Il browser Microsoft Edge subisce una revisione dell’intelligenza artificiale con la modalità Copilot
Microsoft sta testando una nuova modalità Copilot all’interno del suo browser Edge che lo trasforma in un concierge AI multitasking, ha annunciato oggi il gigante tecnologico, mentre i rivali si lanciano in browser e funzioni di ricerca basati sull’AI. La funzione sperimentale porta il chatbot Copilot direttamente all’interno dell’esperienza di navigazione, permettendogli di scansionare tutte le schede aperte e di assisterti in attività come la prenotazione di una cena, il confronto di hotel o la scelta del prodotto migliore da acquistare, segnando l’ultima spinta di Microsoft a ridefinire il modo in cui le persone navigano e fanno acquisti online. È “il nostro primo passo per reinventare il browser per l’era dell’intelligenza artificiale”, ha dichiarato il CEO di Microsoft Satya Nadella su X. Oggi stiamo introducendo la modalità Copilot in Edge, il nostro primo passo per reinventare il browser per l’era dell’intelligenza artificiale. La mia funzione preferita è il RAG multi-tab. Puoi usare Copilot per analizzare le tue schede aperte, come faccio qui con i documenti che il nostro team ha pubblicato sulle riviste @Nature nell’ultimo anno…. pic.twitter.com/iF0gmbqTSW – Satya Nadella (@satyanadella) 28 luglio 2025 L’annuncio di Microsoft arriva sulla scia dell’integrazione da parte di Google dell’assistente AI Gemini in Chrome, mentre l’azienda si trova ad affrontare le verifiche dell’antitrust per il suo dominio nella ricerca. Nel frattempo, sfidanti nativi dell’intelligenza artificiale come Perplexity hanno già lanciato i propri browser, come Comet, eOpenAI starebbe sviluppando un prodotto simile. (Microsoft ha investito 13 miliardi di dollari in OpenAI) La modalità AI supporta anche la navigazione vocale, consentendo agli utenti di saltare a posizioni specifiche di una pagina web o a un particolare momento di un video di YouTube. Può anche visualizzare e confrontare i prodotti in più schede aperte. Il browser rispecchia il funzionamento di Perplexity, che offre la possibilità di completare gli acquisti per conto degli utenti. L’aggiornamento sottolinea come le principali piattaforme tecnologiche si stiano affrettando a incorporare funzionalità transazionali negli strumenti di intelligenza artificiale, con il browser che sta rapidamente diventando la prossima frontiera del commercio guidato dall’intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, i brand stanno ripensando le loro strategie di ricerca per rimanere visibili in questi nuovi ecosistemi, dove gli assistenti AI bypassano il SEO tradizionale e indirizzano gli utenti direttamente all’acquisto.
Mistral AI offre a Le Chat strumenti di riconoscimento vocale e di ricerca approfondita
Mistral AI ha aggiornato Le Chat con il riconoscimento vocale, strumenti di ricerca approfondita e altre funzionalità per rendere il chatbot un assistente più utile. L’azienda ritiene che i migliori assistenti AI debbano aiutarti ad approfondire i tuoi pensieri e a mantenere il flusso della conversazione. Come dice Mistral AI, i chatbot danno il meglio di sé quando “ti permettono di approfondire i tuoi pensieri, di mantenere la conversazione fluida e di mantenere la continuità contestuale” Una caratteristica di spicco, anche se in qualche modo in ritardo rispetto ai rivali, è la modalità “Ricerca profonda”. Pensa di trasformare Le Chat nel tuo assistente di ricerca personale. Quando fai una domanda complessa, lo strumento di Ricerca Approfondita la scompone, trova fonti credibili e costruisce un rapporto strutturato con riferimenti, rendendolo facile da seguire. Mistral lo ha progettato per darti la sensazione di lavorare con un partner altamente organizzato, che ti aiuta ad affrontare qualsiasi cosa, dalle tendenze del mercato agli argomenti scientifici. Se preferisci parlare piuttosto che digitare, la nuova modalità “Vocal” fa al caso tuo. Alimentata dal nuovo e potente modello vocale di Mistral AI chiamato Voxtral, la modalità Vocal permette di conversare in modo naturale e a bassa latenza, il che significa che puoi parlare con Le Chat senza pause imbarazzanti. Mistral dice che è perfetta per fare brainstorming durante una passeggiata, per ottenere risposte rapide quando hai le mani occupate o per trascrivere una riunione. Per le domande davvero complesse di Le Chat, la modalità “Think” sfrutta il modello di ragionamento di Mistral AI, Magistral, per fornire risposte chiare e ponderate. Una delle caratteristiche più impressionanti della modalità Think è la capacità multilingue nativa. Puoi redigere una proposta in spagnolo, esplorare un concetto legale in giapponese o semplicemente riflettere su un’idea nella lingua che ti sembra più comoda. Le Chat può anche passare da una lingua all’altra a metà frase. Per aiutarti a rimanere organizzato, la nuova funzione “Progetti” ti permette di raggruppare le chat correlate in cartelle mirate. Ogni progetto ricorda le tue impostazioni e conserva tutte le conversazioni, i file caricati e le idee in un unico spazio ordinato. Potrebbe diventare l’area perfetta per gestire qualsiasi cosa, dalla pianificazione di un trasloco al monitoraggio di un progetto di lavoro a lungo termine. Infine, grazie alla collaborazione tra Mistral AI e Black Forest Labs, Le Chat ora include l’editing avanzato delle immagini. Ciò significa che puoi creare un’immagine e poi perfezionarla con semplici comandi come “rimuovi l’oggetto” o “collocami in un’altra città”. A differenza dei tipici strumenti text-to-image, puoi creare e poi modificare le tue immagini con semplici comandi come “rimuovi l’oggetto” o “collocami in un’altra città” e il modello trasforma la scena preservando i personaggi e i dettagli. È l’ideale per apportare modifiche coerenti… pic.twitter.com/JmveDlQCzv – Sophia Yang, Ph.D. (@sophiamyang) 17 luglio 2025 Tutte queste nuove funzionalità sono disponibili da oggi in Le Chat sul web o scaricando l’applicazione per dispositivi mobili. Vedi anche: Contratti di AI militare assegnati ad Anthropic, OpenAI, Google e xAI Vuoi saperne di più sull’IA e sui Big Data dai leader del settore? Dai un’occhiata all’ AI & Big Data Expo che si terrà ad Amsterdam, in California e a Londra. L’evento completo è in concomitanza con altri eventi importanti come Intelligent Automation Conference, BlockX, Digital Transformation Week e Cyber Security & Cloud Expo. Scopri gli altri eventi tecnologici aziendali e i webinar di TechForge in programma qui. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Velocità e sicurezza possono davvero coesistere nella corsa all’intelligenza artificiale?
