Agenti AI nel marketing

In effetti, il 50% delle aziende che attualmente utilizzano l'AI generativa avvierà programmi pilota di agentic AI nel 2025.¹

A differenza degli strumenti precedenti, gli agenti AI possono eseguire attività complesse con meno interazioni umane. Supportano un'ampia gamma di funzioni di marketing, tra cui il coinvolgimento dei clienti, la creazione di contenuti, la gestione delle campagne e l'analisi delle prestazioni.

Per capire come i marketer utilizzano gli agenti AI, è utile prima capire gli agenti AI stessi. Per prima cosa bisogna conoscere la differenza tra due tipi principali di AI: AI generativa e agentic AI. L'AI generativa crea contenuti originali basati su un prompt dell'utente. L'agentic AI può decidere e agire da sola, perseguendo obiettivi complessi con poca supervisione.

Gli assistenti AI esistono lungo un continuum. Da un lato ci sono i chatbot basati su regole che seguono script predefiniti. Seguiti da assistenti virtuali più avanzati e poi assistenti alimentati da AI generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), in grado di gestire compiti in un'unica fase. Al vertice di questa progressione ci sono gli agenti alimentati dall'AI, che operano in modo autonomo. Questi agenti prendono decisioni, progettano workflow e utilizzano le chiamate di funzione per connettersi a strumenti esterni e colmare eventuali lacune nelle loro conoscenze.

Gli agenti AI vanno ben oltre la semplice automazione del marketing. Mentre gli strumenti AI come i chatbot di base possono fornire risposte basate su script, gli agenti AI possono interpretare l'input, ragionare attraverso le opzioni e prendere decisioni consapevoli del contesto su più piattaforme. Adattano il loro comportamento nel tempo e possono suddividere grandi obiettivi in fasi più piccole, supportando strategie di marketing complesse con una supervisione minima.

Ad esempio, il team di trasformazione di IBM ha collaborato con le risorse umane di IBM per offrire un'esperienza self-service per i dipendenti semplificata, personalizzata e basata sui dati. Ora il nostro agente digitale AskHR risponde al 94% delle domande sulle risorse umane di IBM a livello aziendale e di livello inferiore, permettendo ai professionisti delle risorse umane di concentrarsi su questioni più complesse.²

Per ottenere tali risultati, gli agenti AI si affidano a una combinazione di tecnologie. Il machine learning li aiuta a riconoscere i modelli e a fare previsioni. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente loro di comprendere e generare il linguaggio umano e l'AI generativa dà loro la capacità di creare contenuti originali.

Questi agenti sono in genere alimentati da modelli AI addestrati su grandi set di dati per supportare il ragionamento e la personalizzazione. Altrettanto importante è la loro connessione a sistemi esterni, come la gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e l'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API), che consente loro di estrarre dati pertinenti, personalizzare le interazioni e agire in ambienti reali.

Piuttosto che rispondere semplicemente a una domanda sul prodotto, ad esempio, un agente AI potrebbe riconoscere l'intenzione di acquisto di un cliente in base alla serie di domande e ai dati del cliente raccolti. L'agente può quindi riassumere le caratteristiche principali, offrire uno sconto e dare seguito con consigli personalizzati sui prodotti. L'agente esegue questi passaggi senza ricevere prompt espliciti.

Un singolo agente AI potrebbe gestire un'attività ripetitiva relativamente semplice come l'aggiornamento dei record CRM o la risposta a una domanda del cliente. Nelle applicazioni più avanzate, i sistemi multiagente si comportano come team intelligenti. Questi agenti possono delegare attività secondarie, condividere informazioni e coordinarsi tra gli strumenti per completare workflow complessi, tra cui la pianificazione di campagne, la generazione di variazioni di contenuto, la distribuzione di materiali e l'analisi delle prestazioni.

Questa capacità di collaborare distingue gli agenti AI dagli assistenti tradizionali. Condividendo insight e dividendo le responsabilità, gli agenti possono gestire attività interdipendenti e trasferire il contesto da un processo all'altro, rendendo le operazioni di marketing più intelligenti, adattive ed efficienti.

I sistemi di agentic AI sono impressionanti. Ma pongono sfide di governance complesse a causa del loro processo-decisionale autonomo e opaco e della vulnerabilità a pregiudizi, minacce alla cybersecurity e lacune normative. La loro dipendenza dal machine learning e dalle API esterne rende difficile garantire equità, responsabilità e privacy.

