Il nuovo marketing? Meno clic, più fiducia

Tre movimenti stanno cambiando il marketing, anche quello bancario. Il primo riguarda l'intelligenza artificiale, che non è più un unico oggetto ma una famiglia di strumenti molto diversi: modelli generativi che scrivono, sistemi che producono immagini e generano video, assistenti che affiancano le persone, agenti capaci di eseguire compiti e coordinarsi. Il secondo è quasi una reazione alla lunga stagione delle piattaforme: tornano centrali i canali diretti, le newsletter, le community e soprattutto il controllo dei propri dati. Il terzo è meno tecnologico ma forse più decisivo: riguarda linguaggio, autenticità e responsabilità. Più diventa facile produrre contenuti, più acquista valore una voce riconoscibile. Più l'AI può decidere e agire, più diventa importante stabilire che cosa non delegarle.

Sono alcuni dei fili rossi emersi dal primo incontro 2026 dell'Osservatorio Digital Marketing e Comunicazione Integrata di ABI, a Milano, dedicato alla "Reputazione aumentata. Marketing, agenti e piattaforme nella nuova grammatica della fiducia". Una giornata, coordinata da Daniela Vitolo, che ha attraversato AI generativa e agentica, zero-click economy, customer journey, produzione industriale di contenuti, brand safety e nuovi linguaggi. E che, dietro temi apparentemente diversi, ha fatto emergere una domanda comune: che cosa accade alla relazione con il cliente quando a mediare non sono più soltanto un sito, una app o un social network, ma algoritmi che sintetizzano, raccomandano, conversano e, sempre più spesso, agiscono?

La prima risposta è che la tecnologia corre, la fiducia molto meno. Simone Pizzoglio, Head of BU Ipsos Doxa, ha descritto questa ambivalenza con la formula "techno wonder and worry": meraviglia e preoccupazione convivono spesso nelle stesse persone. I dati dell'AI Monitor 2026 di Ipsos Doxa confermano il fenomeno: il 54% degli intervistati in 32 Paesi ritiene che prodotti e servizi basati sull'AI abbiano già cambiato profondamente la propria vita negli ultimi tre-cinque anni; il 66% pensa che l'impatto sarà ancora maggiore nei prossimi tre-cinque. In Europa e Nord America, tuttavia, l'apprensione tende a prevalere sull'entusiasmo.

Nei dati italiani presentati durante l'incontro, il punto più sensibile appare quando l'algoritmo smette di consigliare e comincia a decidere: il 62% si dichiara molto o abbastanza preoccupato che le aziende possano usare l'AI per assumere decisioni che lo riguardano direttamente. Per banche e assicurazioni è un passaggio decisivo. Qui l'intelligenza artificiale può entrare nella valutazione, nell'assistenza, nella profilazione, nella proposta commerciale. La sfida non è convincere il cliente che l'AI sia buona o cattiva. È rendergli comprensibile dove interviene, per fare cosa, utilizzando quali dati e con quali limiti. In altre parole, la fiducia non arriva dopo la tecnologia: deve essere progettata insieme alla tecnologia.

Ma mentre l'AI conquista nuovi spazi, cambia anche il luogo in cui aziende e clienti si incontrano. Simone Righini, digital marketing advisor, ha descritto un ecosistema sempre più dominato dallo "zero click": motori di ricerca, social network e piattaforme tendono a rispondere direttamente alle domande e a trattenere l'utente nel proprio ambiente, riducendo la necessità di visitare i siti dei brand. Il fenomeno non è marginale. Un'analisi di SparkToro su dati Similarweb stima che nei primi quattro mesi del 2026 negli Stati Uniti il 68% delle ricerche Google sia terminato senza alcun clic. Dieci anni prima la quota era intorno al 45%. I confronti internazionali mostrano differenze tra Paesi, ma la direzione è comune.

Per chi fa marketing la conseguenza è profonda: non significa soltanto perdere qualche visita al proprio sito, ma dipendere maggiormente da intermediari che controllano accesso al pubblico, distribuzione e dati. Righini l'ha condensato in una frase: "Nel mondo zero-click chi vi raccomanda è il vostro prodotto. Tutto il resto è un affitto che aumenta ogni mese". Se i motori generativi rispondono al posto dei siti e se una parte crescente della relazione avviene dentro ambienti che il brand non controlla, tornano centrali la qualità del prodotto, l'esperienza del cliente e soprattutto la capacità di conoscere direttamente il proprio pubblico.

