Quali settori dell'industria creativa saranno completamente basati sull'intelligenza artificiale entro la fine del 2026? / What Parts of the Creative Industry Will Be Fully AI by the End of 2026?

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Per quanto riguarda l'intelligenza artificiale, il cavallo ha abbandonato la stalla tre anni fa e molti di noi stanno ancora cercando di chiuderle la porta. Di tutte le tecnologie trasformative, tuttavia, questa è quella su cui non si vorrebbe mai finire a raccogliere briciole. Internet, infatti, pur avendo certamente segnato una svolta, è stata la definizione stessa di un processo a lenta combustione.

Sviluppata per la prima volta (come la conosciamo oggi) negli anni '80, ha iniziato a prendere piede solo alla fine degli anni '90 e solo nel primo decennio del XX secolo ha iniziato a cambiare radicalmente la società. L'intelligenza artificiale ha raggiunto in tre anni quello che Internet ha impiegato tre decenni per fare e sembra che noi creativi saremo i primi a sentire davvero la terra tremare sotto i nostri piedi.

L'intelligenza artificiale ha già rivoluzionato il nostro settore e siamo ancora sull'orlo del precipizio, ma è tempo di iniziare a porci domande più specifiche. Non dovremmo chiederci se l'intelligenza artificiale ci sostituirà, ma quali parti dell'intelligenza artificiale le apparterranno realmente e quali continueranno a battere ad un ritmo decisamente umano.

È qui che la conversazione inizia a farsi interessante

Abbiamo sempre pensato che l'intelligenza artificiale fosse uno strumento utile, una scorciatoia intelligente, qualcosa che stava a lato del nostro schermo come un educato stagista. Ma la storia e la realtà sono cambiate negli ultimi anni. Oggi, generatori di testo come ChatGPT e motori di elaborazione immagini come Midjourney sono integrati nei flussi di lavoro creativi quotidiani. Non si limitano più ad aiutare: producono. E questo solleva una domanda inevitabile: quando l'intelligenza artificiale smetterà di essere un partner ed inizierà ad essere una collega?

Questo articolo si propone di esplorare proprio questa domanda. Sulla base dei trend di adozione osservabili, delle attuali capacità tecnologiche, delle previsioni di occupazione e delle esperienze vissute dai gruppi creativi di tutto il mondo, mi chiederò quali attività creative potrebbero essere completamente automatizzate entro il 2026, quali rimarranno prettamente umane e come i creativi possano orientarsi nello spazio tra automazione ed immaginazione.

Cosa significa realmente “completamente AI”

Prima di addentrarci nell'argomento, chiariamo la definizione, perché un linguaggio approssimativo in questo caso porta ad un pensiero approssimativo:

L'intelligenza artificiale completa non significa che l'intelligenza artificiale sostituisca gli artisti

Ciò significa che i flussi di lavoro (dal brief all'output) potrebbero essere eseguiti da sistemi di intelligenza artificiale con un intervento umano minimo ed ad un livello di qualità che le organizzazioni sono disposte ad implementare senza intervento umano nel ciclo.

In altre parole:

L'intelligenza artificiale inizia
L'intelligenza artificiale esegue
L'intelligenza artificiale fornisce

E gli esseri umani si limitano a supervisionare o perfezionare le eccezioni, senza però governare la nave.

Ma questa non è fantascienza distopica. Anzi, si tratta letteralmente di uno spostamento di mansioni piuttosto che di una totale sottrazione di posti di lavoro. Secondo una previsione del World Economic Forum sul lavoro, circa un quarto delle mansioni nei settori dell'arte, del progetto, dell'intrattenimento e dei media potrebbe essere automatizzato nei prossimi anni, ma si tratta principalmente di lavori di routine e ripetitivi che non richiedono una profonda capacità di giudizio od intelligenza emotiva.

Dove siamo

1. Produzione e stesura automatizzate di contenuti (molto probabilmente guidate dall'intelligenza artificiale)

Entro il 2026, l'intero flusso di lavoro di scrittura in fase iniziale sarà prodotto end-to-end dall'intelligenza artificiale. Non si tratta di un'operazione che avverrà "l'anno prossimo" od "il mese prossimo". Sta già accadendo, e su larga scala.

