Un’indagine di MIT Sloan Management Review condotta tra quindici CMO globali mostra che il marketing sta entrando in una fase di trasformazione strutturale. L’AI non modifica soltanto gli strumenti utilizzati dalle imprese, ma mette in discussione l’organizzazione della funzione, i modelli professionali, il sistema dei media, il rapporto con la crescita e perfino le metriche attraverso cui il marketing dimostra il proprio contributo economico.

Per molti anni la trasformazione del marketing è stata descritta prevalentemente attraverso l’evoluzione dei canali. Prima il digitale, poi i social media, il mobile, l’e-commerce, il programmatic advertising e, più recentemente, l’intelligenza artificiale generativa. In questa prospettiva ogni nuova tecnologia sembrava aggiungere uno strumento al repertorio già disponibile, costringendo imprese e professionisti ad aggiornare competenze e processi ma senza modificare radicalmente la funzione. Il quadro che emerge dall’articolo Five Urgent Priorities for CMOs in 2027, pubblicato il 21 settembre 2026 da MIT Sloan Management Review e firmato da Kimberly A. Whitler, è profondamente diverso. Il marketing viene rappresentato come una funzione arrivata a un vero punto di inflessione: strutture organizzative, competenze, sistemi di misurazione e meccanismi attraverso cui il marketing esercita influenza sul resto dell’impresa stanno venendo ridefiniti contemporaneamente. L’analisi deriva da quindici interviste approfondite condotte con CMO globali appartenenti a settori differenti. Dalle conversazioni emergono cinque questioni ricorrenti: il passaggio del marketing da funzione specialistica a motore della crescita aziendale, la trasformazione determinata dall’intelligenza artificiale, la necessità di ripensare il talento, la crescente frammentazione del sistema dei media e l’urgenza di costruire nuove metriche adatte a un ambiente nel quale AI e piattaforme zero-click stanno modificando persino il significato di visibilità e interazione. La conclusione implicita è particolarmente importante: il marketing del 2027 non sarà semplicemente un marketing più automatizzato. Sarà una funzione diversa per struttura, responsabilità e ruolo strategico.

Dal marketing alla crescita: il problema del ruolo del CMO

La prima trasformazione individuata nell’articolo riguarda il posizionamento del marketing all’interno dell’organizzazione. In molte imprese il Chief Marketing Officer continua a essere percepito prevalentemente come responsabile della comunicazione, del brand, delle campagne e dei media. Questa collocazione può apparire naturale, ma rischia di escludere il marketing proprio dalle decisioni nelle quali potrebbe produrre il maggiore impatto. Whitler osserva che i CMO che rimangono specialisti di marketing anziché evolvere verso una logica da general manager tendono a essere esclusi dalle decisioni a monte riguardanti prodotti, servizi e strategia aziendale. Il paradosso è evidente: la funzione che dovrebbe rappresentare la conoscenza del cliente può essere coinvolta soltanto quando il prodotto è già stato definito e occorre portarlo sul mercato. È una debolezza organizzativa prima ancora che funzionale. Se il marketing possiede informazioni sui bisogni attuali e futuri dei clienti, sui cambiamenti nei comportamenti, sulla concorrenza e sulle dinamiche del mercato, limitarne il ruolo alla promozione significa utilizzare tali conoscenze troppo tardi. Il passaggio necessario è quindi dalla marketing function alla growth function. Non si tratta semplicemente di modificare il titolo del CMO. Significa cambiare il linguaggio attraverso cui la funzione dialoga con il vertice aziendale, passando da richieste di budget a business case, da metriche prevalentemente comunicative a indicatori economici e da una responsabilità circoscritta alla domanda a una partecipazione più ampia alle decisioni che generano crescita. L’articolo riporta, in questo senso, l’esperienza descritta da Julie Nestor di Mastercard Asia Pacific: presso una precedente organizzazione era stato introdotto uno strumento capace di calcolare il ROI associato alle richieste di investimento marketing prima della loro approvazione. Questo aveva creato un linguaggio condiviso tra marketing e finanza, trasformando la richiesta di risorse in una discussione intorno al rendimento atteso dell’investimento. Il tema è particolarmente rilevante perché riguarda uno dei problemi storici del marketing: dimostrare il proprio contributo al valore dell’impresa utilizzando il linguaggio attraverso cui il resto del management prende decisioni.