Una critica sulla sicurezza dell’IA da parte di un ricercatore di OpenAI rivolta a un rivale ha aperto una finestra sulla lotta del settore: una battaglia contro se stesso. Il tutto è iniziato con un avvertimento da parte di Boaz Barak, un professore di Harvard attualmente in congedo che si occupa di sicurezza presso OpenAI. Ha definito il lancio del modello Grok di xAI “completamente irresponsabile”, non per le sue buffonate da prima pagina, ma per ciò che mancava: una scheda di sistema pubblica, valutazioni di sicurezza dettagliate, gli artefatti di base della trasparenza che sono diventati la fragile norma. Era un appello chiaro e necessario. Ma una candida riflessione, pubblicata appena tre settimane dopo aver lasciato l’azienda, dall’ex ingegnere di OpenAI Calvin French-Owen, ci mostra l’altra metà della storia. Il racconto di French-Owen suggerisce che un gran numero di persone di OpenAI sta effettivamente lavorando sulla sicurezza, concentrandosi su minacce molto reali come l’incitamento all’odio, le armi biologiche e l’autolesionismo. Tuttavia, egli ci dice: “La maggior parte del lavoro svolto non viene pubblicato”, ha scritto, aggiungendo che OpenAI “dovrebbe davvero fare di più per farlo conoscere” In questo caso, la semplice narrazione di un attore buono che rimprovera uno cattivo crolla. Al suo posto, vediamo il vero dilemma del settore messo a nudo. L’intero settore dell’IA è intrappolato nel “paradosso sicurezza-velocità”, un conflitto profondo e strutturale tra la necessità di muoversi a rotta di collo per competere e l’esigenza morale di muoversi con cautela per tutelare la nostra sicurezza. French-Owen suggerisce che OpenAI si trova in uno stato di caos controllato, avendo triplicato il suo organico fino a oltre 3.000 persone in un solo anno, dove “tutto si rompe quando si scala così rapidamente” Questa energia caotica è incanalata dall’immensa pressione di una “corsa a tre cavalli” verso l’AGI contro Google e Anthropic. Il risultato è una cultura di incredibile velocità, ma anche di segretezza. Considera la creazione di Codex, l’agente di codifica di OpenAI. French-Owen definisce il progetto un “mad-dash sprint”, in cui un piccolo team ha costruito un prodotto rivoluzionario da zero in sole sette settimane. Si tratta di un esempio di velocità da manuale; la descrizione del lavoro fino a mezzanotte e anche nei weekend per realizzarlo. Questo è il costo umano della velocità. In un ambiente che si muove così velocemente, c’è da meravigliarsi se il lento e metodico lavoro di pubblicazione della ricerca sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale sembra una distrazione dalla corsa? Questo paradosso non nasce dalla cattiveria, ma da un insieme di forze potenti e interconnesse. C’è l’ovvia pressione competitiva per essere i primi. C’è anche il DNA culturale di questi laboratori, che sono nati come gruppi sciolti di “scienziati e armeggiatori” e che hanno preferito le scoperte ai processi metodici. E c’è un semplice problema di misurazione: è facile quantificare la velocità e le prestazioni, ma è eccezionalmente difficile quantificare un disastro che è stato evitato con successo. Nei consigli di amministrazione di oggi, le metriche visibili della velocità saranno quasi sempre più forti dei successi invisibili della sicurezza. Tuttavia, per progredire, non basta puntare il dito: bisogna cambiare le regole fondamentali del gioco. Dobbiamo ridefinire il significato di spedizione di un prodotto, rendendo la pubblicazione di un caso di sicurezza parte integrante del codice stesso. Abbiamo bisogno di standard a livello industriale che impediscano a una singola azienda di essere punita a livello competitivo per la sua diligenza, trasformando la sicurezza da una caratteristica a una base condivisa e non negoziabile. Tuttavia, soprattutto, dobbiamo coltivare una cultura all’interno dei laboratori di intelligenza artificiale in cui ogni ingegnere – non solo il reparto sicurezza – senta un senso di responsabilità. La corsa alla creazione dell’Intelligenza Artificiale non riguarda chi arriva prima, ma il modo in cui arriviamo. Il vero vincitore non sarà l’azienda che sarà semplicemente la più veloce, ma quella che dimostrerà a un mondo che ci guarda che l’ambizione e la responsabilità possono e devono avanzare insieme. (Foto di Olu Olamigoke Jr.) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
AI Deepfakes, leggi danesi, Apple Vision Pro, Meta Quest Zoom, Atari vs ChatGPT
In questo episodio di TechMagic, Cathy Hackl è in vacanza, quindi il conduttore Lee Kebler è affiancato da Adam Davis McGee per analizzare le ultime notizie tecnologiche che riguardano il futuro dell’IA, della VR e dei giochi. I due discutono della richiesta del Segretario di Stato Marco Rubio di regolamentare l’IA in seguito a un incidente di deepfake e della legge danese sulla responsabilità dell’IA che ha fatto scuola. Il duo esplora anche i potenziali aggiornamenti del design di Apple Vision Pro, l’inaspettata integrazione di Zoom in Meta Quest e il controverso approccio di Nintendo alla scheda chiave del gioco Switch 2. Inoltre, discutono di come il programma di scacchi di Atari del 1979 abbia superato ChatGPT, rivelando gli attuali limiti dell’IA. Sintonizzati per scoprire l’evoluzione dell’equilibrio tra innovazione tecnologica e responsabilità. Vieni per la tecnologia, resta per la magia! Punti salienti dell’episodio: La legislazione Deepfake di Rubio: Lee e Adam analizzano la proposta di legge sull’intelligenza artificiale avanzata dal Segretario di Stato Marco Rubio in seguito a un incidente di alto profilo di imitazione. Esplorano il modo in cui i deepfake minacciano la fiducia del pubblico e l’integrità democratica, sostenendo la necessità di un quadro normativo chiaro e urgente che protegga l’identità degli individui e rafforzi l’impiego etico dell’IA in politica e nei media. Le leggi danesi sulla responsabilità dell’IA: I conduttori esplorano la mossa pionieristica della Danimarca di ritenere gli sviluppatori di IA responsabili per l’uso improprio dei dati facciali e vocali. Lee e Adam sottolineano come queste leggi segnino un cambiamento globale verso i diritti degli utenti e la responsabilità etica, spingendo le aziende tecnologiche a dare priorità alla sicurezza, al consenso e alla trasparenza nella progettazione