L'IA può oggi redigere una bozza di testo per i social media: un annuncio, un post su un prodotto, una serie di varianti per diverse piattaforme. Ciò che l'IA non fa autonomamente è valutare se un post colpisce il tono giusto al momento giusto per un pubblico che reagisce a ciò che accade ora nel mondo. La risposta alla domanda è quindi in parte: produrre testo è in gran parte da poter affidare all'IA, la valutazione se quel testo può uscire non lo è.
Il compito ottiene un punteggio su otto assi, e tre di questi determinano il quadro: contatto con i clienti, creatività e volume.
Il contatto con i clienti ottiene un punteggio basso-favorevole (2), perché un post sui social media non è una nota interna ma una comunicazione diretta verso clienti e follower, visibile e condivisibile, con reazioni che un marchio non controlla del tutto. Un testo che rimane interno, un'organizzazione può permettersi di farlo controllare dopo la pubblicazione. Un testo che va verso l'esterno, di solito no.
Anche la creatività ottiene un punteggio basso (2): un buon post si collega a un evento attuale, a un sentimento di marca o a una battuta che funziona in quel momento. L'IA genera testo sulla base di pattern del passato; valutare se un tono è ancora appropriato oggi resta un lavoro umano.
Il volume invece ottiene un punteggio alto (4): molte aziende pubblicano più post a settimana, spesso in varianti per canale. Con un volume alto e una struttura ripetibile (annuncio, call-to-action, hashtag), l'IA fornisce bozze che una persona può perfezionare più velocemente di quanto le scriverebbe da zero.
Gli altri assi confermano questo quadro. La strutturabilità (2) è bassa perché ogni post richiede un contesto leggermente diverso. Il margine di giudizio (3) e il costo degli errori (3) si collocano nella fascia media: un post mediocre non costa denaro, ma costa credibilità. La conformità normativa (4) è relativamente favorevole finché le linee guida del marchio e il tono sono definiti. L'aspetto fisico (5) non è rilevante, il lavoro si svolge interamente sullo schermo.
Un addetto marketing di un negozio online deve scrivere cinque post a settimana: un post su un prodotto, una recensione di un cliente, una foto d'atmosfera con didascalia, una promozione e un riepilogo della settimana. Sulla base di un breve briefing (prodotto, pubblico, tono), l'IA può scrivere una prima versione per tutti e cinque, incluse le varianti per Instagram e LinkedIn. L'addetto marketing le rilegge, corregge una scelta di parole che non è del tutto azzeccata, e pubblica. Si tratta di meno lavoro di scrittura e dello stesso controllo finale che c'era già.
In un'azienda che reagisce attivamente a notizie o tendenze, la situazione è diversa. Un post che reagisce a qualcosa accaduto un'ora prima richiede una sensibilità attuale per ciò che è opportuno e ciò che non lo è. L'IA non conosce sempre le notizie al momento della scrittura e non ha intuizione su quale battuta oggi possa ritorcersi contro. In questo caso, la stesura stessa resta un lavoro umano, anche se l'IA aiuta successivamente con le varianti o la lunghezza.
Nelle aziende con linee guida di marchio definite — un tono di voce, un elenco di ciò che non si dice, esempi di post buoni e sbagliati — l'IA funziona come primo estensore. L'addetto ai social media diventa quindi principalmente un redattore: valuta, perfeziona, approva. Nelle aziende senza queste linee guida, qualcuno deve prima spiegare cosa si intende, e questo a volte richiede più tempo che scrivere da soli.
La condizione che qui ricorre sempre è un passaggio di approvazione prima della pubblicazione: qualcuno che legga il testo prima che venga pubblicato, con la possibilità di respingerlo con una motivazione. Senza questo passaggio non c'è una rete di sicurezza per un tono che non risulta del tutto adeguato.
Questo cambiamento è collegato ad altro lavoro relativo allo stesso canale. Chi inizia a far redigere post dall'IA, spesso si trova presto di fronte alla domanda se anche la gestione del budget pubblicitario in base ai risultati sia parzialmente da poter affidare all'IA, oppure a la modifica di immagini da usare per quei post. E poiché un post senza copertura rende poco, spesso anche l'analisi delle statistiche del sito web rientra nello stesso processo di lavoro.
Questa pagina descrive quale parte del lavoro di scrittura l'IA è oggi in grado di gestire, non cosa un'azienda debba fare con il tempo così liberato. Se ciò porti ad altre mansioni per un dipendente, a una diversa suddivisione dei ruoli o a qualcos'altro, è una scelta del datore di lavoro. Se si pone la questione se l'uso dell'IA abbia conseguenze sulla responsabilità nel caso in cui un errore passi comunque inosservato, si applicano quadri normativi propri; si veda la responsabilità quando l'IA commette un errore. Chi utilizza dati dei clienti per personalizzare i post, farebbe bene ad approfondire il GDPR nell'automazione delle mansioni.
Se la scrittura dei post sui social media nella sua azienda sia in gran parte da poter affidare all'IA dipende da quanto volume ha, da quanto è già definito il tono del suo marchio e da quanto il suo pubblico è sensibile all'attualità. La quickscan gratuita di FTE TO AI consiste in dodici domande, non richiede un account, e fornisce un'indicazione di quale parte delle ore in questo tipo di profilo di lavoro sia oggi da poter affidare all'IA. La scansione completa del lavoro, che mappa il lavoro di un'intera azienda mansione per mansione, è ancora in fase di sviluppo.
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