Ottobre 2026. Mentre i fornitori di tecnologia continuano a presentare l'intelligenza artificiale come la leva decisiva per la competitività aziendale, arriva una voce fuori dal coro che vale la pena ascoltare. Secondo un economista di Apollo, citato da TechCrunch il 25 ottobre 2026, l'AI ha prodotto 'zero payoff finanziario' per la maggior parte delle aziende al di fuori del settore tecnologico. Non è una critica alla tecnologia in sé, ma un'osservazione sul divario tra investimenti, aspettative e risultati concreti. Per chi lavora nel marketing e nella comunicazione in Italia, e in particolare per le PMI che si trovano a dover scegliere dove e quanto investire, questa notizia non è un motivo per fermarsi, ma un invito a fare le domande giuste.
Il problema non è l'AI, è come si usa
La frase riportata da TechCrunch è netta: nonostante investimenti massicci e un hype diffuso, l'AI non ha prodotto ritorni finanziari per le aziende al di fuori del comparto tecnologico. È una distinzione importante. Le aziende tech traggono vantaggio dall'AI perché spesso la costruiscono, la vendono o la integrano in prodotti core. Per tutti gli altri — manifattura, retail, servizi, comunicazione — il percorso è più lento e più incerto.
Il nodo non è tecnologico. Gli strumenti ci sono, molti sono accessibili anche a budget contenuti, e la curva di apprendimento si è ridotta rispetto a soli due anni fa. Il problema è strutturale: adottare l'AI in modo che produca un vantaggio misurabile richiede che l'organizzazione sappia già cosa vuole misurare, abbia processi sufficientemente definiti da poter essere ottimizzati e sia disposta a modificare flussi di lavoro consolidati. Tre condizioni che nelle PMI italiane spesso non si verificano tutte insieme, e nemmeno in aziende molto più grandi.
Questo non significa che l'AI sia inutile. Significa che l'utilità dipende dal contesto e dalla capacità dell'organizzazione di assorbirla, non dalla potenza dello strumento.
Cosa vuol dire per una PMI italiana oggi
In Italia, la struttura produttiva è fatta in larga parte di aziende di piccola e media dimensione, spesso con team marketing ridotti, budget limitati e una cultura della sperimentazione che fatica a consolidarsi. In questo contesto, l'adozione dell'AI segue schemi diversi rispetto alle grandi organizzazioni.
Le PMI che stanno ottenendo qualcosa di concreto dall'AI non sono necessariamente quelle che hanno investito di più in licenze o piattaforme. Sono, secondo l'osservazione quotidiana del mercato, quelle che hanno identificato un problema specifico — un processo ripetitivo, un collo di bottiglia nella produzione di contenuti, una difficoltà nella gestione delle richieste dei clienti — e hanno applicato uno strumento AI a quel problema preciso, misurando il risultato in modo diretto.
Al contrario, le aziende che hanno adottato l'AI 'perché tutti lo fanno' o 'per non restare indietro', senza un obiettivo operativo chiaro, tendono a ritrovarsi esattamente nella situazione descritta dall'economista di Apollo: investimento c'è stato, ritorno non si vede.
La lezione, dal punto di vista di chi lavora nella comunicazione e nel marketing, è che lo strumento da solo non basta. Serve una domanda prima dello strumento: quale problema concreto voglio risolvere, e come saprò se l'ho risolto?
Il marketing non è immune dall'equivoco
Nel settore della comunicazione e del marketing, l'adozione dell'AI ha seguito una traiettoria particolare. Prima fase: entusiasmo per la generazione automatica di contenuti. Seconda fase: delusione per la qualità o per la mancanza di differenziazione. Terza fase — quella in cui si trova oggi buona parte del mercato italiano — ricerca di un equilibrio tra automazione e controllo umano.
Eppure anche in questo settore il rischio descritto dall'economista di Apollo è reale. Molte agenzie e aziende hanno dotato i propri team di strumenti AI senza definire in che misura quei strumenti dovessero cambiare i processi, chi dovesse supervisionarli e come i risultati dovessero essere valutati. Il risultato è spesso un uso incrementale — si fa la stessa cosa di prima, un po' più in fretta — che non produce un vantaggio competitivo reale.