dei prodotti di IA. Il dibattito sul design di Apple Vision Pro: Lee e Adam analizzano i potenziali aggiornamenti dell’Apple Vision Pro, concentrandosi sulla scelta dei materiali e sulla distribuzione del peso. Spiegano come queste modifiche all’hardware possano rendere possibile o meno l’adozione di un prodotto in quanto incidono sul comfort, sull’accessibilità e sull’uso quotidiano, dimostrando che la grande tecnologia non è solo intelligente, ma anche indossabile. La sorprendente integrazione di Zoom di Meta Quest: I conduttori analizzano l’audace passo di Meta verso la produttività con l’integrazione di Zoom per Quest. Mettono in discussione l’utilità degli avatar nei luoghi di lavoro, sollevando dubbi sull’identità dell’utente, sulla professionalità virtuale e sulla possibilità che la VR possa davvero passare dal gioco allo scopo in ambienti di lavoro ibridi. Polemica sulle Key Card di Nintendo: Lee e Adam analizzano la decisione di Nintendo di utilizzare le key card per lo Switch 2 e il motivo per cui sta suscitando reazioni negative, soprattutto in Giappone. Esplorano il modo in cui i modelli di distribuzione plasmano la cultura del gioco, l’accesso degli utenti e la più ampia tensione tra nostalgia fisica e comodità digitale. ChatGPT contro gli scacchi Atari del 1979: i conduttori discutono di come un programma di scacchi Atari del 1979 continui a battere i moderni modelli di IA come ChatGPT nei giochi basati sulle regole. Questo episodio serve a illustrare gli attuali limiti dell’intelligenza artificiale, in particolare nei domini basati sulla logica, e a sostenere la necessità di parametri di riferimento più sfumati per valutare le reali capacità dell’intelligenza artificiale. Leggi di più su www.adweek.com
Disney e Universal citate in giudizio a metà viaggio. E adesso?
Nel 2000 ho acceso il mio Acer, ho fatto doppio clic sull’icona di Napster e ho scaricato una prima copia dell’album Kid A dei Radiohead. E ricordo di aver pensato: “Questa tecnologia è davvero fantastica. Non posso credere che sia legale” E invece non lo era. Qualche mese dopo, un giudice federale chiuse il servizio di file sharing peer-to-peer a causa di una dilagante violazione del copyright. Innumerevoli utenti entusiasti, tra cui il mio adolescente, stavano utilizzando la tecnologia per distribuire illegalmente opere protette da copyright senza il permesso dei titolari. E per quanto ci provasse, Napster non riusciva a controllare le violazioni. Di conseguenza, la startup, che aveva sperimentato una tecnologia innovativa e concluso accordi milionari con i suoi partner commerciali, si ritrovò presto in bancarotta. E oggi, nell’era dello streaming in abbonamento, il nome dell’innovatore evoca poco più che un’epoca passata di PC inscatolati e download lenti. Più le cose cambiano.. A giugno, Disney e Universal hanno citato in giudizio Midjourney, l’azienda di San Francisco il cui software di AI generativa da testo a immagine ha contribuito a innescare il boom dell’AI. Come Napster, Midjourney è finita nei guai a causa della sua tecnologia. Il modello linguistico di grandi dimensioni alla base del servizio di intelligenza artificiale generativa dell’azienda è stato addestrato su immagini protette da copyright e, quando richiesto, ne restituisce doverosamente di simili – tra cui, sostengono gli studios, immagini che assomigliano molto a quelle di proprietà di Disney e Universal. Non c’è bisogno di leggere le 110 pagine di denuncia per capire il nocciolo dell’argomentazione dei querelanti; basta guardare le immagini colorate. Il deposito del tribunale mette le immagini originali di Shrek, Ariel, Darth Vader e altri personaggi iconici di Disney e Universal fianco a fianco con i loro doppelgänger generati da Midjourney. La somiglianza è… beh, giudica tu stesso. Midjourney, sostengono gli studios, ha violato i diritti d’autore di Disney e Universal nell’addestramento e nello sviluppo della sua tecnologia di intelligenza artificiale generativa e, producendo la Principessa Elsa e altre risorse quando le viene richiesto, si sta impegnando e sta facilitando un’ulteriore violazione del copyright. Nemici ad alta tecnologia Hollywood può vedere Midjourney come un cattivo, ma per il mondo della pubblicità l’azienda tecnologica non è Darth Vader. O almeno non del tutto. Sin dal suo lancio in versione beta nel 2022, l’autodefinito “laboratorio di ricerca indipendente che esplora nuovi mezzi di pensiero” è rimasto uno dei preferiti di pubblicitari e agenzie, che apprezzano le immagini artistiche e stilizzate di Midjourney. Pantone si è rivolta allo strumento per lanciare il suo Colore dell’Anno 2023. A marzo, Volvo ha pubblicato un intero spot assemblato con i risultati di Midjourney. Tuttavia, il rapporto è più complesso. Gli inserzionisti, come Disney e Universal, possiedono la loro preziosa proprietà intellettuale. Pensa allo Swoosh di Nike, agli Archi d’Oro di McDonald e alla Sirena di Starbucks. Così come gli utenti di Midjourney possono creare dei sosia di Baby Yoda, possono anche riprodurre i marchi dei brand, anche in contesti poco lusinghieri. Sebbene i marchi possano sentirsi a disagio per questa capacità, le immagini generate dall’intelligenza artificiale di Midjourney non rappresentano un rischio pratico per la loro proprietà intellettuale così come per i beni degli studios. Gli utenti stanno creando immagini uniche dei Simpson e di Star Wars con Midjourney – cerca su Google e troverai tonnellate di esempi. Ma le folle non fanno la fila per sporcare il logo di Mastercard o per creare le proprie pubblicità di Prudential. Spada di Damocle Questo non significa che gli inserzionisti e le agenzie debbano ignorare la causa intentata da Disney e Universal contro Midjourney. Anzi, è proprio il contrario. Le due società di media stanno chiedendo ingiunzioni e danni contro Midjourney, con danni legali ai sensi della legge sul copyright che possono arrivare a 150.000 dollari per ogni opera violata. Si tratta di un bel po’ di dollari. Inoltre, Disney e Universal non sono gli unici a chiedere questo risarcimento. In California, un gruppo di artisti ha intentato una class action per violazione del copyright contro Midjourney e altri, avanzando richieste simili; il processo è previsto per la fine del 2026. Se queste cause avranno successo, l’azienda potrebbe