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title: Contenuti autentici anche quando li scrive l'IA
description: Come mantenere la fiducia nella marca e l'autenticità dei contenuti mentre usi l'IA per il marketing. Strategie pratiche per supervisione umana, preservazione della voce e controllo qualità.
date: February 5, 2026
author: Robert Soares
category: ai-strategy
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Un amico mi ha mandato una newsletter il mese scorso. Qualcosa non tornava. Le frasi erano scorrevoli, i consigli sensati, la struttura pulita. Ma si leggeva come carta da parati. Ho fatto scorrere tutto fino in fondo senza assorbire nulla, poi ho chiuso la scheda e mi sono dimenticato di averla mai aperta.

Quella newsletter probabilmente ha richiesto dieci minuti per essere prodotta perché l'IA ne ha generato la maggior parte, e quella velocità aveva un costo che l'autore forse non ha notato ma che ogni lettore sentiva nelle ossa.

## La "plastic feeling"

Su Hacker News, un utente di nome temp00345 ha colto qualcosa di essenziale sulla scrittura generata dall'IA in una [discussione sulla politica di Medium sull'IA](https://news.ycombinator.com/item?id=34544487):

> "At the core of it, people write in order to transmit some deeply distilled messages about life."

Poi hanno osservato che il testo generato porta con sé una "plastic feeling" distinta dal lavoro umano.

Quell'espressione mi è rimasta addosso. Plastic feeling. Descrive qualcosa di reale. Lo riconosci quando lo incontri. Le parole sono corrette. La grammatica regge. Le informazioni possono perfino essere accurate. Ma manca qualcosa di essenziale, qualcosa che ti fa venir voglia di continuare a leggere, qualcosa che ti fa sentire che un'altra persona ti sta parlando invece di un foglio di calcolo molto eloquente.

La sfida per chiunque usi l'IA nella creazione di contenuti è capire che cosa produce quella plastic feeling e come evitarla senza rinunciare ai veri guadagni di produttività che l'IA offre, che sono sostanziali e migliorano ogni mese.

## Perché conta più di prima

Il volume di contenuti è esploso. L'IA ha reso facile pubblicare. Il risultato è un'inondazione di scrittura competente ma dimenticabile su ogni piattaforma, in ogni settore, su ogni tema immaginabile.

I lettori stanno sviluppando un'immunità. Scorrono più in fretta. Leggono più in diagonale e con più aggressività. Abbandonano gli articoli dopo due paragrafi perché nulla li ha sorpresi o toccati o fatti pensare che questo pezzo, proprio questo, valga la loro attenzione.

Una ricerca del [Nuremberg Institute for Market Decisions](https://www.nim.org/en/publications/detail/transparency-without-trust) ha rilevato che, quando i consumatori scoprivano che un contenuto era stato generato dall'IA, lo valutavano come meno naturale e meno utile. Il colpo di scena? Il contenuto era identico alle versioni create da esseri umani. È cambiata solo la percezione.

Quindi ti ritrovi con due problemi. Primo: se il tuo contenuto sembra scritto dall'IA, le persone si disimpegnano anche se non capiscono consapevolmente il perché. Secondo: se le persone scoprono il coinvolgimento dell'IA, possono svalutare retroattivamente ciò che hai scritto anche se era davvero utile.

## La distinzione che conta

C'è una differenza tra contenuti generati dall'IA e contenuti assistiti dall'IA, e quella differenza è tutto.

I contenuti generati dall'IA sono ciò che succede quando scrivi un'istruzione, copi il risultato e pubblichi con modifiche minime. La plastic feeling è inevitabile perché non c'è una voce umana che modella il prodotto finale. Scrive l'IA. Tu copi.

I contenuti assistiti dall'IA sono diversi. Un umano decide cosa dire. L'IA aiuta a dirlo più in fretta. L'umano modella, modifica, aggiunge, toglie e rende il prodotto finale davvero suo. L'IA accelera. Tu scrivi ancora.

Un utente in un [thread di Hacker News sulla rilevazione della scrittura dell'IA](https://news.ycombinator.com/item?id=35259214) di nome inciampati l'ha messa così:

> "I'm feeling overwhelmed by 'ChatGPT voice'" and hoped society would "continue to value unique, quirky human communication over the smoothed-over outputs of some guardrailed LLM."

I risultati levigati. Ecco di nuovo la plastic feeling. L'IA ottimizza per la media. Produce testo accettabile per il pubblico più ampio possibile. Questo significa eliminare gli spigoli, appiattire la personalità, ripiegare su cose sicure e sensate e totalmente dimenticabili.

La scrittura umana ha consistenza. Opinioni che non tutti condividono. Strutture di frase che rompono gli schemi. Parole che sembrano specifiche di una persona, non generate da una probabilità statistica.

## La voce è tutto

La tua voce è ciò che rende i tuoi contenuti riconoscibili e memorabili, e l'IA non ne ha una.

