L’AI accelera la ricerca di mercato e rende più rapida la lettura di insight e trend. Per ottenere risultati affidabili nelle decisioni di marketing servono però dati preparati, processi tracciabili e una supervisione umana capace di distinguere automazione utile da disorientamento informativo

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La crescita dei progetti AI impone alle aziende una disciplina più rigorosa su dati, modelli e workflow. Pipeline scalabili, versioning dei dataset e test di non regressione…

Nonostante la potenza dei modelli AI, la maggior parte delle aziende resta bloccata nella fase pilota. McKinsey e MIT confermano che il problema non riguarda la qualità dei…

Come l'AI nell'advertising trasforma la ricerca con la GEO e introduce il marketing autonomo. I dati del Politecnico di Milano.

L’adozione dell’intelligenza artificiale nel marketing accelera più della governance, aumentando esposizione a bias, contenuti inesatti, dipendenza dalle piattaforme,…

L’intelligenza artificiale trasforma reazioni e coinvolgimento in dati misurabili. Dalla pubblicità al retail cresce l’uso di tecnologie avanzate per prevedere l’efficacia delle…