Introduzione
di Marco Minghetti
Per molti anni il marketing è stato raccontato come l’arte di interpretare il desiderio: ascoltare un bisogno, trasformarlo in offerta, costruire una promessa, renderla riconoscibile, accompagnarla verso il mercato. Una disciplina della relazione, inscritta in una scena riconoscibile: l’impresa, il consumatore, il prodotto, la scelta, la marca, la fiducia da conquistare.
L’intelligenza artificiale ha cambiato quella scena. Il consumatore è anche cittadino, lavoratore, paziente, studente, utente di servizi pubblici e privati, produttore costante di dati. L’impresa agisce dentro reti dense di piattaforme, partner, fornitori, comunità, algoritmi, agenti software, infrastrutture informative. Ogni interazione genera tracce. Ogni traccia può diventare conoscenza, efficienza, personalizzazione, oppure sorveglianza, opacità, esclusione. Il marketing entra così in una fase nuova: governo della relazione fra valore, dati, fiducia e responsabilità.
Il contributo di Frank Pagano si inserisce qui nel percorso dei Prolegomeni al Manifesto del Pop Management. Il Pop Management nasce dal tentativo di rendere il management più accessibile, discutibile, abitabile: meno chiuso nel gergo specialistico, più capace di dialogare con la cultura viva, con le pratiche sociali, con le forme narrative e tecnologiche attraverso cui le persone danno senso al lavoro. Pop, in questa prospettiva, significa poroso, relazionale, aperto alla contaminazione fra linguaggi, discipline, immaginari e pratiche.
Fin dai primi Prolegomeni, questa ricerca ha provato a sottrarre il management alla sola logica dell’apparato: processi, ruoli, KPI e organigrammi restano necessari, e vanno ricollocati dentro comunità interpretanti, leadership convocative, intelligenza collaborativa, empatia sistemica, storytelling, sensemaking, cura, piattaforme, agenti artificiali, responsabilità editoriale e cognitiva. La domanda ricorrente può essere formulata così: come si governa un’organizzazione quando il valore nasce dall’interazione fra persone, tecnologie, dati, linguaggi e criteri?
Il Total Marketing proposto da Pagano dialoga con questa domanda da una prospettiva precisa. Il marketing tradizionale chiedeva come convincere le persone a scegliere un prodotto. Il Total Marketing chiede come progettare un ecosistema in cui quella scelta migliori la qualità della relazione fra impresa, persone e comunità. Customer Experience, Employee Experience, User Experience e Multiexperience entrano in un disegno più ampio: consumatori, dipendenti, fornitori, partner e territori partecipano a uno stesso circuito di valore, fatto di dati, incentivi, fiducia, impatti e ritorni sociali.
In questa chiave, il marketing incontra alcuni passaggi già attraversati dai Prolegomeni recenti. Incontra l’impresa agentica, perché l’AI abilita nuove forme di delega e chiede di distinguere con cura delega e abdicazione. Incontra il Platform Thinking, perché il valore nasce sempre più nell’architettura delle interazioni. Incontra la riflessione sul linguaggio fiduciario, perché nessuna tecnologia produce fiducia quando l’organizzazione resta illeggibile. Incontra il brand come sistema operativo, perché la marca diventa criterio di orientamento per comportamenti umani e artificiali. Incontra infine l’Homo Textilis, perché anche il manager dell’età dell’AI deve ripensare identità professionale, giudizio e capacità di racconto.
La questione del criterio attraversa tutto il contributo. L’AI può ascoltare milioni di segnali, anticipare bisogni, personalizzare servizi, ottimizzare filiere, misurare impatti, prevedere comportamenti. Ogni ottimizzazione, però, risponde a una scelta: quale valore privilegiare, a beneficio di chi, entro quali limiti, con quali rischi, con quali ritorni per la rete che genera i dati. Senza una cultura del criterio, la potenza computazionale può trasformare il marketing in una macchina di persuasione automatizzata. Con una cultura del criterio, invece, può aiutare l’impresa a costruire valore condiviso, rendere leggibili le proprie responsabilità, redistribuire meglio i benefici generati dalle relazioni.
