Come cambia il ruolo del Marketing Manager con l'AI

Diverse ricerche dimostrano come oltre il 70% delle aziende globali abbia già adottato strumenti di intelligenza artificiale almeno in una funzione aziendale, con il marketing tra le aree più impattate. Questa diffusione rende evidente che le competenze richieste a chi guida la comunicazione non possono più limitarsi al saper “gestire campagne”, ma devono includere capacità di supervisione algoritmica, visione strategica e leadership creativa. L’AI ridisegna le gerarchie di priorità: non più la microgestione dei processi, ma la capacità di indirizzare scelte, preservare l’identità del brand e governare l’uso responsabile della tecnologia. La domanda è: in un contesto in cui l’automazione prende in carico gran parte dell’operatività, quale sarà il vero valore umano che i manager dovranno portare sul tavolo?

L’evoluzione dell’AI nel marketing: dalle prime automazioni alla generativa

L’intelligenza artificiale nel marketing non nasce con i modelli generativi, ma affonda le sue radici in un processo graduale di automazione che ha trasformato negli ultimi quindici anni la pianificazione media e
l’ottimizzazione delle campagne.

La programmatic advertising ne è stato il primo punto di svolta: nel 2025 assorbe ormai quasi il 90% della spesa globale in display digitale, sancendo l’acquisto automatizzato come standard di mercato.

Sul fronte del search, l’introduzione dello Smart Bidding da parte di Google nel 2016 ha spostato l’ottimizzazione delle campagne su logiche di machine learning in tempo reale, superando la gestione manuale di segnali e parametri di offerta.

Parallelamente, le piattaforme di marketing automation nate a metà anni Duemila — da HubSpot a Marketo fino a Salesforce Marketing Cloud — hanno introdotto in modo sistematico pratiche come lead nurturing, scoring e orchestrazione multicanale, creando l’infrastruttura di dati e processi che oggi rende possibile integrare modelli generativi nei workflow.

Tra il 2023 e il 2024 il settore ha conosciuto un’accelerazione duplice: da un lato la crescita dei ricavi programmatic, soprattutto nel mercato statunitense; dall’altro l’adozione massiccia di AI generativa nelle funzioni di marketing, con i CMO che ribilanciano i budget e pretendono ritorni misurabili sugli investimenti.

L’automazione ha prima standardizzato le attività operative, mentre la generative AI ha spostato il centro di gravità sulla progettazione, sulla supervisione algoritmica e sul controllo della qualità narrativa.

Il presidio umano nel marketing: ciò che l’AI non può sostituire

L’adozione di strumenti di intelligenza artificiale nei dipartimenti marketing sta crescendo a un ritmo esponenziale. Secondo il report The State of AI del 2023 di McKinsey, il 79% delle aziende ha integrato almeno un’applicazione di AI nei propri processi, e il marketing figura tra le aree più interessate insieme a vendite e sviluppo prodotto. secondo la ricerca Generative AI Snapshot Series di Salesforce del giugno 2023, il 51 % dei marketer ha già integrato o sta sperimentando la genAI nel proprio flusso di lavoro, e un altro 22 % prevede di farlo a breve — per un totale si avvicina ai tre quarti dei professionisti coinvolti. Questi strumenti vengono utilizzati soprattutto nella creazione di contenuti (76 % dei casi), nella generazione di appealing copy (76 %) e nel supporto alla creatività (71 %). 
Tuttavia, emergono anche preoccupazioni concrete: il 39 % dei marketer dichiara di non sapere come usare la genAI in modo sicuro e dichiara che competenze di supervisione umana, dati affidabili e formazione strutturata restano fondamentali.

La stessa letteratura evidenzia che non tutto può o deve essere delegato all’AI. La definizione della strategia di brand, la scelta dei valori narrativi e la capacità di leggere i cambiamenti socio-culturali restano prerogative umane. L’automazione eccelle nell’elaborare varianti rapide e nel testare ipotesi su larga scala, ma è il marketing manager a dover garantire che la tecnologia non scivoli nell’omologazione o nella perdita di autenticità. In questo senso, il perimetro d’uso si definisce in modo netto: l’AI gestisce la massa operativa e i cicli di ottimizzazione, mentre il manager assume un ruolo di supervisore, garante di coerenza e custode della visione strategica.

Dal controllo operativo alla leadership strategica

L’AI ha spostato il baricentro del lavoro del marketing manager: da esecutore di task a orchestratore strategico. Le funzioni tradizionalmente operative — gestione di campagne, stesura di contenuti, analisi di KPI — possono essere in gran parte automatizzate da strumenti generativi e predittivi. In questo scenario, il valore umano si concentra su tre aree chiave: Governance narrativa, Supervisione etica e Leadership trasformativa.

