Snowflake: il marketing data stack entra nell’era degli agenti AI

Per anni la domanda dominante nel marketing tecnologico è stata quale piattaforma scegliere, quale vendor adottare, quale applicazione aggiungere allo stack per migliorare campagne, analisi, personalizzazione o misurazione.

Oggi, però, quella domanda non basta più. La quinta edizione del report The Modern Marketing Data Stack di Snowflake fotografa un cambio di paradigma profondo: il marketing non è più chiamato soltanto a selezionare strumenti, ma a governare sistemi intelligenti capaci di agire sopra e attraverso quegli strumenti.

La sintesi proposta da Denise Persson, Chief Marketing Officer di Snowflake, è netta: “Il marketing ha smesso di scegliere i tool. Ora governa gli agenti”. Una formula che racconta bene il passaggio in corso.

Le organizzazioni più avanzate non si chiedono più semplicemente quale nuova soluzione inserire nel proprio ecosistema, ma come consentire all’intelligenza artificiale di operare in modo scalabile, affidabile e responsabile dentro l’architettura già esistente.

Il report, costruito sull’analisi di oltre 11.500 clienti attivi e su cinque anni di osservazione dell’ecosistema, indica che la partita non si gioca più sulla moltiplicazione delle applicazioni, ma sulla qualità del layer di controllo che orchestra dati, decisioni, workflow e governance.

Dall’AI che assiste all’AI che agisce

Negli ultimi due anni l’AI generativa è entrata stabilmente nei processi di marketing. In molti casi ha supportato la produzione di contenuti, l’analisi dei dati, la segmentazione dei clienti e l’automazione di attività operative.

Ma secondo Snowflake il vero salto di qualità riguarda l’emergere dei workflow agentici: sistemi che non si limitano ad assistere un operatore su un singolo compito, ma possono disegnare flussi di lavoro, lanciare azioni e contribuire alle decisioni.

È qui che cambia il ruolo del marketing data stack. Non si tratta più di una semplice somma di applicazioni specializzate, ciascuna con il proprio silo e la propria funzione.

Lo stack diventa il terreno su cui un’intelligenza sovraordinata raccoglie contesto, interpreta segnali, prende decisioni e guida l’esecuzione.

Scott Brinker, analista di chiefmartec e tra le voci più autorevoli del settore martech, lo sintetizza così: “L’AI non ha ridefinito lo stack principalmente sostituendo gli strumenti, ma creando un nuovo control plane al di sopra di essi”.

In altre parole, i sistemi esistenti continuano a gestire canali, campagne, attivazioni e misurazioni. Ma l’intelligenza decisionale tende a spostarsi a monte, in un livello capace di coordinare l’intero ecosistema.

Il nodo dei dati: proteggerli e usarli meglio

La trasformazione descritta da Snowflake mette in evidenza una tensione ormai strutturale. Le imprese devono proteggere i dati dei clienti per rispondere a requisiti di privacy, fiducia e compliance.

Allo stesso tempo, devono usare quegli stessi dati ovunque possano generare valore: dalla personalizzazione alla misurazione, fino all’AI.

Molti stack marketing tradizionali faticano a conciliare queste due esigenze. Le architetture basate su copie multiple dei dati, distribuite tra applicazioni diverse, generano latenza, frammentazione e problemi di governance.

Finché l’automazione resta limitata, questi limiti possono essere gestiti con processi manuali e controlli a valle. Ma quando entrano in gioco agenti AI autonomi o semi-autonomi, il problema diventa molto più rilevante.

Il punto, quindi, non è solo tecnologico. È architetturale. Un’organizzazione che vuole scalare l’AI nel marketing deve sapere quali dati vengono usati, con quali permessi, in quale contesto e per quale finalità. Senza questa visibilità, l’automazione rischia di amplificare inefficienze, errori e rischi regolatori.

La governance come infrastruttura dell’AI

Uno dei messaggi più forti del report Snowflake è che la governance non deve essere interpretata come un freno all’innovazione.

Al contrario, diventa l’infrastruttura necessaria per consentire agli agenti AI di agire in modo più rapido e sicuro.