I modelli linguistici moderni generano già prime bozze competenti, che rispecchiano tono, stile e persino la voce del brand con una velocità e un'affidabilità straordinarie. Per i testi strutturati (comunicati stampa, briefing semplici, contenuti stereotipati), le aziende affidano sempre più spesso all'intelligenza artificiale la maggior parte, se non la totalità, del lavoro pesante, impiegando revisori umani solo alla fine del processo, per la calibrazione piuttosto che per la creazione.

Questo non significa che gli scrittori umani si estinguano. Il giudizio editoriale, le sfumature, il contesto e la strategia di branding continuano a essere estremamente importanti. Ma la sequenza della stesura di una bozza in sé? È molto probabile che l'intelligenza artificiale la gestisca autonomamente nella maggior parte dei contesti, perché ha senso a livello pratico. Potrebbe essere doloroso (come copywriter professionista con quasi 20 anni di esperienza, faccio ancora fatica ad adattarmi), ma è inutile cercare di opporsi a qualcosa di così onnicomprensivo.

Anche il giornalismo automatizzato è probabilmente alle porte. Non stiamo ancora parlando di un vero e proprio giornalismo investigativo basato sull'intelligenza artificiale, ma il giornalismo di routine è già realtà. Sistemi che producono giornalismo strutturato per aggiornamenti finanziari, risultati sportivi ed articoli basati sui dati sono in funzione da anni, sfornati da algoritmi piuttosto che da persone. Questa tendenza non farà che amplificarsi entro il 2026, soprattutto per i flussi di notizie ad alto volume e prevedibili.

Il lato positivo? Gli editori possono ampliare la copertura senza un lavoro proporzionale. Il lato negativo? Profondità, contesto ed inquadramento culturale sono ancora carenti quando non c'è un narratore umano a guidare i contenuti. L'intelligenza artificiale non ha un'opinione od un legame personale. Questo potrebbe renderla meno faziosa, ma anche meno interessante. La mia previsione è che l'intelligenza artificiale assorbirà sempre più le parti ripetitive, ma tutto ciò che richiede interpretazione, voce critica od intuizione rimane dominio umano.

2. Modelli e varianti creative visive automatizzate (principalmente guidate dall'intelligenza artificiale)

Da questo momento in poi, sarà l'intelligenza artificiale a sfornare le prime bozze, le versioni ed i volumi che prima assorbivano interi gruppi di designer junior.

Oggi, strumenti come Magic Design di Canva e Firefly di Adobe integrano già l'intelligenza artificiale generativa nei flussi di lavoro di progettazione, producendo schede social, sequenze di campagne e varianti visive raffinate a partire da un singolo prompt in pochi minuti. Che si tratti di ridimensionare per ogni piattaforma o di evocare decine di iterazioni visive per testare le prestazioni, è qui che i motori dell'intelligenza artificiale stanno dando il massimo. Non si tratta di esperimenti macchinosi; sono funzionalità fondamentali utilizzate dai gruppi di marketing per sfornare creatività su larga scala.

Sono finiti i giorni in cui un grafico da solo si affannava per i margini e le tavole da disegno di ogni post sui social. Presto, quelle attività banali (layout di routine, composizioni basate su template, semplici lavori di colorazione, pulizia dello sfondo) saranno così automatizzate che agli esseri umani resterà solo il compito di decidere quale versione sia più adatta a loro. L'intelligenza artificiale gestirà il lavoro più pesante: ridimensionamento in batch, ridimensionamento delle risorse e varianti multipiattaforma senza alcuna fatica.

Ma ecco il punto: la direzione artistica completa (concept, sfumature culturali, tono emotivo) resiste ancora al richiamo dell'automazione. È questo il terreno in cui i creativi umani rimangono non solo utili, ma essenziali. Le macchine possono assemblare immagini; non possono percepirle. Il giudizio umano decide ancora se un'immagine risuona, sorprende o inquieta. In altre parole, l'intelligenza artificiale sarà la forza lavoro principale della fabbrica visiva, ma il maestro artigiano resterà al timone.

