Retail media, per l’Ai la frammentazione non è un limite ma un acceleratore

Negli ultimi mesi si è parlato molto di intelligenza artificiale e dei suoi effetti concreti sul mondo del lavoro. Alcune note aziende tech sono salite alla ribalta per consistenti layoff, spesso seguiti da altrettanti ripensamenti. In questo contesto non è semplice trovare analisi davvero strutturate sul tema, ma il recente report di Anthropic affronta la questione con un approccio solido che prova a stimare quanto l’Ai stia realmente impattando sul mercato del lavoro e distinguere tra ciò che i modelli potrebbero svolgere “in teoria” e ciò che viene effettivamente utilizzato nei processi aziendali.
Il risultato è significativo: l’Ai è ancora lontana dal suo potenziale teorico, ma la forbice fra “teoria” e “pratica” si sta progressivamente riducendo. Se si osserva il fenomeno all’interno delle dinamiche di digital marketing, il tema diventa particolarmente interessante. Negli ultimi anni il mercato ha visto emergere nuove piattaforme, nuovi budget e nuove opportunità di monetizzazione per i media owner, oltre a nuove possibilità di investimento per gli inserzionisti. Tuttavia, mentre l’attenzione si concentra sulla crescita del mercato, sta emergendo una trasformazione più silenziosa: proprio quella del lavoro. Il collegamento è piuttosto diretto: se c’è un ambito del marketing che ha fatto passi da gigante proprio grazie ad un impiego immediato dell’Ai (per la precisione del machine learning, una sottoarea dell’intelligenza artificiale che adotta modelli statistici per apprendere automaticamente dai dati), è proprio quello del digital advertising che, in quando si parla di monetizzazione dei dati di prima parte da parte dei retailer, rappresenta l’opportunità più interessante.

Se si prova a tradurre queste evidenze nel contesto del retail media, emerge una dinamica piuttosto chiara. L’impatto dell’intelligenza artificiale non appare destinato a manifestarsi in modo improvviso, ma piuttosto attraverso una progressiva trasformazione delle attività operative che caratterizzano il lavoro quotidiano afferente l’anima più “digital” delle pianificazioni di retail media (digital display, digital signage, ecc.).

Nei prossimi sei mesi l’Ai è destinata soprattutto ad affermarsi come “copilota operativo”. Attività come la creazione delle campagne, la generazione delle creatività, l’analisi delle performance o la produzione dei report stanno già iniziando a essere supportate da sistemi di automazione sempre più evoluti. L’effetto principale non è la sostituzione dei ruoli, ma un aumento significativo della produttività.

In un orizzonte di circa 12 mesi l’impatto potrebbe diventare più visibile nella struttura dei team. Con una maggiore automazione “agentic” delle attività: molte delle funzioni più ripetitive del campaign management potrebbero essere progressivamente ridotte o accorpate. Più che una riduzione immediata dei posti di lavoro, è plausibile aspettarsi un rallentamento nelle nuove assunzioni e una crescente richiesta di competenze strategiche e analitiche.

È tuttavia nel medio periodo, nell’arco di circa 24 mesi, che il cambiamento potrebbe diventare più profondo. Molte delle attività che oggi rappresentano il cuore operativo potrebbero essere delegate a sistemi autonomi in grado di gestire bidding, targeting e ottimizzazione delle campagne con livelli di efficienza difficilmente replicabili manualmente. È qui che si trova il vero valore incrementale del retail media: monetizzare in maniera crescente i dati di prima parte tramite dinamiche di programmatic advertising off-portal.

In questo scenario cambia anche il criterio con cui verrà valutato il contributo dei professionisti del marketing. Tra due anni non saranno più valutati per la capacità di ottimizzare un funnel, perché un agente Ai lo farà meglio e più velocemente. Saranno valutati per la visione strategica, per l’empatia verso il consumatore e per la capacità di “unire i puntini tra dati e desideri reali”: è qui che l’essere umani potrà costituire ancora un vantaggio.