Il salto di qualità avviene quando l'AI non accelera un processo esistente, ma consente di fare qualcosa che prima non era possibile fare: personalizzare la comunicazione a un livello di granularità impossibile manualmente, analizzare segnali deboli nella conversazione degli utenti, generare varianti di una campagna per testare messaggi diversi su segmenti diversi. Sono applicazioni che richiedono competenza per essere impostate, ma che producono un vantaggio difficile da replicare semplicemente comprando la stessa licenza.
Non è un caso che, parallelamente a tutto questo, emergano segnali di insofferenza verso l'AI generica. La comunità di r/opensource, come riporta The Verge, ha deciso di vietare i progetti basati su AI dalla propria piattaforma, dichiarando che l'AI 'com'è oggi' è in contraddizione con i principi dell'open source. Non è un dato di mercato, ma è un segnale culturale: cresce la domanda di autenticità, di dichiarazione esplicita degli strumenti usati, di differenziazione rispetto a una produzione massificata e indistinta.
Il punto di vista di Libellula Lab 4.0
Come agenzia che lavora con strumenti AI nella comunicazione e nel marketing, riteniamo che la notizia proveniente da Apollo non debba essere letta come una smentita dell'utilità dell'intelligenza artificiale, ma come una critica a un certo modo di adottarla: acritico, orientato alla visibilità più che ai risultati, e privo di un disegno strategico.
Il nostro punto di vista è che l'AI, nel marketing, funziona quando è al servizio di una strategia, non quando è la strategia. Un'azienda che produce contenuti mediocri non migliorerà producendo contenuti mediocri più in fretta con l'AI. Un'azienda che non conosce il proprio pubblico non risolverà il problema con uno strumento di personalizzazione automatica se non ha prima definito i segmenti che vuole raggiungere.
Quello che cambia, e che rappresenta una vera opportunità, è la possibilità di lavorare con un livello di dettaglio e di velocità che prima richiedeva risorse umane significative. Per una PMI italiana con un team marketing di tre persone, questo può voler dire fare cose che prima erano prerogativa di strutture più grandi. Ma solo se quelle tre persone sanno come impostare il lavoro, valutarne i risultati e correggere la rotta.
Per chi entra oggi nella professione, il messaggio è ancora più diretto: la competenza sull'AI non si misura nel saper usare uno strumento, ma nel saper decidere quando usarlo, come valutarne i risultati e quando invece è meglio non usarlo affatto. È una competenza critica, non tecnica.
Perché è importante per imprenditori e direzioni marketing
La segnalazione di Apollo rompe la narrativa dominante sull'AI come soluzione automatica alla competitività aziendale. Per le PMI italiane, che spesso adottano tecnologie senza una valutazione strutturata dei ritorni, è un invito a impostare meglio le aspettative prima di investire. Per chi lavora nel marketing, è un promemoria che lo strumento non sostituisce la strategia.
Impatto su SEO, GEO, AEO e AI Search
Nel lavoro di marketing e comunicazione, il rischio concreto è investire tempo e budget in strumenti AI senza definire cosa misurare e come. Chi riesce a costruire processi chiari intorno all'AI — con obiettivi specifici, criteri di valutazione e supervisione umana — ottiene un vantaggio reale. Chi li usa come scorciatoia per la produzione di massa di contenuti rischia di omologarsi e perdere rilevanza, sia agli occhi del pubblico che degli algoritmi.
Checklist operativa
- Prima di adottare uno strumento AI, definisci il problema operativo specifico che vuoi risolvere e come misurerai il miglioramento.
- Valuta se l'AI sta cambiando quello che puoi fare o se sta solo accelerando ciò che già facevi: solo nel primo caso c'è un vantaggio competitivo reale.
- Forma il team non solo sull'uso degli strumenti, ma sulla valutazione critica dei risultati: saper riconoscere quando l'AI non funziona è competenza professionale, non fallimento.
Come Libellula Lab 4.0 può aiutarti
In Libellula Lab 4.0 affianchiamo le aziende nella definizione di processi marketing in cui l'AI è integrata in modo mirato: dalla scelta degli strumenti più adatti al contesto, alla formazione dei team, fino alla definizione di criteri concreti per valutare i risultati. Non proponiamo soluzioni preconfezionate, ma percorsi costruiti a partire dai problemi reali dell'organizzazione.
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