Come l'intelligenza artificiale sta guidando l'ascesa su larga scala dei contenuti sintetici / How AI Is Driving the Rise of Synthetic Content at Scale

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

Sta avvenendo un cambiamento silenzioso ma piuttosto profondo nel modo in cui Internet viene creato. Non visualizzato. Non cercato. Non monetizzato. Creato.

Nei primi due decenni del web sociale, la creazione di contenuti presentava ancora un collo di bottiglia fondamentale dovuto all'intervento umano. Qualcuno doveva scrivere il blog, girare il video, progettare l'immagine, registrare la voce fuori campo, montare il video, tradurre la campagna, dare istruzioni al grafico, incaricare il fotografo , caricare la descrizione del prodotto, ritagliare le immagini e cliccare su "pubblica". Internet era già di per sé travolgente, ovviamente, ma portava ancora l'impronta dello sforzo umano.

Quel collo di bottiglia sta scomparendo.

I contenuti generati dall'intelligenza artificiale hanno trasformato la creazione di contenuti in vera e propria produzione. Ciò che un tempo richiedeva team, tempo e una discreta dose di impegno creativo, ora può essere generato, variato, localizzato, rielaborato e distribuito su una scala che sarebbe sembrata assurda solo pochi anni fa. Immagini sintetiche, articoli assistiti dall'IA, video generati, voci clonate, influencer virtuali, pubblicità automatizzate, descrizioni di prodotti scritte da macchine e post sui social media sintetici sono ormai parte integrante della vita digitale quotidiana.

È ancora difficile quantificare i numeri con assoluta certezza, perché individuare i contenuti generati dall'IA è un processo complesso e imperfetto, ma la direzione è chiara. Questo non significa che internet "umano" sia definitivamente tramontato, nonostante ciò che gli angoli più melodrammatici del web potrebbero suggerire. Significa però che internet sta diventando più sintetico. Più automatizzato. Più probabilistico. Più scalabile. Più rifinito. E, in molti casi, più anonimo. Del resto, quanti articoli di approfondimento avete già letto questo mese sulla "diluvio di spazzatura generata dall'IA"?

Simon Manchipp , fondatore di SomeOne , lo esprime con una schiettezza che tende a smascherare un settore spesso avvolto da un linguaggio più edulcorato:

“La maggior parte sta inondando internet di spazzatura digitale. Quando chiunque può generare un milione di immagini perfette e senz'anima al minuto, la perfezione diventa completamente priva di valore. Il nuovo lusso è l'imperfezione. Il nuovo valore aggiunto è l'autenticità. Se sembra fatto a mano, e ancora meglio se c'è la prova che lo è, avrai un impatto maggiore.”

È difficile liberarsi dell'espressione "discarica digitale" perché coglie il rischio principale del boom dei contenuti sintetici. Il problema non è semplicemente che le macchine possano creare contenuti. Il problema è che le aziende ora possono produrre enormi quantità di contenuti senza necessariamente aggiungere molto significato al mondo.

Eppure, non si tratta di una semplice argomentazione contro l'IA. I contenuti sintetici possono essere utili. Possono rendere le campagne più accessibili, più personalizzate e più rilevanti a livello globale. Possono ridurre le barriere produttive. Possono aiutare i team più piccoli a realizzare progetti più ambiziosi. Possono consentire ai brand di comunicare in diverse lingue e formati con una velocità che sarebbe stata impossibile nel vecchio modello.

Sarina Da Costa Gomez , ECD di Particle6 Productions , ha ragione a resistere alla pigra supposizione che sintetico significhi automaticamente cattivo:

"Le persone reagiranno sempre positivamente a contenuti di qualità e capaci di suscitare emozioni, e se un contenuto è valido, non importa se è sintetico, animato o fotorealistico. L'illusione si spezza solo se la produzione è effettivamente scadente, e questa è la preoccupazione maggiore riguardo ai contenuti sintetici su larga scala: è improbabile che la maggior parte di essi sia di buona qualità."

È questa, a mio avviso, la vera tensione. La questione non è se i contenuti sintetici possano funzionare. Possono. La questione è se un ecosistema di marketing ossessionato da velocità, efficienza e scalabilità li utilizzerà per creare lavori più significativi, o semplicemente più lavoro.

