Come utilizzare Agentic AI nei flussi di lavoro di marketing

Introduzione

Se il vostro team è come la maggior parte dei team di marketing odierni, state già utilizzando l’intelligenza artificiale (IA) per redigere testi, analizzare dati e gestire attività manuali di routine. Ma cosa succederebbe se l’IA potesse fare molto di più che scrivere una singola e-mail o eseguire uno script di base? E se potesse coordinare attivamente flussi di lavoro complessi e articolati in più fasi all’interno dell’intero stack tecnologico di marketing?

È qui che entra in gioco la potenza dell’IA agentica. Anziché limitarsi a generare testo a partire da un prompt, agenti specializzati valutano il contesto in evoluzione, compiono scelte operative intelligenti e orchestrano le azioni su più sistemi in tempo reale.

Questa guida illustrerà una roadmap pratica per progettare, testare, gestire e scalare l’IA agentica nelle vostre operazioni di marketing, al fine di potenziare l’efficienza e stimolare una crescita aziendale concreta.

Cosa sono i flussi di lavoro di marketing basati sull’IA agentica?

L’IA agentica si riferisce a sistemi intelligenti progettati per coordinare autonomamente sequenze di attività complesse verso un obiettivo aziendale definito. Immaginate un agente IA come un collega digitale adattivo: grazie all’elaborazione del linguaggio naturale e al ragionamento intelligente, interpreta il contesto, seleziona strumenti specializzati approvati, esegue attività in più fasi e determina quale debba essere il passo successivo con il minimo sforzo manuale.

Per comprendere come l’IA agentica stia trasformando le operazioni di marketing, è utile osservare in che modo i flussi di lavoro agentici differiscono dagli strumenti su cui già fate affidamento:

• L’IA generativa di solito crea un singolo contenuto isolato in risposta a un unico prompt.
• L’automazione del marketing tradizionale segue regole rigide e predefinite (come «Se cliccato, invia l’e-mail B») o un’automazione di processo robotica (RPA) di base.
• L’IA agentica valuta il contesto in evoluzione in tempo reale per prendere decisioni operative e automatizzare processi complessi nell’intero flusso di lavoro.

Mentre le attività semplici o ripetitive rientrano ancora nell’automazione tradizionale o statica, i processi complessi danno il meglio di sé quando sono alimentati dal ragionamento agentico. Ad esempio, una configurazione di marketing agentico può prendere in carico un brief di campagna, recuperare le risorse approvate dal sistema di gestione dei contenuti (CMS), adattare le varianti dei messaggi per segmenti di pubblico distinti, inoltrare i contenuti per la revisione umana, pianificare la distribuzione sui canali e generare report automatizzati sulle prestazioni.

In quali ambiti i team di marketing possono utilizzare l’IA agentica?

L’IA agentica offre i suoi maggiori vantaggi quando i flussi di lavoro abbracciano più sistemi interconnessi, passaggi di consegne tra reparti o punti decisionali dinamici. Una semplice richiesta di contenuti in un unico passaggio non necessita di un’architettura agentica, ma le campagne complesse e multicanale ne hanno certamente bisogno.

Ecco alcune aree ad alto impatto in cui i team di campagna e le operazioni di marketing possono implementare agenti IA autonomi:

