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dataMesh PodcastAuthor: Filippo Trocca
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I Guardrail dell'IA: Perché la tua "Single Source of True" ha bisogno di una Macchina della Verità
Tuesday, 20 January, 2026
La promessa della nuova “Agentic Era” è seducente. L’idea di agenti autonomi in grado di costruire i tuoi modelli, acquistare i tuoi spazi media e modificare le tue creatività sembra la soluzione perfetta per qualsiasi leader. Ma se guardi da vicino come funziona l’automazione, questa promessa non dovrebbe solo entusiasmarti: dovrebbe preoccuparti.Il pericolo sta nel fatto che l’IA è, essenzialmente, un acceleratore: è una macchina progettata per ottimizzare esattamente l’obiettivo che le assegni. Se la nutri con dati distorti o metriche sbagliate, non si limiterà a commettere errori, ma scalerà quegli errori a una velocità che nessun team umano potrà mai gestire.Negli ultimi dieci anni, siamo stati ossessionati dalla ricerca di una “Single Source of Truth”, questa ricerca ci ha lasciato con strumenti disconnessi e dipartimenti in conflitto. Per sopravvivere al passaggio verso processi decisionali guidati dall’AI, dobbiamo smettere di cercare: non abbiamo bisogno di una verità unificata; abbiamo bisogno di un sistema di Decisioni Unificate, dove il Marketing Mix Model (MMM) e l’Attribution smettono di farsi la guerra e iniziano a collaborare sotto il controllo della Sperimentazione.Grazie per leggere dataMesh! Iscriviti per ricevere nuovi post e supportare il mio lavoro La Guerra Civile: Strategia contro ComfortAbbiamo passato anni a combattere una guerra civile tra due metodologie che avrebbero dovuto essere alleate:* Da una parte c’è il CFO e il consiglio di amministrazione, che preferiscono il Marketing Mix Model. Lo vedono come una bussola strategica perché parla la lingua della finanza, tiene conto della stagionalità e resiste a esami approfonditi. Tuttavia, per i team operativi, l’MMM spesso appare troppo lento, troppo “macro” e scollegato dal lavoro quotidiano di ottimizzazione delle campagne.* Dall’altra parte, i team Growth e Media si aggrappano alla Digital Attribution. La amano non perché sia precisa, ma perché è facile: agisce come un calmante per la nostra ansia, fornendoci numeri immediati e dettagliati che sembrano azionabili. Ma conosciamo il segreto: l’attribuzione standard è sbilanciata verso il “bottom of the funnel”, adora prendersi il merito per ricavi che sarebbero arrivati comunque.Nell’era dell’IA, dobbiamo renderci conto che queste sono semplicemente due facce della stessa medaglia: non puoi avere una strategia senza esecuzione, ma non puoi nemmeno lasciare che un agente IA ottimizzi il tuo budget basandosi solo sull’attribuzione. Se lo fai, la macchina smetterà di acquistare annunci per nuovi clienti e spenderà tutto il budget per fare retargeting su persone che stavano già per acquistare: ottimizzerà l’efficienza fino a uccidere la tua crescita.La Rivoluzione Meta: Ottimizzare per la Causalità (Il Caso Zalando)Questa non è solo teoria. La più grande “Black Box” del settore , Meta, ha recentemente validato questo cambiamento, utilizzando l’IA per spostare l’obiettivo dalla correlazione alla causalità.Per anni, lo standard è stato ottimizzare il ROAS basandosi sull’attribuzione per eventi, ma come sappiamo, un clic ti dice che qualcuno era interessato, non che l’annuncio ha causato l’acquisto. È qui che il business case di Zalando cambia la narrazione.Zalando non voleva solo misurare il lift (l’incremento); voleva ottimizzare per esso. Per farlo hanno utilizzato l’Attribuzione Incrementale di Meta, un’impostazione avanzata che cambia il modo in cui l’algoritmo apprende.A differenza dell’attribuzione standard, che conteggia qualsiasi conversione avvenuta dopo una visualizzazione o un clic, l’Attribuzione Incrementale utilizza modelli di machine learning per prevedere se una conversione è stata veramente causata dall’annuncio. Rimuove il “rumore” ,le persone che avrebbero comprato comunque, e concentra il motore solo su quelle conversioni che non sarebbero avvenute senza l’inserzione.Il risultato è enorme: sposta l’obiettivo da “Chi cliccherà?” a “Chi ha bisogno di questo annuncio per convertire?”.Zalando ha così allineato il proprio media buying con il reale impatto di business, generando conversioni incrementali vere invece di limitarsi a gonfiare delle vanity metrics.La Sperimentazione è la Rete di SicurezzaTutto questo implica un massiccio cambiamento operativo: non puoi indovinare la causalità. L’IA è un motore di predizione , prevede chi è probabile che acquisti basandosi su pattern, ma senza i giusti dati, le manca il contesto per capire perché hanno acquistato. Qui la Sperimentazione diventa lo strato più importante del tuo stack tecnologico. È il guardrail che impedisce ai tuoi agenti automatizzati di vedere successi dove non ce ne sono.Pensa alla tua architettura dati come a un tribunale: l’Attribution è solo un testimone, che offre un resoconto soggettivo e limitato degli eventi da un’unica angolazione. L’MMM è la giuria, che soppesa le prove per formare un consenso. Ma la Sperimentazione? La Sperimentazione è il test del DNA: è la scienza che batte le opinioni e fornisce la vera prova del valore.La Nuova Architettura per il 2026Per costruire una revenue stack in grado di utilizzare l’IA in sicurezza, il flusso di lavoro deve cambiare da un processo lineare a un ciclo continuo.* Usa l’econometria e l’MMM per soddisfare il board e definire il tuo macro-budget, ottenendo il supporto strategico per operare.* Lascia che le piattaforme e i loro agenti IA gestiscano l’esecuzione e il buying, ma abilita funzionalità come l’Attribuzione Incrementale per assicurarti che inseguano l’obiettivo giusto.* Infine, costruisci un livello di validazione dedicato. Questo significa destinare una percentuale fissa del tuo budget esclusivamente ai test: devi eseguire Geo-Lift test sui nuovi canali e mantenere gruppi di controllo (holdout groups) sulle tue campagne “best performing”.In futuro, gli architetti della crescita di maggior successo non saranno quelli con l’IA più potente. Saranno quelli che forniranno ai propri modelli le regole e i dati con qualità più alta.Non lasciare che la macchina si dia i voti da sola: sii tu l’insegnante.Notizie che hanno destato il mio interesseThe state of Marketing Measurement in 2026 and Beyond by Aryma LabsIncremental Attribution - Optimizing ad delivery for incremental conversions by Meta This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit filippotrocca.substack.com