3. Assemblaggio audio e video (da parziale a completamente guidato dall'intelligenza artificiale)

Un tempo, audio e video erano la fortezza in cui il sudore umano sembrava insostituibile. Non più. I sistemi di intelligenza artificiale generativa possono già creare tracce audio convincenti, fornire narrazioni multilingue e persino imitare voci reali con una fedeltà sorprendente. Combinando tutto questo con strumenti di intelligenza artificiale che modificano automaticamente i filmati, sottotitolano i film, modificano i rapporti d'aspetto e bilanciano i livelli audio, si ottiene una organizzazione in cui il primo montaggio di un video (l'intera fase di "bozza") può essere prodotto con un intervento umano minimo.

I dati di settore dimostrano che non si tratta di una tendenza marginale. Secondo IAB, metà di tutti gli annunci video digitali è già generata od ampiamente supportata dall'intelligenza artificiale, e questa percentuale aumenta più rapidamente con i marchi più piccoli che necessitano di velocità e scalabilità più che di valori di produzione personalizzati. Si prevede che raggiungerà il 90% entro la fine di quest'anno.

Eppure, in tutta questa automazione c'è un confine che l'intelligenza artificiale non può oltrepassare: l'anima narrativa. Le macchine possono modificare le sequenze ed ottimizzare il ritmo in base ad algoritmi, ma non percepiscono la tensione, l'umorismo, il dolore o l'arco drammatico. Una macchina può suggerire dieci varianti di un taglio; un essere umano sceglie quella che colpisce nel segno. È qui che registi, montatori e leader creativi rimangono indispensabili.

Quest'anno l'intelligenza artificiale si occuperà di una grossa fetta dell'assemblaggio video e della produzione audio (in particolare del lavoro ripetitivo e basato su schemi), ma l' arte della narrazione appartiene ancora alle persone.

4. Web e UX (ibridi, ma sempre più automatizzati)

Il web design e l'esperienza utente sono sempre stati uno strano mix di ingegneria ed arte, ed ora l'intelligenza artificiale sta affrontando con ferocia la parte noiosa.

Immagina di generare wireframe, layout e pagine prototipo partendo da una semplice descrizione testuale e di creare la struttura di un sito web prima ancora che qualcuno inserisca un pixel. Questi strumenti esistono già e stanno accelerando le fasi di scoperta come mai prima d'ora. In pochi clic, l'intelligenza artificiale può produrre molteplici idee front-end, pronte per l'iterazione od il lancio.

I siti web più semplici possono già essere quasi interamente generati automaticamente dai sistemi di intelligenza artificiale. Non è un sogno fantascientifico; è inevitabile quando il software crea layout, costruisce componenti dell'interfaccia utente e suggerisce persino il posizionamento dei contenuti in base ai dati di engagement.

Ma l'UX riguarda fondamentalmente la comprensione degli esseri umani, più che dei layout. Le macchine hanno ancora difficoltà a gestire i comportamenti reali degli utenti, la mappatura emozionale, le sfumature dell'accessibilità e il contesto culturale. È possibile generare automaticamente un wireframe, ma non è possibile automatizzare l'empatia o il giudizio. Gli strateghi dell'UX, gli etnografi ed i ricercatori saranno ancora coloro che decideranno perché un progetto funziona, perché ciò richiede una reale intuizione umana.

Quindi, aspettatevi che l'intelligenza artificiale si occupi della generazione di prototipi e modelli front-end, mentre gli esseri umani mantengono il controllo del percorso, del significato, del flusso e dell'intelligenza emotiva che rendono i prodotti davvero piacevoli.

5. Personalizzazione del marketing e ottimizzazione dei media (guidata dall'intelligenza artificiale)

Se c'è un settore dell'industria creativa che è già stato inghiottito dall'intelligenza artificiale, è proprio questo.

Un tempo, il marketing era uno sprint manuale: liste di pubblico create a mano, infiniti test A/B, ottimizzazione basata sull'istinto. Ora, l'intelligenza artificiale è al centro del marketing stack, acquisendo continuamente dati, personalizzando i messaggi per ogni fetta di pubblico, ottimizzando la spesa e iterando le creatività al volo. Nel mondo di oggi, l'intelligenza artificiale non si limita a suggerire varianti, ma le implementa (pagine personalizzate dinamiche, varianti creative automatizzate, variazioni di budget in tempo reale), il tutto con esseri umani in ruoli di supervisione, non di esecuzione.

