A firma di Giorgio Spina, CEO di Execus
L’intelligenza artificiale sta radicalmente trasformando le strategie di business delle imprese, che oggi possono sfruttare le potenzialità offerte dai large language model per migliorare sia i processi operativi che le decisioni di governance aziendale. Tra i molteplici ambiti di applicazione dell’AI, il marketing rappresenta un terreno particolarmente strategico. Secondo il report State of Marketing AI realizzato dal Marketing AI Institute, basato su un campione statunitense, il 74% dei professionisti del marketing considera l’AI “criticamente importante” o “molto importante” per il successo delle proprie strategie nei prossimi 12 mesi. Un dato che segnala una crescita costante dal 2021. In un’epoca in cui la comunicazione determina il successo o il fallimento di un marchio in termini di reputation, l’AI si posiziona quindi come strumento decisivo per rafforzare la crescita e la competitività aziendale.
Tutto ciò avviene nonostante l’uso dell’intelligenza artificiale sia una pratica energivora soprattutto a livello di infrastrutture impiegate e di data center. A tal proposito, da una ricerca pubblicata sul Journal of Cleaner Production emerge come l’addestramento di modelli di AI, per esempio GPT-3, abbia portato al consumo di circa 1.287 MWh di elettricità durante la fase di training, producendo all’incirca 552 tonnellate di CO₂ equivalenti. Peraltro, la questione ambientale si inserisce in uno scenario geopolitico già complesso – specialmente per le PMI dell’eurozona – segnato dall’aumento dei prezzi dell’energia in seguito al conflitto russo-ucraino. È proprio qui che emerge un paradosso emblematico: laddove l’AI potrebbe generare, in termini negativi, un rilevante impatto ambientale, questa stessa tecnologia può diventare un alleato concreto per affrontare la sfida della sostenibilità ambientale. In questo senso, risulta imprescindibile inquadrare l’AI attraverso la lente ESG (Environmental, Social, Governance), in grado di coniugare impiego sostenibile, approccio etico e accountability. Allineando l’utilizzo dell’AI a questi criteri di sostenibilità economica e sociale, è possibile ridurre sensibilmente l’impronta ecologica e le emissioni di carbonio.
Proprio per questo motivo, il marketing rappresenta un campo di applicazione cruciale per diffondere buone pratiche di sostenibilità con l’aiuto dell’AI. Se tradizionalmente le strategie di marketing si sono caratterizzate per un approccio spesso oneroso in termini di risorse ed investimenti, l’intelligenza artificiale sta ribaltando questo paradigma attraverso un principio fondamentale: la razionalizzazione delle risorse. I dati confermano questa tendenza: secondo lo stesso Marketing AI Institute, l’82% dei professionisti del settore utilizza l’AI principalmente per ridurre il tempo speso su attività ripetitive e migliorare l’efficienza operativa. Non si tratta semplicemente di automatizzare e velocizzare i processi esistenti, ma di riconvertirli per massimizzarne l’efficienza.
Gli algoritmi di machine learning permettono di analizzare una grande mole di dati comportamentali per identificare con precisione il pubblico che nutre realmente interesse per un determinato prodotto o servizio. Questo targeting estremamente accurato si traduce nella drastica riduzione delle visualizzazioni pubblicitarie non pertinenti, eliminando, così, sprechi sia economici che energetici. I dati parlano chiaro: il 58% delle aziende utilizza l’AI per generare un maggiore ROI (Ritorno sull’Investimento) sulle campagne di marketing, ottimizzando l’allocazione delle risorse e favorendo un ecosistema pubblicitario più orientato all’ambiente.
Un ulteriore beneficio dell’AI nel settore del marketing riguarda la personalizzazione dei contenuti in tempo reale che, oltre a soddisfare le esigenze del consumatore, favorisce la sostenibilità operativa delle aziende. Difatti, i sistemi di intelligenza artificiale possono generare e calibrare messaggi per il singolo utente, riducendo in questo modo la necessità di creare, archiviare e distribuire enormi quantità di dati digitali. Di conseguenza, una produzione di contenuti più mirata comporta un minor fabbisogno di spazio di archiviazione e una ridotta banda di trasmissione, con un impatto positivo anche sui consumi energetici complessivi.
