Creatività ed AI: quando gli algoritmi progettano campagne che funzionano
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L’immagine sovrastante è stata realizzata con l’IA
Nel panorama digitale saturo di oggi, i brand sono sottoposti a una pressione sempre maggiore per distinguersi, muoversi rapidamente e mantenere coerenza di tono e immagine su più canali, lingue e mercati. Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa (AI), come i sistemi text-to-image quali Midjourney, i large language model come ChatGPT e le piattaforme video/creative come Runway, stanno rapidamente ridefinendo il modo in cui le campagne marketing vengono ideate, prodotte e scalate. La promessa è chiara: ideazione più veloce, produzione scalabile, output multilingue e multi-formato, coerenza del tono di marca, il tutto liberando i team creativi umani per concentrarsi su strategia e differenziazione invece che sull’esecuzione routinaria.
L’adozione tecnologica parla da sola. Dati recenti indicano che il mercato dell’AI generativa dovrebbe raggiungere circa 62,7 miliardi di dollari nel 2025, con un tasso di crescita annuo composto superiore al 40% nel periodo 2025–2030.[1] Inoltre, un sondaggio McKinsey ha rilevato che l’utilizzo dell’AI generativa è passato dal 33% nel 2023 al 71% nel 2024 nelle diverse funzioni aziendali.[2] Questi numeri segnalano che l’AI non è più sperimentale: sta diventando uno strumento strutturale nei flussi di lavoro marketing e creativi.
L’AI generativa offre diversi vantaggi chiave nella produzione di campagne. Il primo è la scalabilità: la creazione di asset digitali che un tempo richiedeva settimane può ora essere completata in pochi giorni. Ad esempio, un provider di tecnologia marketing evidenzia che per ogni dollaro investito in AI generativa è possibile ottenere un ritorno di circa 3,70 dollari.[3] Questo livello di efficienza è particolarmente rilevante per i brand che operano a livello globale e necessitano di visual, copy e varianti per più lingue, regioni e canali.
L’AI consente inoltre cicli più brevi e sperimentazioni più frequenti. Secondo report di settore, l’86% degli inserzionisti utilizza già o prevede di utilizzare l’AI generativa per video advertising, e si stima che entro il 2026 fino al 40% dei video ads farà leva su strumenti generativi.[4] Nel mondo food & beverage, dove contano trend stagionali, lanci artigianali, innovazioni di gusto e iniziative export, velocità e agilità rappresentano vantaggi strategici.
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Tuttavia, l’impiego creativo dell’AI generativa richiede disciplina strategica. Alcuni aspetti chiave da considerare includono:
· Collaborazione uomo–AI: gli strumenti amplificano, ma non sostituiscono, l’intuizione umana. I creativi umani continuano a definire narrazione, tono di voce e risonanza emotiva. Come evidenziato da Harvard Professional Development, un marketing efficace dipende dal giudizio umano anche quando l’AI gestisce la produzione.
· Linee guida di brand e controllo qualità: grandi volumi di output non devono diluire l’identità di marca. Sistemi di approvazione, librerie di prompt e style guide sono fondamentali.
· Implementazione multilingue e multiculturale: i brand globali del F&B devono localizzare visual, copy e formati per regioni diverse senza perdere identità; l’AI generativa aiuta a creare varianti e traduzioni con rapidità.
· Etica, bias e autenticità: la ricerca avverte che gli output dell’AI possono incorporare bias demografici; i brand devono monitorare equità, sensibilità culturale e autenticità. [5]
· Allineamento ai risultati di business: non basta ridurre tempi o costi; occorre misurare conversioni, incremento di engagement e impatto sulla brand equity. I dati mostrano che, nonostante l’elevata adozione, il miglioramento dell’EBIT a livello aziendale derivante dall’AI generativa rimane limitato, con l’80% delle aziende che non riporta ancora significativi benefici di bottom line.[6]
Nel settore food & beverage, l’AI generativa è particolarmente rilevante per la necessità di campagne ricche di narrazione (heritage, terroir, profili sensoriali), distribuzione globale e molteplici touchpoint (digitali, fisici, export). Ad esempio, i brand possono comprimere i tempi di sviluppo delle campagne stagionali, creare visual localizzati per nuovi gusti, testare varianti di messaggio in poche ore e distribuire asset multilingue senza moltiplicare costi o tempi. Tuttavia, il successo non dipende dalla tecnologia in sé, ma dalla sua integrazione consapevole con supervisione umana, disciplina di brand, attenzione etica e allineamento alle metriche di business. Con una struttura adeguata, i brand possono sfruttare la creatività algoritmica per raccontare le proprie storie su scala globale.
[1] Key Generative AI statistics and Trends for 2025, URL: sequencr.ai (05.28.2025)
[2] The state of AI: How organizations are rewiring to capture value, URL: mckinsey.com (03.12.2025)
[3] Key Generative AI statistics and Trends for 2025, URL: sequencr.ai (05.28.2025)
[4] Tom Butts, Nearly 90% of Advertisers will Use Gen AI to Build Video Ads, According to IAB, URL: tvtechnology.com (07.15.2025)
[5] Yilmaz B., Ashqar H.I., Towards Equitable AI: Detecting Bias in Using Large Language Models for Marketing (02.18.2025)
[6] The state of AI: How organizations are rewiring to capture value, URL: mckinsey.com (03.12.2025)