Questo cambiamento è importante perché porta il marketing dalla creatività in batch all'adattamento in tempo reale. Grazie all'integrazione di analisi avanzate e strumenti generativi, lo storytelling personalizzato si adatta a migliaia di percorsi individuali contemporaneamente, un'esperienza che nessun team umano potrebbe mai concepire in tempi rapidi. Ogni titolo, variante visiva ed invito all'azione può ora essere personalizzato, testato ed ottimizzato costantemente.

Tuttavia, sono gli esseri umani a stabilire il perché: obiettivi, voce del brand, policy e limiti etici. Sono le persone a decidere cosa significhi essere "in linea con il brand" o "degni dell'attenzione del cliente". Ma il vero e proprio motore di esecuzione (acquisizione dei dati, logica di personalizzazione, cicli di ottimizzazione) funziona sempre più autonomamente.

Il marketing guidato dall'intelligenza artificiale sembrerà meno simile al timone di una nave e più simile a stabilire una destinazione e lasciare che l'intelligenza artificiale ne guidi la rotta, con gli esseri umani che occasionalmente prendono il timone quando le sfumature od il giudizio sono critici.

Cosa non sarà completamente automatizzato nel 2026

Ora, sulla carta, tutto questo potrebbe sembrare davvero distopico. Ma anche in un panorama dominato dall'automazione, alcune cose richiedono ostinatamente l'intelligenza umana:

Strategia creativa profonda e visione del marchio

Il pensiero guidato dall'uomo sul perché raccontiamo certe storie, a chi ci rivolgiamo e perché è importante, richiede un contesto che vada oltre gli schemi dei dati. Le macchine generano output; i creativi danno forma al significato.

Sfumature emotive e culturali

L'intelligenza artificiale non sperimenta la vita. Ne imita gli schemi. La risonanza emotiva, la sensibilità culturale e la narrazione contestualizzata rimangono territorio umano, soprattutto nelle narrazioni di lunga durata e nelle campagne profondamente culturali.

Giudizio etico e legale

Le questioni relative a copyright, utilizzo responsabile, scraping e governance dell'intelligenza artificiale non possono essere demandate a scatole nere. Queste conversazioni avvengono nelle sale riunioni, nei gruppi legali e sotto la guida creativa degli esseri umani.

L'industria in azione: l'intelligenza artificiale è già leader

Giornalismo automatizzato : i sistemi di reporting basati sui dati producono testo strutturato senza intervento umano.

Dialoghi ed iterazioni di gioco : nello sviluppo di videogiochi, gli studi ora si affidano all'intelligenza artificiale per suggerimenti di codifica, lavoro di localizzazione e supporto narrativo. Non si tratta di menti creative complete, ma di motori che accelerano i flussi di lavoro e sfumano i confini tra uomo e macchina.

Questa non è creatività senza esseri umani. È creatività con meno vincoli manuali.

La grande lezione che si ricava dalle previsioni sul lavoro e dai sondaggi di settore è sempre attuale: i ruoli non scompaiono, ma i compiti sì. L'intelligenza artificiale automatizzerà ciò che sa fare meglio: il lavoro prevedibile, basato su schemi e ripetitivo. Gli esseri umani saranno padroni di ciò che l'intelligenza artificiale non sarà mai: interpretazione, significato culturale, strategia, intelligenza emotiva, scopo.

Secondo Marc Maleh, CTO di Huge, non si tratta tanto di quali ruoli verranno sostituiti, quanto di come impareremo a collaborare con i nostri nuovi "colleghi" dell'IA e questo, secondo lui, porterà a un forte aumento dei creativi collaborativi uomo-IA e/o dei tecnologi creativi.

Spiega: "Piuttosto che sostituire creativi o ingegneri, l'intelligenza artificiale si sta evolvendo in collaboratori creativi che migliorano l'ideazione umana con approfondimenti basati sui dati, come la nostra piattaforma LIVE interna, suggerimenti narrativi, moodboard e tendenze. Questa collaborazione si estenderà anche ad asset pronti per la produzione live, video, codice e UX, e non verrà utilizzata solo per pitch e moodboard. Creativi e tecnici devono essere curiosi e non avere paura di queste piattaforme e strumenti, altrimenti rischiano di essere lasciati indietro. Le agenzie ed i gruppi dei brand devono non solo fornire uno spazio sicuro e conforme per testare questi flussi di lavoro, ma anche fornire formazione ai gruppi su come evolveranno i loro processi".