essere costretta a chiudere i battenti. E per gli inserzionisti e le agenzie che si affidano a Midjourney, questo significa che il suo servizio potrebbe improvvisamente scomparire. Una sorta di Napster, insomma. Trova nuovi amici Resta da vedere se i querelanti riusciranno ad avere la meglio su Midjourney. A febbraio, un tribunale del Delaware ha riscontrato una violazione del copyright nel modo in cui un’azienda ha copiato materiale dallo strumento di ricerca legale Westlaw per sviluppare uno strumento concorrente. Ma in due casi più recenti contro fornitori di modelli di intelligenza artificiale – Anthropic e Meta – i tribunalihanno ritenuto che la formazione dei fornitori su materiale protetto da copyright fosse un “fair use” consentito Tuttavia, nessuno di questi casi risolve le accuse di violazione contro Midjourney. E al momento Midjourney non è esattamente il caso più simpatico. Mentre altri servizi di intelligenza artificiale hanno implementato misure tecniche per limitare gli output problematici, Midjourney ha istituito pochi controlli simili. Scorri la loro homepage e troverai molti IP riconoscibili. Anche se Midjourney dovesse fallire, gli inserzionisti e le agenzie che attualmente lavorano con lo strumento non dovrebbero preoccuparsi più di tanto di dover affrontare una causa per violazione di copyright, a patto che non siano loro stessi a generare IP di terze parti. A differenza di Napster, dove l’industria discografica ha citato in giudizio migliaia di singoli scaricatori di file, i querelanti in questi casi di AI non hanno ancora preso di mira gli utenti comuni. Tuttavia, gli utenti delle agenzie e degli inserzionisti dovrebbero riconoscere che stanno utilizzando uno strumento il cui tempo di permanenza sulla terra digitale potrebbe essere breve. Nel frattempo, dovrebbero tenere aperte le loro opzioni, evitando di affidarsi troppo a Midjourney e assicurandosi che i loro utenti siano esperti in altri strumenti di text-to-image. Leggi di più su
Come utilizzare l’intelligenza artificiale per avviare un’attività online
Quasi tutte le attività commerciali online sono ormai legate all’intelligenza artificiale. Una ricerca del 2025 mostra che il 78% delle aziende di tutto il mondo utilizza l’intelligenza artificiale per almeno un’area di business. Le aziende più piccole ne fanno un uso maggiore, con l’89% che dichiara di utilizzare l’intelligenza artificiale ogni giorno. Oltre 280 milioni di aziende in tutto il mondo gestiscono almeno uno strumento di IA e molte lo utilizzano in media per tre funzioni diverse. Negli Stati Uniti, gli investimenti privati nell’intelligenza artificiale hanno raggiunto i 109,1 miliardi di dollari nel 2025. Le piattaforme di intelligenza artificiale possono gestire molte parti ripetitive o che richiedono tempo nella creazione e nella gestione di un’azienda. Ecco come le utilizzano i nuovi fondatori: Automatizzazione di attività come la fatturazione, le e-mail e l’evasione degli ordini Generazione di descrizioni dei prodotti, contenuti di marketing e blog Fornire assistenza tramite chatbot e sistemi di helpdesk Gestione dei dati relativi ai clienti e alle vendite, in modo che i proprietari possano capire dove migliorare Ottimizzare i contenuti del negozio online per migliorare il posizionamento sui motori di ricerca Automatizzare le operazioni e ridurre i costi Suite di automazione come Zapier AI e Make si integrano negli strumenti del negozio online, nelle piattaforme di posta elettronica e nei sistemi di marketing. Permettono ai fondatori di impostare dei trigger per le azioni. Ad esempio, un nuovo ordine nel negozio può avviare un flusso di lavoro: inviare una conferma, registrare la vendita e aggiornare l’inventario. Il proprietario non deve toccare nulla. Questo riduce il lavoro manuale, velocizza le attività e può ridurre i costi. Anche il marketing e l’analisi delle e-mail funzionano meglio con l’intelligenza artificiale. Mailchimp AI e Klaviyo sono in grado di prevedere quali sono le email che ogni cliente ha più probabilità di aprire. Gli strumenti inviano quindi i messaggi nei momenti migliori e segmentano gli utenti in base a ciò che vogliono leggere. SurferSEO e SEMrush aiutano nella ricerca di parole chiave e nell’ottimizzazione dei contenuti. I fondatori possono attirare più visitatori seguendo la strategia consigliata. Studi recenti dimostrano che le aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale nel marketing e nelle vendite ottengono fino al 50% di contatti in più, spendono il 60% di tempo in meno per ogni chiamata di vendita e riducono i costi complessivi fino al 60%. Per quanto riguarda l’email marketing, il 41% dei marketer ha dichiarato di guadagnare di più quando utilizza l’intelligenza artificiale. I generatori di contenuti semplificano la pubblicazione Le piattaforme di contenuti AI come Jasper, Copy.ai e Gemini possono scrivere pagine di prodotti, annunci e guide in pochi minuti. I proprietari dei negozi non hanno bisogno di assumere un grande team di scrittura o di passare ore a creare nuovi articoli. Queste piattaforme utilizzano le informazioni fornite dal fondatore per scrivere contenuti basati su parole chiave, tono del marchio o domande mirate. Un marchio di prodotti per la cura della pelle ha aumentato il suo fatturato da 100.000 a 2.000.000 di dollari utilizzando Jasper AI per le descrizioni dei prodotti, i contenuti del blog e i testi delle e-mail, insieme a SurferSEO per la crescita delle ricerche. L’azienda ha pubblicato il triplo dei contenuti e ha ridotto i costi di oltre il 75%. Molti fondatori si affidano anche a strumenti di assistenza generati dall’AI. ChatGPT, Gemini e Intercom sono in grado di rispondere alle domande più comuni dei clienti, di elaborare i rimborsi o di consigliare i prodotti in base agli ordini precedenti dell’acquirente. In questo modo i tempi di risposta sono rapidi e il titolare dell’azienda può concentrarsi su altre attività. Dalla ricerca di mercato al lancio: Un passo dopo l’altro per utilizzare i suggerimenti I proprietari utilizzano l’intelligenza artificiale durante tutto il processo aziendale. Ecco alcuni esempi pratici di suggerimenti utilizzati da fondatori di successo: Trova un’idea di business: Chiedi all’IA di suggerire nuove idee di business in base alle vendite su Amazon. Ad esempio: “Suggerisci dieci idee di business online basate sugli attuali bestseller e sulle dimensioni di questi mercati” Convalida l’interesse: Chiedi all’intelligenza artificiale di leggere le recensioni a una stella e di riassumere ciò di cui le persone si lamentano nella tua categoria di prodotti. Scrivi un business plan: Chiedi: “Crea un piano di una pagina per un’applicazione di fitness in abbonamento per i Millennials. Includi le caratteristiche principali, i prezzi e il piano di lancio” Crea contenuti: Richiedi: “Scrivi un post sul blog di 500 parole sull’IA nell’ecommerce, terminando con un’offerta di iscrizione alla newsletter” Accogliere i clienti: Utilizza: “Scrivi dieci email di onboarding per le persone che hanno acquistato uno strumento di produttività. Rispondi alle domande più probabili e offri link di supporto” Scegliere gli strumenti giusti per ogni fase Quando si avvia un’attività online, è comune testare diversi strumenti uno accanto all’altro. Ad esempio, qualcuno potrebbe utilizzare Jasper per scrivere le pagine dei prodotti, SurferSEO o SEMrush per regolare le parole chiave e le piattaforme di AI Website Builder per creare rapidamente le vetrine. Molte persone provano diverse opzioni prima di trovare quella che funziona per i loro obiettivi. Alcuni fondatori mescolano anche soluzioni di AI uniche, come Gemini per gli articoli del blog o Tableau Pulse per l’analisi delle fasi iniziali. Provare una serie di strumenti fin dall’inizio ti aiuta a costruire un processo adatto alle tue esigenze, al tuo budget e alle tue competenze. Casi di studio di piccoli team che utilizzano strumenti di AI Le piccole imprese e i fondatori solitari ottengono un vantaggio dall’IA. Un fondatore di SaaS ha creato un’applicazione di nicchia utilizzando ChatGPT per le domande dei clienti e Notion AI per le guide automatiche. Gemini ha scritto le landing page. Questo proprietario ha offerto assistenza 24 ore su 24 e contenuti come i rivali più grandi, il tutto senza assumere un grande staff. Un’agenzia di marketing digitale è passata all’intelligenza artificiale per la gestione dei progetti, utilizzando Make per l’automazione, ChatGPT per le idee e i report delle campagne e i bot di analisi per i dati delle campagne in
Tencent migliora il test dei modelli di AI creativa con un nuovo benchmark
Tencent ha introdotto un nuovo benchmark, ArtifactsBench, che mira a risolvere gli attuali problemi di test dei modelli di intelligenza artificiale creativa. Ti è mai capitato di chiedere a un’intelligenza artificiale di costruire qualcosa come una semplice pagina web o un grafico e di ricevere qualcosa che funziona ma che ha un’esperienza utente scadente? I pulsanti potrebbero essere nel posto sbagliato, i colori potrebbero stonare o le animazioni risulterebbero goffe. È un problema comune e mette in luce un’enorme sfida nel mondo dello sviluppo dell’intelligenza artificiale: come insegnare a una macchina ad avere buon gusto? Per molto tempo abbiamo testato i modelli di IA sulla loro capacità di scrivere codice funzionalmente corretto. Questi test potevano confermare l’esecuzione del codice, ma erano completamente “ciechi rispetto alla fedeltà visiva e all’integrità interattiva che definiscono le moderne esperienze utente” Questo è l’esatto problema che ArtifactsBench è stato progettato per risolvere. Non si tratta tanto di un test quanto di un critico d’arte automatizzato per il codice generato dall’intelligenza artificiale 🚀Emozionato di presentare #ArtifactsBench! Stiamo colmando il divario visivo-interattivo nella valutazione della generazione di codice. Il nostro benchmark utilizza una nuova pipeline automatizzata e multimodale per valutare gli LLM su 1.825 compiti diversi. Un MLLM-as-Judge valuta gli artefatti visivi, ottenendo un ranking del 94,4%… pic.twitter.com/84xClcnNyS – Hunyuan (@TencentHunyuan) 9 luglio 2025 Come dovrebbe fare un essere umano Come funziona il benchmark AI di Tencent? Innanzitutto, a un’intelligenza artificiale viene assegnato un compito creativo da un catalogo di oltre 1.800 sfide, dalla creazione di visualizzazioni di dati e applicazioni web alla realizzazione di mini-giochi interattivi. Una volta che l’IA genera il codice, ArtifactsBench si mette al lavoro. Costruisce ed esegue automaticamente il codice in un ambiente sicuro e protetto. Per vedere come si comporta l’applicazione, cattura una serie di screenshot nel tempo. In questo modo può verificare la presenza di elementi come le animazioni, i cambiamenti di stato dopo il clic di un pulsante e altri feedback dinamici dell’utente. Infine, consegna tutte queste prove – la richiesta originale, il codice dell’intelligenza artificiale e gli screenshot – a un LLM multimodale (MLLM), che funge da giudice. Questo giudice MLLM non si limita a dare un’opinione vaga, ma utilizza una lista di controllo dettagliata per ogni attività per assegnare un punteggio al risultato in base a dieci diverse metriche. Il punteggio include la funzionalità, l’esperienza utente e persino la qualità estetica. Questo garantisce che il punteggio sia equo, coerente e completo. La domanda principale è: questo giudice automatico ha davvero buon gusto? I risultati suggeriscono di sì. Quando le classifiche di ArtifactsBench sono state confrontate con quelle di WebDev Arena, la piattaforma di riferimento in cui gli esseri umani votano le migliori creazioni dell’intelligenza artificiale, hanno ottenuto una coerenza del 94,4%. Si tratta di un enorme balzo in avanti rispetto ai vecchi benchmark automatizzati, che raggiungevano solo il 69,4% di coerenza. Inoltre, i giudizi del framework hanno mostrato un accordo superiore al 90% con gli sviluppatori umani professionisti. Tencent valuta la creatività dei migliori modelli di IA con il suo nuovo benchmark Quando Tencent ha messo alla prova più di 30 dei migliori modelli di IA del mondo, la classifica è stata rivelatrice. Mentre i modelli commerciali di Google(Gemini-2.5-Pro) e Anthropic(Claude 4.0-Sonnet) hanno conquistato la vetta della classifica, i test hanno portato alla luce un aspetto affascinante. Si potrebbe pensare che un’intelligenza artificiale specializzata nella scrittura di codice sia la migliore in questi compiti. Ma è vero il contrario. La ricerca ha scoperto che “le capacità olistiche dei modelli generalisti spesso superano quelle dei