Dalla creazione di contenuti alla produzione di contenuti.

Gli operatori creativi

L'espressione "creazione di contenuti" ha sempre avuto un che di romantico. Implica maestria, riflessione, intenzione, voce, prospettiva, anche quando il risultato finale è un post di 400 parole su un blog riguardante le cartucce per stampanti o un carosello di LinkedIn un po' disperato sulla leadership.

Il termine "produzione di contenuti" suona più freddo, ma probabilmente ora è più appropriato.

L'era dell'intelligenza artificiale generativa ha industrializzato la prima bozza. Ha industrializzato anche la variazione. Una singola idea può trasformarsi in 50 titoli, 12 sceneggiature, sei territori visivi, tre percorsi di tono di voce, una landing page, una newsletter, una descrizione del prodotto, un riassunto per un podcast e un mese di contenuti social prima di pranzo. I gruppi di marketing non sono più limitati dagli stessi vincoli di produzione. Sono limitati dal giudizio, dalla disciplina del marchio e dal fatto che qualcuno desideri effettivamente il contenuto che viene creato.

Questo cambiamento si sta verificando in una cultura del lavoro più ampia, dove l'adozione dell'IA generativa è ancora disomogenea ma in rapida crescita. Un'analisi del 2026 su oltre 36.000 lavoratori in 35 paesi europei ha rilevato che l'adozione media dell'IA generativa sul lavoro era del 12%, ma variava da meno del 3% al 25% a seconda del paese. L'adozione era più elevata laddove i lavoratori possedevano le competenze, l'autonomia nello svolgimento dei compiti e le condizioni organizzative per utilizzarla in modo efficace.

In altre parole, non viviamo ancora in un mondo in cui ogni luogo di lavoro abbia integrato completamente l'IA nella produzione. Ma viviamo in un mondo in cui la catena di fornitura dei contenuti sta cambiando radicalmente.

Questo è importante perché, in passato, la produzione imponeva una certa selettività. Se la realizzazione di un video richiedeva una quantità significativa di tempo e denaro, qualcuno doveva chiedersi se ne valesse la pena. Se la traduzione di una campagna in più lingue necessitava di un budget considerevole, doveva esserci un piano. Se i contenuti visivi richiedevano fotografi, illustratori , animatori o designer, c'era almeno un certo margine di manovra tra l'impulso e il risultato finale.

L'intelligenza artificiale elimina gran parte di questi ostacoli. Questo può essere liberatorio, ma anche pericoloso. Quando la creazione di contenuti è economica, le aziende possono dimenticare di chiedersi se quei contenuti meritino davvero di esistere.

È qui che l'avvertimento di Manchipp sul fatto che la perfezione perda di valore inizia a farsi sentire. L'intelligenza artificiale è bravissima a produrre una patina di perfezione. Può far sembrare le cose costose, impeccabili e professionali. Ma se tutti hanno accesso allo stesso tipo di perfezione, quest'ultima smette di essere un elemento distintivo. La media si alza. La mediocrità diventa più brillante. Internet si riempie di cose dall'aspetto impeccabile che non lasciano quasi nessuna traccia emotiva.

Ecco perché il passaggio dalla creazione alla produzione non è solo operativo. È culturale. Stiamo assistendo a un cambiamento: dal contenuto inteso come espressione d'autore al contenuto inteso come output generato. Da "cosa dobbiamo dire?" a "cosa possiamo produrre?". Dal giudizio editoriale alla logica del volume.

Il rischio per i marchi è evidente. Potrebbero diventare incredibilmente efficienti nel produrre cose che nessuno ricorderà.

Perché i contenuti sintetici stanno crescendo così rapidamente

La crescita dei contenuti sintetici non è un mistero. Avviene perché gli incentivi sono quasi irresistibili.

Le aziende desiderano più contenuti, in più formati, per più canali, in più lingue e a costi inferiori. Le piattaforme premiano la presenza costante. La ricerca premia la freschezza, l'autorevolezza e l'ampiezza, anche se la ricerca basata sull'intelligenza artificiale sta ridefinendo il modo in cui tali contenuti vengono scoperti. I social media premiano la velocità, l'iterazione e il formato nativo. I media a pagamento richiedono infinite varianti per i test. I team di vendita hanno bisogno di strumenti di supporto. I team di prodotto hanno bisogno di documentazione. I marchi dei datori di lavoro hanno bisogno di storie. I team interni hanno bisogno di comunicazione. Il pubblico si aspetta la personalizzazione. I mercati globali si aspettano la localizzazione.