Quindi, cosa conta davvero in un futuro creativo automatizzato? Queste competenze:

Giudizio creativo sui risultati generativi
Intuizione culturale e risonanza emotiva
Leadership narrativa strategica
Collaborazione, tutoraggio e supervisione etica

Sono queste le valute durature del lavoro creativo e quelle che garantiranno che gli esseri umani rimangano indispensabili.

Perché l'intelligenza artificiale può automatizzare le attività, ma non automatizza l'immaginazione

E se c'è una cosa di cui questo momento ha bisogno, non è la paura di essere sostituiti, ma la padronanza di questi strumenti folli ed una maggiore fiducia nel cuore creativo dell'umanità. Avere fiducia può essere difficile in questo mondo sempre più complicato e conflittuale, ma ne vale sempre la pena.

ENGLISH

As far as AI is concerned, the horse left the stable three years ago and so many of us are still trying to shut the door. Of all the transformative technologies, however, this is the one you really don’t want to be left picking up scraps on. The internet, you see, while certainly a game-changer, was the definition of a slow burner.

First developed (as we know it today) in the 1980’s, it didn’t really start gaining traction until the late 90’s and it wasn’t until the first decade of the 20th century that it really started to fundamentally change society. AI has achieved in three years what it took the internet three decades to do and it appears us creatives are going to be the first ones to truly feel the ground move beneath our feet.

AI has already changed out industry and we’re still only teetering on the precipice, but it’s time to start asking more granular questions. We shouldn’t be asking whether AI is going to replace us but what parts of the craft it will genuinely own, and which parts will continue to beat to a decidedly human rhythm.

This is where the conversation starts to get interesting

We always used to frame AI as a helpful tool, a clever shortcut, a thing that sits on the side of our screen like a polite intern. But the story and the reality has shifted over the last few years. Today, text-generators like ChatGPT and image engines such as Midjourney are threaded into everyday creative workflows. They don’t just help anymore; they produce. And that raises an unavoidable question: When does AI stop being a partner and start being a colleague?

This piece aims to explore that very question. Based on observable adoption trends, current technology capabilities, labour forecasts, and the lived experiences of creative teams around the world, I’ll be asking what creative tasks could be fully automated by 2026 what will remain distinctly human work and how creatives can navigate the space between automation and imagination.

What “Fully AI” Actually Means

Before we dive in, let’s clarify the definition, because sloppy language here leads to sloppy thinking:

Fully AI doesn’t mean AI replaces artists

It means workflows (from brief to output) could be executed by AI systems with minimal human intervention, and at a level of quality that organisations are comfortable deploying without human labour in the loop.

In other words:

AI initiates
AI executes
AI delivers

And humans only supervise or refine exceptions rather than steering the ship.

This isn’t dystopic fiction though. Indeed, it’s literally task displacement rather than wholesale job robbing. According to a labour forecast from the World Economic Forum, around a quarter of tasks in arts, design, entertainment, and media could be automated in the next few years but that’s mainly routine, repetitive work that doesn’t require any serious depth of judgement or emotional intelligence.

Where We Are

1. Automated Content Production & Drafting (Very Likely AI-led)

By 2026, entire early stage writing workflows are on track to be produced end-to-end by AI. This isn’t a “next year” or even “next month” thing. It’s already happening and it’s happening at serious scale.

Modern language models already generate competent first drafts that match tone, style and even brand voice with breathtaking speed and reliability. For structured texts (press releases, simple briefs, formulaic content), companies are increasingly letting AI do most of, if not all of, the heavy lifting and deploying human editors only at the end of the chain only for calibration rather than creation.

This doesn’t mean human writers go extinct. Editorial judgement, nuance, context and brand strategy still matter hugely. But the sequence of draft-writing itself? That’s very likely to be something AI handles autonomously in most contexts because it just makes sense on a practical level. It might hurt (as a professional copywriter with almost 20 years under his belt, I’m still struggling to adjust) but it’s pointless trying to push against something so all-encompassing.