L'IA può imitare le voci se le dai abbastanza esempi, ma imitare non è la stessa cosa che avere qualcosa da dire, e i lettori sentono la differenza anche quando non riescono a spiegarla.

Kim Klassen, una scrittrice che ha riflettuto con attenzione su questo problema, [descrive l'approccio in modo semplice](https://www.kimklassen.com/blog/ai-writing-01): usa l'IA come partner di ragionamento, non come ghostwriter. Un collaboratore che ti aiuta a sviluppare idee, non un sostituto che pensa al posto tuo.

Individua anche il pericolo centrale:

> "Your voice is a beautiful, irreplaceable part of your creative expression. It's what makes you. YOU."

Quando lasci che l'IA generi senza una revisione profonda, stai regalando la cosa che rende il tuo contenuto tuo. Forse risparmi tempo. Perdi differenziazione.

## Dove tracciare la linea

La distinzione tra modificare e generare crea uno spettro, non una divisione netta, e dove tracci la linea dipende da cosa stai creando.

Per documentazione interna, guide di processo e materiale di riferimento, va bene lasciare che l'IA generi molto. Nessuno legge queste cose per la voce. Le legge per le informazioni. La chiarezza conta più della personalità.

Per articoli di visione, pezzi di opinione e contenuti che costruiscono il marchio, ha senso generare poco con l'IA. Questi formati esistono proprio per mostrare una prospettiva umana. Usare l'IA per generarli ne annulla lo scopo.

Per tutto ciò che sta in mezzo, la risposta è giudizio. Quanto dipende questo pezzo dal suonare come uno specifico essere umano con specifiche idee? Quella domanda ti dice quanta revisione umana serve sul risultato dell'IA.

Un test pratico: se potresti pubblicare questo stesso testo con il nome di qualcun altro e nessuno se ne accorgerebbe, non ci hai messo abbastanza di te. Il contenuto può anche essere buono. Non costruirà un rapporto con i lettori.

## Il processo che funziona

Ecco cosa preserva davvero l'autenticità quando usi l'IA per i contenuti.

**Parti da un punto.** Prima di dare qualsiasi istruzione all'IA, devi sapere cosa vuoi dire. Non l'argomento. La tesi. L'intuizione specifica. La cosa che rende questo pezzo degno di essere letto. Se non riesci a dirlo in una frase, non sei pronto a scrivere.

**Scrivi tu le parti difficili.** Il paragrafo di apertura, gli esempi chiave, le opinioni specifiche. Sono loro che portano la tua voce. Lascia che l'IA riempia intorno, invece di generare lo scheletro su cui poi provi ad appendere la tua voce.

**Dai istruzioni precise.** Le istruzioni generiche producono risultati generici. Invece di "scrivi del marketing via email", prova "scrivi perché la maggior parte del marketing via email B2B fallisce dal punto di vista di qualcuno che ha visto decine di campagne andare male". I vincoli plasmano risultati migliori.

**Rivedi senza pietà.** Ogni frase dovrebbe reggere la domanda: lo direi io? Se no, riscrivila. Cerca gli schemi che segnalano che l'ha scritto l'IA. Troppe cautele. Lessico aziendale. Frasi che suonano tutte uguali. Conclusioni troppo perfettine.

**Aggiungi ciò che sai.** Numeri specifici dalla tua esperienza. Esempi reali con nomi e dettagli. Opinioni su cui qualcuno non sarà d'accordo. Le cose che l'IA non potrebbe mai inventare perché vengono dalla tua vita e dal tuo lavoro.

**Leggilo ad alta voce.** Se inciampi su una frase o ti suona innaturale quando la pronunci, si leggerà così anche sulla pagina. La tua voce ha un ritmo. Il risultato dell'IA spesso ha schemi monotoni che il tuo orecchio coglierà prima dei tuoi occhi.

## Il problema dei fatti

L'autenticità richiede accuratezza. Un solo fatto sbagliato distrugge la credibilità più in fretta di cento frasi insipide.

L'IA si inventa le cose. Non ogni tanto. Regolarmente. Il termine tecnico è allucinazione, che suona clinico ma descrive qualcosa di serio: l'IA genererà affermazioni plausibili che non hanno alcun fondamento nella realtà.

[Secondo IBM](https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations), le allucinazioni dell'IA sono informazioni false o fuorvianti presentate come fatti. Un avvocato è stato sanzionato per aver presentato memorie legali generate dall'IA con citazioni di sentenze inventate. I casi non esistevano. L'IA li ha inventati perché sembravano dover esistere.

Ogni statistica nel risultato dell'IA va verificata sulle fonti originali. Ogni citazione va confermata: qualcuno l'ha davvero detta? Ogni affermazione su prodotti, concorrenti o mercati va controllata con informazioni attuali.

Questa verifica richiede tempo. Saltarla significa scambiare efficienza a breve termine con danni alla reputazione a lungo termine. Un errore scoperto insegna al tuo pubblico a dubitare di tutto il resto che dici.

