L’AI ha spostato il collo di bottiglia del marketing
Nonostante l'adozione dell'AI nel marketing, l'85% dei team manca le scadenze. Il collo di bottiglia si è spostato, non eliminato.
L’AI accelera le email ma non i progetti: l’85% dei team sfora le date di lancio.
A fine luglio, un’indagine di Knak distribuita via PR Newswire ha restituito la fotografia di un paradosso: il 70% dei team di marketing ha implementato l’intelligenza artificiale nella produzione delle email, ma l’85% ha mancato almeno una data di lancio pianificata negli ultimi dodici mesi. La tecnologia doveva eliminare i colli di bottiglia. Li ha solo moltiplicati.
I numeri non lasciano scampo. Il 60% dei team coinvolge almeno quattro persone nella produzione di una singola email. E l’88% dice che l’output dell’AI richiede ancora una moderata o sostanziale modifica umana prima di poter essere usato. Detto altrimenti: la macchina genera, ma il lavoro manuale non è scomparso. È cambiato di posto.
C’è qualcosa di profondamente irrazionale in questi dati. Le aziende non sono lente ad adottare l’AI: la usano. Il problema è che usarla non ha reso più veloce il processo. E l’email resta il canale più affamato di asset: stando a Knak, l’88% dei team produce asset per le campagne email, quasi il 50% in più rispetto al canale successivo, il social a pagamento fermo al 60%. Il paradosso non è distribuito in modo uniforme: si concentra proprio dove l’AI doveva fare la differenza.
Dalla scommessa di Knak al caos dei cinque strumenti
Ma questi numeri non sono nati dal nulla: hanno una storia. Già nel 2015, Knak viene fondata da ex colleghi IBM. All’epoca la promessa era togliere il codice, far creare email senza sviluppatori. Dieci anni dopo, la fila di strumenti non si è accorciata: il 54% dei team usa da tre a cinque strumenti separati per produrre una singola email.
Nel 2026, il confronto tra i vendor di email building si è spostato, come ammette la stessa Knak, dalla velocità alla capacità di produrre email e landing page on-brand su scala enterprise e di collegarle ai sistemi che effettivamente le inviano. Tradotto: il mercato non vende più “facciamo prima”. Vende “facciamo tanto, ovunque”.
Perché pubblicare questi dati proprio a fine luglio? Per chi, come Knak, punta ora sulla produzione enterprise, il nemico non è il singolo tool: è la somma dei tool. Ma dietro questa proliferazione c’è un mercato che festeggia. E chi paga il conto?
Il conto dell’AI generativa: milioni investiti, ritorni al 29%
La risposta arriva dai numeri di bilancio. Secondo un’indagine di Writer, nel 2026 il 59% delle aziende investe almeno un milione di dollari all’anno in tecnologia AI, ma solo il 29% vede ritorni significativi. Non è un problema di adozione. È un problema di rendimento. Si spende tanto, si produce tanto, ma il risultato operativo non scala.
Poi c’è lo squilibrio nell’uso. Stando alla survey di Knak, il 64% dei team usa l’IA per le bozze di copy e il 56% per la generazione di immagini; solo il 25% la usa per costruire o codificare email e landing page, cioè proprio i passaggi che bloccano i flussi di lavoro. Il motivo è forse banale: l’AI generativa brilla nei compiti espressivi, dove basta una bozza; zoppica nei compiti di integrazione, dove servono sistemi che si parlano. E i tool che dovrebbero collegare i sistemi sono, per ora, un altro strumento da aggiungere alla lista. Così il ritardo persiste: l’85% dei team continua a mancare le date di lancio nonostante l’IA.
Qui c’è il punto. Se la tecnologia genera bozze ma l’essere umano deve ancora riscrivere, se quattro persone toccano una singola email attraverso cinque strumenti, se l’investimento cresce ma il ritorno resta fermo al 29%, allora l’efficienza promessa non è nel team. È da un’altra parte.
Nessuna delle ricerche citate si sofferma su un dettaglio più scomodo: quando una singola email passa da quattro persone e cinque strumenti, dove finiscono i dati dei destinatari e chi risponde, davanti al Garante, per la catena di responsabilità che si è creata? L’automazione non ha eliminato i passaggi: li ha resi più opachi.
Alla fine resta una domanda che i vendor non amano. Se l’AI non elimina il collo di bottiglia ma lo sposta, chi sta davvero guadagnando: il team di marketing o chi vende i tool?