• Creazione di contenuti e operazioni. Coordinare briefing, stesura, editing, localizzazione, tagging e aggiornamenti utilizzando le linee guida approvate del marchio aziendale e i sistemi di gestione delle risorse digitali (DAM) per ottenere un’esecuzione più rapida delle campagne e la coerenza del marchio.
• Segmentazione del pubblico. Analizzare i comportamenti e gli attributi dei clienti consentiti attraverso strumenti di analisi e fonti di dati per perfezionare continuamente i segmenti di pubblico dinamici.
• Personalizzazione. Personalizzare contenuti, offerte o esperienze digitali sulla base di dati in tempo reale, percorsi dei clienti e logica aziendale definita per costruire relazioni più profonde con i clienti.
• Gestione delle campagne. Coordinare campagne multicanale gestendo le dipendenze delle risorse, le approvazioni e i passaggi di consegne tra i team, mantenendo al contempo il pieno controllo da parte del team strategico.
• Interazioni con i clienti: gestisci il coinvolgimento iniziale dei clienti, gestisci le richieste di assistenza di routine, qualifica i lead e inoltra senza soluzione di continuità le richieste complesse al tuo team di vendita.
• Analisi delle prestazioni: consolidare i dati sulle prestazioni provenienti dall’intero stack di marketing — inclusi Google Ads, piattaforme di posta elettronica e analisi web — per individuare le tendenze, indagare sulle cause alla radice e raccomandare adeguamenti per ottimizzare la spesa pubblicitaria e il ritorno sull’investimento (ROI) delle campagne.

Come utilizzare l’Agentic AI nei flussi di lavoro di marketing

Sei pronto a scoprire come l’Agentic AI può trasformare il tuo stack tecnologico di marketing? Il segreto del successo sta nell’adottare un approccio iterativo e graduale. Partendo da un processo di portata limitata, il tuo team potrà familiarizzare in tutta sicurezza con il funzionamento degli agenti prima di estenderlo a operazioni più ampie.

1. Identifica i flussi di lavoro adatti all’Agentic AI

Iniziate mappando i vostri attuali flussi di lavoro di marketing, prendendo nota di trigger, attività, sistemi, decisioni e passaggi di consegne tra i team. Concentratevi sulle attività ad alto volume e che richiedono molto tempo, che coinvolgono più piattaforme e trasferimenti manuali di dati.

Cercate flussi di lavoro candidati che presentino:

• Input chiari e criteri decisionali strutturati.
• Dati sui clienti affidabili e accessibili.
• Risultati aziendali misurabili.
• Livelli di rischio da bassi a moderati.
• Elevato potenziale di liberare tempo prezioso per attività strategiche.

Evitate di applicare agenti basati sull’intelligenza artificiale a processi aziendali altamente sensibili, scarsamente documentati o eseguiti raramente. Se uno strumento semplice basato su regole è in grado di gestire un’attività in modo affidabile, attenetevi alla tradizionale automazione del marketing per mantenere le cose semplici ed economiche.

2. Definire l’obiettivo del flusso di lavoro, i limiti e le metriche di successo

Stabilite un obiettivo aziendale chiarissimo per il vostro flusso di lavoro, come accelerare l’esecuzione delle campagne o potenziare il riutilizzo dei contenuti. Successivamente, tradurre tale obiettivo in linee guida operative concrete che i vostri agenti basati sull’IA possano seguire in tutta sicurezza.

Specificate esattamente quali decisioni gli agenti possono prendere in modo indipendente, quali azioni richiedono una revisione umana preventiva e quali sistemi o dati rimangono completamente off-limits. Definite sempre chiari criteri di intervento umano.

Monitorate il successo abbinando metriche di efficienza operativa (come velocità di elaborazione, tassi di completamento e ore risparmiate) ai risultati di performance di marketing (come tassi di coinvolgimento, qualità dei lead e conversione). Assicuratevi di monitorare lo sforzo di manutenzione, i tassi di errore e il costo totale per flusso di lavoro completato, in modo da sapere se la vostra nuova configurazione offre un reale valore aziendale.

3. Assegnare i ruoli agli agenti e progettare i passaggi di consegne

Mantenete la vostra progettazione iniziale il più snella possibile. Spesso, per un flusso di lavoro circoscritto, è sufficiente un unico agente dotato di diversi strumenti specializzati. Dovreste introdurre più agenti basati sull’intelligenza artificiale, o flussi di lavoro multi-agente, solo quando sono richiesti livelli di autorizzazione distinti, conoscenze specialistiche di settore o fasi di convalida separate.

