Una nuova ricerca di IDC mostra che l’applicazione dell’IA generativa a una serie di attività di marketing aziendale comporterà un aumento della produttività stimato in oltre il 40% entro il 2029.

“Nei prossimi cinque anni, l’intelligenza artificiale generativa arriverà a gestire oltre il 40% del lavoro di specifici ruoli di marketing” ha dichiarato Gerry Murray, research director della practice Enterprise Marketing Technology di IDC. “A causa della rapida evoluzione delle capacità della GenAI, i leader del marketing dovranno preparare il proprio personale a cambiamenti fondamentali in termini di ruoli, competenze e struttura organizzativa”.

Per calcolare l’impatto potenziale delle funzionalità di IA generativa sul marketing, IDC ha racchiuso il lavoro di 24 ruoli chiave del marketing in cinque categorie principali: gestione e pianificazione, servizi di branding e creativi, campagne e coinvolgimento, analisi e reportistica e altro. Successivamente, ha stimato la quantità di ciascuna categoria di lavoro che può essere delegata all’IA generativa nei prossimi cinque anni. Insieme ai livelli di personale e alle stime dei costi, IDC ha poi calcolato l’impatto sulla produttività dell’adozione dell’IA generativa in un grande team di marketing.

I risultati mostrano non solo che la GenAI sarà in grado di gestire oltre il 40% del lavoro collettivo dei team di marketing, ma potenzialmente anche il 100% di attività di marketing specifiche.

IA generativa marketing

Per preparare le loro organizzazioni a trarre vantaggio dall’IA generativa, IDC raccomanda agli acquirenti di tecnologia di adottare le seguenti misure:

  • Valutare l’ampiezza e la profondità dei casi d’uso discreti supportati dai fornitori oggi e in futuro, poiché i casi d’uso si tradurranno direttamente in risultati di business e creeranno una forte giustificazione economica per gli investimenti
  • Gli acquirenti dovrebbero anche concentrarsi sull’efficacia dell’architettura, degli strumenti e delle risorse di servizio di un fornitore per accelerare il percorso lungo la road map dei casi d’uso
  • Determinare il livello di infrastruttura necessario per supportare ogni tipo di lavoro
  • Implementare le funzionalità di IA dal livello dei dati in su, non dal livello di automazione delle attività in giù. Ogni istanza di IA in un’azienda commerciale dovrebbe condividere servizi comuni per i dati, la governance, la sicurezza e così via
  • Preparare il personale (e le organizzazioni) a cambiamenti fondamentali nelle mansioni, che potrebbero richiedere l’aggiornamento delle competenze, la riorganizzazione, l’eliminazione di alcune mansioni, l’ampliamento di altre e la creazione di percorsi professionali completamente nuovi
  • Preparare i dati. Le organizzazioni che non dispongono di set di dati puliti e governati in tempo reale non saranno in grado di trarre il massimo vantaggio da questa nuova generazione di tecnologie di marketing