Se questo è il possibile impatto dell’intelligenza artificiale sull’organizzazione del lavoro in generale, nel retail media esiste un elemento strutturale che caratterizza in modo particolare il mercato italiano: la frammentazione dell’offerta e la mancanza di standard condivisi. A differenza di altri canali pubblicitari ormai maturi, il retail media si sviluppa oggi attraverso una molteplicità di piattaforme, soluzioni tecnologiche e modelli operativi ancora poco interconnessi. Ogni retailer tende a costruire il proprio ecosistema, con formati, metriche e modalità di pianificazione differenti.

Il risultato è un mercato ricco di opportunità, ma ancora caratterizzato da un elevato livello di complessità operativa. Per brand e agenzie questo significa gestire molteplici ambienti tecnologici, logiche di misurazione non sempre allineate e processi di pianificazione che difficilmente possono essere scalati con la stessa efficienza che caratterizza i canali del digital advertising più “maturi”.

In molti casi questa frammentazione viene interpretata come uno dei principali ostacoli alla crescita del retail media, non solo in Italia ma anche in Europa, dove la presenza di numerosi retailer con infrastrutture proprietarie rende complesso consolidare un ecosistema realmente integrato. Le domande che emergono sono quindi piuttosto immediate: la mancanza di standard rappresenta un limite strutturale allo sviluppo del mercato? Anche l’intelligenza artificiale faticherà a navigare un contesto così parcellizzato?

I corsi e ricorsi storici nella giovane vita del digital advertising non sono molti, ma una dinamica simile si è già verificata tra il 2010 e il 2015 con l’affermazione del programmatic advertising (il modello di compravendita spazi pubblicitari digitali che utilizza piattaforme tecnologiche per automatizzare il processo di media buying ottimizzandone distribuzione e targeting sulla base dei dati). In quegli anni il mercato era caratterizzato da una molteplicità di piattaforme, formati pubblicitari e modelli di inventory difficilmente interoperabili tra loro. La crescente complessità operativa rendeva sempre più difficile per brand e agenzie gestire in modo efficiente la pianificazione su larga scala. La risposta del mercato non è stata quella di uniformare immediatamente l’infrastruttura tecnologica. Piuttosto, si è progressivamente affermato uno strato di “mediazione” tecnologica e operativa capace di semplificare l’accesso alla complessità: quello delle demand side platform (dsp). Le dsp hanno permesso agli inserzionisti di pianificare campagne su molteplici inventory attraverso un’unica interfaccia operativa, rendendo gestibile e scalabile un ecosistema intrinsecamente frammentato. In altre parole, prima ancora di standardizzare il mercato, si è standardizzato il punto di accesso al mercato.

È proprio in questa prospettiva che la frammentazione attuale del retail media potrebbe essere riletta sotto una luce diversa. Più che rappresentare un ostacolo allo sviluppo del mercato e alla sinergia con l’intelligenza artificiale, potrebbe diventare il contesto ideale per la nascita di nuovi strumenti capaci di operare come layer di orchestrazione sopra le diverse piattaforme retail.

Se questo scenario dovesse concretizzarsi, il passo successivo potrebbe essere piuttosto naturale: invece di standardizzare prima il mercato, si potrebbe finire per standardizzare l’interfaccia attraverso cui il mercato viene gestito. L’Ai potrebbe diventare proprio questo livello di astrazione: un layer capace di dialogare con ecosistemi retail diversi tra loro, armonizzando metriche, formati e logiche operative e consentendo a brand e agenzie di orchestrare campagne su più piattaforme con livelli di efficienza oggi difficilmente raggiungibili.

In questo senso la frammentazione del retail media non rappresenterebbe necessariamente un limite allo sviluppo tecnologico del settore. Al contrario, potrebbe diventare il contesto ideale per l’affermazione di nuovi strumenti capaci di semplificare l’accesso a un ecosistema complesso, proprio come accadde nel digital advertising con l’affermazione delle dsp.

La tecnologia è un “ponte”, un mezzo capace di connettere dati, persone e valori, non una destinazione. In questa prospettiva il Retail Media del futuro non sarà una semplice sequenza di algoritmi, ma un dialogo sempre più rilevante tra chi produce, chi vende e chi acquista.