Cosa significa un'organizzazione di marketing AI-native per le agenzie che la servono? In breve: il cliente mantiene un team piccolissimo, gestisce il marketing sui propri livelli di dati e di AI e smette di pagare le agenzie per ore di esecuzione. Al loro posto compra il sistema, l'infrastruttura dei dati, le verifiche di accuratezza e il giudizio che un modello non può fornire.
Questo mese tutto ciò ha smesso di essere teoria. Marketing Dive ha raccontato un panel dell'Advertising Week New York in cui Benoit Vatere, chief media and digital commerce officer di Liquid Death, ha spiegato come l'ottimizzazione dei media e del retail media giri su un sistema operativo AI costruito con la sua agenzia, Power Digital Marketing. Il brand ha già realizzato 17 versioni di quel sistema, chiamato Omega, in circa tre settimane. L'obiettivo è gestire «un budget piuttosto consistente» con «solo due persone interne».
Due persone. Se gestisci un'agenzia, quel numero merita uno spazio nel tuo prossimo offsite di pianificazione.
Che cos'è un'organizzazione di marketing AI-native?
Il CEO di Power Digital, Jeff Mason, ha proposto al panel una scala utile. La maggior parte dei brand, ha detto, è AI-curious: usa modelli di frontiera come ChatGPT e Claude con una parte dei propri dati. Il gradino successivo è AI-assisted: un livello di intelligence su misura che ogni dipendente può usare e che migliora man mano che impara come lavorano i team. Il gradino più alto è AI-native: un livello di orchestrazione in cima, così il lavoro stesso si svolge all'interno di applicazioni personalizzate.
Secondo Mason, come riportato da Marketing Dive, i soli modelli di frontiera non danno più un vantaggio a nessuno. Il vero vantaggio difendibile sta nell'intelligence e nell'orchestrazione che costruisci sopra i tuoi dati, e cresce con il tempo.
Liquid Death è un testimonial un po' inatteso. Le sue stesse campagne criticano i data center dell'AI. Eppure Vatere afferma che l'AI permette al brand di bevande da un miliardo di dollari di restare «snello e agguerrito» e gli evita di spendere molto in non-working media.
Che cosa compra davvero Liquid Death dalla sua agenzia?
A guardare bene, l'agenzia non è scomparsa. Si è spostata. Ad agosto Power Digital ha annunciato il proprio ecosistema AI: Iris, un livello di intelligence; Omega, il sistema operativo; e Creative Affinity, un livello di intelligence creativa. Omega unisce l'ingegneria dell'agenzia ai dati e ai processi del cliente.
Il cambiamento visibile è la cadenza. Le campagne di retail media che prima venivano riviste una o due volte a settimana ora vengono ottimizzate ogni giorno. Invece di usare Slack, scrivere query o chiedere aggiornamenti al suo team, Vatere dice di poter verificare da solo cosa sta succedendo e condividerlo internamente. Il suo consiglio agli altri marketer: smettete di vivere nei fogli di calcolo e automatizzate qualsiasi attività che richieda più di cinque minuti.
Quindi il cliente non sta comprando un media plan e una presentazione mensile. Sta comprando una macchina che rende superflua la presentazione mensile, più le persone che l'hanno costruita e continuano a perfezionarla.
Ecco come leggiamo le tre fasi di Mason dal lato dell'agenzia.
| Fase del cliente | Come si presenta | Cosa smette di comprare dalle agenzie | Cosa compra di più |
|---|---|---|---|
| AI-curious | I team usano ChatGPT o Claude con una parte dei propri dati | Poco, per ora. Aspettati pressione sulle tariffe per desk research e prime bozze | Aiuto per scegliere casi d'uso, guardrail e formazione |
| AI-assisted | Un livello di intelligence su misura che ogni dipendente può interrogare | Reportistica mensile, analisi di routine, aggiornamenti di stato | Centralizzazione dei dati, messa a punto, interpretazione di ciò che il livello fa emergere |
| AI-native | Un livello di orchestrazione; il lavoro si svolge all'interno di applicazioni personalizzate | Ottimizzazione manuale, versioning, gran parte delle ore di esecuzione | Progettazione e manutenzione del sistema, verifica degli output, idee, giudizio culturale |
Perché sembra che sia la tecnologia a decidere tutto?
In sociologia esiste una vecchia idea chiamata determinismo tecnologico: la convinzione che sia la tecnologia a guidare il cambiamento delle organizzazioni e delle società, e che le persone semplicemente si adattino. È il clima che domina oggi la maggior parte delle conversazioni sull'AI nelle agenzie. Arrivano gli strumenti, il cliente si riorganizza, l'agenzia reagisce.