Per ogni agente, delineate chiaramente l’obiettivo principale, gli strumenti consentiti, i requisiti di input, i risultati attesi e le soglie di escalation. Standardizzate i formati dei dati tra le fasi in modo che il contesto si trasferisca senza intoppi lungo l’intero flusso di lavoro.

Soprattutto, assegnate a un membro specifico del team umano la responsabilità finale del risultato finale. Sebbene i professionisti del marketing possano configurare facilmente la logica dei flussi di lavoro low-code, i team aziendali dovrebbero collaborare con i responsabili IT, della sicurezza e dello sviluppo per stabilire solide integrazioni di base e autorizzazioni di accesso ai dati.

4. Collegare i contenuti, i dati e i sistemi di marketing necessari

Per prendere decisioni accurate, gli agenti hanno bisogno di accesso diretto a informazioni aziendali affidabili e aggiornate. La creazione di una base dati unificata previene le “allucinazioni” dell’IA e garantisce che i flussi di lavoro riflettano il contesto aziendale reale. Ciò rimane una sfida per molte aziende: secondo Gartner, il 63% delle organizzazioni non disponeva delle giuste pratiche di gestione dei dati per l’IA o non era sicuro di averle.

A seconda dell’ambito del flusso di lavoro, collegate le fonti di dati e i sistemi principali, quali:

• Piattaforme DAM e CMS.
• Database di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e piattaforme di dati dei clienti.
• Cataloghi di prodotti e-commerce e risorse delle sale di vendita digitali.
• Strumenti di automazione del marketing, Google Ads e strumenti per l’esecuzione delle campagne.
• Piattaforme di analisi e motori di sperimentazione.
• Linee guida del marchio, norme legali e di conformità.

Utilizzare interfacce di programmazione delle applicazioni (API) sicure, connettori standardizzati e standard di protocollo come il Model Context Protocol (MCP) per gestire l’accesso al sistema. Consentire agli agenti di IA di interagire con sistemi sicuri richiede un’autenticazione adeguata, autorizzazioni basate sul principio del privilegio minimo, risoluzione dell’identità e registrazione continua.

5. Testare il flusso di lavoro degli agenti di IA e aggiungere punti di controllo per l’approvazione umana

Prima di lanciare un flusso di lavoro basato su agenti IA nelle campagne di marketing attive, eseguire test offline approfonditi utilizzando dati storici rappresentativi. Effettuare le prime prove in modalità “solo raccomandazioni”, in cui gli agenti propongono azioni da sottoporre a revisione umana anziché eseguirle direttamente.

Valutare i risultati degli agenti rispetto ai processi manuali attuali per misurarne l’accuratezza, la velocità, la qualità e il costo per token. Stabilire punti di controllo obbligatori di supervisione umana prima che un agente possa pubblicare contenuti, inviare comunicazioni ai clienti, modificare i dati del pubblico o adeguare la spesa pubblicitaria attiva.

Testare sistematicamente scenari complessi, tra cui record dei clienti incompleti, timeout di sistema, formulazioni sensibili dal punto di vista delle politiche aziendali e query su dati soggetti a restrizioni. Ampliare gradualmente l’autonomia operativa con un intervento umano minimo, solo man mano che gli agenti dimostrano costantemente la propria accuratezza e affidabilità.

6. Monitorare, ottimizzare ed espandere gradualmente il flusso di lavoro

Una volta che i flussi di lavoro degli agenti basati sull’IA saranno operativi, tenete sotto stretta osservazione i report delle campagne per quanto riguarda i tassi di completamento, la latenza, i tassi di errore, i tempi di revisione e le prestazioni complessive. Verificate regolarmente l’utilizzo degli strumenti da parte degli agenti per assicurarvi che stiano selezionando le risorse giuste e seguendo passaggi logici.