Le organizzazioni devono andare oltre le tradizionali pratiche di governance per gestire questi rischi. Dovrebbero essere adottate misure di sicurezza come il sandbox AI, gli stress test, il monitoraggio da agente ad agente, i meccanismi di arresto di emergenza, i sistemi di supervisione umana e governance come il toolkit IBM® watsonx.governance. Con l'espansione dei sistemi AI, una governance critica è fondamentale per garantirne un utilizzo sicuro, etico ed efficace.³

Secondo una ricerca commissionata da IBM, l'assistenza clienti e il supporto alle vendite sono due casi d'uso in cui si prevede che gli agenti AI abbiano il maggiore impatto iniziale sulle prestazioni e sul ROI.⁴ Secondo un rapporto di Gartner, entro il 2028 almeno il 15% delle decisioni lavorative quotidiane verrà preso in autonomia attraverso l'agentic AI, in aumento rispetto allo 0% del 2024.⁵

Gli agenti AI forniscono agli addetti al marketing un nuovo, potente strumento. I professionisti del marketing possono ora delegare il processo decisionale e l'esecuzione reali a sistemi che apprendono, ragionano e funzionano su larga scala. Un agente di marketing AI può analizzare i dati dei clienti. Può scrivere e inviare messaggi personalizzati. Può gestire campagne pubblicitarie e adattare le strategie. L'agente fa tutto questo lavoro senza bisogno di una guida umana costante.

Questi casi d'uso abbracciano le funzioni chiave del marketing. Includono l'e-mail marketing, i social media, la SEO e la strategia dei prezzi. Queste funzionalità rendono l'AI una forza importante nel guidare le moderne prestazioni di marketing.²

Ad esempio, un semplice chatbot potrebbe rispondere con una risposta preimpostata quando qualcuno digita "Qual è la vostra politica sui resi?" Un agente AI può fare molto di più. Potrebbe riconoscere che è probabile che un cliente effettui un acquisto e offra assistenza in modo proattivo. Può anche riassumere i dettagli del prodotto e personalizzare un follow-up, adattandone il comportamento in base a ciò che apprende nel tempo.

Invece di limitarsi ad accelerare i vecchi workflow, gli agenti AI stanno ridefinendo ciò che i team di marketing possono realizzare. Rappresentano una nuova generazione di strumenti intelligenti di marketing digitale che supportano strategie creative e di coinvolgimento dei clienti e possono affrontare la complessità dell'analisi e dell'esecuzione dei dati come partner collaborativi proattivi.  

Gli agenti AI sono importanti nelle attività di marketing perché rimodellano radicalmente il modo in cui vengono prese le decisioni e vengono intraprese le azioni. I sistemi di marketing tradizionali, anche se automatizzati, dipendono fortemente da regole predefinite e da una pianificazione delle campagne guidata dall'uomo. Questi approcci faticano a tenere il passo con la velocità, il volume e la variabilità del comportamento dei consumatori moderni.

Gli agenti AI sono progettati per ragionare, imparare e agire in modo autonomo. Ciò offre ai professionisti del marketing la capacità di rispondere alle esigenze dei singoli clienti in tempo reale e su larga scala.

La loro importanza non risiede solo nell'automazione, ma anche nel loro potenziale di fungere da intermediari adattivi tra marchi e consumatori. Man mano che il processo di marketing diventa più frammentato, con gli utenti che navigano tra piattaforme, canali e dispositivi, gli agenti AI agiscono come entità intelligenti in grado di interpretare il contesto e di coinvolgere e guidare gli utenti lungo il percorso del cliente.

Possono aggiornare continuamente le loro strategie sulla base di nuove informazioni, migliorando le prestazioni in base a metriche chiave come classifiche e tassi di conversione, mantenendo la coerenza con la voce del marchio.

Gli agenti AI affrontano anche una sfida strategica crescente: i limiti dell'attenzione umana e della capacità organizzativa. Con l'aumento del numero di canali, strumenti e fonti di dati, non è pratico per i team di marketing sintetizzare tutte queste informazioni in tempo reale. Gli agenti AI operano in modo continuo e autonomo, il che consente ai sistemi di marketing di diventare più agili.

Riducono la necessità per i team umani di microgestire ogni elemento dell'esecuzione, consentendo loro di concentrarsi sulla pianificazione di livello superiore, sulla strategia del marchio e sulla direzione creativa.

Gli agenti AI spostano il modello operativo di marketing, da uno basato su campagne periodiche e statiche a un sistema dinamico, continuo e intelligente. Questo cambiamento consente alle organizzazioni di diventare più adattive, reattive ed efficienti nel servire i clienti e raggiungere gli obiettivi aziendali. Questo tipo di trasformazione end-to-end è particolarmente utile per le aziende con percorsi cliente complessi e multitouch, come fornitori SaaS, piattaforme di e-commerce e società di servizi finanziari.

I professionisti del marketing utilizzano gli agenti AI come copiloti intelligenti per gestire attività che altrimenti richiederebbero uno sforzo manuale, un monitoraggio continuo o un coordinamento su larga scala. Ecco alcuni esempi di come vengono applicati nelle iniziative di marketing basate su AI:

Gli agenti AI migliorano il modo in cui i marchi interagiscono con i clienti attraverso interfacce di chat intelligenti. A differenza dei tradizionali chatbot basati su regole, questi agenti comprendono il linguaggio naturale, tracciano il contesto delle conversazioni in corso e rispondono in un modo più umano.

