Per anni il growth hacking è stato il linguaggio preferito da startup, team digitali e aziende alla ricerca di crescita rapida. L’idea era semplice, almeno in apparenza: sperimentare molto, misurare tutto, trovare leve scalabili e trasformare piccoli test in risultati significativi. Landing page, funnel, referral, campagne paid, email automation, A/B test, lead magnet, onboarding: ogni elemento diventava un possibile punto di ottimizzazione.
Quel metodo ha avuto un merito evidente: ha spostato il marketing da una dimensione puramente creativa a una più sperimentale, fondata su dati, test e iterazioni veloci. Ha insegnato alle aziende a non ragionare solo per campagne isolate, ma per processi di crescita. Tuttavia, il contesto è cambiato. I canali sono più affollati, i costi di acquisizione sono cresciuti, l’attenzione degli utenti è più fragile e la quantità di dati disponibili è diventata difficile da governare con strumenti tradizionali.
È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Non come scorciatoia magica, non come sostituto del marketing, ma come infrastruttura capace di modificare il modo in cui le strategie vengono pensate, eseguite e ottimizzate. Nei prossimi anni, la differenza non sarà tra chi usa o non usa uno strumento AI per scrivere un testo. Sarà tra aziende che trattano l’AI come supporto operativo occasionale e aziende che la integrano nei processi commerciali, relazionali e decisionali.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale non sostituisce il metodo sperimentale del growth hacking, ma ne amplia le possibilità di analisi, automazione e personalizzazione. È una trasformazione più profonda: dalla ricerca di tattiche rapide alla costruzione di sistemi capaci di apprendere, adattarsi e generare valore nel tempo.
Dal growth hacking alla crescita governata dai dati
Il growth hacking nasce in un ambiente in cui la velocità era un vantaggio competitivo. Testare prima degli altri, validare un canale, abbassare il costo di acquisizione, aumentare il tasso di conversione: tutto ruotava intorno alla capacità di imparare più rapidamente del mercato. In questa logica, il marketing diventava un laboratorio permanente.
Il limite, però, emerge quando la complessità cresce. Un conto è testare una landing page o una sequenza e-mail. Un altro è gestire contemporaneamente più mercati, segmenti, canali, customer journey, database, contenuti, touchpoint e sistemi di vendita. A quel punto, la sperimentazione resta importante, ma da sola non basta più. Serve una struttura. Molte aziende hanno scoperto questo passaggio nel modo più concreto: campagne anche ben costruite generano lead, ma il CRM non è aggiornato; il reparto vendite non segue i contatti in modo coerente; i dati di marketing non dialogano con quelli commerciali; il customer care intercetta problemi che non tornano mai nella strategia. In questi casi, il problema non è la creatività della campagna. È la mancanza di connessione tra dati e processi.
Il growth hacking, quando viene ridotto a tattica, rischia di produrre ottimizzazioni locali. Si migliora il tasso di apertura di una newsletter, ma non si sa se quei contatti diventeranno clienti. Si abbassa il costo per lead, ma non si misura la qualità commerciale. Si aumenta il traffico, ma non si capisce se quel pubblico sia coerente con il posizionamento dell’azienda. Nei prossimi anni, la crescita sarà sempre meno legata al singolo esperimento brillante e sempre più alla capacità di costruire un sistema. Le aziende dovranno sapere dove nascono i contatti, come si muovono tra i canali, quali contenuti influenzano le decisioni, quali segnali indicano un interesse reale e quali clienti possono generare valore nel lungo periodo.
L’intelligenza artificiale si inserisce qui: non elimina l’approccio sperimentale, ma lo rende più maturo. Può aiutare a leggere pattern, anticipare comportamenti, segmentare audience, suggerire priorità, automatizzare attività ripetitive e rendere più veloce l’analisi. Ma il punto resta organizzativo: senza dati ordinati, obiettivi chiari e processi leggibili, anche l’AI diventa solo un altro strumento disperso.
Come l’AI sta cambiando marketing, contenuti e relazione con il cliente
L’impatto più visibile dell’AI nel marketing riguarda i contenuti. Testi, immagini, video, script, varianti di annunci, newsletter, schede prodotto, bozze di landing page: la produzione si è accelerata in modo evidente. Ma ridurre l’AI alla generazione di contenuti sarebbe un errore. La vera trasformazione riguarda la capacità di collegare contenuto, dato e contesto. Un contenuto non funziona perché è generato più velocemente. Funziona quando risponde a un bisogno, intercetta una fase del percorso decisionale e parla a un pubblico definito. L’AI può supportare questo processo analizzando grandi quantità di informazioni: query di ricerca, domande degli utenti, storico delle campagne, conversazioni commerciali, ticket di assistenza, recensioni e performance dei contenuti già pubblicati.