Kate Mackie, Chief Marketing Strategy and Operations Officer di EY, lo afferma con chiarezza: “Senza dati affidabili e ben gestiti, ogni ambizione nel campo dell’AI si riduce a rumore: lenta, rischiosa e impossibile da scalare. I team che oggi hanno successo sono quelli che stanno modernizzando le proprie data foundation, prima di ogni altra cosa”.

Il tema non riguarda soltanto policy, autorizzazioni o controlli formali. Riguarda la capacità di integrare la governance nei processi di accesso, condivisione e attivazione del dato.

Semantiche condivise, identity resolution affidabile e applicazione automatizzata dei consensi diventano elementi centrali per consentire agli agenti di operare senza dover ridefinire ogni volta il perimetro corretto di utilizzo delle informazioni.

In questo scenario, la governance non rallenta il marketing. Lo rende scalabile. E permette ai team di muoversi più rapidamente senza rinunciare al controllo.

Cinque anni di osservazione del mercato

Il valore del report Snowflake sta anche nella prospettiva storica. La prima edizione, nel 2022, mappava sei categorie e si concentrava soprattutto sull’adozione delle tecnologie.

Oggi il perimetro si è ampliato e, per la prima volta, la governance degli agenti non umani emerge come categoria esplicita di rischio e opportunità.

I dati indicano una maturazione dell’ecosistema. L’84% dei vendor presenti nell’edizione precedente è tornato anche in questa, mentre l’86% delle organizzazioni riconosciute come leader nel report dello scorso anno ha mantenuto la propria posizione.

Quattordici vendor sono rimasti leader in tutte e cinque le edizioni, segnale che la rilevanza nel mercato martech non dipende solo dalla capacità di aggiornare le funzionalità, ma dalla profondità dell’integrazione con i processi reali dei clienti.

Un altro dato significativo riguarda i vendor indicati come “ones to watch” nella prima edizione: il 64% è oggi riconosciuto come leader. Il mercato, quindi, sembra premiare le aziende capaci di crescere in modo consistente, non semplicemente quelle che intercettano una tendenza nel momento in cui diventa visibile.

Implicazioni per vendor, partner e canale ICT

Per l’ecosistema ICT, la lettura del report Snowflake è particolarmente interessante. Se il marketing data stack si sposta verso un modello agentico, cambia anche il modo in cui vendor, system integrator, consulenti e partner di canale dovranno proporre valore ai clienti.

Non basterà più vendere o integrare il marketing data stack si sposta verso un modello agentico, cambia anche il modo singole piattaforme.

Diventerà sempre più importante aiutare le imprese a costruire fondamenta dati coerenti, interoperabili e governate. Il valore si sposterà verso la capacità di progettare architetture in cui AI, dati, identità, consensi e processi aziendali possano convivere in modo sicuro.

Per i partner, questo significa presidiare un terreno più consulenziale e meno transazionale. L’integrazione tecnica resterà importante, ma dovrà essere accompagnata da competenze su data governance, compliance, orchestration, sicurezza e misurazione del valore.

La promessa dell’AI nel marketing, infatti, non si realizza aggiungendo un agente in più, ma creando le condizioni perché quell’agente possa agire in modo affidabile.

La nuova frontiera: governare l’impresa agentica

Secondo Snowflake, il prossimo capitolo del marketing data stack non sarà definito dal numero di agenti AI distribuiti nelle organizzazioni, ma dalla loro affidabilità e dalla possibilità di governarli con piena visibilità.

Conta sapere che cosa fanno, perché lo fanno, quali dati utilizzano e con quali limiti.

Il successo non coincide necessariamente con l’automazione estrema. Dipende piuttosto dalla capacità di costruire un sistema in cui l’AI possa agire con i dati giusti, i permessi giusti, il contesto giusto e una supervisione umana efficace nei momenti davvero critici.

È questo il significato di “governing the agentic enterprise”: non una formula teorica, ma una scelta architetturale che molte organizzazioni marketing stanno già affrontando.

Nei prossimi anni, la differenza tra chi riuscirà a scalare l’AI e chi resterà bloccato in sperimentazioni isolate passerà proprio da qui: dalla qualità delle fondamenta dati e dalla capacità di trasformare la governance in un abilitatore dell’innovazione.