Marketing e intelligenza artificiale stanno vivendo una relazione intensa ma complicata e l’ultima edizione dello State of Marketing firmato Salesforce lo racconta senza troppi giri di parole. Da una parte entusiasmo e investimenti, dall’altra dati frammentati, personalizzazione a metà e clienti che hanno già cambiato canale senza avvisare nessuno.

Partiamo dal numero che fa più rumore. Il 60% dei marketer italiani ha adottato l’AI. Sembra un trionfo, ma la realtà è più sfumata. Il 52% dichiara di avere ancora difficoltà a rispondere con tempestività ai clienti e il 76% ammette di proporre campagne poco personalizzate. In altre parole, l’intelligenza artificiale è entrata nei team marketing, ma non sempre è stata invitata al tavolo giusto, quello dove si prendono le decisioni sui dati.

Secondo Martina Pietrobon, Marketing Director di Salesforce Italia, molte aziende stanno ancora utilizzando l’AI come un megafono evoluto, capace di generare comunicazioni unidirezionali più velocemente, ma non di attivare un vero scambio. Il punto non è inviare più messaggi, ma costruire conversazioni di valore. Ed è qui che emerge il primo grande paradosso dello State of Marketing 2026: l’84% dei marketer italiani conferma che i clienti si aspettano conversazioni bidirezionali, eppure oltre la metà fatica a rispondere in tempo reale perché non riesce ad accedere alle informazioni necessarie.

Il problema ha un nome noto da anni, ma ancora irrisolto: silos. Solo il 61% dei professionisti marketing ha accesso completo ai dati di customer service, il 66% ai dati di vendita e il 56% ai dati commerce. In un contesto in cui l’AI promette personalizzazione in tempo reale, la frammentazione delle informazioni rappresenta un freno strutturale. Non sorprende allora che addirittura il 99% dei marketer dichiari di incontrare barriere alla personalizzazione, con le difficoltà di interpretazione dei dati tra gli ostacoli principali.

La ricerca globale, che ha coinvolto 4.500 professionisti di cui circa 250 in Italia, offre però anche un’indicazione chiara su cosa funziona. I team che hanno integrato i propri dati hanno il 42% di probabilità in più di rispondere regolarmente ai clienti rispetto a chi non è soddisfatto della propria base dati. Inoltre hanno il 60% di probabilità in più di utilizzare agenti AI per efficientare le attività su larga scala. Non è la disponibilità dei modelli a fare la differenza, ma la qualità e la governance del dato. In un mercato dove tutti possono accedere agli stessi LLM, il vero vantaggio competitivo è avere un’unica vista del cliente, strutturata e attivabile.

Nel frattempo i marketer cercano nell’AI una risposta operativa al crescente fabbisogno di contenuti. Il 78% afferma di aver bisogno di più contenuti personalizzati rispetto a quelli che riesce a produrre e il 60% si affida all’AI per colmare questo gap. I principali casi d’uso in Italia riguardano la generazione di testi, la previsione delle performance di campagna e la segmentazione avanzata dei target. L’AI viene quindi percepita come un acceleratore, ma senza una base dati coerente rischia di amplificare incoerenze invece di risolverle.

A rendere il quadro ancora più interessante è il cambiamento già in atto nei comportamenti dei consumatori. Circa la metà delle ricerche su Google include riepiloghi generati dall’AI che bypassano i siti web dei brand. Le persone si rivolgono sempre più spesso agli LLM per orientare le proprie decisioni di acquisto. Durante l’ultima stagione natalizia, AI e agenti hanno generato il 20% degli ordini globali, pari a 262 miliardi di dollari di vendite. Non si tratta più di sperimentazione, ma di un cambio strutturale nel modo in cui si scoprono e si acquistano prodotti e servizi.

L’81% dei marketer osserva che l’AI sta aumentando le aspettative dei clienti. In buona sostanza, il vecchio modello broadcast and pray, ovvero lanciare la campagna e sperare che qualcuno risponda, appare sempre più fuori contesto. I clienti non navigano più una sequenza di link blu su Google, ma cercano risposte sintetiche e immediate, spesso fornite direttamente da sistemi come ChatGPT o dalle overview AI integrate nei motori di ricerca.

In questo scenario prende forma il concetto di Answer Engine Optimization o Generative Engine Optimization (GEO), evoluzione naturale della SEO. L’80% dei marketer italiani afferma che l’AI sta rimodellando la propria strategia SEO e l’86% ha già iniziato a ottimizzare per le risposte generate dall’intelligenza artificiale su piattaforme conversazionali. Se da un lato diventa più complesso catturare attenzione quando l’AI sintetizza contenuti da fonti multiple, dall’altro l’engagement che ne deriva tende a essere più qualificato, segnale di un’intenzione di acquisto elevata.

Il messaggio che emerge dallo State of Marketing è chiaro e quasi provocatorio. Il divario tra ciò che i brand fanno, ovvero le campagne, e ciò che i clienti vogliono, ovvero le conversazioni, non è mai stato così evidente. Per la prima volta però esiste una tecnologia in grado di colmare questo gap. Il cosiddetto marketing agentico, basato su agenti virtuali capaci di interagire e apprendere, rappresenta la prossima evoluzione del settore.

La vera domanda a questo punto non è più se adottare l’AI, perché la risposta è già nei numeri. La domanda è se le aziende sapranno fare ordine nei propri dati per trasformare l’intelligenza artificiale da semplice generatore di contenuti a motore di relazioni. Nel 2026 il marketing non smette di parlare, ma deve finalmente imparare ad ascoltare. Anche perché i clienti hanno già iniziato a conversare altrove e aspettano solo brand capaci di rispondere con la stessa intelligenza che promettono di usare.

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A questo link il Report completo State of Marketing di Salesforce per le ultime prospettive su AI, dati e personalizzazione