L’intelligenza artificiale non sta entrando nel marketing: lo sta ridisegnando

La seconda priorità è inevitabilmente l’AI, ma anche in questo caso la lettura proposta dai CMO intervistati è meno superficiale rispetto al consueto dibattito sugli strumenti. Quasi tutti manifestano una posizione ambivalente: grande entusiasmo per le potenzialità della tecnologia e, contemporaneamente, forte preoccupazione rispetto alla capacità dell’organizzazione di utilizzarla realmente su scala. La sperimentazione è diffusa, ma trasformare i singoli esperimenti in un nuovo modello operativo rimane complesso. La questione non è quindi semplicemente quali strumenti acquistare. Il vero problema è stabilire quale funzione marketing debba esistere quando una parte significativa delle attività potrà essere svolta dall’intelligenza artificiale. L’articolo riporta un caso particolarmente significativo: un CMO ha mappato oltre 700 attività della propria funzione e ha stimato che più dell’80% potesse essere guidato dall’AI. Un’altra organizzazione ha ridotto un processo di campagna da 50 a 9 passaggi riprogettando i workflow intorno all’intelligenza artificiale e riscrivendo le job description. La differenza tra questi interventi e la semplice adozione di strumenti generativi è radicale. Utilizzare l’AI per scrivere più velocemente un copy, preparare una prima bozza di presentazione o generare varianti creative produce un miglioramento locale della produttività. Ripensare un processo di cinquanta passaggi e trasformarlo in un sistema di nove attività significa invece ridisegnare l’architettura del lavoro. È questo il livello sul quale il marketing sembra destinato a essere particolarmente esposto. La funzione è infatti costituita da un numero elevato di attività cognitive, creative, analitiche e operative: ricerca, contenuti, media planning, targeting, personalizzazione, analytics, customer insight, gestione dei canali, reporting, campagne, creatività e coordinamento. L’AI interviene contemporaneamente su quasi tutte queste dimensioni e rende quindi difficile limitarsi a una trasformazione incrementale.

L’efficienza non è più il vero obiettivo

È facile interpretare l’automazione come una riduzione dei costi. Se un processo passa da cinquanta a nove attività, la prima domanda potrebbe essere quante ore o quante persone possano essere risparmiate. Ma l’articolo suggerisce una lettura più profonda. Whitler osserva che il marketing non sta cercando soltanto di applicare l’AI per fare più velocemente ciò che faceva ieri. Sta tentando di comprendere come reinventare la funzione stessa. Questa distinzione è essenziale. Se l’impresa utilizza l’AI soltanto per ridurre il tempo necessario alla produzione dei contenuti, il risultato potrebbe essere un’enorme moltiplicazione dell’offerta comunicativa senza un corrispondente incremento della sua efficacia. Se tutti i concorrenti possiedono gli stessi strumenti e producono più contenuti, l’efficienza diventa rapidamente una condizione necessaria ma difficilmente sufficiente per differenziarsi. Il vero problema strategico diventa allora stabilire quali attività debbano essere automatizzate, quali debbano essere riprogettate e dove debbano essere concentrate le competenze umane che rimangono realmente distintive. È una trasformazione che riguarda l’operating model del marketing, non semplicemente il suo stack tecnologico.

Il talento e la “time bomb” delle competenze

La terza priorità individuata dai CMO riguarda proprio le persone. La domanda riportata da uno degli intervistati è tanto semplice quanto destabilizzante: quale tipo di professionista dovrebbe assumere oggi una funzione marketing? Programmatori HTML, copywriter, designer, content writer, media planner oppure persone capaci soprattutto di pensare? È una domanda che mostra quanto rapidamente stiano diventando instabili le tradizionali categorie professionali. Per molti anni le funzioni marketing sono state costruite attorno a specializzazioni relativamente definite: creative, media, digital, content, analytics, CRM, SEO, social, e-commerce. L’AI tende invece a comprimere alcune di queste specializzazioni, a sovrapporle e a spostare il valore dal puro execution verso la capacità di interpretare problemi, controllare sistemi e integrare competenze differenti. Teresa Barreira, global CMO di Publicis Sapient, racconta che, mappando ciò che soltanto gli esseri umani sembravano poter fare, il team arrivava prevalentemente a competenze come plasticità, storytelling e capacità di riconoscere ciò che merita attenzione. L’aspetto interessante è che alcune delle competenze destinate ad acquisire maggiore valore sono proprio quelle che per anni sono state definite, forse troppo semplicisticamente, soft skills.

