L'AI ti toglierà il lavoro nel marketing, e tutti nella tua agenzia devono imparare a costruire con l'AI? La risposta onesta alla seconda domanda è no, e centrarla rende la prima molto meno spaventosa. Tutti traggono beneficio dall'AI. Non tutti devono costruirla.
L'ansia è fondata. Durante un town hall all'evento AI Marketing Strategies di Digiday, alcuni dirigenti hanno ammesso che certi datori di lavoro evitano attivamente di assumere profili entry-level, mentre l'AI assorbe il lavoro dei junior. Il titolare di un'agenzia di performance di piccole-medie dimensioni ha detto: «È da un po' che non assumiamo neolaureati e non prevedo che lo faremo.» Nel frattempo, una ricerca di Gartner riportata da Marketing Dive ha rilevato che, su 1.303 senior marketing leader, il 18% ha già eliminato alcune posizioni a causa dell'AI e il 16% ha creato nuovi ruoli.
Di fronte a questo, molti leader di agenzia ricorrono alla stessa soluzione: fare di tutti un builder di AI. Il fondatore di un'agenzia ha provato esattamente questo e questa settimana ha raccontato a una sessione sull'adozione dell'AI a Singapore perché non lo rifarebbe.
Che cosa succede quando un'agenzia fa dell'AI il lavoro di tutti?
La sua agenzia, di circa 20 persone, ha dato a tutti un proprio account di coding: strategist e creativi, ma anche HR e amministrazione. Hanno riservato il 20% della settimana a questo. I venerdì sono diventati i «build Friday».
Il risultato ha spaccato il team a metà. Metà ha capito. Metà no. E la metà che aveva capito ha prodotto una giungla di skill e automazioni casuali: la scorciatoia di una persona per un cliente performance, la soluzione di un'altra per un account diverso, nessuna documentata, nessuna mantenuta, e nessuno del tutto sicuro di che cosa attivasse che cosa.
Chiunque lavori in agenzia riconoscerà lo schema. È il drive condiviso, solo che ora gira. Immagina lo script di bidding di una media planner che funziona solo sul suo portatile, o la catena di prompt di un copywriter che vive su un account personale e se ne va quando se ne va lui.
Che cosa sono builder, user e approver?
La soluzione è stata nominare dei ruoli. Come mostra il diagramma, sono tre, sotto una frase della sua slide: «Tutti traggono beneficio dall'AI. Non tutti devono costruirla.»
| Ruolo | Chi sono | Che cosa fanno | Esempio di agenzia |
|---|---|---|---|
| Builder | Non ingegneri: persone appassionate che dedicano più tempo | Progettano, costruiscono e migliorano i workflow di AI dell'agenzia e li documentano | Un planner con mentalità sistemica che trasforma il report media mensile in un workflow ripetibile |
| User | Tutti coloro che lavorano ogni giorno nei sistemi | Portano avanti il lavoro e segnalano bug e richieste | Account executive che producono aggiornamenti per i clienti e segnalano quando un output sembra sbagliato |
| Approver | Esperti della materia che presidiano il controllo qualità | Verificano l'output; nulla esce finché non l'hanno approvato | L'head of strategy che rivede ogni deck di insight prima che arrivi a un cliente |
Il dettaglio più importante è il primo: i builder non sono ingegneri. Sono persone curiose e pazienti, disposte a dedicare il tempo. In un'agenzia creativa potrebbe essere un producer. In un'agenzia CRM, un campaign manager con un'inclinazione per i dati. In un'agenzia di PR, l'account director che ha già scritto i template dei comunicati stampa dell'agenzia.
Gli approver contano altrettanto. Sono le persone che definiscono che cosa significa lavoro fatto bene per l'agenzia, e sono il motivo per cui una bozza AI a metà non arriva mai nella casella di posta di un cliente.
Perché «tutti costruiscono» alimenta la sindrome dell'impostore?
Il fenomeno dell'impostore è la sensazione persistente di essere meno competenti di quanto gli altri credano e che prima o poi verrai scoperto. Prospera quando le regole della competenza cambiano da un giorno all'altro.