L’Opinion Piece che segue propone una tesi netta: nell’età dell’AI il marketing deve diventare architettura del valore condiviso. Una disciplina capace di contribuire alla definizione stessa del valore: economico, sociale, informativo, ambientale, fiduciario. Frank Pagano lo mostra attraversando profitto e welfare, dati come tracce di relazione, sostenibilità come infrastruttura, AI come ascolto aumentato, governance come responsabilità manageriale.
È un passaggio rilevante per il Manifesto del Pop Management. Ogni impresa è ormai un ecosistema di relazioni, dati e responsabilità. Il management deve imparare a governare ciò che produce, ciò che rende visibile, ciò che misura, ciò che condivide. Il marketing, letto in questa prospettiva, torna al suo nucleo più alto: comprendere le persone per creare valore. Con una differenza essenziale: oggi comprendere significa anche dichiarare il patto informativo, rendere leggibili i criteri, restituire valore alla rete che lo genera.
Su questo terreno Total Marketing e Pop Management si incontrano. Da qui prende avvio il contributo di Frank Pagano.
L’avvento del Total Marketing nell’era dell’AI
Frank Pagano
Frank Pagano è Senior Advisor di Jakala, contributor per Il Sole 24 Ore, azionista e advisor di varie startup, con oltre venticinque anni di esperienza in marketing e vendite in contesti consumer, fashion & lusso e innovazione digitale. Con Mara Cassinari ha scritto Total Marketing, pubblicato da Vernon Press, dedicato all’integrazione fra consumatori, dipendenti e reti d’impresa nell’età delle tecnologie esponenziali. Questo articolo nasce dal lavoro sviluppato attorno all’idea di Total Marketing.
Un tram chiamato desiderio
Per molti anni ho pensato al marketing come alla scienza del desiderio umano: capire un bisogno, tradurlo in prodotto, posizionarlo, raccontarlo, venderlo. Era una grammatica nota: domanda e offerta, marca e consumatore, promessa e prova. Nell’età dell’intelligenza artificiale, però, quella grammatica, che ho studiato e praticato per due decenni, mostra i suoi limiti. L’impresa parla con clienti che comprano, cittadini che producono dati, lavoratori che generano conoscenza, fornitori che partecipano alla qualità del servizio, comunità che ricevono benefici o subiscono gli impatti dell’attività economica.
Per questo il marketing, almeno come dovremmo intenderlo oggi, deve superare comunicazione, vendita e posizionamento verso un unico gruppo di utenti: i fan, i buyer, chi compra. Deve diventare una disciplina di governo della relazione fra valore economico, impatti sociali, ascolto degli stakeholder e costruzione di fiducia.
Nel libro Total Marketing, che ho scritto assieme a Mara Cassinari (Vernon Press), abbiamo descritto il marketing come evoluzione della Total Experience di Gartner: oltre la somma di Customer Experience, Employee Experience, User Experience e Multiexperience, verso un ecosistema in cui consumatori, dipendenti, fornitori, partner e comunità sono connessi da dati, tecnologie e incentivi. L’obiettivo supera l’efficienza della macchina commerciale: aumentare il capitale sociale del sistema, ridurre le asimmetrie informative, migliorare la qualità delle decisioni e distribuire in modo più equo il valore generato dalle interazioni. In questa prospettiva, l’AI agisce come infrastruttura cognitiva che rende possibile vedere e agire dentro una complessità prima invisibile.
In passato volevamo spesso fare il bene di tutti, oltre al sacrosanto profitto aziendale. Mancavano strumenti sufficienti per vedere le connessioni, interpretare le interdipendenze, dare ai dati una forma intelligibile per chi prende decisioni di marketing e di impresa. Oggi possiamo osservare molte più relazioni. Possiamo creare più valore, ridurre sprechi, rendere visibili impatti e responsabilità che prima restavano ai margini. Restano però opacità, conflitti, asimmetrie di potere e scelte politiche. La domanda rimane aperta: vogliamo usare questa nuova capacità per il bene comune? Lo desideriamo davvero, noi leader del marketing moderno? Business e istituzioni devono tradurre in pratica questo strano desiderio chiamato bene comune.
