Come utilizzare l'intelligenza artificiale nel marketing senza compromettere la fiducia nel marchio

 

La prima settimana AI Il post sembra di solito innocuo. Forse un po’ troppo patinato. Il tipico aggiornamento su LinkedIn che parla di trasformazione, innovazione e aspettative in evoluzione dei clienti senza dire nulla che uno specialista non sappia già.

Poi ne compare un altro, poi una newsletter, poi un post sul blog. L’azienda acquista improvvisamente maggiore visibilità, ma la sua voce è diventata più difficile da inquadrare. Potrebbe trattarsi di una fintech, di una società di consulenza, di un gestore patrimoniale o di un consulente immobiliare. Il settore cambia, il linguaggio quasi per nulla.

È qui che l’intelligenza artificiale inizia a incidere sulla fiducia nel marchio. Il problema non è che ogni contenuto di marketing debba essere scritto da zero. Il problema sorge quando le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale per accelerare la produzione dei contenuti prima ancora di aver deciso cosa non debba mai suonare generico, cosa necessiti di prove a sostegno e chi abbia l’autorità per stabilire che una bozza non sia sufficientemente valida.

Per le aziende operanti nei settori della finanza, del fintech, del settore immobiliare, della gestione patrimoniale e dei servizi professionali, tale valutazione non è puramente formale. Il linguaggio utilizzato in pubblico ha un peso notevole. Una frase vaga può far apparire la competenza inferiore a quanto non sia in realtà. Un’affermazione troppo presuntuosa può creare un rischio reputazionale inutile. Un articolo ben strutturato può comunque indebolire il marchio se suona come tutti gli altri articoli presenti sul mercato.

L'intelligenza artificiale è in grado di redigere bozze, sintetizzare e riutilizzare i contenuti. Spetta comunque all'azienda decidere cosa vale la pena pubblicare.

Quando la voce inizia a muoversi

L'intelligenza artificiale raramente danneggia un marchio in un unico momento drammatico. Il cambiamento è solitamente più graduale. Un team inizia a utilizzarla per compiti innocui: riassumere un rapporto, redigere didascalie, trasformare un webinar in post, riscrivere vecchi testi per il web, rendere un articolo più facile da leggere. I primi risultati sono utili. Il processo fa risparmiare tempo. L'abitudine diventa la norma.

A quel punto il tono inizia a cambiare. Il linguaggio diventa più scorrevole, ma meno specifico. L’azienda utilizza espressioni più familiari. Le affermazioni assumono connotazioni più generiche. Gli esempi sembrano sempre più lontani dalle situazioni reali dei clienti. Lo stesso argomento ricorre su diversi canali con solo lievi variazioni. L’azienda pubblica contenuti con maggiore frequenza, ma i lettori imparano sempre meno su ciò che la rende credibile.

Questo è il rischio nascosto del marketing assistito dall’intelligenza artificiale. Può rendere più facile la produzione di un linguaggio accettabile, smussando però gradualmente quegli spigoli che aiutavano l’azienda a mantenere la propria identità.

Un gestore patrimoniale inizia a sembrare uguale a tutti gli altri gestori patrimoniali. Una fintech inizia a sembrare uguale a tutte le altre fintech. Una società immobiliare inizia a parlare di resilienza, opportunità e valore a lungo termine esattamente allo stesso modo dei suoi concorrenti.

Non sembra esserci nulla di catastrofico. Non c'è nulla di palesemente sbagliato. È solo che il contenuto non esprime più un giudizio sufficientemente ponderato.

Contenuti più rapidi mettono in luce un posizionamento poco chiaro

L'intelligenza artificiale è molto brava a riempire gli spazi vuoti con un linguaggio plausibile. Ciò è utile quando un'azienda ha un posizionamento chiaro. È pericoloso quando il posizionamento è vago.

Una fintech diventa innovativa e perfettamente integrata.
Un gestore patrimoniale diventa una figura di fiducia e incentrata sul cliente.
Un consulente immobiliare acquisisce capacità strategiche e resilienza.
Un'agenzia di comunicazione diventa creativa e orientata ai dati.