modelli specializzati” Un modello generico, Qwen-2.5-Instruct, ha effettivamente battuto i suoi fratelli più specializzati, Qwen-2.5-coder (un modello specifico per il codice) e Qwen2.5-VL (un modello specializzato nella visione). I ricercatori ritengono che questo sia dovuto al fatto che la creazione di un’ottima applicazione visiva non si basa solo sulla codifica o sulla comprensione visiva in modo isolato, ma richiede un mix di competenze. “Ragionamento robusto, seguire le istruzioni in modo sfumato e un senso implicito dell’estetica del design”, sottolineano i ricercatori, sono abilità vitali. Si tratta di abilità a tutto tondo, quasi simili a quelle umane, che i migliori modelli generalisti stanno iniziando a sviluppare. Tencent spera che il benchmark ArtifactsBench possa valutare in modo affidabile queste qualità e quindi misurare i progressi futuri nella capacità dell’IA di creare oggetti che non siano solo funzionali, ma che gli utenti vogliano effettivamente utilizzare. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
5 startup che usano gli agenti AI per automatizzare le attività di marketing e le operazioni pubblicitarie
Le startup scommettono sul fatto che gli agenti di intelligenza artificiale, ovvero le tecnologieche svolgono compiti per conto degli esseri umani, possano occuparsi del poco affascinante lavoro di routine delle operazioni pubblicitarie, e gli investitori ci stanno credendo. Solo quest’anno sono nate nuove startup, tra cui Olyzon e Swivel, che automatizzano le attività di media buying, come il traffico delle voci, la riscrittura delle creatività video per decine di segmenti di pubblico e la riallocazione dei budget in tempo reale. Anche se il tocco umano non è ancora superfluo, questi bot promettono di essere più veloci, più economici e – secondo i loro creatori – più precisi delle vere mani sulle tastiere. Secondo Crunchbase, nel 2025 le startup di intelligenza artificiale hanno raccolto ben 700 milioni di dollari e gli investitori scommettono sulla prossima ondata di produttività alimentata dall’intelligenza artificiale. Anche le grandi aziende tecnologiche non si sono tirate indietro: colossi come Google e Salesforce hanno rilasciato i propri agenti per le attività di marketing. Secondo un rapporto di Gartner del 2024, entro il 2028 il 33% delle applicazioni software aziendali incorporerà agenti AI, segnalando un più ampio spostamento verso l’automazione delle operazioni quotidiane. “Storicamente, le operazioni pubblicitarie sono state un’attività di servizi svolta internamente o da consulenti specializzati, quindi è logico aspettarsi che gli agenti di intelligenza artificiale sostituiscano e aumentino questa attività”, ha dichiarato ad ADWEEK Sim Blaustein, investitore VC early-stage di 1745 Ventures. “La domanda che ci si pone è se questi agenti saranno in grado di ottenere i margini e i moats delle classiche aziende di software [o SaaS] o se assomiglieranno alle aziende di servizi che sostituiscono” Ecco cinque startup, elencate in ordine alfabetico, che utilizzano agenti AI per automatizzare le attività ripetitive alla base delle moderne campagne di marketing. MarkeTeam Cosa fanno i suoi agenti AI: MarkeTeam dota i marchi di fascia media di agenti AI che agiscono come estensioni dei team di marketing interni. Questi agenti si integrano con i sistemi interni – social media, analisi e piattaforme pubblicitarie – per monitorare le tendenze, analizzare i concorrenti e ottimizzare in tempo reale. La startup, composta da cinque agenti AI, utilizza la sua forza lavoro digitale per la creazione di contenuti, la SEO e la gestione del marchio. Imarchi con cui lavora sono: Glassy Baby, Accessibility Accelerator, Kimberly-Clark, Dunkin’ Donuts, Kellogg’s, Vimeo, Cisco Fondi: Ha raccolto 3 milioni di dollari in finanziamenti iniziali nel 2025 Modello di intelligenza artificiale: Gli agenti AI sono addestrati su modelli open-source come Meta’s Llama, Google’s Gemma, Qwen (sviluppato da Alibaba Cloud) Olyzon Cosa fanno gli agenti AI: gli agenti AI di Olyzon aiutano i brand a pianificare ed eseguire annunci pubblicitari su piattaforme TV connesse come Vizio. Dopo aver ricevuto il brief di una campagna tramite chatbot, gli agenti identificano il pubblico target e costruiscono piani mediatici mappando gli annunci sugli spettacoli pertinenti. Inoltre, estraggono gli asset del marchio direttamente dal sito web di un’azienda, come i loghi e le immagini dei prodotti, per generare formati pubblicitari come i pre-roll e le creatività in-stream. Marchi con cui lavora: PepsiCo, L’Oréal, Loewe, Mastercard, Nissan, Redbull, Ford, MG Motors, IKEA Fondi: Ha raccolto 5 milioni di dollari in un round di avvio nel 2025 Modello di intelligenza artificiale: OpenAI, DeepSeek, Anthropic e la tecnologia proprietaria di Olyzon ProRata Cosa fanno i suoi agenti AI: Sebbene il prodotto principale di ProRata sia un motore di ricerca, all’inizio di quest’anno l’azienda si è espansa nel settore pubblicitario, utilizzando gli agenti AI per gestire compiti come il copywriting degli annunci, l’abbinamento creativo e l’ottimizzazione delle campagne, in particolare per gli annunci in esecuzione all’interno della sua piattaforma di ricerca. Marchi con cui lavora: Marchi di assicurazioni, viaggi, moda ed elettronica di consumo; ProRata ha rifiutato di specificare. Fondi: Ha raccolto 25 milioni di dollari di Serie A nel 2024 Modello di intelligenza artificiale: Utilizza un mix di modelli linguistici open-source grandi e piccoli, tra cui Llama 3 di Meta Streamr.ai Cosa fanno i suoi agenti AI: Gli agenti AI automatizzano sia la produzione creativa che l’acquisto di media per gli annunci di CTV. L’agente creativo genera annunci video utilizzando le immagini e i video di un marchio provenienti dal suo sito web, da Instagram, Shopify e Google Business API, tra gli altri. Il Campaign Planner Agent suggerisce i budget, le previsioni di portata e il targeting attraverso i principali dati demografici, geografici e comportamentali. Nel frattempo, l’Agente per l’Ottimizzazione della Campagna produce e testa diverse varianti creative per ogni segmento di pubblico, riallocando automaticamente il budget in base a segnali in tempo reale come le visite al sito web e le scansioni del codice QR per massimizzare il ROAS. I marchi con cui lavora