Il marketing dei prossimi anni sarà più vicino a una regia continua che a una sequenza di campagne scollegate. Ogni interazione produrrà segnali: clic, aperture, richieste, abbandoni, risposte, tempi di lettura, obiezioni, ritorni sul sito, conversazioni con chatbot o agenti digitali. La sfida sarà trasformare questi segnali in decisioni. L’analisi dedicata a come l’AI sta trasformando il marketing digitale settore per settore mostra come l’intelligenza artificiale possa incidere sulla personalizzazione delle esperienze, sulla lettura dei comportamenti e sulla capacità di anticipare i bisogni. Il tema centrale non è quindi la singola applicazione, ma l’integrazione dell’AI dentro strategie capaci di adattare messaggi, offerte e interazioni ai segnali prodotti dagli utenti.
La personalizzazione sarà uno dei terreni più delicati. Finora molte aziende hanno chiamato “personalizzazione” l’inserimento del nome in una mail o la divisione del database in pochi segmenti. Con l’AI, la personalizzazione può diventare molto più profonda: contenuti diversi in base al comportamento, raccomandazioni dinamiche, priorità commerciali aggiornate e messaggi adattati al livello di consapevolezza del cliente.
Ma questa potenza richiede controllo. Personalizzare non significa inseguire ogni micro-segnale. Significa costruire esperienze più rilevanti senza diventare invasivi, opachi o incoerenti. La qualità della strategia conterà più della quantità di automazioni attivate.
Anche la relazione con il cliente cambierà. Chatbot evoluti, agenti AI, sistemi predittivi e assistenti interni potranno aiutare marketing, vendite e customer care a rispondere meglio e più rapidamente. Tuttavia, il vantaggio competitivo non sarà avere un chatbot “perché lo hanno tutti”. Sarà progettare una relazione in cui tecnologia e intervento umano si completano, evitando sia l’automazione fredda sia la gestione manuale inefficiente.
Dalle tattiche agli ecosistemi: perché le AI solutions richiedono metodo
Il passaggio più importante riguarda il modo in cui le aziende interpretano l’AI. Se viene vista come una collezione di tool, il rischio è replicare un problema già visto con il martech: piattaforme acquistate, funzioni attivate, dati duplicati, team poco formati e risultati inferiori alle aspettative. Se invece viene trattata come parte di un ecosistema aziendale, può diventare una leva molto più solida.
Una AI solution utile non nasce dalla domanda “quale strumento possiamo usare?”. Nasce da domande più scomode: dove perdiamo tempo? Quali decisioni prendiamo senza dati? Quali attività ripetitive rallentano i team? Dove il cliente riceve risposte incoerenti? Quali informazioni restano bloccate nei reparti? Quali processi commerciali non sono misurabili?
L’introduzione dell’AI richiede un lavoro organizzativo preliminare: occorre analizzare processi, dati, obiettivi e attività nelle quali la tecnologia può produrre un beneficio misurabile. Prima si mappano processi, dati e obiettivi. Poi si decide dove applicare modelli, agenti, automazioni o sistemi predittivi. Il marketing, da solo, non può sostenere questa trasformazione se CRM, vendite, customer service e management continuano a lavorare in silos.
Il report McKinsey The State of AI: Global Survey 2025 mostra che marketing e vendite continuano a essere tra le funzioni in cui l’uso dell’AI viene segnalato più frequentemente. Allo stesso tempo, gran parte delle organizzazioni si trova ancora nelle fasi di sperimentazione o progetto pilota e non ha esteso l’AI all’intera impresa. Il dato è rilevante perché evidenzia che adozione e capacità di generare valore su scala aziendale non coincidono automaticamente.
Pertanto diventano rilevanti partner capaci di collegare strategia, dati e implementazione. ROMI Company affronta l’implementazione di soluzioni AI per le aziende partendo dall’analisi dei processi e delle informazioni già disponibili, per poi identificare i casi d’uso più rilevanti, definire le priorità attraverso business case e KPI e costruire una roadmap operativa. Questo approccio consente di evitare sperimentazioni isolate e di concentrare gli investimenti sulle applicazioni capaci di automatizzare attività ripetitive, aumentare la produttività, migliorare le decisioni basate sui dati e rendere più efficiente la relazione con il cliente.
La differenza è sostanziale. Un tool AI può velocizzare una singola attività. Una soluzione AI ben progettata può migliorare un processo. Un ecosistema AI può trasformare il modo in cui un’azienda acquisisce clienti, li segue, li conosce e decide dove investire.
Per questo nei prossimi anni il marketing dovrà dialogare molto di più con IT, operations, sales e direzione generale. Non sarà più sufficiente chiedere “quale campagna lanciamo?”. Bisognerà chiedere: “quale sistema di crescita stiamo costruendo?”.