Automated journalsim is also arguably upon us. We’re not talking about true AI investigative reporting yet, but routine reporting is already here. Systems producing structured journalism for financial updates, sports results, and data-driven articles have been in action for years, churned out by algorithms rather than people. This trend will only widen by 2026, especially for high-volume, predictable news streams.

The upside? Publishers can scale coverage without proportional labour. The downside? Depth, context and cultural framing still lag when there’s no human storyteller guiding the content. AI doesn’t have an opinion or a personal connection. That might make it less biased, but it also makes it less interesting. My prediction is that AI will increasingly gobble up the repetitive bits but anything that requires interpretation, critical voice or insight remains a human domain.

2. Automated Visual Creative Templates & Variants (Mostly AI-led)

From this point onwards, AI will be the one churning out the first drafts, the versions, and the volumes that used to eat up entire teams of junior designers.

Today, tools like Canva’s Magic Design and Adobe’s Firefly already weave generative AI into design workflows, producing polished social cards, campaign sequences, and visual variants from a single prompt in literal minutes. Whether it’s resizing for every platform or conjuring dozens of visual iterations to test performance, this is where AI’s engines are roaring loudest. These aren’t clunky experiments; they’re core features used by marketing teams to crank out creative at scale.

Gone are the days when a graphic designer alone would sweat the margins and artboards for every social post. Soon, those mundane tasks (routine layouts, templated compositions, simple colour work, background cleanup) will be so automated that humans are left only to decide which version feels most human. AI will handle the grunt work: batch resizing, asset scaling, and multiplatform variants without breaking a sweat.

But here’s the kicker: full-on art direction (concept, cultural nuance, emotional tone) still resists the clarion call of automation. That’s the terrain where human creatives remain not just useful, but essential. Machines can assemble visuals; they cannot feel them. Human judgment still decides whether a visual resonates, surprises, or haunts. In other words, AI will be the grunt workforce of the visual factory, but the master artisan still sits at the helm.

3. Audio & Video Assembly (Partial to Fully AI-led)

Audio and video used to be the fortress where human sweat seemed irreplaceable. Not anymore. Already, generative AI systems can create convincing voiceover tracks, deliver multi-language narration, and even mimic real voices with startling fidelity. Combine that with AI tools that auto-edit footage, caption films, retarget aspect ratios, and balance sound levels, and you have a pipeline where the first cut of a video (the entire “rough draft” stage) can be produced with minimal human input.

Industry data shows this isn’t some fringe trend. According to IAB, half of all digital video ads are already being generated or heavily assisted by AI, and that figure climbs faster with smaller brands that need speed and scale more than bespoke production values. It’s expected to reach 90% by the end of this year.

Yet in all this automation there’s a boundary AI cannot cross: the narrative soul. Machines can edit sequences and optimise pacing based on algorithms, but they don’t feel tension, humour, heartbreak, or dramatic arc. A machine can suggest ten variations of a cut; a human chooses which one lands in the chest. That’s where directors, editors, and creative leaders stay indispensable.

AI will take over a huge chunk of video assembly and audio production this year (especially the repetitive, pattern-based work) but the craft of storytelling still belongs to people.

4. Web & UX (Hybrid, But Increasingly Automated)

Web design and user experience have always been a strange mix of engineering and artistry and AI is now tackling the boring half with ferocity.

Imagine generating wireframes, layouts, and prototype pages from nothing more than a text description and creating the framework of a website before anyone drops a pixel. These tools already exist, and they are speeding up discovery phases like nothing before. Within a few clicks, AI can produce multiple front-end ideas, ready for iteration or launch.

Simple sites can already be almost entirely autogenerated by AI systems. That’s not a sci-fi pipe dream; that’s inevitable when the software already stitches layouts, constructs UI components, and even suggests content placement from engagement data.

But UX is fundamentally about understanding humans rather than layouts. Machines still struggle with real user behaviours, emotional mapping, accessibility nuance, and cultural context. You can generate a wireframe automatically, but you cannot automate empathy or judgement. Human UX strategists, ethnographers, and researchers will still be the ones who decide why a design works because that requires real human insight.

So, expect AI to own the generation of prototypes and front-end boilerplates, while humans retain command of the journey, the meaning, the flow and the emotional intelligence that makes products truly delightful.

5. Marketing Personalisation & Media Optimisation (AI-led)

If any part of the creative industry is already being swallowed by AI, it’s this one.

Marketing used to be a manual sprint: handcrafted audience lists, endless A/B testing, gut-feel optimisation. Now, AI sits at the centre of the marketing stack continuously ingesting data, personalising messaging for every slice of audience, tuning spend, and iterating creatives on the fly. In today’s world, AI doesn’t just suggest variations, it deploys them (dynamic personalised pages, automated creative variants, real-time budget shifts) all happening with humans in oversight roles, not execution roles.

This shift matters because it takes marketing from batch creativity to real-time adaptation. With advanced analytics and generative tools working in tandem, personalised storytelling scales for thousands of individual journeys simultaneously, something no human team could conceivably deliver at speed. Every headline, visual variant, and call-to-action can now be tailored, tested, and optimised continuously.

Still, humans set the why: goals, brand voice, policy, and ethical boundaries. People decide what it means to be “on brand” or “worthy of a customer’s attention.” But the actual execution engine (data ingestion, personalisation logic, optimisation loops) increasingly runs autonomously.

Marketing led by AI will feel less like steering a ship and more like setting a destination and letting AI pilot the course with humans occasionally grabbing the wheel when nuance or judgment is critical.

What Won’t Be Fully Automated in 2026

Now, on paper, this might all sound truly dystopian. But even in an automation-heavy landscape, some things stubbornly demand human intelligence:

Deep Creative Strategy & Brand Vision

Human-led thinking about why we tell certain stories, who we serve and why it matters requires context beyond data patterns. Machines generate outputs; creatives shape meaning.

Emotional & Cultural Nuance

AI doesn’t experience life. It mimics patterns. Emotional resonance, cultural sensitivity, and context-aware storytelling remain human territory, especially in long-form narratives and deeply cultural campaigns.

Ethical, Legal Judgment

Questions about copyright, responsible usage, scraping, and AI governance can’t be deferred to black boxes. These conversations happen around boardrooms, legal teams, and creative leadership by humans.

Industry In Action: AI Where It’s Already Leading

Automated Journalism: Data-first reporting systems produce structured text without human typing.

Game Dialogue & Iterations: In game development, studios now lean on AI for coding suggestions, localisation work, and story scaffolding. These aren’t full creative minds but they’re engines that speed workflows and blur lines between human and machine.

This isn’t creativity without humans. It’s creativity with fewer manual constraints

The big takeaway from labour forecasts and industry surveys is evergreen: Roles don’t disappear, but tasks do. AI will automate what it does best: predictable, pattern-based, repetitive work. Humans will own what AI never will: interpretation, cultural meaning, strategy, emotional intelligence, purpose.

According to Huge CTO Marc Maleh, it's not so much about what roles are going to be replaced, but how we learn to collaborate with our new AI "colleagues" and this, he believes, will lead to a large increase in the Collaborative Human-AI Creative and/or Creative Technologist.

He explains: "Rather than replacing creatives or engineers, AI is evolving into creative collaborators that enhance human ideation with data-driven insights like our own home grown LIVE platform, narrative suggestions, moodboards, and trends. This collaboration will also move further into live production ready assets, videos, code and UX and not only used for pitches and moodboards. Creatives and technologists need to be curious and not fearful of these platforms and tools or they risk being left behind. Agencies and brand teams need to not only provide a safe and compliant space for testing these workflows but also provide training to teams on how their processes will evolve."

So, what actually matters in an automated creative future? These skills:

Creative judgement over generative outputs
Cultural insight and emotional resonance
Strategic narrative leadership
Collaboration, mentorship and ethical oversight

These are the enduring currencies of creative work and the ones that will ensure humans remain indispensable.

Because AI may automate tasks, but it won’t automate imagination

And if there’s one thing this moment requires it’s not fear of displacement, but the mastery of these insanely tools and a greater level confidence in humanity’s creative heart. Confidence can be hard in this increasingly complication and conflicted world but it’s always worth the effort.

Da:

https://creativepool.com/magazine/features/what-parts-of-the-creative-industry-will-be-fully-ai-by-the-end-of-2026.34151