Possono guidare gli utenti in attività complesse come la selezione dei prodotti o la risoluzione dei problemi di assistenza, spesso migliorate dall'integrazione con strumenti LLM come ChatGPT, che amplia ulteriormente le loro funzionalità.

Un esempio specializzato è un agente della knowledge base, che aggiorna dinamicamente le risorse di conoscenza self-service per consentire ai clienti di risolvere i problemi in modo indipendente.⁶

Gli agenti AI possono analizzare il comportamento, le preferenze e la cronologia degli utenti per generare messaggi personalizzati per tutti, anziché, ad esempio, progettare manualmente decine di varianti di annunci per campagne e-mail rivolte a diversi segmenti di destinatari. Questi agenti utilizzano la generazione del linguaggio naturale per creare testi unici e l'apprendimento automatico per determinare quali contenuti molto probabilmente porteranno a un clic, a una conversione o a un coinvolgimento più profondo.

Facendo un ulteriore passo avanti, un portavoce video personalizzato genera video personalizzati che salutano gli utenti per nome e fanno riferimento ai loro interessi specifici, aggiungendo un tocco umano ai contenuti dinamici.⁶

Gli agenti AI possono eseguire e perfezionare le campagne di marketing in modo autonomo e svolgere attività tradizionalmente gestite da team di grandi dimensioni. Possono gestire automaticamente l'acquisto di media su piattaforme come motori di ricerca, reti display e social network come LinkedIn. Monitorano i dati sulle prestazioni in tempo reale, come impressioni, percentuali di clic e prestazioni delle campagne, quindi adattano le offerte, i criteri di targeting e l'allocazione del budget per raggiungere gli obiettivi della campagna.

L'agentic AI funziona in modo continuo e senza affaticamento. Da un giorno all'altro potrebbe, ad esempio, modificare la campagna pubblicitaria di una grande azienda. Potrebbe decidere in merito alla spesa pubblicitaria e creare e pubblicare contenuti. Un agente di strategia svolgerebbe un ruolo fondamentale in questo senso, ottimizzando le strutture delle campagne sulla base dell'analytics predittiva e dati sulle prestazioni passate.⁶

Gli agenti AI possono elaborare grandi volumi di dati di mercato, feedback dei clienti e risultati delle campagne per generare informazioni o formulare raccomandazioni. Alcuni agenti possono persino coordinarsi tra loro: uno si occupa della creazione dei contenuti, un altro della distribuzione e un terzo della valutazione delle prestazioni. Questa orchestrazione crea un sistema di marketing più intelligente e connesso in grado di apprendere e adattarsi nel tempo, contribuendo a framework e case study che dimostrano i risultati.

Ad esempio, un agente di tendenze e insight può estrarre dati comportamentali e analisi del sentiment per far emergere le tendenze dei mercati emergenti. Allo stesso tempo, un agente di social listening monitora attivamente le conversazioni online e interagisce con il destinatario in tempo reale per rilevare e rispondere ai cambiamenti nella percezione del marchio.⁶

Internamente, gli agenti AI semplificano le operazioni di marketing automatizzando attività interne come la generazione di contenuti, la reportistica e il monitoraggio delle prestazioni. Possono redigere bozze di varianti dei testi, analizzare i modelli di coinvolgimento e suggerire le azioni successive, coordinando al contempo strumenti e piattaforme.

Man mano che si evolvono, fungono sempre più da ponte tra strumenti e sistemi e aiutano i marketer a gestire processi complessi e interfunzionali in modo più efficiente. Questo include l'integrazione delle domande frequenti, dei workflow dei clienti e delle campagne di sensibilizzazione.

Ad esempio, un agente di generazione di contenuti può produrre materiale personalizzato e contestualmente pertinente attraverso testo, immagini e video. Un agente creativo multimodale può convertire gli obiettivi di una campagna in brief creativi completi con messaggi di esempio, indicazioni di progettazione e insight sul destinatario, utilizzando modelli riutilizzabili per garantire coerenza e rapidità.⁶

Alcuni dei principali modi in cui gli agenti AI stanno migliorando e trasformando il modo in cui lavorano i team di marketing sono:

Miglioramento continuo: gli agenti AI monitorano e analizzano i dati sulle prestazioni in tempo reale, consentendo loro di testare, apprendere e modificare le campagne in modo autonomo senza attendere l'input umano. Ciò consente una costante messa a punto della messaggistica, della creatività e del budget e si traduce in un output migliore.