Un mandato generalizzato del tipo «tutti costruiscono» fa esattamente questo. Una senior copywriter con quindici anni di mestiere viene improvvisamente giudicata sulla capacità di mettere in piedi un'automazione. Metà del team, quella che «non ha capito», non si sente sollevata dalle incombenze, ma in ritardo. Chi invece ha capito inizia a chiedersi se è ancora uno strategist o se è diventato, senza che nessuno lo dicesse, un ingegnere junior.
Ruoli chiari invertono la pressione. Uno user non sta fallendo nel costruire; sta svolgendo un lavoro definito e prezioso. L'esperienza di un approver diventa lo standard di qualità dell'agenzia. È questa la logica dell'insight: l'autenticità prospera dove l'insicurezza si attenua. Le persone danno il loro lavoro più onesto quando sanno per che cosa sono lì.
Che cosa succede quando se ne vanno i tuoi ibridi dell'AI?
Il fondatore ha posto una domanda su cui ogni MD di agenzia dovrebbe riflettere. Se trasformi le persone in ibridi un po' ingegnere, un po' esperto, un po' referente per il cliente, che cosa succede quando se ne vanno? E che cosa succede quando devi assumere e crescere?
Non puoi pubblicare un annuncio per quella persona. Il mercato non produce account director che mantengano anche le tue automazioni personalizzate. Quando uno si dimette, le competenze che ha costruito o si rompono o diventano archeologia.
I ruoli risolvono il problema della successione. I builder documentano ciò che costruiscono perché altre persone ne dipendono. Gli user possono essere assunti per le loro competenze con i clienti o di mestiere e formati rapidamente sul sistema. Gli approver restano ancorati alla competenza di materia, che è ciò per cui i clienti pagano.
Conta anche per la questione dei junior. Gartner prevede che entro il 2030 la maggior parte dei team ad alte prestazioni eliminerà i tradizionali lavori entry-level, ma esorta i CMO ad affidare ai junior un lavoro di maggior valore fin da subito invece di tagliare la pipeline. I ruoli definiti danno forma a questo consiglio: un neolaureato può partire come user con chiari compiti di feedback, poi crescere fino a builder o, con il tempo e il giudizio, ad approver.
Come assegno i ruoli AI nella mia agenzia?
- Abbandona il mandato generalizzato. Mantieni l'accesso per tutti; abbandona l'aspettativa che tutti costruiscano.
- Fai un audit di ciò che è stato costruito. Elenca ogni skill, catena di prompt e automazione in uso. Mantieni, unisci o dismetti ciascuna, e assegna un responsabile a ogni sopravvissuta.
- Scegli i builder per interesse, non per job title. Cerca chi già smanetta. Dai loro tempo protetto, invece di distribuire la stessa fetta su tutti.
- Nomina un approver per ogni workflow. Un esperto della materia che definisce che cosa significa lavoro fatto bene e approva prima che qualsiasi cosa arrivi a un cliente.
- Dai agli user un unico canale di feedback. Un solo posto dove segnalare bug e richieste, rivisto ogni settimana dai builder.
- Scrivi i ruoli nelle job description. I ruoli che esistono solo in un messaggio su Slack spariscono alla prossima riorganizzazione.
Quindi l'AI è una minaccia per la sicurezza del posto di lavoro nel marketing?
Per le attività, sì. Per il giudizio, molto meno. Il lavoro più esposto sono le incombenze: report mensili, audit dei competitor, ridimensionamenti manuali, riunioni di stato. Il lavoro meno esposto è decidere che cosa conta, che cosa è buono e che cosa dire al cliente.
È anche la giusta divisione tra persone e software. Defy Agents eseguono workflow agentici per la delivery ripetitiva, come reporting, monitoraggio e ridimensionamento, così le persone possono concentrarsi sul lavoro che fa vincere. SAMY, l'agenzia globale di influencer marketing, ha adottato Defy Agents per snellire il performance reporting, riducendo da tre giorni a uno il lavoro necessario. È il tipo di incombenza che nessuno strategist è entrato in pubblicità per fare.
Se vuoi vedere come gli agenti si affiancano a monitoraggio e accesso ai dati, la piattaforma Defy mostra lo stack completo. Qualunque cosa tu usi, il principio resta: dai alle persone dei ruoli, non dei compiti a casa.
