Nella sezione "Opinioni", Engage ospita articoli di approfondimento su temi caldi del mondo del digital scritti da esponenti dell'industria del settore. In questo contributo Paolo Dello Vicario, Ceo di Bytek (gruppo Datrix), interviene sulle potenzialità che oggi l’applicazione dell'intelligenza artificale offre alle strategie marketing delle aziende.
Il marketing ha segnato un cambio di paradigma. Da strumenti frammentati e silos tecnologici, si è passati a piattaforme integrate che combinano intelligenza predittiva, automazione multi-agente e governance umana. In questo scenario, la vera trasformazione non risiede solo nella tecnologia, ma nella sua orchestrazione: pulizia e attivazione dei dati, modelli intelligenti e controllati, interfacce conversazionali potenziate da GenAI e un nuovo approccio operativo. L’obiettivo è rendere il marketing più reattivo, proattivo e - soprattutto - responsabile.
Questa nuova architettura riflette una consapevolezza crescente: la potenza dell’intelligenza artificiale non è nulla senza dati affidabili e un controllo umano strategico. L’era dell’“AI-per-AI” sta cedendo il passo a un ecosistema dove AI e marketer collaborano, ognuno nel proprio ruolo, per massimizzare l’efficacia e ridurre le inefficienze.
Dalla complessità all’integrazione: l’evoluzione dell’AI stack
Il primo stadio dell’adozione dell’AI nel marketing è stato segnato da soluzioni verticali e isolate: motori di raccomandazione, piattaforme di A/B testing, tool di segmentazione. Ognuno lavorava su un sottoinsieme del customer journey, senza una visione unificata. In parallelo, l’esplosione delle MarTech e AdTech ha generato sovrapposizioni funzionali, aumentando il rumore più che la chiarezza.
Oggi, grazie a una nuova generazione di AI stack, si assiste a una convergenza: la predizione del comportamento, l’arricchimento del dato e l’attivazione orchestrata dei canali coesistono all’interno di architetture modulari e interoperabili. L’AI non è più “un altro tool”, ma il layer trasversale che connette, analizza e agisce.
Stiamo entrando nell’era delle AI-native marketing operations, in cui l'AI non solo automatizza, ma diventa parte strutturale e trasversale dei processi operativi di marketing. Questo implica una trasformazione delle stack logiche: da architetture tool-centriche a modelli capability-centrici, dove il valore è nella capacità di orchestrare insight, decisioni e attivazioni in modo adattivo e in tempo reale. Il principio di composability - la possibilità di costruire stack modulari e integrabili - è centrale per mantenere agilità e scalabilità in ambienti complessi.
Clean data first: qualità del dato e identity resolution con Bytek Prediction Platform
Alla base di ogni AI stack efficace c’è una semplice verità: senza dati affidabili, nessun algoritmo può generare valore. Lavorare su dataset sporchi o disallineati significa alimentare modelli distorti, con impatti diretti sulle performance delle strategie di marketing attivate e sulla qualità delle decisioni.
La Bytek Prediction Platform affronta il problema alla radice, mettendo a disposizione un’infrastruttura che consolida e normalizza le informazioni provenienti da diversi sistemi - CRM, advertising, e-commerce, eventi digitali - in un’unica Customer View. Il sistema integra meccanismi avanzati di identity resolution, che consentono di ricostruire i profili utente anche in contesti cookieless o cross-device, fondamentali per l’allenamento di modelli di AI predittivi capaci di arricchire i dati esistenti, attivare segmentazioni avanzate e insight su intenti, bisogni e interessi. Queste descrizioni e predizioni del comportamento di utenti e clienti alimentano il CRM, supportano il lavoro dei team sales, migliorano le performance delle campagne paid e ottimizzano le strategie di marketing automation.
La capacità di ricostruire un profilo cliente unificato rappresenta il punto di partenza per qualsiasi modello predittivo sull’utente realmente efficace e scalabile. L’accuratezza nella riconciliazione dei profili incide direttamente sulla coerenza delle segmentazioni, sulla precisione delle attivazioni e sulla qualità del reporting. Quando i dati risultano disallineati o frammentati, l’intelligenza artificiale rischia di amplificare errori e incoerenze; al contrario, su basi dati ben strutturate, ne moltiplica l’efficienza, trasformando l’intera infrastruttura in un motore predittivo affidabile e reattivo.
