Oltre il prompt: l’ascesa del marketing agentico

Shelly Palmer è professore di media avanzati presso la Newhouse School of Public Communications della Syracuse University e CEO di The Palmer Group, una società di consulenza che aiuta le aziende Fortune 500 nel campo di tecnologia, media e marketing. Le opinioni espresse in questo articolo sono dell’autore e non rappresentano necessariamente il punto di vista di Google.

Che si chiami prompt engineering, creazione di contesto o in uno dei tanti altri modi, l’obiettivo è lo stesso: ottenere il massimo dall’AI trattando le parole come il nuovo linguaggio di programmazione. Ogni professionista del marketing deve saperlo fare al meglio. Questa è la novità del momento, ma la tecnologia sta cambiando a un ritmo quasi inspiegabile.

I responsabili del marketing hanno un nuovo imperativo strategico per l’AI: sfruttare le competenze di prompting del team per creare gruppi di lavoro ibridi di persone e agenti AI, che evolveranno infine in una forza lavoro autonoma e super-produttiva. L’era degli utilizzatori di strumenti sta per finire, lasciando il posto a quella degli agent manager: è l’alba della frontiera agentica.

La distinzione strategica: prompt e agenti

Il prompt engineering è una tattica utile, ma i professionisti del marketing devono passare a una strategia più ampia: il marketing agentico. Questo cambio di rotta consente ai team di gestire agenti AI autonomi per raggiungere gli obiettivi di business. Passare dal dare semplici istruzioni al saper delegare richiede una trasformazione operativa senza precedenti, e per i leader sarà una sfida incredibile.

I CMO devono passare da una filiera dei contenuti lineare, in cui ogni singolo elemento viene toccato dalle persone, a un modello agentico. In questo sistema le persone definiscono la “bibbia del brand” e gli agenti generano le migliaia di adattamenti necessari per social, display e motori di ricerca.

Tecnicamente, il confine tra un prompt complesso e un agente semplice è sottile. Strategicamente, però, la differenza è netta. Un prompt è un comando dato a uno strumento; sono le persone a fornire il ragionamento. Un agente AI è invece un sistema autonomo che pianifica, esegue e perfeziona il lavoro in modo indipendente per raggiungere un obiettivo.

In altre parole: un agente è qualcosa che fa qualcosa, mentre un sistema agentico è un insieme di agenti coordinati per raggiungere un obiettivo più grande. La scelta degli strumenti deve essere guidata dai risultati desiderati, non dal loro funzionamento tecnico

Un framework di leadership per i workflow ibridi

La sfida nell’implementare gli agenti AI è operativa, non tecnica. Tutto inizia scomponendo i flussi di lavoro in singole attività, che devono essere analizzate e comprese a fondo. La best practice consiste nel tornare ai principi fondamentali per identificare quali attività sarebbero ancora necessarie se il processo fosse parzialmente (o completamente) automatizzato.

In pratica, gli agenti impiegati oggi richiedono un monitoraggio e un controllo umano costanti. Questa realtà rende necessaria una solida struttura di governance prima di affidare a qualsiasi agente responsabilità rilevanti. I sistemi agentici richiedono lo stesso rigore dell’IT aziendale: la governance deve precedere la scalabilità. I controlli fondamentali includono:

• tabelle delle autorizzazioni degli agenti per definire e limitare l’accesso al sistema;
• gestione del ciclo di vita degli agenti per monitorare la creazione, il deployment e il ritiro;
• confini chiaramente definiti per garantire che gli agenti operino entro il loro perimetro e per stabilire quali modelli di AI sono approvati per l’uso.
  

I CMO possono applicare immediatamente questo approccio a processi come l’audit trimestrale della concorrenza. Invece di impiegare il tempo dei dipendenti junior con scraping e screenshot manuali, un agente può monitorare autonomamente i competitor 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e sintetizzare le anomalie. In questo modo, il tuo team non si limiterà più a raccogliere dati, ma si concentrerà interamente sulla strategia per contrastare le mosse del mercato.

Implicazioni per la leadership

Questa transizione da utilizzatori di strumenti a gestori di agenti ha conseguenze immediate su personale, operazioni e budget. Innanzitutto, il set di competenze di un team di marketing deve evolversi dall’esecuzione alla governance. I professionisti del marketing definiranno gli obiettivi e i vincoli per gli agenti AI. In definitiva, si passa dalla gestione e ottimizzazione delle attività esecutive a ruoli incentrati sulla strategia e sul giudizio estetico.

In secondo luogo, il marketing agentico richiede un nuovo modello operativo. Dato il livello di autonomia che rende preziosi gli agenti AI, dobbiamo governare la tecnologia con lo stesso rigore dei team fatti da persone. I leader dovrebbero resistere alla tentazione di antropomorfizzare questi sistemi, pur gestendoli come nuove assunzioni, concedendo l’accesso basato sui ruoli, definendo confini chiari per il processo decisionale autonomo e applicando controlli che limitino il rischio operativo e finanziario.

Piano d’azione

Aspettare a sviluppare una strategia basata sull’AI agentica introduce un rischio competitivo. È il momento di effettuare un controllo di 90 giorni del tuo attuale stack tecnico per capire se il tuo team è pronto a introdurre gli agenti. In questa fase, è opportuno identificare le piattaforme che consentono di integrare controlli e dati. Il risultato sarà un’analisi delle lacune e una roadmap per la creazione di uno stack tecnico che una forza lavoro di marketing autonoma possa gestire.

La guida di Google Cloud The AI agent handbook (ottobre 2025) delinea le basi tecniche per questa transizione, tra cui come eseguire il deployment di agenti autonomi su Vertex AI Agent Builder. È un punto di partenza pratico per definire la tua strategia di marketing agentico incentrata sui risultati.