Utilizzate le frequenti modifiche o i rifiuti da parte dei dipendenti come utili segnali di feedback per perfezionare i prompt, chiarire le istruzioni o migliorare la qualità dei dati sottostanti. Ogni volta che cambiano i sistemi collegati, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) o le politiche aziendali, rivalidate i vostri flussi di lavoro basati sull’IA per preservarne l’accuratezza e favorire il miglioramento continuo.

Fornite formazione continua affinché i membri del team si sentano sicuri nel valutare i risultati degli agenti. Questa preparazione diventerà sempre più importante man mano che l’IA assumerà una quota maggiore del lavoro di marketing. Secondo Gartner, i responsabili del marketing prevedono che l’automazione basata sull’IA passerà dal 16% delle attività di marketing nel 2026 al 36% entro il 2028. Una volta che l’implementazione iniziale avrà dimostrato il proprio valore, espandetevi passo dopo passo aggiungendo nuovi canali, lingue aggiuntive o segmenti di pubblico più ampi utilizzando il vostro collaudato quadro di governance.

Come governare i flussi di lavoro dell’IA agentica

Un’adozione responsabile dell’IA richiede un quadro di governance chiaro e su misura per i rischi specifici di ciascun flusso di lavoro. Un’autonomia non controllata può portare a incoerenze del marchio, esposizione dei dati o problemi di conformità, rendendo essenziale una supervisione attenta da parte dei team aziendali.

Per governare efficacemente il marketing basato sull’IA agentica, ogni organizzazione dovrebbe stabilire queste misure di salvaguardia fondamentali:

• Classificazione dei rischi. Categorizzare i flussi di lavoro in base alla sensibilità dei dati, al grado di autonomia e al potenziale impatto finanziario o sul marchio per applicare controlli adeguati.
• Responsabilità assegnata. Assegnare responsabili espliciti a livello aziendale, tecnico, di sicurezza e di governance per ogni agente attivo.
• Stack tecnologico approvato. Mantenere un inventario verificato di modelli di linguaggio generativo (LLM) autorizzati, piattaforme low-code e integrazioni di sistema all’interno del proprio stack di marketing.
• Regole sul ciclo di vita dei dati. Applicare rigorosamente la minimizzazione dei dati, il consenso degli utenti, le politiche di conservazione e gli standard regionali sulla residenza dei dati.
• Gestione delle modifiche. Mantenere procedure di revisione chiare prima di modificare prompt, strumenti, sistemi collegati o soglie decisionali degli agenti.
• Registrazione degli audit. Mantenere registri dettagliati degli input degli agenti, dei percorsi di ragionamento, dell’utilizzo degli strumenti, delle approvazioni umane e degli errori di sistema per garantire la piena trasparenza.

Sebbene una piattaforma aziendale di IA agentica fornisca misure di sicurezza essenziali, controlli di accesso e strumenti di registrazione, la vostra organizzazione rimane in ultima analisi responsabile dell’applicazione delle politiche, della progettazione dei prompt, della qualità dei dati e della supervisione umana.

Creazione di flussi di lavoro di marketing basati su agenti con Liferay DXP e Liferay AI Hub

L’esecuzione di sofisticati flussi di lavoro di marketing agentico richiede una piattaforma flessibile che unifichi le risorse digitali, i dati sul pubblico, la logica di business e le integrazioni aziendali, rispettando al contempo gli standard di sicurezza di livello enterprise.

Liferay DXP offre la base ideale per gestire i contenuti digitali, fornire esperienze personalizzate, abilitare portali autenticati e supportare processi aziendali complessi. In sinergia con esso, Liferay AI Hub offre un ambiente sicuro e low-code per configurare, integrare, monitorare e governare gli agenti di IA che interagiscono con i contenuti aziendali e i sistemi collegati.

