Perché sta diventando difficile giustificare il tuo budget per il marketing basato sull'intelligenza artificiale
La spesa per l’IA nel settore del marketing sta aumentando rapidamente, eppure poche aziende sanno esattamente per cosa stanno pagando. Quattro principi possono aiutare le imprese a identificare i costi nascosti, ridurre le duplicazioni e tenere sotto controllo i propri budget. Qualche anno fa, il calcolo era semplice. Un reparto marketing acquistava una licenza software, concordava un prezzo annuale e imputava la spesa a un determinato budget. L’IA generativa ha reso questo quadro meno chiaro. Le aziende ora pagano per account utente, modelli premium, token, chiamate API, crediti per immagini, trascrizione, traduzione, archiviazione e funzioni di IA integrate nel software che già utilizzano. I costi raramente compaiono tutti in un unico posto. Microsoft Copilot potrebbe rientrare nel budget IT, le funzioni generative di Adobe in quello del design, una piattaforma di traduzione in quello della comunicazione e un chatbot basato sull’IA in quello dei servizi digitali. Un’agenzia potrebbe utilizzare i propri strumenti di IA nell’ambito di un compenso forfettario approvato, mentre i singoli dipendenti lavorano con applicazioni aggiuntive acquistate tramite i budget di reparto. Ogni contratto potrebbe essere stato approvato correttamente. Il problema sorge quando la direzione chiede quanto l’azienda spenda per l’IA nel marketing e quali risultati si ottengano con quei fondi. La pressione sta aumentando perché l’IA è ormai ben oltre gli esperimenti occasionali. I team di marketing la utilizzano per la ricerca, la stesura di bozze, la localizzazione, la produzione di immagini, le varianti delle campagne, la reportistica e il servizio clienti. Una volta che le aziende collegano questi sistemi a flussi di lavoro automatizzati, l’utilizzo può aumentare rapidamente. I token, le unità utilizzate per elaborare prompt e risposte, sono diventati un costo di produzione che le aziende devono gestire insieme alle licenze e alla manodopera. Uno dei nostri clienti, una grande azienda svizzera di software, ci ha riferito che la sua spesa per l’IA è almeno raddoppiata dall’inizio del 2026.
1. Calcolare il costo dell'opera completata
Il prezzo di un abbonamento a un’intelligenza artificiale la dice lunga sul costo del lavoro che essa supporta. Uno strumento può produrre una prima bozza in pochi secondi, ma l’azienda deve comunque verificare i fatti, eliminare le affermazioni poco convincenti, adeguare il tono, esaminare le implicazioni legali e approvare la versione finale. Si consideri, ad esempio, una società svizzera di servizi professionali che prepara un rapporto di mercato per i propri clienti in tedesco, francese e inglese. Il team di comunicazione utilizza un assistente basato sull’intelligenza artificiale per la ricerca preliminare e la stesura di una prima bozza. Una piattaforma di traduzione crea le versioni linguistiche, un software di progettazione produce alternative visive e un’agenzia cura la revisione del testo e prepara la pubblicazione nell’ambito di un compenso mensile concordato. La spesa diretta per il software può rimanere modesta. Il costo maggiore risiede nel lavoro che ruota attorno ad esso. Un dipendente senior verifica il contenuto, un esperto in materia corregge i passaggi tecnici, un addetto alla conformità esamina le affermazioni sensibili e l’agenzia riscrive le sezioni che risultano generiche o imprecise. Il rapporto potrebbe comunque arrivare sul mercato più rapidamente di prima, ma l’azienda deve considerare l’intero processo, dalla prima richiesta alla pubblicazione. Questo calcolo può portare a un risultato scomodo. L’IA può ridurre il tempo impiegato per la stesura, aumentando però quello dedicato alla revisione. Un modello meno costoso potrebbe richiedere più lavoro di revisione rispetto a uno premium. Una traduzione automatica può far risparmiare sui costi esterni, ma richiede comunque una revisione da parte di un madrelingua quando la formulazione incide sulla reputazione o sull’accuratezza giuridica. Le aziende dovrebbero quindi confrontare i flussi di lavoro completi. Quanto tempo richiedeva l’attività prima dell’introduzione dell’IA? Quali costi esterni sono stati eliminati? Quante ore di lavoro da parte di personale senior ha richiesto il nuovo processo? Il risultato finale è migliorato o il team ha semplicemente prodotto più materiale?