Dataland
Il primo cambiamento riguarda il soggetto del marketing. Il consumatore classico era definito da potere d’acquisto, preferenze e fedeltà alla marca. Il cittadino dell’età dell’AI è una figura più complessa: produttore di dati, soggetto di diritti, nodo di una rete sociale. È lavoratore, paziente, studente, risparmiatore, utente di servizi pubblici e privati. Ogni interazione lascia una traccia. Ogni traccia può generare efficienza, innovazione e personalizzazione, ma anche sorveglianza, manipolazione ed esclusione. La domanda supera il “come conoscere meglio il cliente” e diventa: a quali condizioni è legittimo conoscere, interpretare e usare ciò che il cliente, il dipendente o il cittadino rende disponibile?
Qui il dialogo con i Prolegomeni del Pop Management appartiene alla logica stessa del discorso. Quando Borgonovi, Abramo e Meda ragionano su profitto, welfare e responsabilità dell’impresa, spostano la questione dal compromesso contabile al giudizio manageriale. Quando Trabucchi e Buganza parlano di Platform Thinking, mostrano che il valore nasce sempre più da ecosistemi, dati, stakeholder, piattaforme, interazioni e co-creazione. Il Total Marketing si colloca in questo passaggio: diventa grammatica per governare relazioni complesse.
Dentro questa conversazione, il marketing può offrire una prospettiva peculiare. Da sempre ascolta il mercato, traduce segnali deboli in proposte, costruisce narrazioni e misura reazioni. Nell’età dell’AI il suo perimetro si allarga. Ascoltare smette di coincidere con ricerche, segmentazioni e misurazioni della soddisfazione. Significa progettare sistemi di relazione capaci di trattare i dati come forma di partecipazione, anziché come miniera da sfruttare. Significa riconoscere che ogni dato ha provenienza, contesto, rischio e possibile ritorno sociale. In questo snodo il marketing diventa disciplina manageriale piena.
Lo stesso vale per il brand. Se, come suggerisce Monica Magnoni, la marca può essere letta come sistema operativo, allora supera segno, promessa e reputazione. Diventa architettura di identità, criteri e governance. Nell’era degli agenti AI, una marca deve essere desiderabile, leggibile, coerente, capace di orientare comportamenti umani e artificiali dentro un ecosistema di relazioni.
Profitto e/o welfare?
La riflessione sul rapporto fra profitto e welfare ha un ruolo essenziale. Oliver Hart, Lewis P. and Linda L. Geyser University Professor ad Harvard e co-vincitore del Premio Nobel per l’Economia 2016, ha sostenuto con Luigi Zingales che le imprese dovrebbero guardare allo shareholder welfare, invece di limitarsi al market value. Quando le preferenze degli azionisti includono obiettivi sociali, ambientali o civici, il valore di mercato non esaurisce la funzione obiettivo dell’impresa. Questo riapre la domanda sui criteri con cui manager e investitori orientano le decisioni. Se l’impresa è una macchina contrattuale complessa, il suo scopo va letto insieme ai sistemi di incentivi, ai diritti di controllo e alle esternalità che produce. L’AI rende la discussione più urgente, perché aumenta la capacità di misurare, prevedere e ottimizzare. La domanda diventa semplice e scomoda: che cosa stiamo ottimizzando, e chi ha deciso che proprio quella sia la scelta giusta?
Quando la funzione obiettivo resta il margine di breve periodo, l’intelligenza artificiale diventa una macchina di estrazione: migliora il targeting, riduce i costi, automatizza il lavoro, aumenta la conversione, lasciando intatti o perfino amplificando gli squilibri. Quando invece la funzione obiettivo include fiducia, sostenibilità, qualità del lavoro, accessibilità dei servizi e impatto sociale, l’AI può diventare un acceleratore di welfare. Welfare inteso come qualità sistemica del valore prodotto dall’impresa, più che come beneficenza o compensazione reputazionale.
Total Marketing propone questo cambio di prospettiva. Il valore nasce dentro un circuito in cui dati, esperienze, feedback e responsabilità si alimentano a vicenda. Un dispositivo medico, un capo di abbigliamento, un servizio bancario o una rete energetica superano la condizione di semplici prodotti: diventano meta-prodotti, sistemi parlanti, accompagnati da dati, diritti, certificazioni, tracciabilità e nuove forme di relazione. Il cliente diventa parte del sistema informativo che permette alla proposta di migliorare.
