorenzo Invernizzi di Sesamo ha detto una cosa che sembra banale ma che in realtà è rivoluzionaria nel panorama attuale: “Analizziamo i pain di business man mano che si presentano e in primis cerchiamo di capire se l’AI può risolvere il problema, perché non è sempre scontato che sia così”.
Viviamo in un momento storico in cui l’AI viene presentata come la panacea di ogni male.
- Hai un problema di produttività? AI.
- Vuoi migliorare il customer service? AI.
- Devi ottimizzare i processi? AI.
- I dipendenti bevono troppi caffè? AI.
- Le piante in ufficio stanno morendo perché nessuno le annaffia? Mmm.. AI!
Questa narrazione pervasiva ci sta portando a un errore metodologico fondamentale: partire dalla soluzione invece che dal problema.
La frase di Invernizzi ribalta questa prospettiva e ci riporta al buon senso: prima capisci il problema, poi valuti gli strumenti. A volte l’AI è la risposta giusta, mentre a volte serve semplicemente riorganizzare un processo. A volte il problema è di competenze, non di tecnologia. A volte basta un foglio Excel ben fatto.
2. Statistica vs eccezionalità: il limite intrinseco dell’AI
Marco Pagani di Lidia ha portato una prospettiva affascinante parlando dell’applicazione dell’AI al mondo legal: “I modelli ragionano per statistica e mediane, mentre nel mondo legale si cerca sempre la variabile eccezionale, quella di per sé anti-statistica”.
Questo concetto illumina uno dei limiti più profondi dell’intelligenza artificiale, un limite che non è tecnico ma epistemologico. L’AI è addestrata su enormi quantità di dati e impara a riconoscere pattern, a identificare la risposta più probabile, la soluzione più frequente, l’approccio che funziona nella maggioranza dei casi. È, per sua natura, uno strumento che tende alla media, almeno nella sua accezione generativa.
Ma quanti dei nostri lavori, realmente, vivono nella media? Nel mondo legal si cerca il precedente anomalo, il cavillo che fa la differenza, l’interpretazione originale che ribalta una causa. Nel marketing creativo cerchiamo l’idea che rompe gli schemi, non quella che li conferma. Nel branding vogliamo differenziarci, non omologarci.
Ecco perché l’uso acritico e compulsivo dell’AI rischia di produrre una pericolosa mediocritas, che non è affatto aurea: contenuti che suonano tutti uguali, strategie che si assomigliano e creatività che si appiattisce. La sfida non è scegliere tra AI e intelligenza umana, ma capire dove usare l’una e dove l’altra, senza delegare all’AI proprio quei contesti in cui serve l’eccezionalità, non la statistica.
3. Il conflitto di interesse nascosto dell’advertising online
Gabriele Contilli e Ludovico Gandolfi di ISPD Italia e Dive by ISPD hanno fatto uno speech di grande equilibrio tra strategia e tecnologia, ma ciò che mi ha colpito di più è stata una riflessione apparentemente semplice ma devastante nelle sue implicazioni: ci fidiamo dei vendor di advertising, delle piattaforme che ci vendono le ads, quando ci dicono quanto dobbiamo investire. Ma è un conflitto d’interesse evidente, no?
Pensateci un momento. Meta ti dice quanto spendere in Facebook Ads. Google ti consiglia il budget per le campagne. LinkedIn ti suggerisce l’investimento ottimale. Ma chi ha interesse a che tu spenda meno? Nessuno di loro. È come chiedere a un concessionario auto se hai davvero bisogno di cambiare macchina.
Questa dinamica è così radicata nel nostro modo di lavorare che spesso neanche ce ne accorgiamo, prendiamo per buone le raccomandazioni delle piattaforme, ci affidiamo ai loro tool di ottimizzazione, seguiamo i loro suggerimenti di budget. Possibile che, nella maggior parte dei casi, stiamo investendo più di quanto sarebbe necessario?
La presentazione di un tool agnostico, AI-based, che permette di ottimizzare le ads in modo oggettivo, indipendente dalle piattaforme, apre uno scenario interessante. Per CMO e imprenditori questa riflessione dovrebbe essere un campanello d’allarme: fidatevi, ma verificate. E se possibile, usate strumenti terzi per validare ciò che le piattaforme vi dicono.
4. Da volume a value: la sintesi perfetta
L’ultima frase che mi sono segnata, e che forse riassume al meglio l’intera giornata, è di Camilla Varrella di Bytek: “Bisogna riuscire a passare da volume a value”.
Quattro parole che racchiudono un cambio di paradigma epocale. Per anni il marketing digitale è stato dominato dalla logica del volume: più traffico, più impression, più click, più reach. Investiamo budget importanti, lanciamo campagne ampie, vediamo come va, aggiustiamo il tiro. Un approccio quasi sperimentale, giustificato dal fatto che i dati erano parziali e gli strumenti limitati.
Ma oggi? Oggi abbiamo dati granulari su ogni interazione, strumenti di analisi sofisticatissimi, capacità predittive che fino a pochi anni fa erano fantascienza. Quindi, perché continuare a ragionare con la logica del volume?
Passare da volume a valore significa ribaltare questo approccio. Significa avere obiettivi chiari prima di spendere un euro. Significa costruire strategie precise, basate su dati e insight, non su sensazioni. Significa investire dove sappiamo che avrà impatto, non dove “si usa fare”. Significa misurare il valore generato, non solo le metriche di vanità.
E soprattutto, significa avere le competenze per scaricare tutto questo a terra. Perché gli strumenti ci sono, i dati ci sono, le tecnologie ci sono. Quello che spesso manca è la capacità di orchestrarli in modo strategico, di leggerli con occhio critico, di tradurli in azioni concrete e misurabili.
In sintesi
Sto scherzando, non voglio farla la conclusione da “In sintesi” alla ChatGPT! 🙂
Mi sembra che sia tutto molto chiaro. L’AI Festival era focused sul mondo agenticità quest’anno, a mio avviso in realtà se n’è parlato poco, perché forse non ci siamo ancora arrivati del tutto. Il cuore del dibattito è ancora più alto e strategico, non tecnico: riguarda il modo in cui usiamo gli strumenti, cosa possiamo aspettarci da essi, come adottarli in modo utile e consapevole.
Grazie agli organizzatori dell’AI Festival per avermi dato questa opportunità. E grazie a tutti gli speaker che hanno condiviso con generosità le loro esperienze e riflessioni. Ci vediamo alla prossima edizione… magari ancora sul palco!