Le nuove competenze del marketing: meno improvvisazione, più orchestrazione
Il growth hacker classico doveva essere rapido, curioso, tecnico quanto basta, creativo e orientato alla misurazione. Queste competenze resteranno utili. Ma non saranno più sufficienti. Il marketing dei prossimi anni richiederà figure capaci di orchestrare tecnologie, processi, contenuti e dati senza perdere il contatto con il mercato reale.
- La prima competenza sarà la capacità di formulare buone domande. Con l’AI, ottenere output diventerà sempre più semplice. Ottenere output utili resterà difficile. Un team marketing dovrà sapere definire contesto, obiettivo, vincoli, tono, segmento, fase del funnel, criteri di qualità e metriche di valutazione. La differenza tra un contenuto generico e un contenuto strategico dipenderà dalla qualità della direzione data al sistema.
- La seconda competenza sarà la lettura dei dati. Non nel senso di trasformare ogni marketer in data scientist, ma di rendere il team capace di distinguere segnali utili da rumore. Un aumento di traffico può essere positivo o irrilevante. Un lead può costare poco e valere poco. Un tasso di conversione può migliorare a scapito della qualità. L’AI può accelerare l’analisi, ma serve giudizio per interpretarla.
- La terza competenza riguarda l’orchestrazione dei canali. SEO, paid media, e-mail, social, CRM, eventi, contenuti editoriali, community, partnership e customer care non potranno più essere letti come reparti separati. L’utente non vive il brand per canali. Lo vive come un’esperienza unica, anche quando incontra messaggi frammentati. Il marketing dovrà costruire continuità.
- La quarta competenza sarà la governance. L’AI introduce temi di qualità, privacy, sicurezza, bias, proprietà dei contenuti, controllo delle fonti, coerenza del brand e responsabilità decisionale. Non basta produrre più velocemente. Bisogna sapere cosa può essere automatizzato, cosa deve essere revisionato, cosa richiede approvazione umana e quali dati possono essere usati.
Questa evoluzione riduce lo spazio dell’improvvisazione. Non significa spegnere la creatività. Al contrario, libera la creatività dalle attività ripetitive e la riporta dove serve di più: strategia, posizionamento, insight, narrazione e relazione con il cliente. L’AI può generare varianti, ma difficilmente può sostituire una direzione chiara. Può suggerire pattern, ma non decide quale mercato valga davvero la pena presidiare. Può produrre contenuti, ma non risolve un posizionamento debole.
Il marketer del futuro non sarà quello che “usa più tool”. Sarà quello che sa integrarli dentro un sistema leggibile, misurabile e coerente.
Cosa resterà umano nella crescita guidata dall’AI
Più l’AI entrerà nel marketing, più diventerà importante capire cosa non delegare. La crescita non è solo ottimizzazione. È anche fiducia, reputazione, ascolto, sensibilità culturale, capacità di leggere un momento storico e responsabilità nel rapporto con le persone. Il growth hacking ha insegnato a misurare. L’AI insegnerà ad anticipare, automatizzare e personalizzare. Ma entrambe le logiche, se portate all’estremo, rischiano di ridurre il cliente a una sequenza di comportamenti da sfruttare. È qui che il marketing dovrà fare un salto di qualità: usare la tecnologia per costruire relazioni migliori, non solo conversioni più rapide.
Nei prossimi anni vedremo campagne generate in tempo reale, segmentazioni dinamiche, customer journey adattivi, agenti AI che supportano vendite e assistenza, motori predittivi capaci di indicare priorità commerciali, contenuti prodotti in molte versioni e testati con velocità impensabile fino a poco tempo fa. Tutto questo cambierà il lavoro. Ma non renderà automaticamente le aziende più intelligenti. Un’azienda diventa più intelligente quando riesce a trasformare i dati in scelte, gli strumenti in processi, le automazioni in servizio e la personalizzazione in valore percepito. L’AI potrà accelerare molti passaggi, ma non potrà correggere da sola una strategia confusa, un prodotto debole, un posizionamento indistinto o una cultura aziendale incapace di apprendere.
Il futuro del marketing, quindi, non sarà una semplice evoluzione del growth hacking. Sarà una disciplina più integrata, più tecnica e più responsabile. Meno ossessionata dal singolo trucco di crescita, più attenta alla costruzione di sistemi. Meno concentrata sulla quantità di contenuti, più sulla qualità delle decisioni. Meno dipendente dall’intuizione individuale, più capace di lavorare con dati condivisi e processi intelligenti.
La vera sfida sarà evitare due errori: resistere all’AI per paura di perdere controllo, oppure adottarla ovunque senza sapere perché. Nel mezzo c’è la strada più solida: capire dove la tecnologia aumenta davvero la capacità dell’azienda di conoscere il mercato, servire meglio i clienti e crescere con metodo.
