Sistemi agentici e adtech: il contesto diventa il vero vantaggio competitivo

di Francesca Lerario, managing director Southern Europe di Ogury

La pubblicità sta entrando in una fase in cui l’intelligenza artificiale influenza non solo gli strumenti, ma anche il modo in cui i sistemi vengono organizzati. Oltre all’ottimizzazione delle campagne, l’IA modifica i processi con cui gli agenti identificano le audience, pianificano le attività, gestiscono le operazioni e creano valore. La domanda non è più se i sistemi agentici rimodelleranno l’adtech, ma se le aziende stiano predisponendo dati e infrastrutture adeguati per supportarli. L’IA agentica viene spesso presentata come un’estensione dell’era dei big data, ma la definizione rischia di essere fuorviante. Gli agenti non operano efficacemente su dataset grezzi e non strutturati. In assenza di un contesto definito non interpretano le informazioni, ma si limitano ad approssimarle. Nella pubblicità, l’approssimazione genera incoerenza e inefficienza. Il tema centrale riguarda quindi meno il volume dei dati e più il modo in cui vengono strutturati, tradotti e resi utilizzabili. Nei dataset ben organizzati gli agenti riescono a orientarsi e a operare con efficienza. Senza il necessario livello contestuale, anche grandi quantità di informazioni diventano difficili da sfruttare. Serve un collegamento tra dati grezzi e logica di business, capace di fornire agli agenti il contesto necessario per prendere decisioni pertinenti. Alimentare i sistemi con più dati senza migliorarne la comprensione non aumenta le prestazioni, ma amplifica il caos.

Dalle interfacce agli agenti

Per anni la pubblicità digitale si è sviluppata attorno a dashboard, DSP e strumenti di reporting utilizzati da persone. L’approccio agentico introduce invece un modello nel quale gli utenti definiscono un obiettivo in linguaggio naturale e il sistema lo traduce nell’identificazione delle audience, nella pianificazione media e nell’attivazione delle campagne. Anche le relazioni tra aziende stanno evolvendo. Framework e integrazioni emergenti consentono agli agenti delle agenzie di interagire direttamente con i sistemi delle piattaforme adtech per definire segmenti di pubblico, attivare campagne e ottimizzarne le performance. Gli esseri umani non vengono esclusi dal processo, ma assumono un ruolo diverso: meno esecuzione operativa e più definizione di obiettivi, vincoli e strategie. Per sostenere questa evoluzione sta emergendo una nuova infrastruttura. I server Model Context Protocol (MCP) fungono da punti di accesso standardizzati a dati e funzionalità negli ambienti agentici. Non sono semplici connettori tecnici, ma l’interfaccia attraverso cui i sistemi scoprono, valutano e attivano partner e risorse. MCP modifica sia il modo di accedere ai dati sia il modo in cui vengono costruite le relazioni tra operatori. Gli agenti possono navigare dinamicamente tra le risorse disponibili, selezionando e combinando dati in funzione del contesto. Le implicazioni sono anche commerciali. Se le agenzie orchestrano più partner attraverso i propri sistemi, acquisiscono maggiore controllo sul modo in cui l’offerta viene valutata, selezionata e attivata. Una parte del potere decisionale tende quindi a spostarsi verso chi governa il livello di orchestrazione. Framework come AdCP e AAMP cercano già di strutturare queste interazioni, anche se resta aperta la questione relativa al grado di standardizzazione dell’ecosistema.

La qualità premia sempre

Una delle preoccupazioni più diffuse riguarda il rischio che la maggiore accessibilità dei dati li trasformi in una commodity. In realtà, gli agenti accelerano confronto e valutazione, rendendo più semplice individuare ed escludere dati generici o di scarso valore. Di conseguenza, assumono maggiore importanza le informazioni capaci di generare risultati coerenti e misurabili. I sistemi agentici premiano la qualità rispetto alla semplice disponibilità. Dati utilizzati in passato perché facilmente accessibili potrebbero perdere rilevanza, mentre informazioni differenziate, ben strutturate e ricche di significato contestuale diventano più visibili e preziose. Per prepararsi alla transizione, aziende adtech e agenzie devono costruire un livello semantico che colleghi i segnali agli obiettivi di business, ripensare le modalità di accesso ai dati, considerare MCP come una leva strategica, privilegiare integrazioni ad alto valore e misurare costantemente utilizzo e risultati attraverso adeguati sistemi di osservabilità. Il passaggio verso sistemi agentici non appartiene più alla teoria: molti dei suoi elementi sono già operativi e stanno iniziando a ridefinire il funzionamento della pubblicità digitale.