Le competenze e le figure manageriali che le grandi aziende stanno cercando
Per anni il marketing ha cercato specialisti: SEO manager, performance manager, social media manager, CRM manager, marketing automation specialist, data analyst.
L’intelligenza artificiale sta cambiando la natura stessa di questa ricerca.
Non perché tutte queste professionalità siano destinate a scomparire, ma perché il valore si sta spostando. La capacità di utilizzare un singolo strumento non è più sufficiente. Il vero vantaggio competitivo nasce dalla capacità di ridisegnare processi, persone, dati e tecnologie attorno all’AI.
È una trasformazione che sta investendo direttamente anche il vertice del marketing. Una ricerca Gartner pubblicata nel febbraio 2026 rileva che il 65% dei CMO intervistati in Nord America ed Europa si aspetta una trasformazione significativa del proprio ruolo a causa dell’AI nei due anni successivi. Eppure soltanto il 32% ritiene che il profilo e le competenze del CMO debbano cambiare in modo significativo.
La contraddizione è evidente: il ruolo cambia più rapidamente della percezione delle competenze necessarie per svolgerlo.
Dal marketing manager all’AI-enabled marketing leader
La prima conseguenza è che le grandi aziende non cercano necessariamente un nuovo “guru dell’intelligenza artificiale”.
Cercano, piuttosto, manager di marketing capaci di lavorare in un ambiente nel quale una parte crescente delle attività viene svolta, assistita o verificata da sistemi intelligenti.
Gartner individua quattro competenze pratiche particolarmente importanti per i team marketing: capacità di identificare i casi d’uso dell’AI, conoscenza delle tecnologie GenAI, capacità di prompting e capacità di valutare criticamente gli output, compresi accuratezza, etica e coerenza con il brand.
Ma queste competenze, da sole, non bastano a guidare una trasformazione aziendale.
Il vero salto consiste nel passare dalla domanda:
“Quale strumento AI possiamo utilizzare?”
alla domanda:
“Quale parte del nostro modello di marketing può essere riprogettata grazie all’AI?”
È questa seconda domanda che cambia il profilo del manager.
1. Il CMO diventa anche un leader della trasformazione
Il primo candidato naturale a guidare questa trasformazione rimane il Chief Marketing Officer.
Ma il CMO del prossimo futuro dovrà avere una comprensione molto più ampia della tecnologia rispetto a quella richiesta in passato.
Non deve necessariamente saper programmare un modello linguistico. Deve però essere in grado di comprendere:
- come vengono acquisiti e utilizzati i dati;
- quali processi possono essere automatizzati;
- quali decisioni possono essere delegate agli agenti AI;
- quali devono rimanere sotto controllo umano;
- come misurare il ritorno degli investimenti in AI;
- quali rischi comportano dati, modelli e contenuti generativi;
- come integrare l’AI con CRM, CDP, advertising, analytics e marketing automation.
È una differenza fondamentale.
Il CMO non deve diventare il CTO del marketing. Deve diventare l’interprete tra tecnologia e crescita.
La ricerca BCG del 2026 fotografa bene questo passaggio: il 96% dei CMO intervistati afferma che l’AI sta guidando una trasformazione end-to-end della funzione marketing, ma soltanto circa un terzo dichiara di aver effettivamente realizzato questa trasformazione.
La distanza tra dichiarare la trasformazione e costruirla concretamente rappresenta probabilmente una delle principali sfide manageriali dei prossimi anni.
2. Il Marketing AI Transformation Manager
Accanto al CMO sta quindi emergendo un secondo tipo di figura: il manager incaricato di trasformare concretamente il marketing attraverso l’AI.
Il titolo può cambiare da azienda ad azienda: AI Marketing Director, Head of AI, Marketing Transformation Director, VP Marketing Technology, AI Transformation Lead.
La denominazione conta meno delle responsabilità.
Questa figura deve saper:
- mappare i processi marketing;
- individuare quelli ad alto potenziale di automazione o augmentation;
- valutare strumenti e fornitori;
- progettare workflow uomo-macchina;
- coordinare IT, marketing, legal, data e procurement;
- definire KPI e criteri di misurazione;
- accompagnare l’adozione interna;
- formare i team;
- stabilire regole di governance.
In altre parole, non è semplicemente un utilizzatore avanzato di ChatGPT o di altri strumenti generativi.
È un progettista dell’organizzazione marketing aumentata dall’AI.
Gartner osserva proprio questo passaggio parlando di marketing team “AI-enabled” e di una progressiva evoluzione verso team ibridi nei quali persone e sistemi agentici lavorano insieme.