Ascolto aumentato o ottimizzazione cieca?
L’AI può ampliare la capacità delle imprese di ascoltare opinioni, preferenze e bisogni. Può leggere milioni di interazioni, individuare pattern, prevedere frizioni, personalizzare servizi, anticipare manutenzioni, ridurre sprechi, suggerire percorsi di apprendimento, migliorare diagnosi, semplificare l’accesso a servizi finanziari o pubblici. Nel linguaggio di Total Marketing, può rendere operativo il sogno del marketing one-to-one: il prodotto giusto, alla persona giusta, nel momento giusto.
Lo stesso potere può generare un rischio simmetrico: ridurre il giudizio manageriale a ottimizzazione. L’impresa agentica, se governata male, può diventare un’impresa automatica, dove agenti software prendono decisioni sulla base di metriche parziali, mentre i manager si limitano a validare output che comprendono solo in parte. La cultura organizzativa viene allora sostituita da dashboard, il confronto da scoring, il discernimento da raccomandazioni algoritmiche.
Qui la governance dell’AI diventa questione manageriale prima che tecnica. Governare l’AI significa decidere quali dati raccogliere, perché raccoglierli, chi può accedervi, per quali finalità, con quali limiti, con quali possibilità di contestazione e con quale ritorno per chi li ha generati. Significa anche accettare che ciò che è misurabile può risultare irrilevante e ciò che è efficiente può risultare ingiusto. La grande sfida consiste nel governare l’AI nel marketing evitando la nascita di un sistema di persuasione automatizzata senza responsabilità. Il criterio umano, culturale e organizzativo è l’argine che impedisce alla potenza computazionale di trasformarsi in miopia industriale.
Per questo trovo prezioso il passaggio, ricorrente nei Prolegomeni, dall’automazione alla supervisione. L’Intelligenza Collaborativa, di cui scrive per esempio Filippo Poletti partendo dal testo seminale di Marco Minghetti del 2013, indica una forma di lavoro in cui il Supervisor mantiene presidio, interpretazione e responsabilità. E il monito di Prima che gli agenti decidano per noi conduce al nodo essenziale: la delega può aumentare la qualità del management, l’abdicazione la dissolve. L’impresa agentica diventa più intelligente solo se il criterio umano resta esplicito, discutibile e governato. Altrimenti l’agente sostituisce il management senza dichiararlo.
Dati come res publica, allora?
Uno dei passaggi più forti di Total Marketing riguarda la natura dei dati. I dati sono asset dell’impresa, proprietà e diritto dell’individuo, ma anche tracce di una relazione. Possono essere anonimizzati, aggregati, certificati, monetizzati, condivisi, protetti; conservano però il legame con persone, processi, territori, lavori e diritti. In sanità possono migliorare ricerca e cure; nell’energia ottimizzare impianti e consumi; nell’educazione personalizzare l’apprendimento; nella moda certificare filiere, autenticità e sostenibilità. La domanda resta la stessa: chi beneficia del valore estratto dai dati?
Qui il Manifesto del Pop Management offre un angolo interessante: far uscire il management dal gergo chiuso delle élite aziendali e ricollegarlo alla vita concreta delle persone, ai linguaggi sociali, alle culture diffuse, alle contraddizioni del presente. Se il Pop Management vuole essere davvero pop, deve occuparsi anche della proprietà, della comprensibilità e della redistribuzione del valore dei dati. Rendere l’AI accessibile nel linguaggio serve, ma serve anche rendere accessibile il potere che l’AI concentra. Il marketing, proprio perché vive all’incrocio fra impresa e società, può progettare questa nuova accessibilità.
La questione non riguarda un’utopia in cui ogni dato viene pagato in modo diretto. Riguarda il patto opaco su cui l’economia digitale ha costruito parte della propria espansione: le persone cedono informazioni, piattaforme e imprese estraggono valore, la società gestisce le esternalità. Total Marketing suggerisce un patto diverso: i dati generati lungo la rete devono produrre valore per la rete, attraverso servizi migliori, incentivi più equi, filiere più trasparenti, riduzione degli sprechi, accesso più ampio al welfare e nuove metriche di fiducia. Ora che i dati sono visibili e processabili con velocità e intelligenza, a chi daranno i loro frutti? Di chi è il dato in un sistema trasparente e leggibile?
