In molte aziende, per decenni, il marketing e l’ingegneria dei dati sono vissuti come mondi paralleli. Il marketing si è concentrato sulla creazione di esperienze personalizzate per i clienti, sulla costruzione di programmi fedeltà, sulla gestione dei canali di comunicazione, mentre i team di data engineering hanno lavorato dietro le quinte per raccogliere, pulire e organizzare i dati, costruire canalizzazioni robuste e garantire la qualità e la governance dell’ecosistema informativo. Queste due discipline, pur essendo entrambe fondamentali per comprendere e servire il cliente, operavano secondo logiche, strumenti e tempi spesso separati. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, però, quella tradizionale divisione sta rapidamente dissolvendosi e le aziende si trovano a ripensare ruoli, responsabilità e strumenti per abbracciare un nuovo paradigma, quello del contesto dei dati, che mette insieme customer experience e infrastruttura dati in un unico flusso operativo.
Il nucleo della trasformazione risiede in ciò che gli esperti chiamano Contextual Layer, uno strato di contesto che permette ai sistemi di intelligenza artificiale di interpretare informazioni storiche e in tempo reale sul comportamento dei clienti in modo sensato e coerente. In passato, la creazione di profili cliente e l’identificazione dei segmenti di pubblico di interesse erano compiti svolti separatamente: il team di data engineering costruiva profili affidabili e pipeline solide, mentre il marketing lavorava su segmenti e creatività. Oggi, l’intelligenza artificiale richiede che questi mondi siano connessi, perché la qualità e la tempestività dei dati determinano direttamente la capacità dei modelli di AI di prendere decisioni ponderate e generare esperienze pertinenti per gli utenti.
Questa evoluzione non è semplicemente una questione di tecnologia, ma riguarda le aspettative dei clienti e la crescente complessità dei dati e dei touchpoint digitali. I clienti moderni si aspettano interazioni immediate, altamente personalizzate e coerenti attraverso tutti i canali. Per soddisfare queste aspettative, non basta segmentare un pubblico in gruppi generici o inviare messaggi prefissati: è necessario riconoscere il singolo cliente nel suo percorso, interpretare segnali incompleti o frammentari e reagire in tempo reale. Questo richiede non solo dati accurati, ma un contesto di comprensione dinamico e continuo, che solo una stretta collaborazione tra marketing e data engineering può davvero fornire.
Nel nuovo panorama, il marketing non è più solo creativo e orientato alla comunicazione, né il team di data engineering soltanto tecnico e infrastrutturale. L’intelligenza artificiale ha reso evidente che la personalizzazione efficace dipende da una visione unificata del cliente: senza un’identità del cliente risolta in modo coerente, senza dati aggiornati e senza processi che valutino il comportamento in tempo reale, i modelli di AI rischiano di lavorare su informazioni parziali o incoerenti, con ricadute negative sulla qualità delle decisioni e sull’efficacia delle campagne. In questo senso, ciò che un tempo era considerato un problema di silos organizzativi emerge oggi come una sfida tecnologica e culturale: collegare sistemi, conciliare esigenze diverse e creare un’unica fonte di verità dei dati cliente che sia utilizzabile, osservabile e governata in modo trasparente.
Per i team di data engineering, questa transizione significa spostare l’attenzione dalla mera costruzione di pipeline e manutenzione dell’infrastruttura a compiti che richiedono una comprensione profonda di come i dati vengono utilizzati nei sistemi di AI e di come questi ultimi trasformano i segnali in azioni. Non si tratta più di gestire dati per il mondo interno dell’azienda, ma di prepararli per alimentare loop decisionali in tempo reale che influenzano direttamente l’esperienza del cliente. I team di marketing, da parte loro, devono imparare a lavorare con quella stessa infrastruttura di dati, comprendere i vincoli tecnici, partecipare alla definizione del contesto e sfruttare l’intelligenza artificiale non solo come strumento di automazione, ma come vero motore di insight e decisioni personalizzate.
Questa convergenza non è priva di sfide. Le tecnologie martech (marketing technology) hanno spesso privilegiato l’attivazione delle campagne piuttosto che l’integrazione profonda con i dati, e molti vendor si sono posizionati lungo una linea di confine tra marketing e ingegneria dei dati, concentrandosi su uno o sull’altro aspetto senza offrire una soluzione completa. La collaborazione richiede quindi nuovi modi di pensare: non più strumenti isolati per compiti specifici, ma piattaforme che consentano di costruire, gestire e usare Customer Data Intelligence come un’unica risorsa condivisa. Nell’era dell’AI, il valore non risiede più nella semplice disponibilità di dati, ma nella capacità di interpretarli nel contesto in cui vengono generati e di agire su di essi nel momento in cui contano davvero.