L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando la produzione e la gestione dei contenuti digitali in molte aziende. Secondo un'indagine, l'81% dei rispondenti ha notato cambiamenti significativi in questo ambito. Le applicazioni più comuni includono la creazione e l'adattamento automatico dei contenuti (28%), i flussi di lavoro automatizzati (26%) e la personalizzazione supportata dall'IA (25%). Inoltre, il 22% delle aziende utilizza l'IA per la ricerca di immagini o la ricerca semantica.
Problemi di gestione degli asset
Tuttavia, la base tecnica spesso non tiene il passo con queste innovazioni. Secondo l'indagine, il 71% delle aziende valuta la propria gestione degli asset come poco strutturata o basata su piattaforme centrali non uniformemente utilizzate. Solo il 18% considera il proprio livello di maturità ottimizzato o pronto per l'IA. Tra le aziende che utilizzano già l'IA, l'83% si trova in una delle tre fasi di maturità più basse su cinque.
Contenuti obsoleti e sistemi dispersi
Un altro problema significativo è rappresentato dai contenuti digitali obsoleti. L'81% dei rispondenti stima che almeno il 10% dei loro contenuti digitali sia ridondante, obsoleto o non più rilevante. Quasi un terzo ritiene che questa percentuale superi il 25% del loro patrimonio.
Inoltre, manca spesso una fonte di dati centrale e affidabile, nota come "Single Source of Truth". Solo il 24% delle aziende dispone di una soluzione completamente funzionante che fornisce contenuti aggiornati e approvati. Il 41% ha un approccio centrale, ma non lo applica in modo coerente o su scala aziendale. Solo il 22% memorizza i propri asset in un unico sistema centrale, e solo il 7% ha sistemi completamente integrati.
L'importanza di una gestione centralizzata
Per le applicazioni di IA, è fondamentale avere una gestione centralizzata dei contenuti. Se materiali, testi e metadati sono dispersi o il loro stato di approvazione e aggiornamento è incerto, aumenta il rischio che i processi automatizzati lavorino con informazioni errate o obsolete. Una piattaforma centrale da sola non risolve il problema; sono necessarie anche regole chiare, metadati ben curati e l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti.
Investimenti limitati
Nonostante la necessità evidente, solo il 16% delle aziende intervistate prevede investimenti concreti nella propria infrastruttura di contenuti e asset nei prossimi dodici mesi. In un quarto delle aziende, tali progetti sono almeno in discussione.
L'opinione degli esperti
Dominik Romer, amministratore delegato di pixx.io, vede in questo una lacuna strutturale: le aziende stanno automatizzando i processi di contenuto più rapidamente di quanto creino le basi necessarie. L'IA può funzionare in modo affidabile e autonomo solo se ha accesso a contenuti aggiornati, strutturati e approvati.
I risultati suggeriscono che l'introduzione dell'IA non dovrebbe essere misurata solo in base a singole applicazioni o al tempo risparmiato. La qualità dei dati, i diritti di accesso, la governance e le interfacce sono fattori decisivi per l'affidabilità dell'automazione in ulteriori ambiti. Tuttavia, i dati si basano su autovalutazioni e non dimostrano un nesso causale diretto tra il livello di maturità della gestione degli asset e il successo economico dei progetti di IA.
Dettagli della studio
La ricerca è stata condotta da Norstat nel giugno e luglio 2026 per conto di pixx.io, intervistando online 571 dipendenti in Germania operanti nel marketing, vendite, funzioni produttive e direzione aziendale. I rispondenti lavorano in aziende con almeno 20 dipendenti e patrimoni digitali che vanno da 1.000 a oltre 500.000 asset.