1. Giudizio.
2. Pensiero critico.
3. Capacità di collegare informazioni.
4. Curiosità.
5. Storytelling.
6. Adattabilità.
7. Capacità di riconoscere segnali deboli.

Non perché le competenze tecniche diventino inutili, ma perché l’AI può progressivamente ridurre il valore economico di una parte dell’esecuzione specialistica mentre aumenta il valore di chi è capace di decidere che cosa debba essere fatto, perché, con quali criteri e come debba essere valutato il risultato.

Il rischio di perdere la palestra nella quale si forma il giudizio

Il problema del talento presenta però un secondo livello ancora più complesso. Se l’AI automatizza progressivamente le attività junior, come verranno formati i professionisti senior di domani? I CMO intervistati evidenziano proprio questa contraddizione. I giovani possono oggi utilizzare agenti AI per acquisire in tempi molto più rapidi un livello di produttività precedentemente raggiungibile soltanto dopo anni di esperienza. Ma proprio perché non hanno attraversato quelle esperienze, potrebbero non avere sviluppato il giudizio necessario per capire quando il lavoro sia realmente buono. È uno dei problemi più importanti nell’organizzazione contemporanea del knowledge work. Storicamente le attività esecutive non erano soltanto lavoro a basso valore. Erano anche meccanismi attraverso cui veniva costruita la competenza. Il junior che analizzava decine di campagne imparava progressivamente a riconoscere pattern. Il professionista che scriveva molte varianti di copy sviluppava sensibilità. Il media planner che lavorava manualmente su segmentazioni e performance costruiva un’intuizione che, negli anni, diventava giudizio. Se l’AI elimina quella fase, l’impresa ottiene efficienza immediata ma deve inventare un nuovo sistema per costruire esperienza. La formazione non può quindi limitarsi all’insegnamento degli strumenti di AI. Occorre ridisegnare intenzionalmente i percorsi attraverso cui si sviluppa il giudizio professionale.

La funzione marketing deve prepararsi a team ibridi uomo-AI

Questa evoluzione conduce inevitabilmente alla nascita di team nei quali esseri umani e sistemi di intelligenza artificiale collaborano stabilmente. La difficoltà manageriale non riguarda soltanto la distribuzione del lavoro. Riguarda la capacità di governare un sistema nel quale una parte delle attività è svolta da persone e una parte da agenti, modelli e automazioni.

1. Chi assegna le attività?
2. Chi verifica?
3. Chi mantiene la responsabilità?
4. Come si misura la performance?
5. Come si sviluppano le persone quando gran parte del lavoro operativo viene svolto dalla tecnologia?
6. Come si distingue la qualità dell’output dalla qualità del giudizio?

Michelle Froah, già global chief marketing and innovation officer di ETS, sintetizza il problema chiedendo come i CMO possano gestire team ibridi uomo-AI e, soprattutto, come possano gestire l’AI quando le persone che dovrebbero supervisionarla non hanno svolto personalmente le attività delegate alla tecnologia. È un tema organizzativo destinato a diventare centrale ben oltre il marketing.