Tuttavia, l’intelligenza artificiale non limita il suo impatto alla sola personalizzazione. Dotata di funzioni di analisi predittiva, essa permette alle aziende di anticipare la domanda con un’accuratezza senza precedenti. Le statistiche indicano come il 43% delle organizzazioni utilizzi già l’AI per prevedere i bisogni e i comportamenti dei consumatori con maggiore precisione. Nel marketing, questo si traduce nella possibilità di progettare correttamente campagne promozionali, produzione di materiali fisici (ad esempio il packaging), contribuendo, in ultimo, alla semplificazione della logistica distributiva. In sintesi, previsioni accurate comportano meno sovrapproduzione, meno scarti e meno resi, con un impatto ambientale significativamente ridotto lungo l’intera supply chain.
Questi vantaggi operativi si traducono anche in benefici economici tangibili. Oltre la metà delle organizzazioni (52%) utilizza l’AI specificamente per ridurre i costi operativi, mentre molte hanno come obiettivo la massimizzazione del ritorno sugli investimenti pubblicitari. L’ottimizzazione economica ha ricadute positive anche in riferimento alle questioni ambientali. L’uso più efficiente delle infrastrutture digitali si traduce in meno risorse computazionali sprecate e un ecosistema pubblicitario che, nel complesso, risulta più sostenibile.
In questo scenario complesso, è necessario considerare il cosiddetto rebound effect: fenomeno economico che si verifica nel momento in cui i miglioramenti in efficienza non si traducono necessariamente in una riduzione del consumo totale, ma, per paradosso, lo aumentano. Nel caso dell’AI applicata al marketing, se da un lato ogni singola campagna diventa inevitabilmente più efficiente, dall’altro la facilità e il minor costo di implementazione potrebbero portare a una proliferazione esponenziale delle stesse attività. Di conseguenza, il risultato netto potrebbe essere un aumento, anziché una diminuzione, del consumo energetico totale del settore. Per evitare questa contraddizione, diventa perciò fondamentale non solo ottimizzare i singoli processi, ma anche ripensare i modelli di business, rafforzando il livello delle competenze digitali avanzate.
Diversi riscontri concreti emergono se si prendono in considerazione le azioni promosse dai grandi player del mondo tecnologico, i quali stanno trasformando la sostenibilità in un elemento strategico anche di comunicazione e di posizionamento del marchio. Due esempi su tutti: da un lato Apple, che nel suo Environmental Progress Report 2024 ha presentato i primi prodotti certificati come a zero emissioni di carbonio, grazie all’impiego al 100% di fonti rinnovabili e a programmi di compensazione delle emissioni residue; dall’altro, Google e Microsoft, che stanno investendo in reattori nucleari modulari per alimentare i propri data center con energia pulita e costante.
Queste iniziative concrete dimostrano come il binomio tra intelligenza artificiale e sostenibilità non solo sia realizzabile, ma stia già trasformando in corso d’opera il settore. Il paradosso iniziale – un’intelligenza artificiale energivora che, al tempo stesso, produce sostenibilità – si risolve attraverso le leggi fondamentali del mercato, e quindi facendo leva sull’innovazione tecnologica e su un modello di governance responsabile. Per il marketing, tutto ciò segna un profondo cambio di paradigma: l’intelligenza artificiale diventa lo spartiacque per coniugare performance commerciali e responsabilità ambientale.
In conclusione, le aziende che adotteranno questo nuovo modo di fare business, investendo in un’intelligenza artificiale ottimizzata e incorporando pratiche sostenibili, non solo ridurranno il proprio impatto ecologico, ma conquisteranno un vantaggio competitivo decisivo in un mercato sempre più attento alle questioni ESG.