La storia di Liquid Death è una buona smentita. Non è stata la tecnologia a scegliere due persone: lo ha scelto un responsabile marketing. Un'agenzia ha scelto di diventare l'ingegnere del sistema anziché un suo fornitore. Stessa tecnologia, decisioni diverse, economie d'agenzia molto diverse.
Il principio a cui torniamo sempre è questo: collegando i dati all'umanità, dal caos emerge la chiarezza. Una macchina di retail media ottimizzata ogni giorno produce più segnali di quanti due persone possano leggerne. Qualcuno deve comunque decidere cosa significano, quali segnali contano e quando i numeri descrivono un cambiamento reale nelle persone anziché un'anomalia del feed. Quel qualcuno puoi essere tu.
Quali servizi d'agenzia perdono valore e quali ne acquistano?
Comincia dalle incombenze. I lavori più esposti sono quelli per cui nessuno ha scelto di lavorare in pubblicità: report mensili, riunioni di avanzamento, monitoraggio del budget, ridimensionamento manuale, audit dei concorrenti assemblati a mano. In un cliente AI-native queste attività avvengono all'interno del sistema, in modo continuo, e nessuno pagherà un retainer per farle.
Ciò che acquista valore è meno evidente, ma più difendibile:
- Centralizzazione dei dati. Il primo consiglio del panel è stato centralizzare i dati. Per la maggior parte dei clienti, i dati sono ancora sparsi in una dozzina di posti gestiti da team diversi.
- Verifica degli output. Il panel ha anche sottolineato che l'accuratezza degli output degli agenti AI va controllata. Un'agenzia in grado di verificare le conclusioni di un sistema diventa il secondo parere del cliente.
- Progettazione del sistema. Decidere cosa automatizzare, in quale ordine e con quali regole è lavoro strategico, ed è fatturabile.
- Giudizio creativo e culturale. Un modello ottimizza verso ciò che ha già funzionato. Non sa cosa dovrebbe esistere dopo.
Come dovrebbe prepararsi un'agenzia indipendente?
- Analizza i tuoi retainer attività per attività. Elenca ogni deliverable ricorrente e segna quali potrebbe svolgere in autonomia, entro un anno, un team cliente di due persone con un buon livello di AI.
- Applica prima a te stesso la regola dei cinque minuti. Automatizza le attività interne che richiedono più di cinque minuti prima che sia un cliente a farti notare che non l'hai fatto.
- Proponiti per centralizzare i dati del cliente. È un lavoro poco affascinante, ma tutto il resto dipende da questo e chi se ne occupa diventa difficile da sostituire.
- Crea l'abitudine alla verifica. Rendi «come sappiamo che è corretto?» un punto fisso all'ordine del giorno e riconduci le conclusioni dell'AI ai dati di origine prima che arrivino al cliente.
- Ridefinisci i prezzi in base a risultati e sistemi. Se la cadenza del cliente diventa quotidiana, un retainer mensile misurato in ore non ha senso per nessuna delle due parti.
- Scegli se costruire, acquistare o affidarti a un partner. Power Digital ha costruito il proprio stack. La maggior parte delle agenzie indipendenti non può finanziare un team di ingegneri, ed è qui che entra in gioco l'acquisto delle capacità.
Le agenzie indipendenti devono costruirsi un proprio sistema operativo AI?
No, ma hanno bisogno di ciò che un sistema del genere offre. La tesi di Mason è che i modelli di frontiera sono ormai il minimo indispensabile e che il vantaggio sta nei livelli costruiti sopra di essi. Per il network di una holding o per un'agenzia digitale con grandi risorse, costruire quei livelli è un progetto d'investimento. Per un'agenzia indipendente di 40 persone è una distrazione dal lavoro per cui i clienti ti scelgono davvero.
È per colmare questo divario che esiste la piattaforma Defy. Offre alle agenzie indipendenti le stesse capacità analitiche e di AI che si sono costruiti i network delle holding, senza i costi di sviluppo né l'onere della manutenzione: intelligence in tempo reale su concorrenti e pubblico, da interrogare dentro Claude come un collega, con agenti che si occupano della delivery ripetitiva.
Qualunque cosa tu scelga, scegli prima che lo faccia il tuo cliente. Un cliente AI-native non aspetterà che la sua agenzia si metta al passo. Ne ingaggerà una che lo ha già fatto.
