C’è una cosa che ho imparato dopo anni in questo settore, e mi torna in mente ogni volta che leggo l’ennesimo annuncio su come l’intelligenza artificiale stia per cambiare tutto: quando arriva una tecnologia davvero potente, il mercato raramente si ferma a ripensare la direzione. Di solito la usa per correre più forte verso lo stesso errore, chiamandolo innovazione.
Quando è arrivato il programmatic, ricordo bene l’entusiasmo che attraversava il settore. Precisione, rilevanza, misurabilità, la fine degli sprechi, il sogno di una pubblicità finalmente strutturata e fondata sui dati più che sull’intuizione. In parte tutto questo è successo, non lo nego, e sarebbe disonesto ignorarlo. Ma quello che abbiamo costruito negli anni è un sistema straordinariamente efficace a inseguire le persone e straordinariamente sordo al momento in cui aveva senso parlarci. Il costo per impression è diventato un obiettivo in sé, l’ultimo clic una verità, i proxy di performance hanno preso il posto delle domande reali, e quasi nessuno si è fermato a chiedersi se stessimo ottimizzando la cosa giusta o solo quella più misurabile.
L’AI applicata all’advertising rischia di replicare esattamente questa dinamica, con più potenza di fuoco e meno tempo per accorgersene. La velocità applicata a un modello sbagliato non produce progresso: produce solo un errore più performante, e questo noi che lavoriamo nel digitale lo sappiamo già, anche se fatichiamo ad ammetterlo.
Quello che vedo ogni giorno, nel lavoro concreto con i brand, è che la maggior parte dell’energia e degli investimenti si concentra sull’ecosistema che circonda il risultato più che sul risultato stesso. Si ottimizzano aste e flussi, si automatizzano segmentazioni e attribuzioni, si costruiscono infrastrutture transazionali sempre più sofisticate, pensate per volume, velocità e scala. Sistemi progettati, nella loro logica profonda, per processare le persone più che per capirle. E c’è una differenza che, nella pratica quotidiana del mio lavoro, sento in modo molto concreto, perché i brand con cui mi confronto non hanno bisogno di transazioni più veloci: hanno bisogno di relazioni più intelligenti, di capire quando ha senso parlare e non soltanto a chi.
Il punto cieco di tutto questo è che sappiamo moltissimo su chi è una persona e quasi nulla su come è quella persona in un determinato momento. Eppure sono due cose completamente diverse, e trattarle come equivalenti è uno degli errori strutturali che il mercato continua a ripetere. La stessa persona alle sette di mattina, con il caffè in mano e le notizie economiche sullo schermo, è analitica, selettiva, difficile da raggiungere in modo significativo. A pranzo, davanti a un video leggero, è più rilassata e permeabile. La sera, durante una diretta sportiva, è emotivamente dentro qualcosa, reattiva, completamente in un altro stato mentale rispetto a poche ore prima. Stesso ID, stesso profilo sociodemografico, tre contesti interiori radicalmente diversi che il mercato, nella maggior parte dei casi, tratta ancora come un’unica opportunità indifferenziata.
È qui che l’intelligenza artificiale potrebbe davvero spostare qualcosa di significativo, non generando varianti creative all’infinito o comprando media in millisecondi, ma aiutando i brand a fare la domanda giusta. Non solo chi sei, ma dove sei adesso: sei in una fase esplorativa o stai già confrontando alternative, hai un bisogno latente che sta affiorando o sei in modalità difensiva, sei aperto, coinvolto, distratto, stanco? Queste non sono domande nostalgiche, sono le domande che qualsiasi buon comunicatore umano si farebbe istintivamente prima di aprire bocca, e che abbiamo progressivamente abbandonato nel momento in cui abbiamo iniziato ad amare la scala più della comprensione.
Non ho mai pensato che il problema fosse la tecnologia in sé. Il problema è la direzione che scegliamo di darle e, soprattutto, le domande che decidiamo di farle rispondere. Il mercato ha un interesse strutturale verso il volume perché le piattaforme crescono con il volume, i sistemi di bidding vivono di velocità, l’infrastruttura è progettata per le transazioni e non per il significato. Ma il significato, quella cosa sottile e difficile e profondamente umana, è esattamente ciò che distingue una comunicazione che funziona da una che semplicemente esiste, e nessuna ottimizzazione automatica ci porterà lì se non decidiamo prima dove vogliamo andare.
La prossima fase dell’advertising non sarà vinta da chi avrà l’infrastruttura più sofisticata, ma da chi saprà rimettere al centro la variabile che questo mercato dimentica ogni volta che si innamora di una nuova tecnologia: la persona, non solo come dato da processare ma come momento da intercettare, come attenzione disponibile, come bisogno che affiora, come contesto vivo. L’AI può rendere la pubblicità più efficace, ma solo se smette di essere usata per ottimizzare l’ecosistema intorno al messaggio e inizia a essere applicata nel capire il momento in cui quel messaggio incontra qualcuno. Altrimenti, e lo dico con la stanchezza di chi ha già visto questo film, passeremo i prossimi anni a correggere con strumenti sempre più potenti una versione sempre più veloce dello stesso problema.
Il futuro dell’advertising dovrà essere più umano. Altrimenti il problema non sarà la macchina che abbiamo costruito, ma il fatto che non ci siamo mai fermati abbastanza a lungo da accorgerci che dall’altra parte c’era una persona.
