Oggi non serve più essere perfetti

Fons Mans, designer olandese molto seguito nel mondo creativo, ha scritto qualcosa di interessante qualche settimana fa su X. I suoi clienti gli chiedono sempre più spesso lavori che sembrino fatti a mano. Meno rifiniti. Forme imperfette, colori caldi, texture visibili. Niente di quello strato ultra-levigato che ha dominato l’estetica digitale degli ultimi dieci anni.

Non era una riflessione nostalgica. Era una segnalazione di mercato.

I consumatori preferiscono brand che non usano AI: la ricerca

Il 16 marzo 2026 Gartner ha pubblicato i risultati di una ricerca su oltre 1.500 consumatori americani che va esattamente nella stessa direzione: un consumatore su due preferisce fare affari con brand che non usano l’AI generativa nei contenuti rivolti al pubblico. Non nell’uso interno, non nella logistica, non nei processi — ma nei messaggi, nella pubblicità, nei contenuti che parlano direttamente alle persone.

Stesso studio: il 68% si chiede spesso se quello che vede online è reale. Il 61% mette in dubbio le informazioni che usa per decidere. Solo il 27% si fida ancora della propria intuizione per capire se qualcosa è vero — tutti gli altri vanno a verificare.

Vale la pena fermarsi su questo. Stiamo parlando di consumatori che usano l’AI ogni giorno — per scrivere, cercare informazioni, pianificare viaggi. L’adozione personale dell’AI non ha prodotto fiducia nell’AI come strumento di comunicazione dei brand. Anzi.

Il motivo è abbastanza semplice da spiegare, anche se le sue implicazioni per il marketing sono tutt’altro che semplici da gestire. Quando la perfezione visiva era difficile da ottenere, la qualità della produzione comunicava un investimento reale. Oggi chiunque può generare immagini curate, testi scorrevoli, video patinati in pochi minuti. La perfezione non segnala più cura — segnala automazione. E i consumatori, anche senza saperlo spiegare tecnicamente, lo percepiscono.

Le Olimpiadi invernali e la AI

Milano Cortina 2026 ha offerto una dimostrazione pratica di questa dinamica, con due casi che si trovavano letteralmente nello stesso contesto e hanno fatto scelte opposte.

Il Comitato Olimpico ha pubblicato sui propri canali ufficiali contenuti generati con l’AI per promuovere la cerimonia di apertura. Le reazioni sono state feroci: “Come fanno le Olimpiadi a non permettersi un illustratore?”, “WTF is this? This is bad even for AI.” Un’organizzazione che muove miliardi tra diritti televisivi e sponsorship, che ha scelto di tagliare i costi sulla creatività nel momento di maggiore esposizione globale. Il risultato è stato esattamente quello che il dato Gartner descrive: percezione di artificialità, perdita di credibilità.

Nello stesso evento, Airbnb — sponsor mondiale dei Giochi con quaranta milioni di dollari investiti in un accordo con il CIO — ha costruito la propria campagna in direzione completamente opposta. Sul palco olimpico con Samsung, Coca-Cola, Allianz, tutti impegnati nella retorica della performance sportiva, Airbnb ha scelto di mostrare Kirsty Muir, freestyle skier britannica di 21 anni con tre medaglie mondiali, sdraiata su un letto in una stanza alpina. Luce del mattino, borraccia sul comodino, sorriso assonnato. Poi Brett Gallant e Jocelyn Peterman, coppia olimpica canadese di curling, ripresi insieme al loro figlio piccolo: il bambino sveglio con le braccia in aria, i genitori esausti accanto a lui.

Nessun podio. Nessuna medaglia. Nessuna performance da ammirare.

Il claim della campagna era: The Official Sponsor of Feeling at Home.

La scelta di Airbnb non era sentimentale. Era strategica. Avrebbero potuto fare esattamente quello che ci si aspetta da uno sponsor olimpico — atleti in forma perfetta, scenografie montane, narrazione ispirazionale. Sarebbe stato più semplice, più sicuro, più coerente con l’investimento fatto. Hanno rinunciato a quella retorica perché quella retorica, oggi, è replicabile da qualsiasi tool di generazione in pochi minuti. Non comunica più niente di distintivo.

Le campagne OpenAI

Lo stesso ragionamento ha guidato OpenAI nella sua prima campagna brand su larga scala, che abbiamo analizzato in questo post → [link]. L’azienda che ha costruito uno dei modelli linguistici più potenti al mondo ha scelto la pellicola 35mm, la musica indie, i momenti ordinari. Può sembrare un paradosso — e lo è, consapevolmente.

Quindi… è ancora importanti essere perfetti?

Il punto che accomuna questi casi non è l’estetica. È la struttura della scelta. Rinunciare a qualcosa che avresti potuto usare, e farlo visibilmente, è l’unico segnale che l’AI non può replicare. Perché un sistema di generazione ottimizza verso un obiettivo. Non sa cosa si prova a scegliere di non raggiungere quell’obiettivo quando sarebbe stato più comodo farlo.

Il dato Gartner dice che metà dei consumatori ha già capito questa differenza, anche senza avere gli strumenti per articolarla. La domanda per i marketer non è se usare o non usare l’AI — è capire dove quella scelta diventa visibile agli occhi di chi guarda, e cosa comunica quando lo diventa.

In un mondo artificialmente perfetto, essere umani è diventato l’unica forma di distinzione.

Barbara Lorenzini – Consulente, docente, brand storyteller e podcaster.
Se vuoi capire chi sono e conoscere questo progetto, inizia da questo articolo di Bologna Business School

 

Fonti

Gartner, Gartner Marketing Survey Finds 50% of Consumers Prefer Brands That Avoid Using GenAI in Consumer-Facing Content, marzo 2026 — gartner.com

Inside Marketing, Campagna Airbnb per Milano Cortina 2026: OOH a Milano, Casa Airbnb e spot, febbraio 2026 — insidemarketing.it

Inside Marketing, Olimpiadi Milano Cortina 2026: le campagne dei brand tra spot, OOH e activation, febbraio 2026 — insidemarketing.it

PPC.land, Milano Cortina 2026 Olympics faces backlash over AI-generated content, febbraio 2026 — ppc.land

Creative Review, OpenAI leans into ‘human craft’ for debut ChatGPT brand campaign, settembre 2025 — creativereview.co.uk

Fons Mans, post su X, 2 marzo 2026 — x.com/FonsMans

California Management Review, Authenticity in the Age of AI, dicembre 2025 — cmr.berkeley.edu

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