Da qui il tema dei dati. Righini ha sottolineato come una parte rilevante delle metriche di marketing venga ancora letta attraverso piattaforme e agenzie esterne, mentre resta molto più difficile collegare impression, clic ed engagement all'effettivo utilizzo di un prodotto. Per una banca i dati comportamentali all'interno delle proprie applicazioni possono raccontare molto di più: quali servizi vengono usati, dove un percorso si interrompe, quali funzionalità generano valore, che cosa precede la chiusura di un rapporto. Il passaggio culturale è significativo: meno marketing inteso soltanto come acquisto di attenzione, più marketing come conoscenza del comportamento reale del cliente.

Ed è proprio nell'epoca degli algoritmi che torna improvvisamente contemporaneo uno strumento quasi antico: la newsletter. Chiara Santoro, Head of Partnerships per l'Italia di Substack, ha riportato la discussione a due parole non molto frequentate nel lessico delle piattaforme: "fiducia e intimità". "Quando si costruisce fiducia? Quando c'è connessione diretta", ha spiegato. I progetti capaci di creare comunità durature, secondo Santoro, nascono da una prospettiva autentica e riconoscibile e da un rapporto continuativo nel tempo.

Non è soltanto un revival della posta elettronica. È una risposta a un problema estremamente attuale. Un pubblico costruito interamente su una piattaforma resta esposto alle decisioni di quella piattaforma: basta modificare un algoritmo perché visibilità e traffico cambino improvvisamente. La mailing list riporta invece almeno una parte della relazione nelle mani di chi comunica. Substack dichiara oggi oltre 5 milioni di abbonamenti a pagamento e più di 100 mila publisher che monetizzano sulla piattaforma. La lezione per i brand va però oltre Substack: in un mondo sempre più intermediato, il controllo di una parte dei propri dati e dei propri canali diventa una forma di resilienza.

Poi c'è l'altra grande trasformazione. L'intelligenza artificiale smette di essere soltanto una macchina alla quale chiedere qualcosa e comincia a lavorare. Michele Albertini, Sales Director di Indigo.ai, ha mostrato diversi esempi di AI agentica applicata alla relazione con il cliente. Nel caso Hype, secondo i dati presentati durante l'incontro, il sistema è partito dalla chat testuale, è stato utilizzato nel processo di vendita e si è poi esteso al customer care, arrivando a gestire autonomamente circa il 90% delle conversazioni. Il dato sull'automazione superiore al 90% è riportato anche da Indigo.ai nel proprio caso di studio.

La differenza rispetto alla prima generazione di chatbot non è soltanto quantitativa. Un chatbot risponde. Un agente può eseguire un compito, interagire con strumenti, recuperare informazioni, coordinarsi con altri agenti e arrivare a un risultato. È il passaggio dalla conversazione all'azione. Ed è precisamente per questo che la governance diventa più importante, non meno. Albertini ha insistito sulla possibilità di mantenere i dati dentro ambienti controllati, definire regole linguistiche, introdurre sistemi di valutazione e utilizzare persino agenti incaricati di sorvegliare altre conversazioni e segnalare problemi ricorrenti. La tecnologia acquista autonomia, ma deve essere inserita in processi molto rigorosi.

La sua sintesi finale ha avuto poco di tecnologico: "competenze, organizzazione dei processi, coraggio". Perché non basta comprare un modello e collegarlo a una base dati. Occorre ridisegnare ruoli, responsabilità, controlli e metriche. E soprattutto stabilire dove l'autonomia della macchina produca davvero valore e dove, invece, introduca rischi non necessari.

L'altra faccia dell'AI riguarda la creatività. Dario Torrisi e Flavio Caruso, cofondatori di Dolly, hanno mostrato quanto rapidamente immagini e video generativi stiano entrando nella produzione pubblicitaria. Una campagna può essere estesa senza tornare sul set, un dettaglio non fotografato può essere ricostruito dopo, un personaggio sintetico può attraversare luoghi ed età senza gli stessi vincoli della produzione tradizionale. Nei casi presentati si passa da campagne realizzate quasi interamente con immagini generate a produzioni tradizionali "riparate" successivamente attraverso l'AI.