Data warehouse nativo: sicurezza, anonimizzazione e collaborazione controllata
Dopo aver assicurato la qualità del dato e risolto le identità attraverso tecniche di identity resolution, è fondamentale che anche l’infrastruttura che ospita i dati sia progettata per garantire isolamento, sicurezza e rispetto della privacy. In questo scenario, la gestione nativa del data warehouse assume un ruolo strategico per garantire compliance, integrità e performance. Le soluzioni più avanzate adottano logiche di anonimizzazione strutturale del dato, applicate già in fase di ingestion, per minimizzare il rischio di re-identificazione anche su dataset complessi. Grazie all’esperienza nell’anonimizzazione accumulata tramite Datrix mediante progetti di ricerca come AIA Guard, Bytek per esempio è in grado di identificare automaticamente la presenza di dati personali erroneamente caricati e anonimizzarli prima che vengano processati da qualsiasi piattaforma. Ogni istanza della piattaforma opera con un ID privato e isolato, assicurando che i dati di ciascun cliente non siano mai miscelati o accessibili trasversalmente.
A supporto della collaborazione tra più attori (brand, partner, centri media) senza comprometterne la riservatezza, vengono integrate clean rooms crittografate: ambienti controllati dove i dataset possono essere incrociati in modalità blind, mantenendo il pieno rispetto della privacy e delle policy di data governance. Infine, per potenziare l’intelligenza collettiva senza sacrificare la sovranità del dato, si adottano meccanismi di learning federato: modelli addestrati localmente su più fonti e successivamente aggregati in maniera decentralizzata, senza che i dati grezzi lascino mai i rispettivi perimetri operativi.
Machine learning predittivo ed explainability
Una volta costruita un’infrastruttura sicura, isolata e capace di abilitare analisi collaborative nel rispetto della privacy, è possibile attivare il livello successivo dell’AI stack: quello dei modelli predittivi. In particolare, modelli di machine learning progettati per stimare il comportamento futuro degli utenti – come la probabilità di acquisto, il rischio di churn o il valore a vita (LTV).
Questi algoritmi analizzano pattern ricorrenti tra milioni di segnali storici e restituiscono previsioni operative, come ad esempio “utente X ha il 73% di probabilità di convertire entro 7 giorni”.
Ma il valore del ML non risiede solo nella sua accuratezza. In contesti regolamentati come la banca o il retail, è fondamentale che ogni predizione sia interpretabile. Per questo, la Bytek Prediction Platform integra meccanismi di explainability nativa: per ogni punteggio assegnato, il marketer può visualizzare i fattori che hanno inciso maggiormente sulla decisione dell’algoritmo. Questo non solo aumenta la fiducia nei modelli, ma consente di utilizzare i dati predittivi come leva strategica, non come scatola nera.
Sempre più aziende stanno integrando explainability anche nei flussi di reportistica e compliance: non è solo una funzionalità tecnica, ma un vero e proprio asset reputazionale, che favorisce l’allineamento tra data science e business unit.
GenAI: dall’interfaccia conversazionale all’orchestrazione autonoma fra agenti
Una volta che i modelli predittivi sono operativi e comprensibili, la sfida si sposta su come interagire con questi modelli in modo efficiente, accessibile e scalabile. È qui che entra in gioco la Generative AI, non più solo come assistente testuale, ma come livello di astrazione tra l’intelligenza algoritmica e le attività di marketing.
Grazie all’adozione del Model Context Protocol (MCP), le API di backend - ovvero le interfacce software che permettono di accedere ai servizi applicativi che nel caso di Bytek gestiscono attività come segmentazione, scoring, attivazione o sincronizzazione - vengono incapsulate all’interno di programmi che ne rendono possibile l’utilizzo attraverso il linguaggio naturale. MCP funge da livello di astrazione tra l’interfaccia conversazionale e il backend: traduce le richieste dell’utente in chiamate API appropriate, senza richiedere competenze tecniche. In questo modo, anche operazioni complesse - come “genera un pubblico simile a chi ha convertito negli ultimi 30 giorni con LTV sopra la media” - possono essere eseguite utilizzando tutta la potenza delle interfacce conversazionali e abbattendo i tempi di adozione del software. MCP abbatte la complessità dell’interazione uomo-macchina, accelerando l’adozione dell’AI operativa e democratizzando l’accesso a capacità avanzate.