La frammentazione dei media cambia nuovamente il problema dell’attenzione

La quarta priorità riguarda il sistema dei media. Per molti anni uno dei principali problemi del marketing consisteva nel raggiungere in modo efficiente pubblici sufficientemente ampi. La televisione, la stampa e successivamente le grandi piattaforme digitali consentivano comunque di identificare alcuni centri relativamente forti di concentrazione dell’attenzione. Oggi quel modello è sempre meno rappresentativo della realtà. Connected TV, retail media network, podcast, influencer, social platform, search, marketplace e ambienti basati sull’AI competono contemporaneamente per una quota sempre più frammentata dell’attenzione. Ogni piattaforma tende inoltre a costruire feed individualizzati attraverso algoritmi che selezionano contenuti differenti per ogni persona. Il marketing deve quindi affrontare una contraddizione. Da un lato possiede una capacità di personalizzazione senza precedenti. Dall’altro perde progressivamente la possibilità di controllare un’esperienza coerente lungo tutti i punti di contatto. Luis Di Como, già executive vice president of global media di Unilever, utilizza un’immagine particolarmente efficace: le imprese cercano di unire comunicazione, commerce e marketing in un’esperienza fluida, ma il risultato assomiglia meno al David di Michelangelo e più a Frankenstein. È il problema dell’omnicanalità portato a un livello ulteriore. Non basta essere presenti su molti canali. Occorre fare in modo che sistemi tecnologici, contenuti, dati, relazione commerciale e customer experience restituiscano una proposta coerente, anche quando il cliente attraversa ambienti che l’impresa controlla soltanto parzialmente.

E se il prossimo cliente del marketing non fosse una persona?

È probabilmente il passaggio più interessante dell’intero articolo. La diffusione degli AI agent capaci di assistere o sostituire il consumatore nelle decisioni di acquisto mette in discussione un principio che sembrava elementare: sapere a chi si rivolge il marketing. Se un agente confronta hotel, prodotti, assicurazioni o servizi per conto dell’utente, una parte crescente della decisione potrebbe essere mediata da una macchina. Noha Abdalla, CMO di Choice Hotels, formula il problema in termini volutamente provocatori: gli agenti AI non guardano la televisione; se sarà l’agente a scegliere, chi dovrebbe essere considerato membro del loyalty program, il consumatore o il suo agente? Non è una semplice provocazione teorica. Per decenni il marketing ha sviluppato sofisticati strumenti per influenzare percezioni umane: advertising, storytelling, branding, design, persuasion, social proof, loyalty e customer experience. Un agente algoritmico potrebbe invece attribuire maggiore peso a prezzo, caratteristiche tecniche, recensioni, affidabilità, condizioni contrattuali, reputazione digitale e altri dati strutturati. Questo potrebbe modificare radicalmente il rapporto tra persuasione e sostanza dell’offerta. Lo stesso passaggio dell’articolo suggerisce che il compito del marketer potrebbe spostarsi dalla creazione della campagna pubblicitaria capace di emergere nel rumore alla necessità di garantire che prodotto, customer experience e recensioni siano così forti da influenzare positivamente anche l’interpretazione effettuata dall’AI. È un cambiamento potenzialmente profondo: il brand non dovrà essere soltanto memorabile per le persone, ma anche leggibile, verificabile e preferibile per i sistemi che assisteranno quelle persone.

Dal SEO all’AI-mediated discovery

L’articolo non utilizza questa espressione come nuovo framework, ma il fenomeno descritto consente di individuare chiaramente una trasformazione del processo di discovery. Per anni le imprese hanno ottimizzato contenuti e siti perché Google potesse indirizzare traffico verso le loro proprietà digitali. Il click rappresentava il passaggio fondamentale: la piattaforma mostrava il risultato, il cliente entrava nel sito e l’impresa poteva successivamente misurarne il comportamento. Le piattaforme AI rompono progressivamente questo modello. La risposta può essere fornita direttamente nell’interfaccia del motore o dell’assistente senza che l’utente visiti il sito originario. È il fenomeno che l’articolo identifica come zero-click AI landscape. Per il marketing non si tratta soltanto di perdere traffico. Significa perdere una parte importante dell’infrastruttura utilizzata per misurare attenzione, interesse e conversione. L’utente può venire influenzato da un contenuto dell’impresa senza mai generare un pageview. Può conoscere un brand attraverso una sintesi prodotta dall’AI. Può ricevere una raccomandazione senza visualizzare alcuna campagna. Può perfino effettuare una scelta mediante un agente senza percorrere il funnel tradizionalmente osservabile. Il problema della misurazione cambia quindi natura. Quando il click smette di essere la misura fondamentale. La quinta priorità dei CMO riguarda proprio questo punto. Il marketing ha sempre avuto difficoltà a misurare correttamente il proprio impatto economico. Attribuzione, social media ROI e marketing mix modeling rappresentano da anni problemi aperti, soprattutto in presenza di walled garden e sistemi che utilizzano metodologie non comparabili. L’AI rende il problema ancora più complesso. Il Marketing Mix Modeling può richiedere mesi per fornire un’interpretazione dei risultati, un intervallo che appare sempre meno compatibile con un sistema mediatico che cambia quasi in tempo reale. Ma soprattutto, in un ambiente zero-click, diventa difficile comprendere persino quale evento debba essere osservato. Se un modello linguistico sintetizza informazioni provenienti da molte fonti e le utilizza per formulare una raccomandazione, quale contributo attribuiamo a ciascuna fonte?

