Il marketing B2B ha adottato l’intelligenza artificiale (IA) in tutti i suoi usi, ma non ha ancora delegato le proprie decisioni a degli agenti autonomi. La fiducia nella macchina che agisce è più debole rispetto a quella accordata alla protezione dei dati. Prima figura a distribuire i propri agenti è il marketing, che pone alla Direzione Sistemi Informativi (DSI) la questione della proprietà e della governance.

Lo studio “Il momento agentivo” del CMIT

Il Club des marketeurs in Tech (CMIT), che dal 2003 riunisce i responsabili marketing dei fornitori di tecnologia, ha pubblicato il 6 ottobre 2026 il libro bianco “Il momento agentivo”. Il documento combina i risultati di un’indagine e di una decina di interviste con professionisti di HPE, Oracle, Dassault Systèmes, Baker Tilly, Hiscox e Cision.

L’indagine è stata condotta su quasi un centinaio di decision‑maker B2B: editori di software, SaaS, aziende di servizi digitali e fintech. Il CMIT precisa che il campione non è rappresentativo dell’intera popolazione di marketer, ma i risultati sono validi per il contesto analizzato.

Secondo David Benguigui, vicepresidente del CMIT, il marketing è il primo settore interno all’azienda dove l’IA generativa trova applicazione, poiché il linguaggio, le immagini e i dati comportamentali – materia dei modelli generativi – da sempre appartengono al suo repertorio.

Il club aveva già delineato queste conclusioni il 2 ottobre, durante il forum di Parigi, dove Fabrice Frossard e David Benguigui presentavano il libro bianco sull’IA agentica. Oggi lo studio fornisce i numeri concreti.

Adozione diffusa, delega rara

L’IA è ormai presente in tutti gli usi del marketing B2B. Il 100 % degli intervistati la utilizza per la strategia di contenuto, e l’86 % ha installato almeno un flusso di lavoro ricorrente. I risultati aggiuntivi sono:

    • 66 % dell’intervistati la impiega per l’analisi dei dati;
    • 45 % per la personalizzazione;
    • 40 % per l’automazione;
    • 36 % per usi tecnici o di sviluppo di codice;
    • 29 % per la segmentazione predittiva.

Nonostante questa penetrazione, l’organizzazione rimane sostanzialmente invariata: il 39 % delle squadre è ancora in fase di sperimentazione, il 42 % opera in modalità pilota, solo il 14 % ha raggiunto la scalabilità e il 5 % si definisce come “organizzata attorno all’IA”. Il club sintetizza il divario con la frase “lo strumento è nelle mani, ma il sistema non è ancora nell’organizzazione”.

Di conseguenza, la sfida si sposta dall’adozione di strumenti all’orchestrazione, all’integrazione nei processi e alla capacità di generare risultati di business. Gli autori collocano le pratiche su due dei primi cinque livelli di autonomia più avanzati: il “co‑pilot” che suggerisce e l’“agente inquadrato” che rende la mano ai punti di controllo.

I guadagni percepiti rimangono moderati: il 64 % dei rispondenti stima un risparmio di tempo compreso tra il 10 % e il 25 % per collaboratore attivo, mentre il 29 % indica un risparmio tra il 25 % e il 50 %.

Una tendenza globale

Il fenomeno di orchestrazione supera i confini del marketing dei fornitori di tecnologia e del mercato francese. Il cabinet BCG, nella sua indagine del 15 giugno su 300 direttori marketing a livello mondiale, rileva che il 42 % utilizza ancora l’IA generativa come semplice assistente per compiti isolati, mentre circa l’8 % collega più agenti per gestire campagne in maniera autonoma.

Fiducia nella protezione dei dati vs fiducia nella delega decisionale

Il CMIT individua due forme distinte di fiducia:

    • Protezione dei dati: tutti gli intervistati usano l’IA, ma l’86 % ritiene che le capacità degli strumenti di proteggere i dati strategici siano “basse” o “medie”. I rischi principali citati sono: “allucinazione” o danno al brand (31 % ciascuno), fuga di dati riservati (31 %), bias ed etica (14 %), perdita di posti di lavoro (12 %) e perdita di controllo sugli agenti (12 %).
    • Delega decisionale: quando i decision‑maker sono invitati a valutare la loro fiducia nella delega di un lavoro complesso a un agente autonomo senza supervisione, attribuiscono una media di 2,83 su 5. Solo un intervistato concede una fiducia totale. Pertanto, gli usi rimangono a livelli di autonomia limitati, con l’uomo che mantiene decisione e supervisione.