Parliamo ancora di sostenibilità?
La sostenibilità, in questa prospettiva, smette di essere capitolo separato del bilancio o promessa di comunicazione. Diventa conseguenza della capacità dell’impresa di conoscere e governare il proprio ecosistema. Una filiera opaca lascia la sostenibilità nel territorio della dichiarazione. Una filiera tracciata, misurabile, interrogabile e collegata a incentivi può trasformare la sostenibilità in pratica manageriale. L’AI, insieme a tecnologie come blockchain, digital twin e sistemi di identità digitale, può trasformare la sostenibilità da narrazione a infrastruttura.
La sostenibilità coincide con la forma più evoluta della performance quando il sistema economico dispone di strumenti per misurare ciò che prima restava fuori dal conto economico. L’AI può aiutare l’impresa a passare da una responsabilità dichiarata a una responsabilità computabile. La responsabilità computabile, però, richiede un sistema di valori. Il dato sull’impatto ambientale di un prodotto, sulla sicurezza di una filiera o sulla qualità di un’esperienza lavorativa deve essere interpretato dentro un orizzonte di giudizio. La misura alimenta il giudizio e lo rende più serio.
Oltre uomo/tech: linguaggio tra agenti
Una trasformazione tecnologica diventa trasformazione manageriale quando cambia il linguaggio con cui l’organizzazione parla a sé stessa e al mondo. Il linguaggio dell’AI è spesso tecnico, probabilistico, opaco; quello del marketing seduttivo, semplificante, talvolta euforico; quello del management performativo, pieno di promesse di cambiamento. La fiducia nasce quando questi linguaggi tornano a fare i conti con la realtà delle esperienze. Dire che un servizio è personalizzato serve poco se l’utente non capisce perché riceve una certa proposta. Dire che un algoritmo è responsabile serve poco se nessuno sa contestarne l’esito.
Per questo il marketing dell’età dell’AI deve diventare anche disciplina del linguaggio fiduciario. Deve spiegare, oltre a persuadere. Deve rendere comprensibili le scelte, oltre a rendere desiderabili i prodotti. Deve costruire contesti in cui consumatori e cittadini possano capire che cosa accade ai loro dati, quali benefici ricevono, quali rischi corrono, quali diritti mantengono. La fiducia non è sentimento generico verso la marca; è percezione che l’impresa sia leggibile, coerente e responsabile nel tempo.
Qui torna utile la riflessione dei Prolegomeni su linguaggio, identità e potere nelle organizzazioni. Il linguaggio non riveste la strategia: la rende praticabile, oppure opaca. Per il marketing significa una cosa molto concreta. Spiegare diventa parte della promessa. Un’impresa che usa AI, dati e agenti deve saper dire con chiarezza che cosa fa, perché lo fa, chi ne beneficia e chi può contestare le decisioni.
Questa è anche una questione di leadership. Il manager non può limitarsi a “usare” l’AI. Deve sapere quali decisioni sta delegando, quali competenze sta perdendo, quali capacità sta liberando, quali dipendenze tecnologiche sta creando. Il mindset manageriale richiesto da Total Marketing evita sia tecnofilia sia tecnofobia. È un mindset di responsabilità aumentata: più strumenti, dunque più obblighi; più dati, dunque più discernimento; più automazione, dunque più cura per le zone in cui l’umano resta insostituibile.
In questa stessa direzione leggo anche l’Homo Textilis di Paola Villani ripreso da Maurizio Carmignani: meno come formula suggestiva che come segnale che l’AI tocca l’identità professionale, il racconto di sé, perfino la nostra resa cognitiva. Il manager dell’età dell’AI deve apprendere nuovi strumenti e ridefinire il proprio modo di pensare, raccontare, decidere e assumersi responsabilità. La competenza supera il saper usare una tecnologia: richiede di capire che cosa la tecnologia sta facendo al nostro modo di vedere il lavoro e noi stessi dentro il lavoro.