## La rilevazione è in arrivo

L'infrastruttura per identificare i contenuti generati dall'IA sta crescendo rapidamente, e dare per scontato di poter spacciare contenuti dell'IA per scritti umani sta diventando sempre più rischioso.

[SynthID di Google](https://deepmind.google/models/synthid/) ha già marcato con filigrana oltre 10 miliardi di contenuti. La [Content Authenticity Initiative](https://www.webpronews.com/2026-ai-video-detection-advances-combat-misinformation/), sostenuta da Adobe e altri, sta costruendo standard per tracciare l'origine dei contenuti.

L'[EU AI Act](https://artificialintelligenceact.eu/article/50/) richiederà di contrassegnare i contenuti generati dall'IA in formati leggibili dalle macchine entro agosto 2026. La trasparenza sta diventando legge, non solo etica.

Questo non significa che dovresti evitare l'IA. Significa che l'obiettivo non dovrebbe mai essere nascondere l'uso dell'IA. L'obiettivo è fare in modo che l'assistenza dell'IA produca un risultato davvero prezioso a prescindere dal fatto che qualcuno sappia come è stato realizzato.

## Il divario di profondità emotiva

Tom Shapland, che sta costruendo uno strumento che genera post social da interviste vocali, ha notato su Hacker News che ["the hardest part has been making the social posts feel like they weren't written by an LLM."](https://news.ycombinator.com/item?id=41724993)

Un altro utente, cwbuilds, ha concordato: "Have been having the problem of LLMs sounding too boring and corporate too."

Questo coincide con un'osservazione comune: l'IA gestisce bene il trasferimento di informazioni, ma fatica con la trama emotiva. Può spiegare perché una cosa conta, ma non può farti sentire perché conta.

Un autore su Reddit citato in una raccolta di commenti ha descritto il problema con precisione: "Every time ChatGPT tries to write a grief scene, it sounds like a Hallmark card."

L'emozione richiede specificità. Il dettaglio particolare che fa riconoscere al lettore la propria esperienza. L'IA generalizza. Produce qualcosa che potrebbe andare bene per chiunque, e questo significa che non risuona con nessuno in particolare.

Ecco perché aggiungere le tue esperienze al risultato dell'IA conta così tanto. Non esempi generici. I tuoi esempi. Le cose che hai davvero visto, sentito, imparato, rimpianto, celebrato. Quella specificità è ciò che l'IA non può generare e ciò a cui i lettori si connettono davvero.

## La voce del marchio su larga scala

Le organizzazioni affrontano una versione più difficile di questo problema. Mantenere una voce individuale è relativamente facile perché sai cosa suona come te. Mantenere la voce del marchio su più autori e migliaia di contenuti è significativamente più difficile.

La documentazione aiuta. Non linee guida aspirazionali che nessuno legge, ma materiale di riferimento pratico che mostra esattamente come suona il marchio. Liste di vocaboli. Frasi di esempio. Passaggi che centrano la voce accanto a passaggi che la mancano.

Dai questo materiale all'IA quando scrivi le istruzioni. "Scrivi con questo stile" funziona meglio se accompagnato da esempi di come suona davvero quello stile.

Ma la documentazione arriva solo fino a un certo punto. Serve qualcuno che faccia da guardiano della voce. Una persona che rivede i contenuti assistiti dall'IA soprattutto in base a una cosa: suonano come il marchio o come il risultato generico dell'IA? Questo ruolo conta più di prima perché il risultato predefinito degli strumenti di IA sta diventando riconoscibile. Quella voce da ChatGPT è un indizio.

## Che cosa significa avere successo

Un contenuto autentico, assistito dall'IA, supera un test semplice. I lettori non dovrebbero pensare se c'è stata o no l'IA. Dovrebbero coinvolgersi nelle idee, connettersi con la voce e portarsi via qualcosa che valga la pena ricordare.

Se il tuo contenuto suona come se potesse venire da qualunque posto, non ci hai messo abbastanza di te. Se suona come se l'avesse scritto una persona o un marchio specifici, hai fatto il lavoro.

La metrica non è se hai usato l'IA. È se il risultato valeva la pubblicazione. Valeva la lettura. Valeva la condivisione.

L'IA risolve il problema del foglio bianco. Genera materiale grezzo più in fretta di quanto potrebbe fare qualsiasi umano. È davvero prezioso.

Ma il materiale grezzo non è contenuto. Quello che ci fai determina se i lettori percepiscono una presenza umana dall'altra parte delle parole o solo la plastic feeling di un testo che nessuno ha davvero scritto.

La distinzione conta perché i lettori lo capiscono. Forse non consapevolmente. Forse non sempre. Ma nel tempo graviteranno verso le voci che sembrano reali e si allontaneranno da quelle che non lo sono.

Il tuo lavoro è essere tra quelli veri.