L'IA generativa (intelligenza artificiale generativa) nel marketing si riferisce all'uso di tecnologie di intelligenza artificiale (IA), in particolare quelle capaci di creare nuovi contenuti, intuizioni e soluzioni per migliorare gli sforzi di marketing. Questi strumenti di IA generativa utilizzano modelli avanzati di machine learning per analizzare grandi set di dati e generare risultati che imitano il pensiero e il processo decisionale umano.

Questa funzionalità permette agli esperti di marketing di automatizzare, personalizzare e innovare le proprie strategie di marketing in diversi modi. Possono, ad esempio, creare contenuti personalizzati per i singoli consumatori o fornire raccomandazioni ai dipartimenti marketing basate su ampi dati sui clienti.

Negli ultimi dieci anni, le aziende di e-commerce e altre imprese hanno impiegato l'IA per diverse applicazioni di marketing, inclusi gli A/B test per la pubblicità e l'automazione di campagne di marketing standard come gli invii massivi di e-mail. Tuttavia, con la crescente raffinatezza degli strumenti di IA generativa come ChatGPT, nuove tecnologie stanno per rivoluzionare il marketing digitale. Questi progressi hanno portato a significative innovazioni nel marketing basato sull'IA in breve tempo.

Recentemente, l'azienda automobilistica Carvana ha creato 1,3 milioni di video unici generati dall'IA, personalizzati per i percorsi individuali dei clienti. Spotify ha sperimentato la traduzione automatica di podcast per raggiungere potenzialmente nuovi mercati e pubblici.2

Per i dipartimenti marketing, l'IA generativa può automatizzare compiti ripetitivi come la stesura di descrizioni di prodotti o la sintesi del feedback dei clienti, liberando così le risorse umane per lavori più importanti e di maggior valore. I modelli di IA che utilizzano il deep learning diventano sempre più familiari con la voce di un brand, le offerte di prodotti e i clienti. Di conseguenza, i loro risultati migliorano e le prestazioni complessive aumentano.

Innovazioni come queste hanno aumentato significativamente l'interesse nell'utilizzo dell'IA generativa per il marketing negli ultimi anni. Secondo un'indagine IBM in collaborazione con Momentive.ai, il 67% dei CMO ha dichiarato di pianificare l'implementazione dell'IA generativa nei prossimi 12 mesi. L'86% prevedeva di farlo entro 24 mesi. Nonostante ciò, molte aziende, nelle loro attuali iniziative di IA generativa, continuano a concentrarsi sull'utilizzo della tecnologia per l'efficienza e la riduzione dei costi, anziché per l'innovazione e la crescita.3

Come funzionano i modelli di IA generativa

I modelli di IA generativa utilizzano tecniche di machine learning per creare testo, immagini, audio e video. Questi modelli vengono addestrati su enormi set di dati e apprendono schemi e strutture nei dati per produrre risultati che imitano le decisioni umane.

Nelle applicazioni di marketing, l'IA generativa è spesso utilizzata insieme all'IA tradizionale per aumentare l'efficienza. Per fare un semplice esempio: l'IA generativa potrebbe creare testi e immagini pubblicitarie, mentre il machine learning determina quali clienti riceveranno una specifica risorsa creativa.

Mentre GPT-4 e Dall-E di OpenAI rimangono tra i modelli più noti, sempre più aziende leader stanno sviluppando soluzioni di IA generativa individuali o semi-individuali, basate su set di dati specifici per il brand o per le attività. Ad esempio, i Granite Library Foundation Models di IBM vengono addestrati con dati aziendali provenienti dai settori legale, scientifico e finanziario per adattarli in modo ottimale alle applicazioni aziendali.

Con modelli orientati all'impresa come questi, un'azienda può sovrapporre i propri dati – ad esempio, informazioni storiche sulle interazioni con i clienti – a un Foundation Model. Questo processo porta a una serie di strumenti di IA più specifici ed efficaci. Poiché queste tecnologie "imparano" nel tempo, i modelli di IA appositamente sviluppati e addestrati per eseguire compiti specifici possono essere continuamente migliorati e sviluppare maggiori capacità per determinate attività.

I dipartimenti marketing sono ben posizionati per sfruttare questa tecnologia, poiché la comunicazione con i clienti e la pubblicità generano enormi quantità di dati. L'IA generativa è particolarmente adatta per l'analisi di dati non strutturati come post sui social media o chat.

Le aziende possono integrare questi strumenti in diversi modi, con vari gradi di interazione umana e impatto a livello aziendale. Mentre negli ultimi anni le soluzioni di IA generativa preconfigurate sono diventate quasi onnipresenti nei dipartimenti marketing grandi e piccoli, le aziende si stanno sempre più orientando verso modelli individuali e trasformazioni digitali su larga scala, guidate dall'IA. Secondo un recente rapporto dell'IBM Institute for Business Value, più della metà dei CMO dichiara di voler creare Foundation Models basati sui dati proprietari della propria azienda.

Tre categorie di integrazione dell'IA nel marketing

In generale, il grado di integrazione dell'IA in un'azienda può essere suddiviso in tre categorie:

Modelli predefiniti e pronti all'uso

Modelli Foundation personalizzati

Trasformazione dell'IA su larga scala

Casi d'uso comuni dell'IA generativa nel marketing

L'IA generativa utilizza una combinazione di tecnologie avanzate per creare, personalizzare e ottimizzare contenuti e interazioni con i clienti. Alcuni casi d'uso comuni includono:

Miglioramento dell'interazione con i clienti

Ad esempio, gli strumenti di IA generativa per l'interazione con i clienti potrebbero au