Governance narrativa: preservare l’identità di marca

La prima area che resta prerogativa del marketing manager è la governance narrativa. L’intelligenza artificiale può generare testi e varianti infinite, ma non è in grado di cogliere il sottile intreccio tra valori culturali, posizionamento competitivo e sensibilità sociale che costruiscono l’identità di marca. Il rischio, se delegato all’AI, è la produzione di contenuti corretti sul piano formale ma privi di quella continuità valoriale che distingue un brand da un altro. Il manager deve quindi presidiare la coerenza narrativa lungo canali e mercati diversi, assicurando che la voce del brand rimanga riconoscibile e in linea con le sue radici. È in questa capacità di sintesi — fra storia, cultura e innovazione — che si annida la parte più insostituibile dell’apporto umano.

Supervisione etica e regolatoria

La seconda area critica riguarda la supervisione etica e regolatoria. Normative come il GDPR e l’AI Act europeo impongono che l’uso dei dati e delle tecnologie AI resti sotto controllo umano. Le aziende rischiano sanzioni pesanti se affidano processi sensibili esclusivamente a sistemi automatici privi di validazione. È compito del marketing manager definire linee guida chiare, monitorare la conformità e garantire trasparenza nell’uso degli algoritmi. In questo senso, la tecnologia amplifica la produttività, ma solo la governance manageriale può assicurare che i contenuti non violino principi legali o etici, proteggendo la reputazione dell’azienda e rafforzando la fiducia del pubblico.

Leadership trasformativa: formare team per la collaborazione uomo-macchina

Quali sono le nuove competenze richieste ai Manager?

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di marketing ridisegna radicalmente il set di competenze richieste a chi guida team e strategie. La prima area è la digital literacy avanzata: non basta più conoscere gli strumenti operativi di base, serve la capacità di valutare criticamente il funzionamento dei modelli, comprendere i limiti dell’AI generativa e integrarla nei workflow senza delegare ciecamente. A questo si aggiunge la data analysis: i marketing manager devono interpretare dataset complessi, validare gli insight prodotti dagli algoritmi e distinguere pattern utili da correlazioni spurie. In un contesto in cui i dati guidano la creatività, la capacità di leggere e interrogare i numeri diventa determinante per evitare scelte superficiali. Terzo elemento cruciale, come precedentemente accennato è la AI governance, ossia la definizione di policy interne, standard etici e metriche di controllo. Un report del World Economic Forum segnala come oltre il 60% delle aziende stia già sviluppando framework di governance per l’uso responsabile dell’AI, considerandolo un vantaggio competitivo oltre che un requisito di compliance. In sintesi, la figura del marketing manager non si limita più a supervisionare contenuti: diventa un architetto di processi digitali, un interprete dei dati e un garante dell’uso etico e strategico della tecnologia.

Come le aziende possono affrontare la transizione del marketing nell’AI era

Il panorama competitivo odierno non offre più dubbi: l’intelligenza artificiale, in tutte le sue declinazioni, dalla programmatic advertising alla generativa, è ormai parte integrante del marketing. Tuttavia, il vero valore non risiede tanto nella tecnologia in sé, quanto nella capacità delle aziende di orchestrare una transizione consapevole, in cui il marketing manager diventa pivot tra visione strategica ed etica, e competenze tecnologiche.

Il World Economic Forum nel Future of Jobs Report 2023 e nelle previsioni successive stima che entro il 2030 l’AI e l’automazione trasformeranno circa l’86% delle imprese, creando 170 milioni di nuovi posti di lavoro a fronte di 92 milioni di ruoli potenzialmente obsoleti. In questo contesto, la leadership non si misura più in termini di produttività operativa, ma di orchestrazione dell’evoluzione: chi guida deve saper disegnare percorsi di upskilling mirati, orientati alle competenze richieste dalla nuova era — alfabetizzazione digitale, analisi dei dati e governance dell’AI — in grado di colmare il gap tra l’innovazione e la cultura organizzativa. 

Il passaggio necessario è da un approccio basato su “what AI can do” a uno domandante “what AI should do”, dove il marketing manager svolge un ruolo da guida etica e strategica, integrando nel cuore dell’organizzazione processi di valutazione del rischio, prototipazione granulare con piloting controllato e misurazione dell’impatto. 
Nella pratica, ciò significa trasformare i team in laboratori ibridi dove tecnologia e creatività dialogano, supportati da framework operativi solidi, e non lasciati all’improvvisazione o ai rituali formali.

In ultima analisi, la domanda che dobbiamo porci è semplicemente cambiata: non è più “possiamo automatizzare tutto?”, ma “cosa preserviamo dell’umano, e perché?”. 
Le aziende che sapranno rispondere investendo sul capitale umano e sulla responsabilità strategica, non solo tecnologica, saranno quelle destinate a prosperare in modo sostenibile nell’era digitale.