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Per le aziende è tempo di superare l’AI-washing e puntare sulla sovranità tecnologica. L’adozione di Small Language Model verticali permette di governare i dati in modo certificato, riducendo la dipendenza dai giganti del tech e garantendo una narrazione del brand coerente e protetta. Negli ultimi vent’anni la comunicazione ha attraversato una trasformazione profonda, evolvendo da un modello prevalentemente testuale e lineare a un ecosistema complesso e integrato. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale non può essere ridotta a un semplice strumento di automazione o a un acceleratore di efficienza, ma va compresa come un vero e proprio cambio di paradigma che ridefinisce i meccanismi di reputazione e posizionamento dei brand.
Questi temi sono stati al centro dell’evento ‘AI e Comunicazione’ organizzato da The Story Group, durante il quale Marco Becca (Fondazione IFAB), Carlo Castorina (Mediatrends), Matteo Albertini (The Story Group) e Nicola Comelli (Point-out) si sono confrontati sul ruolo che gli attuali Large Language Model e, in prospettiva, gli Small Language Model avranno nella gestione dell’informazione B2B e B2C.
Oltre i silos, verso il nuovo scenario generativo
La comunicazione contemporanea ha da tempo superato la logica dei silos, in cui ufficio stampa, advertising e strategia video operavano in modo indipendente, per approdare a una narrazione integrata. Oggi, tuttavia, questa narrazione deve misurarsi con un nuovo interlocutore centrale: l’algoritmo generativo.
Come osserva Diego Lifonti, founder di The Story Group, la disciplina ha conosciuto una maturazione progressiva, passando dalla centralità esclusiva della parola a un approccio che integra brand, visualità ed esperienza emotiva. Questo patrimonio stratificato di contenuti e competenze costituisce oggi la base informativa su cui l’AI costruisce l’identità percepita di un’azienda.
Il passaggio chiave riguarda l’evoluzione dalla SEO alla GEO (Generative Engine Optimization). Se in passato l’obiettivo era ottimizzare la visibilità sui motori di ricerca tradizionali, oggi la sfida consiste nell’influenzare le risposte generate dai modelli linguistici. Con una riduzione significativa del traffico verso i siti proprietari prevista nei prossimi anni, la comunicazione corporate deve imparare a dialogare direttamente con le macchine, che agiscono ormai come veri e propri stakeholder nella costruzione dell’immagine aziendale.
Aziende, attenzione all’AI Washing!
In questo scenario, emerge l’esigenza di superare pratiche superficiali di ‘AI-washing’ per adottare una trasformazione autentica delle competenze. L’Intelligenza Artificiale, come sottolinea Marco Becca, può diventare un elemento di connessione tra ricerca avanzata, industria e società, a condizione che sia governata attraverso una gestione strategica delle fonti e dei dati. L’obiettivo non è delegare l’identità del brand all’algoritmo, ma assicurarsi che essa rifletta fedelmente la sostanza dell’organizzazione.
Il futuro della comunicazione risiede quindi nella capacità di orchestrare il rapporto tra semantica umana e potenza computazionale. Per le aziende ciò implica l’adozione di una visione sistemica, in cui la tecnologia amplifica l’intuizione anziché sostituirla. Tra le azioni prioritarie rientrano l’analisi di come i principali modelli linguistici rappresentano il brand rispetto ai competitor e l’ottimizzazione dei contenuti affinché siano facilmente interpretabili e citabili dalle intelligenze generative.
Verso nuovi modelli verticali e sovrani
In questa prospettiva, diventa strategico ridurre la dipendenza da modelli generalisti, spesso poco affidabili, a favore di modelli verticali e sovrani, addestrati su dati certificati e specifici di dominio. Il vantaggio non consiste nell’affidarsi a un’AI esterna che interpreta il brand, ma nel governare direttamente un modello specializzato capace di tutelarne identità e reputazione.
Infine, poiché gli SLM necessitano di minori risorse computazionali, permettono alle aziende di puntare sulla differenziazione e sulla sovranità tecnologica senza dover competere direttamente con i giganti del tech sulla potenza di calcolo bruta. In sintesi, le aziende devono passare da utenti passivi di AI generali a custodi attivi di modelli specializzati, dove l’intelligenza umana dà il senso e la direzione etica, mentre l’algoritmo verticale gestisce il calcolo e l’elaborazione precisa dei dati.
In questo modo, gli SLM potrebbero aprire la strada a strategie di differenziazione e sovranità tecnologica, consentendo alle aziende di competere sul valore e non sulla mera potenza di calcolo.
di Massimo Bolchi