Le funzionalità chiave per l’abilitazione degli agenti di IA includono:

• Strumenti di configurazione low-code, modelli personalizzabili e componenti di flusso di lavoro predefiniti.
• Coordinamento fluido degli agenti tramite interfacce assistite intuitive per un'interazione senza soluzione di continuità all'interno del team.
• Connettori a contenuti aziendali approvati, basi di conoscenza, API esterne e modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) leader del settore.
• Controlli granulari per definire le istruzioni degli agenti, la memoria di lavoro, l’ambito di applicazione e le autorizzazioni degli strumenti.
• Robusti meccanismi di controllo in ingresso e in uscita per preservare la coerenza del marchio e la conformità normativa.
• Integrazione con i ruoli nativi di Liferay e i controlli di accesso per garantire rigorosi limiti di privacy dei dati.
• Monitoraggio completo delle attività per tenere sotto controllo l’utilizzo da parte degli agenti, il consumo di token, l’efficienza operativa e i costi.

Con Liferay AI Hub, i team di marketing e operativi possono facilmente creare e perfezionare flussi di lavoro intelligenti, mentre i responsabili IT e della sicurezza mantengono il controllo completo sull’accesso al sistema, sui meccanismi di protezione e sulla stabilità della piattaforma.

Inizia a creare flussi di lavoro di marketing più adattivi

L'Agentic AI rappresenta un entusiasmante passaggio dall’automazione statica a flussi di lavoro dinamici e altamente adattivi. Scegliendo sistematicamente processi ad alto valore aggiunto, definendo chiari limiti operativi, collegando dati aziendali affidabili e mantenendo la supervisione umana, il vostro team di marketing può aumentare l’efficienza proteggendo al contempo la qualità e l’integrità del marchio.

Mentre pianificate la vostra strategia, concentratevi su un flusso di lavoro iniziale ben definito che offra un risparmio di tempo tangibile e un rischio gestibile. Fornite ai vostri team la formazione, gli strumenti e i modelli di revisione necessari per collaborare efficacemente con i partner di IA.

Questo è il momento perfetto per valutare in che modo l’IA agentica nei flussi di lavoro di marketing possa promuovere l’efficienza operativa e la crescita aziendale in tutta la vostra organizzazione. 

Domande frequenti

Quale flusso di lavoro di marketing dovrebbe automatizzare per primo un'azienda?

Inizia con un processo ad alto volume e altamente ripetibile che si basi su dati aziendali strutturati e comporti un basso rischio operativo. Ottime opzioni includono il riutilizzo dei contenuti, la localizzazione, le bozze dei briefing delle campagne, l’analisi del pubblico o la generazione di report sulle prestazioni. Evita di automatizzare decisioni delicate relative ai clienti o l’esecuzione diretta delle campagne finché i tuoi test non dimostreranno di essere costantemente affidabili.

L’IA agentica può gestire campagne di marketing senza il coinvolgimento umano?

Sebbene gli agenti possano gestire le fasi di routine in background con un intervento umano minimo, l’esecuzione completa di una campagna end-to-end senza supervisione umana è raramente consigliabile. I team aziendali dovrebbero mantenere punti di controllo obbligatori con revisione umana per la pubblicazione dei contenuti, il lancio di iniziative di outreach, la modifica delle regole di targeting o l’adeguamento della spesa pubblicitaria. Un dipendente o un team designato deve sempre rimanere responsabile dei risultati finali.

Di quali dati ha bisogno un flusso di lavoro di marketing basato sull’IA agentica?

I flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale di tipo “agente” richiedono un accesso strutturato a contenuti approvati, linee guida del marchio, profili dei clienti, metriche comportamentali, dettagli sui prodotti e cronologia delle prestazioni delle campagne. Tutte le fonti di dati collegate devono essere accurate, aggiornate, autorizzate dagli utenti e limitate rigorosamente a ciò di cui ciascun agente ha bisogno per svolgere il proprio ruolo. I team devono inoltre definire chiare politiche di integrazione, proprietà e accesso su tutte le piattaforme collegate.