I migliori responsabili marketing usano l’AI per ridisegnare il prodotto, non per fare più email

La maggior parte dei responsabili marketing usa l’intelligenza artificiale per fare più cose dello stesso tipo: più email, più landing page, più contenuti social. Una minoranza la sta usando per qualcosa di completamente diverso, riprogettare l’interfaccia stessa tra prodotto e marketing. Lo segnala un’analisi pubblicata su Inc.com il 31 maggio 2026, che mette a confronto due approcci ormai divergenti.

Il punto pesa sulle decisioni di budget. Investire in deployment AI isolati per accelerare la produzione di contenuti significa spostare in alto il numeratore senza toccare il denominatore: si scrive più materiale, si manda più posta, si pubblicano più creatività, ma il ciclo di valutazione e conversione resta quello di prima. Le aziende che hanno tentato questa strada si sono trovate con team marketing più produttivi e tassi di conversione invariati, in alcuni casi peggiorati per affaticamento da contenuti.

L’approccio alternativo descritto nell’analisi prende una direzione diversa. Anziché ottimizzare un funnel a due metà separate (la parte di marketing che spinge, il prodotto che converte), integra il prodotto stesso dentro l’esperienza di marketing. L’utente non viene portato a una pagina di vendita ma a una demo funzionante che genera dati di utilizzo, e quei dati alimentano l’iterazione delle pagine, dei messaggi, della posizione del prodotto sul mercato.

Quando la pagina di vendita diventa il prodotto

L’esempio citato è JangaFX, piattaforma di grafica per videogiochi che ha integrato il proprio strumento di generazione asset, IlluGen, direttamente nella pagina prodotto. L’utente che scorre non si imbatte in un pulsante “compra”, trova un invito a provare il sistema gratuitamente per trenta giorni. Ogni interazione con la demo (prompt usati, asset generati, momenti di abbandono) diventa materia prima per il marketing, che riposiziona i messaggi sulla base di cosa l’utente cerca davvero, non di cosa il team marketing immagina cerchi.

La differenza con il funnel tradizionale è strutturale. Nel vecchio modello il marketing parla del prodotto, nel nuovo il prodotto parla di sé. L’AI accelera il ciclo perché può analizzare in tempo reale le sessioni di prova e suggerire micro-aggiustamenti alla pagina, ai messaggi, al pricing visualizzato. Si chiama product-led marketing, e da anni esisteva come idea; l’AI lo rende eseguibile su scala industriale per la prima volta.

Una ricerca del Boston Consulting Group citata nell’articolo Inc. indica una direzione precisa per i responsabili marketing che vogliono uscire dalla fase use-case isolato: costruire workflow end-to-end che attraversino raccolta dei dati di utilizzo, analisi, implementazione delle modifiche, misurazione. Non più “abbiamo aggiunto l’AI alla nostra suite”, ma “abbiamo riscritto come si vende il prodotto”.

L’AI washing del marketing è il rischio principale

Il problema è che il mercato si sta riempiendo di promesse vuote. Una percentuale crescente di aziende dichiara di “usare l’AI nel marketing” intendendo che il proprio copywriter usa ChatGPT per le mail. Questa non è trasformazione, è sostituzione di strumento dentro un processo invariato. Il responsabile marketing che spaccia questo cambio di tool per innovazione strategica sta vendendo aria al proprio amministratore delegato, e prima o poi i conti non torneranno.

Aviatrix è uno dei pochi casi documentati di vera trasformazione dell’80% del lavoro marketing, con riduzione dei costi video da 50mila a 5-10mila dollari per pezzo. Ma anche lì la chiave non è stata “produrre più video”, è stata ripensare quale video produrre, per quale segmento, con quale chiamata all’azione. La domanda strategica viene prima dell’automazione.

Per le aziende che vendono software (SaaS, piattaforme, marketplace) la finestra di opportunità è particolarmente stretta. I negozi online stanno diventando “zero click”, con agenti AI che fanno scoperta e acquisto al posto dell’utente. Chi non riprogetta la propria architettura per essere leggibile dagli agenti rischia di sparire dalla shortlist prima ancora di sapere di esistere. Il marketing tradizionale a base di SEO, ads e landing page sta perdendo il proprio interlocutore principale.

Cosa devono fare i responsabili marketing oggi

La prima mossa è verificare se il proprio team sta usando l’AI come acceleratore o come rifondazione del processo. La differenza si misura con una domanda secca: il modo in cui vendete il prodotto oggi è strutturalmente diverso da come lo vendevate diciotto mesi fa? Se la risposta è “produciamo più contenuti in meno tempo”, siete nella prima categoria. Se la risposta è “abbiamo cambiato l’interfaccia tra utente e prodotto”, siete nella seconda.

La seconda mossa è guardare al proprio stack di marketing come a un’architettura, non come a una collezione di tool. I 25, 50, 80 strumenti AI che il team usa singolarmente non producono workflow integrati, producono frammenti automatizzati dentro un processo manuale di coordinamento. La leva di valore non sta nei singoli tool, sta nella loro orchestrazione, e qui le aziende più avanti hanno spesso costruito layer proprietari, perché il mercato non offre ancora soluzioni pronte.

La terza mossa è la più impopolare: ammettere che parte del lavoro di marketing tradizionale, soprattutto la produzione di contenuti che non muove i tassi di conversione, va smesso. Non automatizzato, smesso. Il responsabile marketing che invece di tagliare attività a basso ROI le accelera con l’AI sta solo scalando lo spreco. Sondaggi recenti mostrano che il 24% dei consumatori dichiara meno propensione all’acquisto quando l’AI è esibita come tratto di prodotto, contro un 18% che si dice favorevole. Più contenuti AI generati significano spesso meno fiducia, non più.

Il discrimine tra le due categorie di responsabili marketing diventerà visibile nei prossimi diciotto mesi, quando le aziende che hanno solo accelerato il vecchio modello inizieranno a competere con quelle che lo hanno smontato. Le prime presenteranno bilanci con costo marketing in calo e ricavi stabili, e si racconteranno una storia di efficienza. Le seconde presenteranno costo marketing simile a prima e ricavi in crescita strutturale, perché avranno spostato il prodotto al centro dell’esperienza di vendita. Quando i due gruppi si confronteranno sul mercato dei talenti e dei capitali, l’asimmetria sarà difficile da nascondere.

Chi guida oggi un dipartimento marketing ha una finestra di scelta che si chiude in fretta. Continuare a comprare strumenti AI per fare di più è la strada di minor resistenza e di massima vulnerabilità competitiva. Investire nella riprogettazione del confine tra prodotto e marketing richiede capitale politico interno, fastidio per le abitudini consolidate, conflitto con il team prodotto che dovrà aprirsi al marketing e con il team marketing che dovrà imparare a leggere dati di utilizzo. È fatica, ma è la fatica che paga.