1. Se il cliente non visita il sito, come misuriamo la reach?
2. Se l’agente acquista per suo conto, quale touchpoint ha determinato la scelta?
3. Se gli algoritmi sono dinamici e opachi, come costruiamo una metodologia comparabile nel tempo?

Queste domande mostrano perché la crisi del click non sia semplicemente un problema di web analytics. È una crisi del modello attraverso cui il marketing ha imparato a collegare visibilità, comportamento e risultato economico.

Dalle vanity metric alle metriche di valore

La conseguenza dovrebbe essere una maggiore attenzione verso metriche progressivamente più vicine al valore economico. Se alcune misure intermedie diventano meno osservabili o meno significative, il marketing dovrà probabilmente rafforzare il legame con indicatori come crescita, acquisizione e mantenimento dei clienti, customer lifetime value, marginalità e contributo alla domanda. Questa evoluzione è coerente con la prima priorità identificata dall’articolo. Se il CMO vuole diventare realmente un responsabile della crescita, deve essere capace di collegare i propri sistemi di misurazione agli outcome aziendali e non soltanto alle performance del canale. Il passaggio da marketing a growth e quello dalle metriche di comunicazione alle metriche economiche sono quindi due manifestazioni della stessa trasformazione.

Le cinque priorità sono in realtà un unico problema organizzativo

Osservate separatamente, le questioni evidenziate nell’articolo sembrano appartenere a domini diversi: organizzazione, AI, risorse umane, media e analytics. In realtà sono strettamente connesse. L’intelligenza artificiale modifica i processi e quindi cambia le competenze necessarie. Il cambiamento delle competenze impone di riprogettare l’organizzazione. La frammentazione dei media riduce l’efficacia dei vecchi modelli di comunicazione. Gli agenti AI modificano il soggetto stesso verso cui viene esercitata l’influenza. Lo zero-click indebolisce le metriche che storicamente consentivano di misurare il funnel. L’incertezza sulla misurazione rende ancora più necessario dimostrare il contributo economico del marketing. E la necessità di dimostrare quel contributo obbliga il CMO a uscire dalla tradizionale funzione specialistica per partecipare alle decisioni di crescita. Quello descritto da Whitler è quindi un ridisegno sistemico della funzione marketing.

Il CMO del futuro sarà sempre meno uno specialista di marketing

Da questa trasformazione emerge anche una ridefinizione della leadership. Il CMO del prossimo decennio dovrà certamente comprendere brand, customer insight, media e comunicazione, ma queste competenze non saranno sufficienti. Dovrà comprendere business model, tecnologia, dati, organizzazione, talento, finanza e trasformazione dei processi. In altre parole, il marketing leader dovrà diventare sempre più un general manager della domanda e della crescita. È una trasformazione coerente con il crescente carattere interdisciplinare del marketing. La customer experience non può essere governata senza operations e tecnologia. Il pricing richiede coordinamento con finanza e commerciale. L’intelligenza artificiale richiede dati, IT e governance. La gestione del talento coinvolge HR. Le decisioni sulla crescita dipendono dal prodotto e dalla strategia. Il marketing continua quindi a essere una funzione, ma i suoi confini diventano progressivamente più permeabili.