Parallelamente, protocolli come A2A (Agent-to-Agent Protocol) abilitano un nuovo modello di integrazione tra applicazioni, dove gli agenti AI comunicano e si coordinano autonomamente. Questo cambia radicalmente il paradigma di interoperabilità: non è più il marketer a doversi preoccupare di come connettere strumenti diversi o integrare sorgenti dati esterne, perché la comunicazione avviene direttamente tra gli agenti, secondo logiche predefinite ma adattabili.
In questo contesto, l’attenzione si sposta dal “come” integrare al “cosa” attivare: diventa fondamentale disporre di dati di prima parte ben strutturati, predizioni affidabili, obiettivi di business chiari e governance solida. La qualità del dato e la precisione del modello diventano l’asset principale, mentre le barriere tecniche si dissolvono grazie alla mediazione degli agenti.
Emergono così nuovi modelli operativi, fondati sulla co-creazione aumentata tra marketer e AI. Un approccio iterativo in cui l’AI non solo genera varianti o propone ottimizzazioni, ma apprende dal contesto, si adatta agli obiettivi aziendali e si coordina con altri agenti per automatizzare l’intera filiera di attivazione. Non si tratta più di “usare l’AI”, ma di lavorare con l’AI come parte integrante del team.
Casi d’uso reali: banking e retail
Nel settore bancario, l’adozione di un AI stack evoluto consente di anticipare le esigenze del cliente con una precisione senza precedenti. Le previsioni sull’interesse per determinati prodotti - mutui, investimenti, conti premium - permettono di attivare comunicazioni one-to-one su canali come email, app e SMS. Grazie alla explainability, ogni proposta è tracciabile e difendibile, anche in ottica compliance. Inoltre, i modelli predittivi possono essere utilizzati per stimare il rischio di abbandono e suggerire interventi proattivi, personalizzati per ciascun segmento. L’integrazione con i sistemi CRM consente di aggiornare in tempo reale le pipeline commerciali, supportando i team di consulenza finanziaria nella definizione delle priorità e nell’ottimizzazione dei tempi di risposta. In alcuni casi, l’AI viene integrata direttamente nei portali banking per fornire suggerimenti personalizzati basati sull’analisi storica delle transazioni e del comportamento digitale.
Nel retail, invece, l’intelligenza predittiva alimenta campagne paid iper-mirate, modulate in base al valore atteso del cliente. È possibile sincronizzare segmenti ad alta probabilità di conversione direttamente con le piattaforme pubblicitarie, applicando logiche di value bidding che allocano il budget sugli utenti più promettenti. Alcune aziende integrano questi modelli con dati geolocalizzati e stagionali per massimizzare la rilevanza dei messaggi, ottimizzando il timing delle promozioni. Inoltre, i motori di raccomandazione predittivi migliorano l’esperienza di navigazione, aumentando il tasso di cross-selling e upselling. Allo stesso tempo, la GenAI consente ai team di content marketing di produrre creatività su misura per ciascun segmento, velocizzando la produzione di asset coerenti con lo stile del brand e testando varianti in tempo reale per massimizzare il ROI.
Attivazione responsabile e visione futura
In entrambi i casi, la tecnologia non sostituisce il giudizio umano, ma lo potenzia. Il ruolo del marketer rimane centrale: definisce gli obiettivi, interpreta gli insight, supervisiona le attivazioni. In un mondo sempre più automatizzato, il vero vantaggio competitivo è dato dalla capacità di integrare il rigore algoritmico con la sensibilità umana.
La prospettiva del “human-in-the-loop” non è solo un principio etico, ma un requisito strategico: garantisce che ogni azione intrapresa dall’AI sia allineata con la brand identity, le policy aziendali e il contesto del cliente. È questo equilibrio - tra precisione predittiva e controllo umano - che definisce lo standard del nuovo AI stack per l’attivazione marketing.
Guardando al futuro, la direzione è tracciata: modelli sempre più adattivi, sistemi co-creativi, una governance basata su policy intelligenti e dashboard predittive. L’intelligenza artificiale nel marketing non sarà più uno strumento a supporto: diventerà il motore decisionale del business, a patto che resti sotto la guida di persone consapevoli, formate e responsabili.