Si tratta di una richiesta considerevole.

L'intelligenza artificiale si inserisce perfettamente in questo contesto di pressione, promettendo scalabilità senza un corrispondente aumento del personale. Può accelerare la ricerca, l'ideazione, la stesura, la modifica, la gestione delle versioni, la traduzione, la generazione di immagini, la prototipazione video e l'adattamento delle risorse. Non è difficile capire perché le aziende ci stiano investendo. Per i professionisti del marketing, sotto pressione per ottenere di più con meno risorse, i contenuti generati dall'IA appaiono meno come un giocattolo e più come un'infrastruttura vitale.

L'avvento della ricerca basata sull'intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore livello di complessità. I brand non cercano più solo di posizionarsi bene nei risultati di ricerca tradizionali, ma anche di essere citati, riassunti e rappresentati accuratamente dai sistemi di intelligenza artificiale. Uno studio del 2026 su Google Ricerca, Gemini e le panoramiche generate dall'IA ha rilevato che queste ultime venivano generate per il 51,5% delle query di utenti reali presenti nel suo set di dati e che il recupero delle fonti differiva sostanzialmente tra la ricerca tradizionale e i sistemi generativi. Ciò significa che i contenuti devono ora essere fruibili sia dai lettori umani, sia dai motori di ricerca, sia dagli ambienti di scoperta mediati dall'IA.

Questo crea uno strano circolo vizioso. L'intelligenza artificiale crea più contenuti, il che rende più difficile la scoperta, spingendo i brand a creare ancora più contenuti per rimanere visibili. Il web diventa una sala degli specchi, con materiale sintetico in competizione per essere letto da sistemi che a loro volta potrebbero produrre riassunti sintetici.

Questo è uno dei motivi per cui l'idea di un "internet morto" è entrata nel dibattito pubblico. Spogliata delle sue connotazioni complottiste, la versione più utile è semplicemente questa: sempre più spazi online vengono riempiti da contenuti automatizzati, attività di bot, feed algoritmici e media generativi, rendendo più difficile distinguere l'espressione umana dai contenuti prodotti dalle macchine.

È importante però non esagerare. Il contenuto sintetico non è un concetto univoco. Un articolo spam generato male è un contenuto sintetico. Lo è anche una guida di assistenza clienti tradotta dall'IA che rende il supporto più accessibile. Lo è anche un ambiente di produzione virtuale. Lo è anche una campagna animata che utilizza flussi di lavoro assistiti da macchine. Lo è anche un consiglio di prodotto personalizzato. Lo è anche una variante generata dall'IA di un annuncio creato sotto la supervisione umana.

Ecco perché le sfumature di Da Costa Gomez sono importanti:

"Esistono tuttavia alcuni ambiti interessanti in cui l'IA può consentirci di ottenere risultati significativi su una scala più ampia rispetto al passato. La personalizzazione, la localizzazione e il supporto multilingue, ad esempio, sono tutti elementi che possono estendere le campagne e raggiungere nuovi segmenti di pubblico."

Questo è lo scenario ottimistico per i contenuti sintetici. Non più robaccia. Più accessibilità. Più rilevanza. Più portata. Maggiore capacità di adattare un'idea a diverse lingue, pubblici e contesti senza dover ricostruire tutto da zero.

Il pericolo è che troppi marchi confondano la capacità di produrre più contenuti con la capacità di creare più valore.

Quando la scalabilità diventa la strategia

Un tempo, la scalabilità era una questione di distribuzione. Si creava un'opera creativa di grande impatto, per poi diffonderla attraverso media, pubbliche relazioni, partnership, motori di ricerca, social media e cultura. Ora, la scalabilità inizia sempre più spesso già in fase di produzione. I brand possono generare più versioni, più formati, più messaggi e più realizzazioni visive prima ancora che qualcosa raggiunga il pubblico.

Questo cambia il dibattito strategico. A volte in meglio. Spesso no.

Nella sua forma migliore, la scalabilità permette a un'idea forte di diventare più efficace. Una campagna può essere localizzata senza perdere la sua essenza. Un video di prodotto può essere adattato alle diverse esigenze del pubblico. Un report può diventare contenuto ricercabile, clip per i social media, materiale di vendita e analisi tradotte. Un personaggio di un marchio può interagire in più contesti. Un servizio complesso può essere spiegato attraverso percorsi personalizzati.

Nel peggiore dei casi, la scalabilità diventa la strategia stessa. L'azienda inizia a produrre perché può. I calendari editoriali si riempiono di contenuti generati automaticamente. Le pagine dei risultati di ricerca vengono inondate di articoli generici. I feed social si trasformano in un flusso di frasi motivazionali, spunti banali e immagini sospettosamente perfette. Il brand appare attivo, ma non necessariamente vivo.

Le prove suggeriscono che il pubblico percepisce questa tensione. Uno studio del 2026 sui contenuti generati dall'IA su una grande piattaforma video cinese ha rilevato che i creatori di contenuti generati dall'IA hanno raggiunto un coinvolgimento complessivo paragonabile a quello dei creatori umani principalmente grazie a una maggiore produzione, nonostante gli utenti mostrassero una netta preferenza per i contenuti generati da esseri umani. Si tratta di una scoperta affascinante e al tempo stesso un po' inquietante. Suggerisce che la quantità può competere con la preferenza, almeno a livello aggregato, creando un forte incentivo a continuare a produrre.

È così che gli ecosistemi si distorcono. Se i contenuti sintetici ad alto volume ottengono risultati accettabili, piattaforme e marchi potrebbero spingerne la circolazione in quantità sempre maggiori. Non perché siano migliori, ma perché ce ne sono di più. Il risultato è una dinamica in cui la quantità prevale sulla preferenza: il pubblico potrebbe preferire i contenuti creati da esseri umani, ma il flusso di contenuti generati automaticamente finisce comunque per riempire i feed.

È qui che l'espressione di Manchipp "discarica digitale" diventa più di una semplice frase ad effetto. Descrive un problema strutturale. Se i contenuti costano poco, alcune aziende continueranno a pubblicarli finché l'ambiente stesso non peggiorerà.

Lo stesso problema è già visibile nella pubblicità. L'intelligenza artificiale generativa viene utilizzata per produrre annunci più velocemente e a costi inferiori, mentre i consumatori hanno mostrato reazioni contrastanti ai segnali chiaramente generati dall'IA, soprattutto quando le immagini risultano distraenti o innaturali. La lezione non è che gli annunci basati sull'IA non possano funzionare. La lezione è che la portata e la risonanza emotiva sono due cose molto diverse.

Da Costa Gomez fa questa distinzione in modo magistrale. Il pubblico reagirà positivamente a un buon lavoro, sostiene, che sia sintetico, animato o fotorealistico. Ma "l'illusione si infrange solo se la produzione è effettivamente scadente". La vera preoccupazione, come afferma, è che "la maggior parte di questi lavori non sarà probabilmente di buona qualità".

Questo dovrebbe essere un punto fermo in ogni strategia di contenuti basata sull'IA. Il pericolo non è il contenuto sintetico in sé, ma il contenuto sintetico di scarsa qualità su larga scala.

I vantaggi ed i rischi di un ecosistema di contenuti sintetici

Esiste una versione dell'ecosistema dei contenuti sintetici che potrebbe rivelarsi davvero utile.

Potrebbe rendere il marketing più accessibile alle piccole imprese. Potrebbe aiutare gli enti di beneficenza e gli organismi pubblici a comunicare in modo più efficace con risorse limitate. Potrebbe rendere i contenuti più inclusivi attraverso traduzioni, sottotitoli, versioni audio e adattamenti per l'accessibilità. Potrebbe aiutare i brand a creare percorsi più pertinenti per diversi segmenti di pubblico. Potrebbe ridurre gli sprechi di risorse produttive. Potrebbe consentire ai team creativi di realizzare prototipi più velocemente e dedicare più tempo alle idee che meritano investimenti.

Potrebbe anche contribuire a rendere le campagne globali meno superficialmente globali. Troppo spesso la localizzazione si è tradotta in una traduzione con una spolverata di consapevolezza culturale. I flussi di lavoro assistiti dall'intelligenza artificiale, se guidati correttamente da esperti locali e team creativi, potrebbero rendere le campagne più rispondenti alla lingua, al contesto e alle esigenze del pubblico.

Ecco perché l'osservazione di Da Costa Gomez su "personalizzazione, localizzazione e multilinguismo" è così importante. I contenuti sintetici hanno un reale potenziale quando estendono la portata di un'idea forte, anziché sostituirne la necessità.

Ma i rischi sono altrettanto reali.

Il primo rischio è il crollo della qualità. Se le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale per produrre contenuti sempre più mediocri, internet diventerà più mediocre. Non peggiorerà drasticamente di colpo, ma diventerà più piatto. Meno sorprendente. Meno specifico. Meno umano. Più propenso a dire ciò che ci si aspetta statisticamente, con il tono che ci si aspetta statisticamente.

Il secondo rischio riguarda la fiducia. Se il pubblico sospetta che i contenuti siano generati senza cura, potrebbe iniziare a screditarli ancor prima di interagire con essi. I media sintetici complicano anche le questioni di autenticità, trasparenza e provenienza, soprattutto quando immagini, voci e sembianze vengono generate o manipolate. L'autorità di regolamentazione del Regno Unito ha recentemente richiesto a Google di concedere agli editori un maggiore controllo sull'utilizzo dei loro contenuti nelle funzionalità di ricerca basate sull'intelligenza artificiale, preservando al contempo la visibilità nei risultati di ricerca tradizionali, a dimostrazione di quanto rapidamente l'utilizzo di contenuti mediati dall'IA sia diventato una questione politica di attualità.

Il terzo rischio riguarda la reperibilità. I motori di ricerca possono penalizzare i contenuti di scarso valore e di ampia diffusione, siano essi creati da esseri umani o da sistemi automatizzati. La posizione di Google, consolidata nel tempo, è che l'automazione non sia intrinsecamente contraria alle sue politiche, ma che il suo utilizzo principalmente per manipolare il posizionamento nei risultati di ricerca sia considerato spam. L'attenzione di Google è rivolta a contenuti utili, affidabili e incentrati sulle persone, piuttosto che allo strumento utilizzato per crearli.

Questa distinzione è fondamentale. La questione non è semplicemente se i motori di ricerca siano in grado di distinguere tra contenuti generati da esseri umani e contenuti generati dall'IA. Il rilevamento è imperfetto e i flussi di lavoro assistiti dall'IA tendono comunque a confondere i confini. La questione più importante è se il contenuto sia utile, originale, affidabile e chiaramente pensato per le persone. I motori di ricerca potrebbero non sapere sempre esattamente come un contenuto è stato creato, ma sono sempre più motivati a declassare i contenuti di scarso valore e di ampia portata perché compromettono l'esperienza di ricerca.

Il quarto rischio è rappresentato dalla disinformazione e dagli errori. I riepiloghi e i risultati generati dall'IA possono essere incoerenti, soprattutto in ambiti ad alto rischio. Un'analisi del 2025 sulle panoramiche e sui risultati in evidenza generati dall'IA per le ricerche relative alla cura del bambino e alla gravidanza ha rilevato incongruenze tra le panoramiche e i risultati in evidenza nella stessa pagina di ricerca nel 33% dei casi, mentre le garanzie mediche erano presenti solo nell'11% delle risposte delle panoramiche generate dall'IA nello studio. Questo dovrebbe indurre qualsiasi marchio serio a essere cauto nell'utilizzare contenuti sintetici in categorie sensibili senza una solida revisione umana.

Il quinto rischio è l'omologazione. I sistemi di intelligenza artificiale vengono addestrati su ciò che già esiste, il che significa che spesso sono bravi a riprodurre le norme di categoria. Questo può essere utile in fase di progettazione, ma disastroso per la differenziazione. Se ogni marchio utilizza strumenti, suggerimenti e parametri di riferimento simili, i contenuti sintetici potrebbero accelerare l'appiattimento.

La risposta di Manchipp a questo non è una maggiore perfezione, ma più vitalità:

“Il nuovo lusso è l'imperfezione. Il nuovo premium è il pulsare. Se sembra fatto a mano, e ancora meglio se c'è la prova che lo è, avrai un impatto maggiore.”

Non si tratta di nostalgia. Si tratta di posizionamento. In un mondo in cui la perfezione artificiale diventa a buon mercato, la presenza umana può trasformarsi in un segnale di prestigio.

Cosa succede quando tutti possono pubblicare qualsiasi cosa?

Internet è sempre stato caratterizzato dall'abbondanza, ma i contenuti generati dall'intelligenza artificiale cambiano la natura di tale abbondanza. Non si limitano a semplificare la pubblicazione, ma rendono la produzione effettivamente elastica.

Ora una sola persona può operare come un intero reparto di contenuti. Una piccola impresa può comportarsi come una società di media. Un malintenzionato può inondare i risultati di ricerca. Un marchio può generare infinite varianti. Un creatore può costruire personaggi sintetici. Un editore può automatizzare i riassunti. Una piattaforma può popolare i feed con materiale generato. Uno spammer può produrre siti su larga scala. Un addetto al marketing può riempire ogni spazio vuoto nel calendario con qualcosa che sembra finito.

Quindi, cosa succede quando tutti possono pubblicare qualsiasi cosa?

Innanzitutto, l'attenzione diventa più costosa. Non necessariamente solo in termini di costi dei media, ma anche in termini di impegno creativo. Diventa più difficile conquistare un'attenzione autentica perché il flusso di contenuti è più saturo, la base è più curata e il pubblico diventa più bravo a ignorare tutto ciò che sa di generico.

In secondo luogo, la provenienza diventa più importante. Le persone vorranno sapere da dove provengono gli oggetti, chi li ha realizzati e se dietro di essi si cela una persona reale o un'istituzione. Questo potrebbe non essere rilevante per ogni singolo contenuto, ma lo è per i marchi che si fondano su fiducia, artigianalità, competenza e connessione emotiva.

In terzo luogo, la distribuzione diventa più competitiva. Se l'offerta di contenuti esplode, i sistemi di scoperta diventano i custodi. Motori di ricerca, algoritmi social, assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale e sistemi di raccomandazione decidono cosa viene mostrato. I brand che trattano i contenuti come risorse isolate avranno difficoltà. I brand che costruiscono ecosistemi coerenti di competenza, autorevolezza e fiducia del pubblico avranno maggiori possibilità di successo.

In quarto luogo, il gusto acquisisce maggiore valore. Chiunque può generare opzioni. Sono in pochi a decidere cosa vale la pena pubblicare. È qui che la leadership creativa diventa essenziale. Il futuro content strategist potrebbe assomigliare meno a un gestore di calendari e più a un editore, curatore e filtro culturale.

In quinto luogo, la stranezza umana inizia ad avere più importanza. Il piccolo difetto, la frase bizzarra, il riferimento azzardato, la verità scomoda, il dettaglio vissuto, la consistenza artigianale, la decisione che sembra troppo specifica per essere stata calcolata da un modello. Sono questi gli elementi che i contenuti sintetici spesso tendono a smussare. E potrebbero anche essere proprio questi gli elementi che il pubblico inizia a ricercare.

Ecco perché l'affermazione di Manchipp sull'imperfezione è così azzeccata. Non sta dicendo che il lavoro debba essere approssimativo. Sta dicendo che in un ambiente sintetico e iper-rifinito, l'umanità diventa un elemento distintivo.

Il punto di vista di Da Costa Gomez è altrettanto importante perché non riduce il dibattito alla semplice contrapposizione tra ciò che è umano e ciò che è sintetico. La risposta del pubblico dipende dalla risonanza emotiva. Un'opera sintetica può funzionare se è frutto di maestria, cura e sentimento. Un'opera interamente creata dall'uomo può fallire se risulta noiosa, pigra o emotivamente vuota.

Questo è lo standard che i marchi devono applicare. Non "è stato creato dall'IA?" ma "merita attenzione?".

Il futuro dei contenuti in un mondo guidato dall'intelligenza artificiale

Il futuro dei contenuti non sarà esclusivamente umano. