Coca-Cola ha rifatto con l’IA il suo amatissimo spot natalizio del 1995. Internet l’ha definito senz’anima. Una startup fintech ha speso $2.000 per uno spot generato dall’IA andato in onda durante le NBA Finals. È diventato virale per tutti i motivi giusti.

Stessa tecnologia. Risultati opposti.

Il divario tra questi risultati non è casuale, e capirlo conta più di qualunque dibattito sul fatto che l’IA “appartenga” o meno al lavoro creativo. Perché quella nave è già salpata. L’83% dei dirigenti pubblicitari usa ormai l’IA nel processo creativo, in crescita rispetto al 60% di appena due anni fa. La domanda ora è come usarla senza alienare le persone che stai cercando di raggiungere.

Il disastro Coca-Cola

Nel novembre 2024, Coca-Cola ha svelato un remake generato dall’IA di “Holidays Are Coming”, l’iconico spot del 1995 con i camion rossi che attraversano città innevate. Tre studi di IA e quattro diversi modelli generativi hanno prodotto la nuova versione.

La reazione è stata immediata.

I critici l’hanno definita “creepy,” “dystopian,” e “devoid of genuine creativity.” L’ironia di chiudere con lo slogan “Real Magic” mentre scorrono immagini palesemente sintetiche non è passata inosservata. L’analisi del sentiment di Marketing-Interactive ha mostrato che le reazioni positive sono scese dal 23,8% prima del lancio della campagna ad appena il 10,2% dopo. Il sentiment negativo è rimasto stabile attorno al 32%.

Cosa è andato storto? Lo spot originale funziona perché cattura qualcosa di ineffabile nella nostalgia delle feste. Il bagliore caldo delle luci sulla neve. L’aspettativa di qualcosa che sta arrivando. L’IA può generare immagini di camion e fiocchi. Fa fatica a generare la sensazione che quelle immagini dovrebbero evocare.

Come ha notato keiferski su Hacker News: “AI is being added to the name of every product. Not because it’s actually AI in any rigorous or historical sense of the word, but because it’s trendy and helps you get investment dollars.” Questa osservazione tocca qualcosa di più profondo sul perché lo spot Coca-Cola abbia fallito. Sembrava una dimostrazione tecnologica, non un messaggio progettato per connettersi con esseri umani.

Gli studi coinvolti hanno difeso la velocità di produzione. Quello che prima richiedeva dodici mesi ne ha richiesti due. Ma a nessuno, guardando uno spot, interessa quanto velocemente è stato fatto. Interessa se riesce a fargli provare qualcosa.

Toys R Us prova a fare la storia

Qualche mese prima, Toys R Us ha presentato quello che ha definito il primo film del marchio realizzato con lo strumento video Sora di OpenAI. Lo hanno mostrato a Cannes Lions nel giugno 2024. Il video di un minuto immaginava come il fondatore Charles Lazarus avesse sognato il negozio di giocattoli da bambino.

La sede era un errore prima ancora che qualcuno schiacciasse play.

Cannes Lions attira professionisti creativi che vedono l’IA entrare nei loro mezzi di sostentamento. Presentare lì uno spot generato dall’IA, davanti a quel pubblico, era chiedere guai. La polemica è partita subito. La gente l’ha definito “cynical” e “soulless.”

Nemmeno la tecnologia era pronta. I volti dei personaggi si deformavano tra un’inquadratura e l’altra. Il bambino protagonista sembrava una persona diversa da un fotogramma al successivo. Il chief creative officer ha ammesso che ottenere espressioni facciali e motivazioni corrette era “particularly challenging.”

Toys R Us ha dichiarato comunque la campagna un successo. Hanno notato che l’IA ha completato l’80-85% del lavoro. Ma misurare il successo in base all’efficienza ignora il punto centrale della pubblicità di marca. L’obiettivo è la connessione. Un’efficienza che produce disconnessione non è una vittoria.

Lo spot Kalshi che nessuno si aspettava

Mentre i grandi marchi inciampavano, una piattaforma di mercati predittivi chiamata Kalshi ha fatto qualcosa di strano. Ha speso $2.000 per uno spot generato dall’IA e lo ha mandato in onda durante le NBA Finals.

Lo spot mostrava un contadino immerso in una piscina di uova. Un alieno che beve birra. Personaggi bizzarri ovunque. Ha spinto forte sulla qualità surreale dei video generati dall’IA invece di cercare di nasconderla.

P.J. Accetturo, che ha creato il video, ha detto a NPR: “This took about 300-400 generations to get 15 usable clips.” Il processo non era magia. Era iterazione. E ha aggiunto una cosa importante: “Just because this was cheap doesn’t mean anyone can do it.”

Il CEO di Kalshi Jack Such ha messo il costo in prospettiva. “The actual cost of prompting the AI, what is being used in lieu of studios, directors, actors, etc., was under $2.000.” I costi totali di produzione erano più alti se consideri strategia, montaggio e pianificazione degli spazi, ma la produzione creativa in sé è costata quasi nulla rispetto alla pubblicità tradizionale.