Marketing come welfare design
Se prendiamo sul serio questa traiettoria, il marketing diventa una forma di welfare design. Pur senza sostituire lo Stato, progetta relazioni economiche che incidono sul benessere delle persone. Una app bancaria che aiuta a evitare errori finanziari, un sistema sanitario che usa dati reali per migliorare dispositivi e cure, una piattaforma educativa che personalizza l’apprendimento, una rete energetica che riduce sprechi e costi, una filiera alimentare che remunera comportamenti sostenibili: tutti questi sono esempi di marketing se intendiamo il marketing come governo della relazione fra bisogni, dati, valore e fiducia.
Il marketing tradizionale chiedeva: come convinciamo le persone a scegliere noi? Il Total Marketing chiede: come costruiamo un sistema in cui scegliere noi migliori anche la qualità della relazione fra impresa, persone e comunità? La differenza è enorme. Nel primo caso il cliente è bersaglio di una strategia. Nel secondo è co-produttore di valore, soggetto di dati e diritti, partecipante a un ecosistema. Nel primo caso il welfare resta esterno al business. Nel secondo diventa dimensione interna del modo in cui il business funziona.
Questa visione mantiene vivi i conflitti. Il valore condiviso nasce da scelte di governance, metriche, investimenti, limiti e negoziazioni. La stessa AI può essere usata per includere o escludere, semplificare o sorvegliare, emancipare o creare dipendenza. La domanda riguarda il disegno istituzionale e manageriale che la orienta.
Con che criterio?
Alla fine, la questione più importante è culturale prima che tecnica: chi decide il criterio? È una domanda che torno a farmi spesso. L’AI può produrre testi, immagini, previsioni, segmentazioni, raccomandazioni, simulazioni, diagnosi. Può suggerire prezzi, priorità, percorsi, allocazioni di budget, contenuti, interventi. Ogni output risponde a un criterio, esplicito o implicito. Il management dell’età dell’AI deve diventare una cultura del criterio: dichiarare che cosa conta, perché conta, per chi conta, con quali limiti e con quale responsabilità. Quali sono i vostri valori? Questa è la domanda di ogni esperto di marketing nell’epoca dell’AI.
Questa cultura del criterio è la cerniera fra Total Marketing e Pop Management. Il Pop Management cerca linguaggi e dispositivi capaci di rendere il management discutibile, accessibile, abitabile, aperto oltre il codice specialistico. Total Marketing prova a fare lo stesso con la relazione fra impresa e stakeholder: rendere visibili i flussi di valore, le asimmetrie, le opportunità e i rischi. L’uno lavora sulla cultura manageriale, l’altro sull’architettura del valore. Entrambi convergono su una convinzione: la tecnologia rende il giudizio più urgente.
Il rischio più grande dell’AI nelle imprese riguarda la sua utilità. Quando una dashboard funziona, quando un agente risponde, quando un modello prevede, la tentazione è considerare la questione risolta. Proprio lì comincia il lavoro manageriale: capire che cosa è stato escluso, quale bisogno non è stato ascoltato, quale stakeholder non è stato considerato, quale effetto differito non è stato misurato.
Un esempio concreto di Total Marketing? Nestlé e la filiera del latte
In Svizzera, Nestlé ha lavorato sulla filiera del latte dentro un’iniziativa nata con un obiettivo preciso: ridurre del 20% le emissioni di gas serra nella produzione lattiera, insieme alla competizione food-feed e alla competizione per l’uso del suolo, nell’arco di sei anni. Il progetto coinvolge agricoltori, organizzazioni di produttori, istituzioni pubbliche, università e partner industriali. L’azienda non si è limitata a chiedere un prezzo migliore ai fornitori: il progetto costruisce analisi specifiche per le aziende agricole, misura le emissioni, coinvolge partner scientifici e collega i risultati a incentivi economici per i farmer.
Questo è Total Marketing: dati condivisi, obiettivi comuni, incentivi, sostenibilità misurabile, reputazione di marca che nasce da una trasformazione reale della filiera. Il latte supera la condizione di materia prima da acquistare al minor costo possibile. Diventa l’avvio di un ecosistema in cui agricoltori, impresa, ricerca, istituzioni e consumatori partecipano alla costruzione di un valore più ampio.