sono: Trident Coffee, Countryside Homes, Mondeca Design e gestisce annunci su Universal Ads, Channel 4 e ReachTV di Comcast Fondi: In fase di avviamento, con un finanziamento di 2,5 milioni di dollari previsto per l’autunno Modelli di intelligenza artificiale: Veo 3 di Google, OpenAI, ElevenLabs, Suno, ecc Swivel Cosa fanno gli agenti AI: gli agenti AI di Swivel automatizzano la monetizzazione degli annunci per gli editori, eseguendo fino a 50.000 ottimizzazioni al giorno, rispetto alle 100-200 tipicamente gestite dai team umani di ad ops. Grazie a un motore basato su regole, gli editori impostano innanzitutto dei parametri per attività come la creazione di articoli, che l’intelligenza artificiale poi automatizza. Gli agenti forniscono anche raccomandazioni strategiche: se un editore imposta una regola, come la regolazione dei prezzi minimi in base alle prestazioni, l’agente AI può analizzare modelli simili in altri partner della domanda e suggerire di espandere questa logica per ottimizzare il rendimento. Marchi con cui lavora: LG e Telly Fondi: 5,8 milioni di dollari in finanziamenti di serie A nel 2025 Modello AI: Sviluppato internamente e addestrato sui dati di ogni cliente Leggi di più su www.adweek.com
Apple perde un importante leader AI a favore di Meta
Questa settimana Apple ha subito una nuova ferita dopo aver perso uno dei suoi leader più importanti nel campo dell’intelligenza artificiale a favore di Meta. Ruoming Pang, il dirigente che supervisionava Apple Intelligence, ha abbandonato la nave per unirsi ai nuovi Superintelligence Labs di Meta. Pang non era un dipendente Apple qualsiasi. Ha guidato un esercito di 100 ingegneri che hanno creato i modelli linguistici che permettono al tuo iPhone di riassumere i testi, generare le Genmoji e dare priorità alle notifiche. Ora ha lasciato l’astronave di Apple Park per la sede di Meta a Menlo Park, diventando l’ultimo grande nome a rispondere alla chiamata di Mark Zuckerberg. La partenza del dirigente di spicco è un duro colpo per un’azienda che sta cercando di dimostrare di essere in grado di giocare in serie A con l’intelligenza artificiale. Il momento non potrebbe essere peggiore. Solo il mese scorso, il braccio destro di Pang, Tom Gunter, aveva già fatto le valigie e se ne era andato. La partenza di Pang è stata riportata da Bloomberg e le fonti dell’agenzia suggeriscono che Apple sta perdendo il talento di cui ha disperatamente bisogno. Apple ha passato anni a costruire le sue capacità di intelligenza artificiale, concentrandosi sull’approccio privacy-first che dovrebbe essere la sua salsa segreta. Tuttavia, molti ritengono che questa attenzione abbia portato l’azienda a rimanere indietro nel campo dell’intelligenza artificiale, con molte funzioni di Apple Intelligence ancora da lanciare. L’emorragia di talenti non aiuterà gli sforzi per recuperare il ritardo. La diplomazia del libretto degli assegni di Meta per i talenti dell’AI Nel frattempo, Meta sta giocando all’acquisizione di talenti come un club di Premier League durante la stagione dei trasferimenti. Si dice che stia lanciando bonus di ingaggio che farebbero arrossire anche un calciatore e, francamente, sta funzionando. Dallo scorso aprile si susseguono le voci sulla corsa agli acquisti di Meta nei dipartimenti di intelligenza artificiale della Silicon Valley. Apple non è stato l’unico obiettivo: anche i talenti di OpenAI e Google hanno ricevuto offerte allettanti, mentre le aziende più importanti lottano per reclutare (e trattenere) competenze. Non si tratta di un’azione sottile e certamente non è economica. I critici la definiscono una manipolazione del mercato, ma i risultati non si discutono. Meta è riuscita ad accaparrarsi alcune delle menti più brillanti nel campo dell’intelligenza artificiale, tutte al servizio della sua grandiosa visione dell’intelligenza artificiale generale. La creazione dei Superintelligence Labs non è una semplice ristrutturazione aziendale, ma una dichiarazione di guerra. Meta sta essenzialmente dichiarando di voler affrontare OpenAI e DeepMind di Google, e lo sta sostenendo con denaro contante. Quei 14,3 miliardi di dollari che hanno investito in Scale AI? Non sono soldi per giocare, ma una dichiarazione di intenti. Alla Apple, l’atmosfera non è esattamente celebrativa. Le fonti parlano di team che si sentono un po’ senza timone e si chiedono se l’azienda sappia davvero dove vuole arrivare con l’IA. Si tratta di una situazione ben lontana dalla Apple fiduciosa a cui molti sono abituati. L’attuale affidamento a OpenAI per le funzioni chiave dell’intelligenza di Apple ha apparentemente fatto arrabbiare alcune persone all’interno dell’azienda. È sempre più diffusa la sensazione che Apple stia diventando troppo dipendente dalle innovazioni altrui piuttosto che preparare le proprie scoperte. Per un’azienda che ha costruito la sua reputazione sul fare le cose in modo diverso, questo deve far male. Implicazioni più ampie per il settore dell’intelligenza artificiale Il movimento di talenti tra le principali aziende tecnologiche riflette la natura competitiva del panorama dell’IA. Mentre le aziende corrono per sviluppare sistemi di IA sempre più sofisticati, il reclutamento e il mantenimento di talenti di ricerca di alto livello è diventato un vantaggio competitivo vitale. Il successo di Meta nell’attrarre personale da Apple, Google e OpenAI dimostra l’impegno dell’azienda nella leadership dell’IA e la sua volontà di investire in modo sostanziale nel capitale umano. La creazione dei Superintelligence Labs, unita alle acquisizioni strategiche e alle assunzioni aggressive, garantisce a Meta di rimanere una forza formidabile nella corsa all’intelligenza artificiale generale. Per Apple, la sfida va oltre la semplice sostituzione del personale in partenza. L’azienda deve affrontare questioni strategiche di fondo sulla direzione dell’intelligenza artificiale e allo stesso tempo competere per i talenti in un mercato sempre più costoso e competitivo. Il successo delle funzionalità di Apple Intelligence dipenderà probabilmente dalla capacità dell’azienda di mantenere le proprie capacità tecniche e di sviluppare al contempo una visione chiara del proprio futuro nell’ambito dell’IA. Mentre Meta continua a consolidare i talenti dell’IA e Apple è alle prese con le sfide strategiche, i risultati determineranno probabilmente quali aziende emergeranno come leader nella prossima fase dell’evoluzione tecnologica. (Foto di Garin Chadwick) Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