Queste parole non sono inutilizzabili. Sono semplicemente troppo banali. Un lettore attento le ha già sentite troppe volte. Prima che le aziende diffondano su larga scala contenuti assistiti dall’intelligenza artificiale, devono sapere per cosa vogliono essere conosciute. Un’azienda fintech potrebbe non voler essere nota semplicemente per l’innovazione, ma per aver eliminato uno specifico ostacolo operativo nella rendicontazione finanziaria. Un gestore patrimoniale potrebbe non voler essere conosciuto semplicemente per la fiducia che ispira, ma per aiutare gli imprenditori a passare dalla proprietà dell’azienda alla gestione responsabile a lungo termine. Una società immobiliare potrebbe non voler essere conosciuta semplicemente per l’accesso alle risorse, ma per la valutazione rigorosa degli asset quando cambiano le condizioni di finanziamento.

L'intelligenza artificiale non può prendere quelle decisioni per conto dell'azienda. Può solo amplificare ciò che già esiste. Se il marchio è preciso, l'intelligenza artificiale può aiutare a trasformare tale precisione in contenuti più fruibili. Se il marchio è vago, l'intelligenza artificiale tenderà a moltiplicarne la vaghezza.

L'accuratezza è ormai parte integrante della reputazione

I testi generati dall'intelligenza artificiale spesso sembrano sicuri di sé. Questa sicurezza può essere utile in una prima bozza, ma pericolosa in quella definitiva.

Una fonte errata, un aspetto normativo semplificato, un’affermazione esagerata sul prodotto o un’osservazione di mercato priva di fondamento possono sembrare dettagli di poco conto durante la stesura. Una volta pubblicati, però, entrano a far parte del patrimonio pubblico dell’azienda.

Nel marketing rivolto ai consumatori, un’affermazione poco convincente può risultare imbarazzante. Nei settori della finanza, del fintech, dell’immobiliare, del diritto, delle assicurazioni e della consulenza, una formulazione approssimativa può minare la fiducia. Il lettore si aspetta rigore. Un cliente privato, un investitore, un fondatore, un membro del consiglio di amministrazione o un giornalista noterà subito quando un articolo sembra ben scritto ma privo di sostanza.

Le aziende svizzere hanno un motivo in più per prestare attenzione. La comunicazione aziendale in Svizzera viene spesso valutata in base alla precisione, alla moderazione e alla verifica dei fatti. Ciò vale in particolare nel settore dei servizi finanziari e della consulenza professionale, dove il modo in cui si esprime un concetto può influire sulla percezione della competenza dell’azienda. Un’affermazione che risulti esagerata, troppo categorica o priva di prove sufficienti può far apparire il marchio meno serio.

L'intelligenza artificiale dovrebbe quindi essere considerata come un assistente alla redazione, non come una fonte di verità. I fatti devono ancora essere verificati. Le affermazioni devono ancora essere comprovate. Gli esempi devono ancora essere esaminati. La formulazione definitiva richiede ancora l’intervento di qualcuno che conosca bene il pubblico, il settore e il rischio reputazionale.

La voce di un marchio deve essere messa per iscritto

Molte aziende descrivono il tono che desiderano utilizzare con aggettivi vaghi: umano, esclusivo, intelligente, professionale, cordiale, audace, accessibile. Queste parole possono essere utili nel contesto di un workshop, ma non sono sufficienti per la pubblicazione quotidiana.

Una voce di marca efficace è più concreta. Spiega alle persone come si esprime l’azienda attraverso frasi reali. Indica quali parole utilizzare, quali espressioni evitare, quando un’affermazione richiede prove a sostegno, come affrontare il tema del rischio, come scrivere per LinkedIn, come redigere articoli di approfondimento e quali argomenti richiedono la revisione di un esperto.

Per una società svizzera di gestione patrimoniale o di consulenza, le regole potrebbero prevedere che il linguaggio sia discreto, preciso e pacato. Dovrebbe evitare i cliché legati al lusso, le affermazioni esagerate e i riferimenti espliciti alla ricchezza. Dovrebbe parlare di clienti, famiglie internazionali, imprese familiari e capitale privato, piuttosto che far sentire il pubblico in imbarazzo.

Per un’azienda fintech, il linguaggio potrebbe dover essere più diretto e incentrato sul prodotto, pur rimanendo cauto quando si tratta di affermazioni relative a semplicità, prestazioni, sicurezza e riduzione del rischio.

Per un’agenzia di comunicazione, il tono dovrebbe trasmettere buon senso piuttosto che entusiasmo. Dovrebbe spiegare perché la visibilità è importante, in quali ambiti la comunicazione comporta dei rischi e in che modo le aziende possano rendersi più comprensibili senza necessariamente alzare i toni.