3. Marketing Operations diventa una funzione strategica
Una delle conseguenze meno evidenti della rivoluzione AI riguarda il Marketing Operations.
Tradizionalmente questa funzione si è occupata di processi, piattaforme, dati, reporting, automazione e coordinamento operativo.
Con l’AI il suo peso aumenta.
Un’organizzazione può infatti avere decine di strumenti generativi, ma se questi strumenti non sono integrati nei processi diventano semplicemente una collezione di applicazioni utilizzate individualmente dai dipendenti.
Il Marketing Operations leader dovrà quindi comprendere:
processi + dati + tecnologia + automazione + governance.
Sarà chiamato a progettare l’architettura nella quale l’AI viene effettivamente utilizzata.
Ed è qui che il marketing incontra sempre più da vicino IT e data management.
4. La competenza sui dati diventa indispensabile
L’AI generativa può produrre testi, immagini, analisi e idee. Ma senza dati affidabili il rischio è costruire una macchina estremamente sofisticata alimentata da informazioni insufficienti o incoerenti.
Per questo le grandi aziende cercano sempre più manager capaci di comprendere la relazione tra:
AI → dati → insight → decisione → azione → misurazione.
Non è necessario che il marketing manager diventi un data scientist.
È però necessario che sappia leggere un sistema di dati, comprenderne limiti e qualità e collaborare con data scientist, data engineer e specialisti di analytics.
La direzione indicata dal World Economic Forum è molto chiara: AI e big data sono considerate le competenze destinate a crescere più rapidamente tra il 2025 e il 2030, insieme a technological literacy, pensiero creativo, adattabilità e leadership.
Il messaggio è importante: la competenza tecnologica non sostituisce quella manageriale; le due competenze diventano complementari.
5. Non basta saper fare prompting
Una delle semplificazioni più frequenti è identificare la competenza sull’AI con il prompt engineering.
Saper costruire buoni prompt è certamente utile. Ma nelle organizzazioni complesse rappresenta soltanto una piccola parte della competenza necessaria.
Il vero problema non è più:
“Come faccio a ottenere un buon testo dall’AI?”
Diventa:
“Come costruisco un processo nel quale l’AI produca sistematicamente un risultato utile, verificabile e coerente con gli obiettivi aziendali?”
Sono due livelli completamente diversi.
Il primo è operativo.
Il secondo è manageriale.
Per questo la capacità di valutare l’output assume un’importanza almeno pari alla capacità di generarlo. Un testo apparentemente perfetto può essere falso, incoerente con il posizionamento, contrario alle policy aziendali o semplicemente inutile rispetto all’obiettivo commerciale.
L’AI literacy del manager deve quindi comprendere anche spirito critico, verifica delle fonti e capacità di valutazione.
6. Brand, creatività e giudizio umano acquistano valore
C’è poi un paradosso.
Più l’AI diventa brava a produrre contenuti, più aumenta il valore di ciò che non può essere semplicemente delegato alla macchina.
Pensiero strategico.
Creatività.
Conoscenza del cliente.
Capacità di interpretare la cultura.
Costruzione del brand.
Empatia.
Capacità di prendere decisioni in condizioni di ambiguità.
Il World Economic Forum colloca infatti creative thinking, resilience, flexibility and agility, curiosity and lifelong learning e leadership tra le competenze in crescita insieme a quelle tecnologiche.
Anche l’American Marketing Association, nel proprio rapporto 2026 sul mercato del lavoro nel marketing, sottolinea l’importanza di competenze come adattabilità, pensiero critico, collaborazione e comunicazione, proprio in un settore fortemente esposto all’AI.
La conseguenza per i manager è significativa: non serve un marketing più simile a una macchina. Serve un marketing capace di utilizzare le macchine senza perdere capacità di giudizio.
7. Arriva il manager degli agenti AI
Il passaggio successivo potrebbe essere ancora più radicale.
Con l’evoluzione dell’agentic AI, l’AI non si limita a rispondere a una richiesta. Può pianificare attività, utilizzare strumenti, prendere decisioni intermedie e portare avanti workflow.
Gartner descrive proprio questo passaggio come l’evoluzione dell’AI da “tool” ad “actor”.
Nel marketing questo può significare, per esempio, sistemi capaci di:
- analizzare campagne;
- identificare anomalie;
- proporre segmentazioni;
- generare varianti creative;
- ottimizzare contenuti;
- preparare report;
- coordinare attività;
- attivare workflow;
- interagire con CRM e piattaforme pubblicitarie.
