Per mesi non si è parlato d'altro di come l’AI a poco a poco sarà in grado di sostituire qualsiasi figura lavorativa. Nelle ultime settimane però, dopo i casi di Klarna e McDonald’s, anche Ford ha richiamato circa 350 ingegneri esperti dopo che i suoi sistemi automatizzati di controllo qualità, basati sull’intelligenza artificiale, non avevano raggiunto i livelli attesi.
Ma in ambito marketing, soprattutto dal punto di vista creativo, qual è la situazione attuale? Proviamo a ricapitolare brevemente i molti riscontri disponibili.
Ad inizio anno un team dell'Università di Montreal guidato da Karim Jerbi ha pubblicato su nature.com i risultati di uno studio in cui sono stati messi a confronto oltre 100.000 partecipanti provenienti da Australia, Canada, Nuova Zelanda, Regno Unito e Stati Uniti con alcuni tra i più avanzati sistemi di AI disponibili, utilizzando test di creatività standardizzati.
Da questo studio sono emersi alcuni aspetti interessanti:
- Innanzitutto, sebbene l'AI sia risultata più creativa della media delle persone, il 10% degli individui più creativi ha costantemente superato l'AI in tutti i test.
- Dal punto di vista lessicale (nel compito di associazione libera), l’AI è sembrata più ripetitiva: ad esempio, GPT-4 ha ripetuto la parola "microscopio" nel 70% delle risposte e "elefante" nel 60%. Gli esseri umani, al contrario, hanno mostrato una maggior varietà: la parola più frequente, "auto", compariva solo nell'1,4% dei casi.
- I modelli di AI di tipo “Fast”, anche se più recenti, risultano anche meno creativi di quelli “Slow”: ciò si ritiene sia dovuto alla limitazione delle informazioni che possono prendere in considerazione, resasi necessaria per aumentarne la velocità.
L'AI converge, l'uomo diverge
In sintesi, lo studio ha riscontrato che l’AI ripropone sistematicamente le stesse soluzioni "sicure", in sostanza “converge”; l'uomo, invece, considera e ricerca soluzioni molto più diversificate, a volte imprevedibili, in pratica “diverge”.
E nel marketing?
Questo è l’aspetto più critico che gli esperti di marketing e branding descrivono quando parlano di AI applicata alla costruzione di un'identità di marca.
Diverse fonti di settore convergono su un'unica idea che si potrebbe riassumere come:
l'AI generativa produce output che sono ricombinazioni statisticamente probabili dei pattern individuati nelle conoscenze in suo possesso, non vere invenzioni. Infatti si osserva che l'AI eccelle nell’identificare pattern e ricombinare idee esistenti, ma produce contenuti che tendono ad essere sempre coerenti con ciò che ha già funzionato in passato.
Mentre le persone “creative” riescono a immaginare realmente ciò che ancora non c'è, com’è successo per alcune tra le campagne più memorabili (vengono citate come esempio Dove Real Beauty o Nike You Can't Stop Us). Infatti queste nascono dalla capacità umana di intercettare emozioni reali e momenti culturali, cosa che uno strumento che “converge” non può fare autonomamente. Ma vediamo cosa è emerso più specificatamente in alcune aree precise.
Logo design
Diverse analisi comparative (SuperAGI, Smartli, Spellbrand) concordano nel fatto che l’AI sia in grado di generare velocemente decine di loghi con diverse combinazioni di colori e forme. Ma i loghi generati sono tendenzialmente generici e ripropongono simboli scontati, mentre il designer cerca di essere più originale, per rendere riconoscibile il marchio.
Il motivo strutturale viene identificato nel fatto che un'AI non interpreta realmente i valori di marca o gli obiettivi di lungo periodo dell'identità aziendale. Un designer umano, invece, li incorpora e li tiene presenti in ogni scelta: colori, tipografia, percezione del pubblico e storytelling.
Anche le fonti più favorevoli all'uso dell'AI nel design riconoscono lo stesso limite. L’AI produce design privi di risonanza emotiva o originalità, e il rischio principale è la somiglianza involontaria con marchi o loghi già esistenti, proprio perché il modello lavora ricombinando ciò che “conosce”.
Naming e slogan
Un dato interessante emerge anche da un’altra ricerca dedicata alla generazione automatica di slogan di marca. Gli autori riconoscono esplicitamente che le produzioni di default dei chatbot, basandosi su slogan esistenti, tendono a generare contenuti ripetitivi e poco originali proprio perché imparano a riconoscere e ricombinare pattern già visti. Lo stesso aspetto osservato nel test lessicale dello studio di Montreal.
Si fa notare però che con interventi esterni espliciti il modello linguistico riesce a non convergere naturalmente verso soluzioni sicure e già viste, ma ad aprirsi a soluzioni davvero originali, che non sarebbe in grado di generare da solo.
T.O.V.
Il fenomeno osservato nel test lessicale dello studio di Montreal (la ripetizione ossessiva delle stesse parole da parte dell'AI) si manifesta, in questo ambito, come un problema molto discusso nel settore: l'omogeneizzazione della voce.
Lyyli.ai descrive la voce di default dell'AI come piacevole, scorrevole e completamente non riconoscibile, capace di non offendere nessuno, ma anche di non rimanere impressa a nessuno; un paragone efficace la definisce “l'equivalente comunicativo della moquette grigia di un ufficio”.
Anche una fonte più tecnica e accademica evidenzia come gli output dei modelli linguistici occupano uno spazio stilistico più stretto, un fenomeno che chiama esplicitamente omogeneizzazione, capace di erodere la personalizzazione e le inflessioni individuali (ironia, riferimenti culturali, informalità) tipiche della scrittura umana.
Conclusione
In conclusione, vari articoli scientifici e analisi di casi reali hanno evidenziato come l’AI non può sostituire il contributo di un creativo nell’ambito del marketing. Può fare un lavoro di quantità velocemente, ma non riesce ad avere la necessaria originalità che tipicamente il cliente richiede per rendere riconoscibile il proprio marchio, cosa che al contrario caratterizza il lavoro del vero creativo.
Va detto, però, che l’AI può essere un valido aiuto per esplorare più velocemente le diverse idee e relative variazioni che il designer riesce a immaginare.
