Nel dibattito attuale sull’intelligenza artificiale applicata al marketing, una delle frasi che sempre più spesso si sente ripetere tra manager e specialisti è che esiste un modello di linguaggio universale perfetto per ogni attività di marketing. Tuttavia, questa idea sta rapidamente rivelandosi una semplificazione eccessiva e, nella pratica concreta, insostenibile. L’articolo di Unite.ai delinea con chiarezza come l’aspettativa di identificare un unico Large Language Model (LLM) che affronti egregiamente tutte le necessità di una funzione di marketing sia destinata a rimanere, appunto, soltanto un’aspettativa astratta e non un obiettivo realizzabile.
Il punto di partenza è semplice: i compiti di marketing sono incredibilmente vari. La creazione di una caption per i social richiede una capacità di sintesi e un tono immediatamente accattivante, diverso da quello necessario per redigere un lungo articolo di blog coerente con l’identità di un brand o da quello richiesto per generare piani strategici basati su analisi di dati complessi. Proprio per questa varietà, i modelli LLM attualmente disponibili tendono ad eccellere in alcune nicchie di compito e a offrire risultati meno brillanti in altre. Invece di concentrarsi su benchmark generali, che non catturano la natura operativa e contestuale delle attività di marketing, sempre più esperti stanno suggerendo che la vera misura di un modello è come si comporta nel flusso di lavoro reale dell’azienda, non nelle classifiche astratte.
Un aspetto critico che l’articolo mette in evidenza riguarda i costi nascosti e i problemi legati al vendor lock-in quando un team decide di puntare tutto su un singolo modello. Quando le organizzazioni cambiano provider o aggiornano i modelli, non è solo una questione di cambiare un motore “sotto il cofano”: si tratta di adattare prompt, rigenerare template, ri-allineare tonality e riscrivere intere porzioni di workflow. Il risultato è spesso una perdita di produttività, inconsistenza nel tono del brand e, in generale, una dispersione di valore che non compensa i benefici attesi dal cambiamento. Per questo l’articolo suggerisce che il vero vantaggio non arriva tanto dal “miglior modello” in senso assoluto, quanto piuttosto da sistemi progettati per assorbire la volatilità dei modelli stessi, integrandoli senza interrompere i processi produttivi.
In una visione più matura dell’adozione dell’AI nel marketing, i modelli diventano componenti intercambiabili piuttosto che pilastri irrinunciabili. Questo significa che uno stesso sistema può utilizzare un modello per compiti di creatività breve — come generare idee per post o slogan — e un altro modello più adatto a sostenere ragionamenti complessi per analisi di dati o generazione di piani editoriali articolati. In sostanza, si costruisce una architettura ottimizzata per il contesto, dove la selezione del modello non è una scelta univoca ma una decisione dinamica in base all’esito misurabile di ciascun task. In ambito pratico, ciò significa che il sistema decide autonomamente quale motore utilizzare per ottenere i migliori risultati di performance e coerenza, senza che l’utente finale debba cambiare continuamente strumenti o approcci.
La differenza fondamentale tra un benchmark astratto e un sistema ottimizzato per l’uso è proprio qui: mentre i primi offrono una valutazione teorica di capacità generali, i secondi misurano concretamente il contributo di un modello nel risultato finale del marketing. In questo senso, la valutazione non si concentra su metriche generiche ma su outcome specifici, come la capacità di mantenere la voce del brand, ridurre l’editing umano, o aumentare l’efficacia del contenuto prodotto. Misurazioni come queste richiedono un approccio pratico e contestuale, molto lontano dall’idea di “classifica universale dei modelli”.
Questa prospettiva ha impatti profondi su come i team di marketing dovrebbero strutturare i loro investimenti in AI. Piuttosto che inseguire il modello “top di gamma” ogni volta che ne esce uno nuovo, è più sostenibile assumere che l’ecosistema dei modelli sarà sempre in evoluzione e che la chiave del successo risiede nella capacità di adattarsi senza discontinuità. In questo senso, lo sforzo non è identificare il miglior LLM per il marketing, ma costruire sistemi resilienti e flessibili che sappiano integrare più modelli, dirigendoli verso i compiti dove si comportano meglio e mantenendo nel tempo stabilità operativa e qualità dei risultati.