2. Trova le funzioni che possiedi già
Alla maggior parte dei reparti marketing non mancano gli strumenti di IA. Dispongono infatti di diversi sistemi che svolgono la stessa funzione. I fornitori di software hanno integrato funzioni generative nelle suite per l’ufficio, nelle piattaforme di progettazione, nei sistemi CRM, negli strumenti di analisi e nelle applicazioni per i social media. Un’azienda potrebbe quindi pagare per la sintesi dei documenti in Microsoft 365, per il supporto alla scrittura nel proprio CRM, per la generazione di immagini in Adobe, per la traduzione su un’altra piattaforma e per le varianti delle campagne all’interno del proprio software di automazione del marketing. I dipendenti potrebbero comunque acquistare strumenti specializzati perché non conoscono le potenzialità dei sistemi approvati, li trovano difficili da usare o preferiscono i risultati offerti da un altro fornitore. Il risultato è uno stack tecnologico costruito attraverso una serie di decisioni ragionevoli che, nel loro insieme, non ha più senso. Un audit efficace parte dalle funzioni, non dai nomi dei marchi. Quali strumenti possono redigere testi? Quali possono tradurli? Quali possono riassumere documenti, trascrivere interviste, generare immagini o preparare varianti di campagne? Quali sistemi possono trattare informazioni riservate e quali devono limitarsi al materiale pubblico? Le risposte spesso rivelano che diversi reparti pagano per la stessa funzionalità. Un team di design potrebbe utilizzare un generatore di immagini, mentre i social media manager ne usano un altro e l’agenzia lavora con un terzo. L’azienda potrebbe avere tre assistenti alla redazione, anche se il pacchetto Office aziendale ne include già uno. Cancellare gli abbonamenti duplicati può ridurre i costi, ma il vantaggio maggiore deriva da regole più chiare. I dipendenti sanno quale piattaforma utilizzare, l’ufficio acquisti può negoziare un numero minore di contratti e il reparto IT può proteggere le informazioni sensibili in modo più efficace. L’azienda ottiene inoltre una base migliore per decidere se uno strumento specializzato meriti o meno di far parte del proprio arsenale.
3. Misurare separatamente l'utilizzo e il valore
I fornitori di IA possono riportare dati relativi agli accessi, al consumo di token, alle immagini generate e alle chiamate API. Questi dati riflettono l’attività, non il valore. Un team di marketing potrebbe generare centinaia di post sui social media che non vengono mai approvati. Un altro reparto potrebbe utilizzare un costoso modello di ricerca solo poche volte al mese, risparmiando così diversi giorni di lavoro specialistico. Il primo strumento sembra molto utilizzato, mentre il secondo genera il maggiore beneficio finanziario. La direzione ha quindi bisogno di due serie di dati. La prima mostra ciò che l’azienda consuma: licenze, token, chiamate API e spazio di archiviazione. La seconda mostra cosa è cambiato nel lavoro: tempi di produzione, spese per le agenzie, costi di traduzione, volume delle campagne o il numero di attività ripetitive eliminate dai programmi dei dipendenti. Nessuno deve calcolare il ritorno su ogni singolo prompt. L’azienda deve però sapere perché paga per una piattaforma. Un sistema di traduzione dovrebbe abbreviare i tempi di localizzazione o ridurre i costi esterni. Un assistente di scrittura dovrebbe accelerare la preparazione senza generare un volume equivalente di correzioni. Uno strumento di elaborazione delle immagini dovrebbe aumentare il numero di concetti utilizzabili piuttosto che limitarsi a generare più opzioni. La stessa regola vale per il lavoro dell’agenzia. Un’agenzia non ha bisogno di elencare ogni strumento di IA sulla propria fattura quando il cliente ha approvato l’ambito di lavoro e il compenso. Il cliente dovrebbe comunque comprendere come sia cambiato il modello di produzione. L’agenzia fornisce più varianti nell’ambito dello stesso compenso forfettario? I tempi di consegna sono diventati più rapidi? Il compenso attribuisce ora maggiore peso alla strategia, alla revisione e al controllo di qualità, poiché la produzione di routine richiede meno tempo? L’IA non rende automaticamente meno prezioso il lavoro professionale. Ricerca, capacità di giudizio, direzione creativa, conformità e responsabilità richiedono ancora figure esperte. Il dialogo commerciale dovrebbe concentrarsi su ciò che il cliente riceve piuttosto che sui minuti impiegati dal software per generare una bozza.