Coinvolgimento del cliente: anziché fornire risposte scritte come i chatbot, gli agenti AI possono comprendere il contesto, motivare le esigenze dei clienti e portare avanti le conversazioni tra sessioni e canali, creando interazioni con i clienti più utili e pertinenti.

Riduzione della complessità dei sistemi: i sistemi di marketing tendono ad essere disgiunti, rendendo più difficile il coordinamento. Gli agenti AI agiscono come strati intermedi intelligenti, unendo strumenti, dati e workflow per automatizzare processi che altrimenti richiederebbero il coordinamento di più team o piattaforme.

Esecuzione scalabile con costi generali inferiori: gli agenti AI possono gestire migliaia di microdecisioni e attività contemporaneamente, come il test dei messaggi o gli aggiustamenti del targeting, senza aumentare il personale. Possono anche integrarsi con piattaforme come HubSpot, Salesforce e altre soluzioni CRM per supportare la gestione end-to-end delle campagne, consentendo ai team più piccoli di eseguire in modo efficiente strategie di marketing sofisticate.

Supporto decisionale migliorato: oltre all'esecuzione delle attività, alcuni agente AI forniscono consigli strategici, segnalano problemi e offrono suggerimenti, aumentando il giudizio umano anziché sostituirlo.

Marketing sempre attivo: i marchi che utilizzano gli agenti AI possono mantenere più facilmente campagne attive e interagire con i clienti tutto il giorno. Gli agenti AI non si prendono pause, quindi l'esperienza del cliente, gli aggiornamenti e le analytics continuano a funzionare anche quando i team umani sono offline.

L'intelligenza artificiale e gli agenti AI non possono sostituire completamente i professionisti del marketing umani e probabilmente non lo faranno nel prossimo futuro. Stanno invece trasformando ciò su cui i team di marketing si concentrano e il modo in cui lavorano. Ecco alcuni dei progressi dell'AI a cui dovremmo assistere entro i prossimi dieci anni che interessano il marketing e altri settori:⁷

Status quo multimodale: l'AI multimodale, che elabora e integra diverse forme di input come testo, voce, immagini e video, diventerà molto più raffinata. Questo progresso consentirà all'AI di imitare meglio la comunicazione umana e potenziare assistenti virtuali intelligenti in grado di comprendere domande complesse e ricche di contesto e rispondere con output personalizzati e multimodali come diagrammi, istruzioni vocali o dimostrazioni video.

Democratizzazione dell'AI e creazione più semplice di modelli: lo sviluppo dell'AI diventerà sempre più accessibile attraverso piattaforme no-code e uso limitato di codice, strumenti di machine learning automatizzati e API plug-and-play. Imprenditori, hobbisti e aziende possono trarre beneficio da cicli di innovazione più rapidi, workflow assistiti dall'AI e modelli personalizzabili basati su cloud. Questi progressi possono consentire anche ai non esperti di creare e distribuire soluzioni AI personalizzate, stimolando la creatività.

Assicurazione contro le allucinazioni: man mano che l'AI diventa parte integrante dei settori critici, le organizzazioni potrebbero adottare una "assicurazione contro le allucinazioni AI" per proteggersi dai danni finanziari, legali o di reputazione causati da output errati. Queste politiche coprirebbero i rischi derivanti da errori dell'AI generativa, come misinformazione, raccomandazioni errate o decisioni distorte e aiuterebbero a istituzionalizzare le garanzie relative all'affidabilità dei modelli.

AI nei vertici aziendali: l'AI fungerà da consulente strategico in contesti dirigenziali, fornendo insight e simulazioni di scenari basati sui dati in tempo reale per supportare le decisioni aziendali. I sistemi avanzati semplificheranno il coordinamento interdipartimentale, offriranno la pianificazione predittiva ed eleveranno le piccole imprese con strumenti tradizionalmente disponibili solo per le grandi imprese. L'AI diventerà essenzialmente un partner di fiducia per la leadership.

Etica e regolamentazione dell'AI: le normative globali dell'AI si evolveranno per adeguarsi al ritmo rapido della tecnologia. Queste normative enfatizzeranno la trasparenza, la robustezza e la supervisione umana, soprattutto nelle applicazioni ad alto rischio. Questioni etiche quali pregiudizi, privacy e responsabilità determineranno l'adozione di politiche volte a classificare l'AI in base al livello di rischio, applicare norme di sicurezza e vietare casi d'uso dannosi quali la sorveglianza di massa o il social scoring.

Utilizzo e governance dei dati: con i dati del mondo reale che diventano sempre più difficili da ottenere in modo etico e su larga scala, i dati sintetici diventeranno lo standard per la formazione dell'AI. Le organizzazioni daranno priorità ai set di dati proprietari e a un rigoroso controllo della qualità per creare modelli personalizzati. Verrà implementata una governance più rigorosa per controllare la "shadow AI" e garantire che i sistemi approvati gestiscano le informazioni sensibili in modo responsabile.