La ricerca AI sta ampliando il funnel, non lo sta sostituendo
L’intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole della ricerca e questo significa che è tempo per i marketer di ripensare le regole del coinvolgimento. Stiamo entrando in un’era in cui piattaforme sostenute da investimenti miliardari stanno cambiando il modo in cui le persone ottengono risposte alle loro domande, prendono decisioni ed esplorano il mondo – online e di persona. Google non andrà da nessuna parte, ma la sua presa sul comportamento dei consumatori sta subendo nuove pressioni. Quello che sta emergendo è un’esperienza stratificata che unisce la ricerca tradizionale con l’assistenza dell’intelligenza artificiale. Cosa significa questo cambiamento per l’imbuto del marketing? E soprattutto, come dovrebbero reagire i marketer? Un viaggio, due comportamenti La realtà a questo punto è che le persone non stanno sostituendo Google con l’intelligenza artificiale: stanno usando entrambi, solo in modi diversi. Pensa a una persona che sta pianificando un viaggio. Inizia con una ricerca su Google, ad esempio “vacanze economiche su un’isola” È una ricerca rapida, ampia e pensata per stimolare l’immaginazione. Ma quando l’idea prende forma e si avvicina alla prenotazione, il suo comportamento cambia. Ora si rivolgono a uno strumento di intelligenza artificiale: “Crea un itinerario di 7 giorni alle Bahamas con le migliori spiagge e luoghi per lo snorkeling” Non si tratta di una ricerca, ma di una richiesta di un piano. Stessa persona, stesso obiettivo, ma due momenti molto diversi del viaggio. Google domina ancora le prime fasi dell’esplorazione. È il luogo in cui inizia la curiosità e le idee prendono forma. Ma quando le persone si avvicinano a una decisione, il comportamento cambia. Gli strumenti di intelligenza artificiale intervengono per guidare le scelte, offrire raccomandazioni e aiutare gli utenti ad agire in tempo reale. E il mercato sta prestando attenzione. Secondo Emarketer, la spesa pubblicitaria per la ricerca guidata dall’intelligenza artificiale dovrebbe raggiungere i 26 miliardi di dollari entro cinque anni. Questo livello di investimenti non segue solo l’hype, ma anche il comportamento dei consumatori. E questo comportamento sta già cambiando. Il nuovo playbook per il full-funnel Con la ricerca e l’intelligenza artificiale che giocano un ruolo distinto nel modo in cui le persone passano dalla scoperta alla decisione, i marketer hanno bisogno di un nuovo manuale. Questo cambiamento non si limita a modificare il luogo in cui ci presentiamo: cambia il modo in cui pianifichiamo, creiamo e misuriamo l’intero funnel. Ecco come si presenta nella pratica: Consapevolezza: La ricerca, il video e la visualizzazione continuano a guidare la portata, ma la messaggistica deve essere personalizzata per le prime fasi di esplorazione. Considerazione e conversione: Le piattaforme di intelligenza artificiale stanno emergendo come ambienti ad alta intensità. Le persone chiedono consigli, confronti e piani. Dobbiamo andare incontro a loro, con contenuti costruiti per l’azione. I dati sono il tessuto connettivo. Aiutano i marketer a vedere il quadro completo: non solo dove le persone si presentano, ma anche come si evolve il loro comportamento sulle varie piattaforme. Quali sono i segnali che trasmettono mentre passano dall’esplorazione alla decisione? Comprendere questi cambiamenti aiuta i marketer ad adattare i contenuti, a riequilibrare la spesa e a costruire viaggi più intelligenti e reattivi. E dato che l ‘intelligenza artificiale agenziale inizia a compiere più azioni per conto dei consumatori – non solo raccomandazioni superficiali – gli operatori di mercato avranno bisogno di strategie che consentano loro di tenere il passo con il modo in cui le persone cercano, valutano e decidono. Cosa succederà in futuro? Google riuscirà a integrare l’intelligenza artificiale nella sua esperienza principale o gli strumenti nativi dell’intelligenza artificiale emergeranno come piattaforme di performance autonome? Sarà il tempo a dirlo. In ogni caso, i professionisti del marketing dovrebbero prepararsi fin da ora. Inizia a testare i tuoi contenuti: Sono strutturati per essere riassunti dall’intelligenza artificiale, con risposte chiare e concise che gli strumenti dell’intelligenza artificiale possono estrarre e visualizzare in risposta a richieste in linguaggio naturale? Vengono visualizzati quando le persone sono pronte a decidere, non solo a esplorare? Stai misurando le prestazioni sia della ricerca tradizionale che degli ambienti emergenti di intelligenza artificiale? Considera questo momento come un momento di modernizzazione: Costruisci una strategia di contenuti che funzioni in tutte le modalità. Affina i tuoi modelli di misurazione. Adegua il tuo media mix in modo che rifletta il comportamento reale, non le ipotesi tradizionali. Fai della sperimentazione un’abitudine: Verifica le prestazioni dei tuoi contenuti e delle tue campagne su diverse piattaforme di AI e di ricerca. Osserva come gli utenti reali interagiscono, chiedono e decidono – e adattati rapidamente. Costruisci cicli di apprendimento nella tua strategia, non solo cicli di reporting. I marchi che si muoveranno per tempo saranno quelli che rimarranno visibili, utili e affidabili, indipendentemente dall’evoluzione dell’esperienza di ricerca. Non scegliere un lato dell’imbuto Non è una questione di vecchio o nuovo. Si tratta di come l’imbuto si sta evolvendo e di come i marketer devono evolversi con esso. L’intelligenza artificiale sta ampliando l’imbuto, non lo sta sostituendo. Sta aggiungendo nuovi percorsi per la scoperta, la considerazione e la conversione. L’opportunità è quella di capire come l’intento fluisce attraverso le piattaforme e di soddisfarlo in ogni fase. I marketer intelligenti non aspetteranno. Ricostruiranno un imbuto più dinamico, alimentato dai dati, progettato per l’azione e ottimizzato per le modalità di ricerca delle persone. Coloro che si adatteranno per primi non si limiteranno a gestire il cambiamento, ma daranno forma a ciò che verrà dopo. Leggi di più su www.adweek.com