Il progetto KlimaStaR Milk, lanciato nel 2022 da Nestlé, Emmi, aaremilch, ZMP e AgroCleanTech con il sostegno dell’Ufficio federale dell’agricoltura, punta a ridurre in media del 20% le emissioni di gas serra della produzione lattiera svizzera e la competizione food-feed e land-use, coinvolgendo circa 230 aziende agricole e partner scientifici come HAFL, la Scuola universitaria professionale bernese di scienze agrarie, forestali e alimentari, ed ETH Zurigo. Le aziende partecipanti ricevono analisi pratiche delle emissioni e definiscono strategie di riduzione adattate al contesto locale, sostenute da un modello di premi orientato all’impatto.
Qui la sostenibilità viene progettata dentro il modello operativo. La tecnologia aiuta, ma serve una decisione strategica di lungo periodo che scelga il bene del sistema come criterio di progetto. La forza dell’esempio sta qui: il Total Marketing può aumentare il valore per tutti gli attori coinvolti quando dati accurati, trasparenti e condivisi liberano risorse, creatività e responsabilità lungo tutta la filiera. È un caso concreto di pool di valore resi accessibili da pool di dati usati con intenzione manageriale.
Conclusione: la nuova promessa del marketing
La promessa originaria del marketing era creare valore comprendendo meglio le persone. Nell’età dell’AI questa promessa può diventare più precisa, più personalizzata, più efficace e capace di generare valore condiviso e tangibile.
Può anche diventare più pericolosa, se la comprensione si trasforma in predazione informativa. Questa ambivalenza mi interessa: lo stesso strumento che può aiutarci ad ascoltare meglio può anche insegnarci a manipolare meglio. La differenza dipenderà dalla qualità delle istituzioni, delle culture organizzative e delle leadership che guideranno l’adozione dell’intelligenza artificiale.
Per questo il marketing deve accettare una responsabilità più ampia. Deve contribuire a definire, misurare, distribuire e rendere comprensibile il valore. Deve connettere profitto e welfare, dati e diritti, personalizzazione e libertà, automazione e giudizio, sostenibilità e performance. Deve diventare l’architettura del valore condiviso nell’età dell’AI.
Il Manifesto del Pop Management ci chiede di ripensare il management come linguaggio vivo, capace di interpretare il presente e di amministrarlo. I Prolegomeni richiamati in queste pagine — dal rapporto fra profitto e welfare al Platform Thinking, dall’Intelligenza Collaborativa all’impresa agentica, dal brand come sistema operativo al linguaggio fiduciario, fino all’identità professionale nell’età dell’AI — indicano una direzione comune: impedire che la tecnologia decida da sola che cosa conta. Total Marketing aggiunge a questa conversazione una lente specifica: ogni impresa è ormai un ecosistema di relazioni, dati e responsabilità. Governarlo bene significa fare marketing nel senso più alto del termine. Significa scegliere che tipo di valore vogliamo produrre, per chi, con chi e a quali condizioni. Ed è una scelta che nessuna macchina, per quanto potente, può fare al posto nostro.
Per approfondire
- Total Marketing: The Business of Integrating Consumers, Employees, and Company Networks, di Mara Cassinari e Frank Pagano, Vernon Press.
- Prolegomeni citati: 176 — Opinion Piece di Elio Borgonovi, Filippo Abramo, Mauro Meda; 177 — Opinion Piece di Filippo Poletti; 181 — Opinion Piece di Monica Magnoni; 185 — Prima che gli agenti decidano per noi; 191 — Linguaggio, identità e potere nelle organizzazioni – Parte Terza; 192 — Opinion Piece di Daniel Trabucchi e Tommaso Buganza sul Platform Thinking; 193 — Opinion Piece di Maurizio Carmignani su Homo Textilis al lavoro.
- Per Oliver Hart: Oliver Hart e Luigi Zingales, Companies Should Maximize Shareholder Welfare Not Market Value, Journal of Law, Finance, and Accounting, 2017, 2(2), 247-274.
- Per KlimaStaR Milk: comunicato Emmi/Nestlé del 21 febbraio 2022 sul lancio del progetto; pagina progetto KlimaStaR Milk di Emmi Group.
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