4. Affidare a una persona la responsabilità di avere una visione d'insieme
La spesa per l’IA coinvolge solitamente diversi reparti. L’IT acquista le licenze aziendali, l’ufficio acquisti negozia i contratti, il marketing sceglie le applicazioni, la finanza controlla le fatture e le agenzie utilizzano i propri sistemi. Ogni team vede solo una parte dei costi. È necessario che qualcuno abbia una visione d’insieme. Non deve necessariamente trattarsi di un nuovo ruolo dirigenziale o di un comitato centrale che approvi ogni esperimento. Un responsabile delle operazioni di marketing, un responsabile degli acquisti o uno specialista della trasformazione digitale può gestire l’elenco degli strumenti, dei contratti, dei responsabili e degli utilizzi approvati. Tale elenco dovrebbe rispondere a domande pratiche. A cosa serve ogni strumento? Quale reparto lo paga? Quante persone lo utilizzano? Il prezzo rimane fisso o aumenta in base al consumo? Quali dati possono inserire i dipendenti? Chi controlla i risultati? Quando scade il contratto? I report di utilizzo possono quindi evidenziare tempestivamente sviluppi insoliti. Un forte aumento del consumo di token può riflettere un nuovo flusso di lavoro di successo, oppure indicare che un sistema automatizzato produce output inutilmente lunghi. Uno strumento con pochi utenti può essere ridondante, oppure può servire a un piccolo team che lavora su attività di alto valore. I dati devono essere contestualizzati prima che la direzione decida se espandere o cancellare il servizio. Una chiara attribuzione delle responsabilità aiuta inoltre le aziende a gestire l’IA “ombra”. I dipendenti ricorrono spesso a strumenti non ufficiali perché le alternative approvate sono lente, mal implementate o inadatte all’attività. Un divieto generalizzato potrebbe spingere l’attività ancora più nell’ombra. Una piccola selezione di piattaforme utili e chiaramente spiegate di solito funziona meglio.
I costi dell'IA richiedono una logica operativa
Lo scopo del controllo dei costi non è quello di rendere ogni richiesta il più breve possibile o di costringere i dipendenti a utilizzare il modello meno costoso. Un sistema più potente può giustificare un prezzo più elevato quando produce risultati migliori e riduce i tempi di revisione. Uno strumento specialistico costoso può guadagnarsi il proprio posto se sostituisce un costo esterno più ingente. Il budget diventa giustificabile quando la direzione è in grado di spiegarlo senza dover snocciolare un elenco di nomi di software. Quali flussi di lavoro utilizzano l’IA? Cosa sostituisce o migliora ogni strumento? Dove aumentano i costi con l’utilizzo? Quali attività richiedono ancora una revisione umana sostanziale? Chi decide se il risultato è sufficientemente valido da essere pubblicato? Le aziende in grado di rispondere a queste domande non spendono necessariamente meno. Spendono con maggiore controllo. Quelle che non ci riescono potrebbero continuare ad approvare correttamente ogni singola fattura, perdendo però di vista l’effettivo andamento del proprio budget destinato al marketing basato sull’IA.