L'intelligenza artificiale funziona meglio quando esistono queste regole. "Senza di essi", si legge nel linguaggio comune di Internet. Un processo di marketing basato sull’intelligenza artificiale che si rispetti richiede frasi vietate, un vocabolario preferito, esempi approvati, esempi non idonei, regole di citazione, criteri di conformità e standard di revisione. Può sembrare poco affascinante, ma è proprio questo che impedisce a un marchio di perdere la rotta.

Il flusso di lavoro è più importante dello strumento

Molte aziende dedicano più tempo alla scelta delle piattaforme di IA che a decidere come i contenuti generati con l'ausilio dell'IA debbano essere gestiti all'interno dell'azienda. Lo strumento è importante, ma è il processo a determinare ciò che alla fine arriva sul mercato.

Un flusso di lavoro più sicuro inizia prima ancora della richiesta. Qualcuno deve definire il pubblico di riferimento, lo scopo dell’articolo, l’argomento centrale e il livello di rischio del tema trattato. L’intelligenza artificiale può quindi fornire un supporto nella preparazione della ricerca, nella strutturazione del testo, nella scelta dei titoli, nella redazione di sintesi o nella stesura delle prime bozze.

Dopodiché, il lavoro deve tornare alle persone. Un esperto in materia dovrebbe verificarne il contenuto. Un redattore dovrebbe perfezionarne la formulazione. I team legali o di compliance dovrebbero esaminare le affermazioni delicate, ove necessario. Una figura di livello senior dovrebbe poter bloccare un testo che, pur essendo tecnicamente corretto, risulti dannoso per la reputazione dell’azienda.

Questo tipo di processo non rallenta il processo. Anzi, ne garantisce la qualità. La revisione dovrebbe inoltre essere commisurata al rischio. Un post generico su una conferenza non richiede lo stesso livello di controllo di un articolo sul comportamento finanziario. Una riflessione di un fondatore sulla leadership non comporta lo stesso rischio di un’affermazione relativa a un prodotto. Una previsione di mercato non dovrebbe seguire lo stesso iter di un breve annuncio di assunzione.

Un buon marketing basato sull'intelligenza artificiale concentra l'attenzione umana laddove essa ha il massimo valore.

L'intelligenza artificiale dà spesso il meglio di sé proprio in questo ambito

Alcuni degli impieghi più significativi dell’intelligenza artificiale non riguardano il prodotto finito in sé, bensì i lavori che ruotano attorno ad esso.

L'intelligenza artificiale può aiutare a organizzare la ricerca, sintetizzare rapporti lunghi, raggruppare argomenti, confrontare il linguaggio utilizzato dalla concorrenza, trasformare le interviste in schemi, preparare note informative, generare proposte di titoli, riutilizzare un articolo di grande impatto per creare diversi post su LinkedIn o individuare eventuali lacune in un calendario dei contenuti.

Questi utilizzi consentono di risparmiare tempo senza rinunciare alla capacità di giudizio. Un fondatore può parlare per 30 minuti di un problema di mercato e l’IA può trasformare la trascrizione in uno schema strutturato. Un team di comunicazione può confrontare dieci siti web della concorrenza e individuare quali affermazioni ricorrono ovunque. Un responsabile marketing può prendere un articolo di grande impatto e prepararne diverse versioni per una newsletter, LinkedIn, il supporto alle vendite e un briefing interno.

È proprio qui che l’intelligenza artificiale si rivela davvero utile. Riduce gli attriti tra competenza e pubblicazione.

L'ultimo tassello richiede ancora una persona in grado di valutare se l'argomentazione sia valida, se il tono sia in linea con l'azienda e se l'esempio risulti credibile.

Alcuni contenuti dovrebbero rimanere vicini al giudizio umano

Alcuni tipi di contenuti richiedono particolare attenzione. La comunicazione di crisi è uno di questi. Quando un’azienda si trova sotto pressione, il linguaggio deve essere misurato, responsabile e contestualizzato. Una dichiarazione generica può peggiorare una situazione già difficile.

Lo stile di scrittura dei dirigenti è un altro aspetto. Un amministratore delegato o un fondatore può avvalersi dell’intelligenza artificiale per organizzare le proprie idee, ma il testo finale dovrebbe riflettere il proprio giudizio. Se ogni post di un dirigente suona come un articolo di management ben curato, il lettore apprende ben poco sulla persona che c’è dietro.

I contenuti soggetti a regolamentazione richiedono ovviamente una certa cautela. Gli argomenti di natura finanziaria, legale, assicurativa, di investimento, sanitaria e relativi ai rischi non dovrebbero essere pubblicati senza una revisione da parte di esperti. Anche i contenuti didattici possono avere implicazioni indesiderate se la formulazione è troppo categorica o troppo generica.