La velocità come capacità competitiva

L’articolo si chiude con un elemento che merita particolare attenzione. I CMO intervistati operano in un contesto nel quale non possono aspettare che si stabiliscano nuovi standard. Non esistono ancora risposte definitive su quale debba essere la struttura organizzativa ottimale, quali competenze saranno realmente critiche tra tre anni, come misurare la visibilità nelle interfacce AI o come gestire l’interazione tra consumatori e agenti. Eppure devono prendere decisioni oggi. Per questo, secondo Whitler, i leader che stanno procedendo più rapidamente hanno accettato il cambiamento come condizione operativa permanente, privilegiando sperimentazione e iterazione rispetto alla ricerca di una pianificazione perfetta. La velocità, però, non deve essere interpretata come semplice rapidità di esecuzione. La vera capability consiste nella velocità di apprendere, correggere e riallocare risorse. È una differenza sostanziale: muoversi velocemente nella direzione sbagliata non rappresenta un vantaggio competitivo. Costruire un’organizzazione capace di sperimentare, leggere rapidamente i risultati e modificare le proprie decisioni può invece diventarlo.

Le implicazioni per le imprese

Il contributo di MIT Sloan Management Review è indirizzato ai CMO, ma le implicazioni riguardano il vertice aziendale nel suo complesso. Se il marketing deve diventare una funzione di crescita, il CEO deve coinvolgerlo nelle decisioni strategiche prima che il prodotto sia definito. Se l’AI modifica oltre l’80% delle attività potenziali di una funzione, HR non può continuare a utilizzare job architecture costruite sul passato. Se gli agenti AI iniziano a mediare il processo di acquisto, IT, marketing e commerciale devono ripensare insieme il modo in cui prodotti e informazioni vengono resi accessibili alle macchine. Se il click perde rilevanza, Finance e Marketing devono sviluppare nuovi modelli condivisi di misurazione. Il cambiamento non riguarda quindi l’adozione di una nuova tecnologia dentro una funzione aziendale. Riguarda il modo in cui l’intera impresa interpreta il mercato e organizza la propria capacità di raggiungerlo.

Conclusioni: il marketing non sta diventando meno importante, sta diventando più difficile da delimitare

La trasformazione descritta da Five Urgent Priorities for CMOs in 2027 potrebbe essere interpretata come una minaccia per il marketing tradizionale. Molte attività saranno automatizzate, alcune competenze perderanno valore, i media continueranno a frammentarsi e una parte delle interazioni tra domanda e offerta potrebbe essere mediata da agenti artificiali. Ma esiste anche una lettura opposta. Quanto più diventa difficile comprendere il cliente, coordinare i touchpoint, interpretare le nuove modalità di discovery e collegare l’offerta alla domanda, tanto più aumenta il valore strategico della funzione capace di governare queste relazioni. Il marketing non sembra quindi destinato a diventare meno rilevante. Potrebbe diventare molto più centrale, a condizione di abbandonare una definizione troppo ristretta di sé stesso. Il CMO del futuro non sarà semplicemente il responsabile delle campagne, dei canali o del brand. Dovrà contribuire alla progettazione della crescita, governare processi aumentati dall’intelligenza artificiale, sviluppare nuovi modelli di talento, comprendere un sistema mediatico in continua frammentazione e dimostrare il valore della funzione attraverso metriche che ancora non esistono pienamente. In questo senso, la vera priorità per il 2027 non consiste nell’individuare il prossimo strumento di marketing. Consiste nel decidere che cosa dovrà diventare il marketing quando molti degli strumenti, dei ruoli e delle metriche su cui era stato costruito non saranno più sufficienti.

La fonte

Il presente contributo è elaborato a partire dall’articolo “Five Urgent Priorities for CMOs in 2027”, pubblicato da MIT Sloan Management Review il 21 settembre 2026 e firmato da Kimberly A. Whitler, Frank M. Sands Senior Professor of Business presso la Darden School of Business della University of Virginia, già general manager e CMO. L’analisi si basa su 15 interviste approfondite con CMO globali appartenenti a settori differenti e individua cinque priorità per la funzione marketing: consolidarne il ruolo come motore della crescita, ridisegnarla attraverso l’intelligenza artificiale, affrontare il cambiamento delle competenze, raggiungere i consumatori in un sistema mediatico sempre più frammentato e sviluppare nuovi modelli di misurazione adeguati alle piattaforme AI e agli ambienti zero-click.