Quindi perché questo spot ha funzionato, mentre quello di Coca-Cola no?

Il contesto. Una startup fintech aggressiva che manda in onda uno spot strano durante il basket è coerente col marchio. Nessuno si aspettava lucidatura e perfezione. L’assurdità funzionava. L’effetto-IA era parte della battuta, non qualcosa da nascondere.

Debra Aho Williamson, analista di marketing di Sonata Insights, ha fatto un’osservazione che vale la pena tenere a mente. Quando la sua società ha chiesto ai consumatori Gen Z e millennial quanto si sentissero positivi verso gli spot generati dall’IA, solo il 48% ha risposto positivamente. Meno della metà. L’asticella è alta.

Virgin Voyages la rende personale

Virgin Voyages ha lanciato “Jen AI”, un avatar ispirato a Jennifer Lopez che invia inviti video personalizzati per occasioni speciali. Ogni messaggio è unico. Ognuno sembra una comunicazione giocosa uno-a-uno.

La trasparenza è incorporata nel nome. Si chiama Jen AI. Non c’è la pretesa che Jennifer Lopez abbia registrato personalmente un augurio di compleanno per te. L’invito è godersi qualcosa di divertente, non credere a qualcosa di falso.

Funziona perché l’IA abilita qualcosa che prima non era possibile. La vera Jennifer Lopez non può registrare messaggi personali per tutti quelli che prenotano una crociera. La versione IA può. Questa è una proposta di valore reale, non una misura di taglio costi mascherata da innovazione.

Una ricerca di Smartly ha rilevato che il 48% dei consumatori si fida degli spot co-creati da una persona con supporto IA, contro appena il 13% che si fida degli spot creati interamente dall’IA. Il modello ibrido, direzione umana con esecuzione IA, rende meglio dell’automazione pura.

Burger King ribalta il copione

La campagna Burger King “Million Dollar Whopper” ha trasformato i clienti in creatori. Le persone progettavano Whopper da sogno online, scegliendo ingredienti in qualunque combinazione volessero. L’IA generava immagini fotorealistiche delle loro creazioni insieme a jingle su misura.

Le idee venivano dagli esseri umani. L’IA le visualizzava.

Questa inversione conta. Invece di far creare all’IA qualcosa che il pubblico consuma passivamente, l’IA ha aiutato il pubblico a creare qualcosa per sé. Il premio da un milione di dollari dava un motivo per partecipare, ma anche chi non vinceva otteneva risorse digitali condivisibili delle proprie creazioni.

Anche la posta in gioco era giustamente bassa. Un’immagine generata dall’IA un po’ fuori registro di un hamburger fantasy va benissimo. Nessuno pretende fotorealismo da un panino immaginario. La campagna non chiedeva all’IA di essere emotivamente risonante. Chiedeva all’IA di essere veloce e reattiva. L’IA è brava a essere veloce e reattiva.

Cosa rivelano i modelli

Alok Saboo, professore di marketing alla Georgia State University, ha colto qualcosa di essenziale nella sua valutazione dello spot Kalshi. Ha detto a NPR: “In the end, humans want to connect with humans.”

Questa osservazione semplice spiega gran parte della variabilità nei risultati delle campagne con IA. Quando l’IA abilita la connessione umana, le campagne funzionano. Quando l’IA sostituisce la connessione umana, le campagne falliscono.

Le campagne di successo condividono alcune caratteristiche. Sono trasparenti sul coinvolgimento dell’IA. Usano l’IA per fare qualcosa di nuovo invece di replicare qualcosa di vecchio più economicamente. Tengono gli umani dentro il giro creativo, lasciando che l’IA amplifichi le idee invece di generarle. Allineano l’estetica dell’IA al posizionamento del marchio, usando la stranezza in modo deliberato invece che accidentale.

Anche i fallimenti condividono caratteristiche. Provano a ricreare esperienze emotive con strumenti sintetici. Mettono l’efficienza come valore primario. Nascondono o minimizzano il coinvolgimento dell’IA, poi affrontano la reazione quando il pubblico se ne accorge comunque. Usano materiale di partenza amato, invitando confronti sfavorevoli.

Claire Xue, consulente creativa IA che ha lavorato con LVMH e Sephora, ha identificato la resistenza dei grandi marchi: “We’re seeing pushback, especially from bigger companies, over concerns about maintaining brand standards and avoiding public backlash or intellectual property issues.”

Queste preoccupazioni sono valide. La domanda non è se usare l’IA. È se il tuo caso d’uso specifico aiuterà o danneggerà.

Il paradosso dell’autenticità

C’è qualcosa di controintuitivo. Il pubblico sembra perdonare più facilmente un’IA evidente rispetto a un’IA che finge di essere umana.