Anche i contenuti destinati alla clientela privata richiedono un'attenzione editoriale. L'intelligenza artificiale può comprendere il vocabolario della gestione patrimoniale, ma non comprende in modo naturale il concetto di discrezione. Può facilmente produrre un linguaggio che suona elegante, ma che allo stesso tempo fa sentire il lettore esposto.

Anche la leadership di pensiero merita la stessa attenzione. Il punto non è riempire un calendario con contenuti incentrati sulle competenze. Dovrebbe invece rivelare il modo di pensare di un’azienda. Se l’intelligenza artificiale elimina da un articolo gli attriti, i dubbi, la specificità e la comprensione derivante dall’esperienza diretta, il testo potrebbe risultare più scorrevole ma meno prezioso.

I contenuti più importanti non dovrebbero mai dare l'impressione di essere stati inseriti solo perché il calendario ne aveva bisogno.

Il pubblico svizzero si accorge subito di un linguaggio esagerato

Le aziende svizzere possono trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale, ma i risultati devono rispettare la cultura comunicativa del contesto in cui operano. In molti contesti aziendali svizzeri, la fiducia si costruisce attraverso piccoli segnali: precisione, moderazione, continuità, prove concrete e tono.

Questo rende facile individuare i testi generati dall’IA che risultano troppo altisonanti. Una frase come “offriamo ai clienti soluzioni trasformative per un mondo in rapida evoluzione” potrebbe passare inosservata in una campagna generica. Suona però fuori luogo nel contesto dei servizi di consulenza, finanziari o professionali in Svizzera. È troppo generica, troppo raffinata e troppo distante dalla decisione che il cliente sta effettivamente cercando di prendere.

La frase migliore è solitamente più sobria. Descrive la situazione. Spiega il rischio. Mette in evidenza in che modo l’azienda può essere d’aiuto. Evita di creare un falso senso di urgenza e di ricorrere a inutili effetti drammatici.

Le aziende svizzere non devono necessariamente ridurre l’uso dell’IA. Hanno piuttosto bisogno di un gusto editoriale più rigoroso. Se utilizzata con attenzione, l’IA può aiutare le aziende svizzere a preparare ricerche, strutturare i contenuti, tradurre in modo più efficiente, riutilizzare le riflessioni degli esperti e migliorare i flussi di lavoro di marketing. Se utilizzata con noncuranza, invece, può far sembrare un’azienda seria una generica campagna internazionale.

Questa differenza diventerà più evidente man mano che un numero crescente di aziende pubblicherà contenuti realizzati con l'ausilio dell'intelligenza artificiale.

Prima che finisca

Prima di pubblicare contenuti realizzati con l'ausilio dell'intelligenza artificiale, sarebbe opportuno porsi alcune semplici domande.

L'affermazione è vera?
L'esempio è abbastanza specifico?
Un esperto in materia riuscirebbe a individuare il problema?
Il linguaggio è in linea con la reputazione dell’azienda?
C'è qualcosa che è stato semplificato eccessivamente?
Questo articolo riflette la situazione del mercato o quella dell’azienda?

L’ultima domanda è spesso quella più rivelatrice. L’intelligenza artificiale è utile proprio in quei punti in cui i team di marketing tendono a perdere tempo: organizzare le ricerche, trasformare le interviste in schemi, confrontare il linguaggio dei concorrenti, redigere bozze, riadattare un’idea forte a diversi formati. La situazione diventa rischiosa quando l’IA inizia a prendere decisioni di natura valutativa: cosa si può affermare, cosa va attenuato, cosa richiede prove a sostegno, cosa suona inappropriato per il pubblico.

La regola da seguire è di natura editoriale, non tecnica. Prima che un articolo venga pubblicato, qualcuno deve chiedersi se rispecchi al meglio l’immagine dell’azienda. Se uno specialista riconoscerebbe il problema. Se l’esempio sia sufficientemente vicino alla realtà dei clienti. Se il linguaggio sia accurato laddove l’argomento richiede attenzione. Se l’articolo contribuisca a rafforzare la reputazione dell’azienda o si limiti semplicemente ad aggiungere un altro post al calendario.

L'intelligenza artificiale può semplificare la realizzazione delle campagne di marketing. La fiducia nel marchio dipende comunque da ciò che un'azienda è disposta a non rendere pubblico.