Eppure Torrisi ha spostato il discorso proprio dalla macchina al cervello umano: "Non siamo ciechi messaggeri dell'AI". Se la tecnologia abbatte le barriere tecniche di accesso alla produzione, il vero vantaggio competitivo torna a essere la capacità di vedere le cose in modo originale. Il rischio è quello che ha definito "outsourced reason": non esternalizzare soltanto il lavoro, ma il ragionamento. Oggi l'AI può assumere pezzi del lavoro di editor, produttore, art director o direttore creativo. La domanda, dunque, non è più soltanto che cosa sappia fare, ma quali decisioni vogliamo continuare a prendere noi.

Qui la terza grande tendenza della giornata incontra le prime due. L'autenticità smette di essere un concetto astratto e diventa un fattore competitivo. Alexa Pantanella, esperta di linguaggi accessibili e inclusivi, l'ha sintetizzato con una frase particolarmente efficace: "L'AI non ha reso la creatività meno importante. Ha reso la creatività mediocre più visibile". Il rischio è l'omologazione: stessi termini, stessi ritmi, stesse formule, stessi modi di costruire una frase, perché modelli simili lavorano su fonti simili e vengono interrogati in modi simili.

Per un brand significa progressiva perdita di riconoscibilità. Se tutte le aziende parlano allo stesso modo, aumenta l'efficienza produttiva ma diminuisce la memoria. Pantanella ha richiamato anche un secondo livello di rischio: bias e stereotipi possono essere non soltanto riprodotti, ma amplificati e normalizzati, mentre la moltiplicazione dei contenuti sintetici aumenta gli spazi per disinformazione, truffe e manipolazioni. Per le banche la posta in gioco è particolarmente alta: un prodotto può essere imitato, un tasso può essere superato, una funzione digitale può essere copiata. Molto più difficile è ricostruire credibilità una volta compromessa.

Federica Brancale, business analyst e data strategist, ha portato il ragionamento ancora più avanti, chiedendo che cosa succeda quando la delega all'AI diventa sistematica. Il rischio, nella sua definizione, è trasformare l'"human in the loop", la persona che presidia il processo, in uno "zombie in the loop": un essere umano che si limita ad approvare o respingere gli output della macchina, perdendo progressivamente la capacità di definire il problema, costruire il contesto e giudicare davvero il risultato.

La proposta è concreta: scomporre i processi e decidere in anticipo chi debba fare cosa. Ci saranno attività affidabili interamente all'AI, altre in cui uomo e macchina lavorano insieme, altre nelle quali è meglio che sia l'essere umano a partire e l'AI a intervenire successivamente. E alcune da mantenere esclusivamente umane. "Se la macchina è diventata intelligente, noi dobbiamo diventare saggi", ha concluso Brancale.

Alla fine, i diversi interventi della giornata convergono proprio qui. L'AI rende il marketing più veloce e operativo, fino a trasformarlo in un sistema capace non soltanto di comunicare, ma di agire. La progressiva perdita di controllo sui canali spinge brand e banche a ricostruire rapporti diretti e dati proprietari. L'abbondanza di contenuti sintetici aumenta, anziché diminuire, il valore dell'autenticità, del linguaggio e delle scelte etiche.

Per anni il digitale ha promesso più scala, più automazione, più dati. La fase che si apre sembra chiedere qualcosa di diverso: più selezione, più verifica. Decidere quali dati possedere, quali intermediari utilizzare, quali processi automatizzare, cosa sottoporre a controllo, quale voce mantenere e soprattutto quali responsabilità non cedere. Per il sistema bancario, abituato per natura a gestire fiducia, rischio e reputazione, non è necessariamente una cattiva notizia. In mezzo a tecnologie che cambiano a una velocità quasi comica, ritorna infatti una domanda antica e molto concreta: perché un cliente dovrebbe fidarsi proprio di noi?

L'intelligenza artificiale può aumentare la reputazione. Ma può anche industrializzare l'irrilevanza. La differenza non la farà il modello. La farà il criterio con cui verrà usato.