Le immagini bizzarre di Kalshi funzionavano anche perché nessuno poteva scambiarle per cinema tradizionale. L’effetto perturbante era l’estetica. La Jen AI di Virgin Voyages funziona perché il nome dichiara cosa sia. Le visualizzazioni di Burger King funzionano perché il cibo immaginario è ovviamente immaginario.

Lo spot di Coca-Cola ha fallito anche perché ha provato a replicare qualcosa che sembrava umano con strumenti che non potevano consegnare umanità. Il tentativo di nascondere i limiti li ha resi ancora più evidenti.

Come ha osservato cleandreams su Hacker News parlando di IA in generale: “The tech is good enough to make incredible demos but not good enough to generalize into reliable tools. The gulf between demo and useful tool is much wider than we thought.”

Questa osservazione si applica direttamente alle campagne creative con IA. La modalità demo e la modalità campagna sono cose diverse. Quello che sembra impressionante in una presentazione controllata può sembrare vuoto nel mondo reale.

La ricerca sui consumatori taglia in due direzioni

I dati sugli atteggiamenti dei consumatori verso la pubblicità con IA sono misti, e in realtà è un’informazione utile.

Una ricerca di NIQ via Marketing Dive ha rilevato che la creatività generata dall’IA viene valutata in modo coerente come più “annoying,” “boring,” e “confusing” rispetto agli spot prodotti in modo tradizionale. Anche gli spot IA percepiti come di alta qualità non lasciavano un’impressione altrettanto memorabile.

Ma lo stesso panorama di ricerche include esempi di campagne IA che hanno performato bene. La differenza sembra essere se l’IA serva uno scopo chiaro oltre alla riduzione dei costi.

Joe Prota, Director of Brand Marketing di IBM, ha descritto i loro strumenti creativi IA interni: “Our team was able to prompt Firefly to create a fish that looked like a hamster, and they achieved it in hours instead of days or weeks.” Questa velocità conta per iterare. Ha aggiunto però una sfumatura importante: “With content like emails and social media posts, AI can generate multiple versions effectively. But for larger campaigns, human input remains critical.”

Il modello regge in tutti gli esempi. IA per varianti, test e personalizzazione funziona. IA per la creatività portante, quella che deve reggere peso emotivo, fatica.

Dove sta andando tutto questo

I marchi che raddoppiano sull’IA non la stanno abbandonando nonostante i fallimenti. Stanno diventando più selettivi su dove applicarla.

H&M ha annunciato piani per usare gemelli digitali generati dall’IA di modelle reali per alcuni materiali di marketing. La ricezione è stata mista. Risolve un problema di produzione (generare rapidamente materiali diversi) mentre solleva domande su autenticità e sostituzione del lavoro.

Julien Vallée, artista visivo e regista pubblicitario, ha notato un cambiamento nel modo in cui le agenzie gli danno le indicazioni: “Most briefs we get from agencies now come with a clear vision created using tools like Midjourney.” Apprezza l’efficienza, ma mette in guardia contro “unrealistic expectations” che le immagini IA possono creare. Ciò che è facile generare non è necessariamente facile da realizzare.

Il settore sembra arrivare a un consenso. Gli strumenti IA fanno parte della cassetta degli attrezzi creativa ormai. La domanda è quale strumento per quale lavoro. Un martello è utile. Questo non rende tutto un chiodo.

Tom Greenhalgh, Data & Measurement Lead di Google, ha riassunto l’angolo dei dati: “AI, when fed with high-quality first-party data, can help us understand customer behaviors faster than ever before.” L’idea non è sostituire il giudizio creativo. È informarlo.

Domande che vale la pena farsi

Prima di lanciare una campagna creativa con IA, alcune domande aiutano a prevedere gli esiti.

L’IA abilita qualcosa di nuovo, o replica qualcosa di vecchio più economicamente? Il pubblico sente la differenza. Le cose nuove suscitano curiosità. Le copie economiche suscitano disprezzo.

Il coinvolgimento dell’IA è trasparente? Un’IA nascosta scatena reazioni quando viene scoperta. Un’IA dichiarata imposta aspettative appropriate.

Il contesto del marchio è coerente con l’estetica dell’IA? I marchi emergenti e i marchi tecnologici hanno più libertà. I marchi storici e le categorie emotive ne hanno meno.

Gli esseri umani dirigono la creatività, con l’IA che esegue? Oppure è l’IA che genera, con gli umani che si limitano ad approvare? La direzione del rapporto conta.

Cosa succede se questa cosa fallisce pubblicamente? Coca-Cola può sopravvivere a uno spot sbagliato. Un marchio più piccolo potrebbe non riprendersi con la stessa facilità dal diventare l’esempio di cosa non fare.

La tecnologia continuerà a migliorare. Quello che oggi è perturbante potrebbe sembrare naturale tra due anni. Ma proprio adesso, il divario tra capacità dell’IA e aspettative del pubblico resta significativo. I marchi che navigano quel divario con successo sono quelli che trattano l’IA come uno strumento, non come un sostituto del giudizio su quando e come usarla.

Quel giudizio resta umano. Per ora.