Il manager dovrà quindi imparare una competenza completamente nuova: dirigere lavoro che non viene più svolto esclusivamente da persone.
Non è fantascienza organizzativa. È una conseguenza naturale dell’automazione agentica.
8. Governance, sicurezza ed etica entrano nel marketing
Più aumenta l’autonomia dell’AI, più aumenta la necessità di controllo.
Chi può utilizzare quali dati?
Quali informazioni possono essere inserite in un modello?
Quali contenuti devono essere verificati?
Quali decisioni possono essere automatizzate?
Come si gestiscono copyright, privacy, bias e trasparenza?
Come si garantisce che l’AI rispetti la brand identity?
Sono domande che non possono essere lasciate esclusivamente all’IT o al legal.
Il marketing manager dovrà avere almeno una conoscenza sufficiente dei rischi per poter prendere decisioni consapevoli e dialogare con le funzioni specialistiche.
Questo cambia anche il concetto di responsabilità.
Delegare un’attività all’AI non significa delegare la responsabilità del risultato.
9. La competenza più rara: saper cambiare l’organizzazione
Alla fine, però, la competenza più difficile da trovare potrebbe essere un’altra.
Non è tecnica.
Non è creativa.
È organizzativa.
Introdurre l’AI significa cambiare il modo nel quale le persone lavorano.
Un marketing manager può avere a disposizione il modello più avanzato del mercato, ma se il team continua a lavorare esattamente come prima, l’impatto sarà limitato.
Il manager dovrà quindi saper gestire:
- resistenze interne;
- formazione;
- ridefinizione dei ruoli;
- nuovi KPI;
- processi decisionali;
- collaborazione tra funzioni;
- sperimentazione;
- misurazione dei risultati.
È la ragione per cui leadership e social influence sono tra le competenze che il World Economic Forum rileva in maggiore crescita.
L’AI non elimina il management.
Aumenta il bisogno di management.
La nuova mappa delle figure
Nelle grandi organizzazioni, dunque, è possibile immaginare una struttura nella quale convivono competenze differenti:
| Figura | Responsabilità principale |
|---|---|
| CMO / Chief Marketing Officer | Strategia, crescita e direzione complessiva dell’AI nel marketing |
| AI Marketing / Transformation Director | Trasformazione dei processi e dei workflow |
| Marketing Operations Leader | Processi, piattaforme, automazione e integrazione |
| Marketing Data & Analytics Leader | Dati, insight, misurazione e modelli predittivi |
| MarTech Leader | Architettura tecnologica e integrazione degli strumenti |
| AI/Agentic AI Specialist | Progettazione e gestione di sistemi e agenti AI |
| Brand & Creative Leader | Strategia creativa, identità e supervisione dei contenuti generativi |
| AI Governance / Risk specialist | Regole, sicurezza, compliance e controllo |
| Marketing AI Enablement Lead | Formazione, adozione e cambiamento organizzativo |
Non tutte queste figure devono necessariamente essere persone diverse. In molte aziende, soprattutto nelle prime fasi, più responsabilità saranno concentrate in pochi manager.
Ma la mappa delle competenze è destinata a diventare sempre più articolata.
La vera selezione non sarà “chi conosce meglio l’AI”
È probabilmente questa la conclusione più importante.
Le grandi aziende non avranno bisogno soltanto di persone che sappiano usare bene l’intelligenza artificiale.
Avranno bisogno di persone che sappiano decidere dove usarla, dove non usarla, come inserirla nei processi, come misurarne il valore e come guidare le persone attraverso questa trasformazione.
È una distinzione sostanziale.
Il semplice utilizzatore di AI migliora la propria produttività.
Il manager dell’AI cambia il modo nel quale lavora un’organizzazione.
Ed è proprio questa seconda capacità che può trasformare l’intelligenza artificiale da strumento di efficienza a infrastruttura strategica del marketing.
Il futuro del marketing, quindi, non sembra appartenere né esclusivamente ai tecnologi né esclusivamente ai creativi.
Appartiene a una nuova generazione di manager ibridi, capaci di parlare contemporaneamente il linguaggio del business, del cliente, dei dati, della tecnologia e delle persone.
La vera domanda che le grandi aziende stanno iniziando a porsi non è più soltanto “Chi sa usare l’AI?”.
È:
“Chi è capace di guidare un’organizzazione nella quale l’AI diventa parte del modo stesso di fare marketing?”