Per il CMIT, garantire la sicurezza dei dati non basta a far accettare che una macchina decida o agisca per conto dell’organizzazione. Qualità dei dati, supervisione umana e confini espliciti sono condizioni imprescindibili. Kamel Ait, direttore marketing EuroWest di Dassault Systèmes, ne è l’esempio: la sua fiducia nella protezione dei dati è la più alta del panel, grazie a un’infrastruttura cloud sovrana, ma la sua valutazione della delega è fra la più bassa (un su cinque). Dassault Systèmes opta per un agente “compagno”, che propone alternative all’ingegnere senza prendere decisioni al suo posto.

La proprietà degli agenti: una questione per la DSI

La governance degli agenti è ancora da definire. Il club individua quattro modelli coesistenti:

    • 31 % opera in un ambiente sicuro;
    • 31 % utilizza un uso libero regolamentato da una carta di condotta;
    • 28 % segue una governance centralizzata;
    • 10 % segnala situazioni di “Shadow AI”, ovvero usi al di fuori del controllo aziendale.

Le domande chiave da risolvere sono: chi possiede l’agente, a quali dati ha accesso, quali azioni è autorizzato a svolgere, dove termina la sua autonomia e chi risponde dei risultati prodotti.

Queste tematiche ricade direttamente sulla DSI, poiché il marketing decide sempre più autonomamente i propri investimenti. Secondo BCG, circa la metà dei direttori marketing afferma che la propria funzione ora pilota gli investimenti in IA.

Un marketing che acquista e distribuisce agenti senza la DSI rischia di replicare, a livello di agenti, la frammentazione evidenziata dal “Shadow AI” a livello di strumenti. Gli arbitraggi su chi costruisce, chi agisce autonomamente e chi paga diventano quindi cruciali per ogni singola business unit.

Rischi di un “marketing DSI di ombra”

Gli autori definiscono questo scenario come il rischio di un marketing che diventa “DSI di ombra”, implementando flussi di lavoro, acquistando licenze e formando team senza mandato ufficiale. Il modello di finanziamento conferma questa tendenza: il 52 % delle aziende finanzia l’IA prelevando budget operativi, il 29 % utilizza una linea dedicata e il 19 % ricorre a budget di R&D puntuali.

Jérôme Jelocha, direttore prodotto e tecnico di Cision France, risponde con una governance basata sull’uso, includendo “champions”, un registro di oltre 130 casi d’uso e una carta di condotta. “Se vai troppo lontano senza curare la conformità, metti a rischio il tuo brand. Se ti limiti alla sola conformità, discuti con la DSI e non succede nulla. Hai bisogno di entrambi”, afferma.

Presso Baker Tilly, la direzione IT ha introdotto il principio di “accesso meritato”, assegnando diritti in base alla formazione e all’uso effettivo.

Verso una governance strutturata

Le funzioni marketing più avanzate stanno già formalizzando la proprietà degli agenti. BCG raccomanda di creare ruoli specifici – responsabile prodotto IA e responsabile governance IA – e di costruire un’architettura a quattro strati:

    • Dati;
    • Modelli;
    • Agenti;
    • Interfacce operative.

Questa suddivisione permette di definire chiaramente i confini di responsabilità, garantire la tracciabilità dei dati e facilitare l’integrazione con i sistemi IT esistenti.

Conclusioni

Il marketing B2B ha dimostrato di saper integrare l’IA in tutti i propri ambiti, ma la delega completa delle decisioni a agenti autonomi rimane un obiettivo distante. La fiducia nella protezione dei dati è ancora insufficiente, e la governance degli agenti presenta molteplici modelli ancora da standardizzare. La collaborazione stretta tra marketing e DSI, con ruoli dedicati e architetture modulari, sembra la strada più efficace per trasformare l’adozione di strumenti in una vera orchestrazione capace di generare valore di business.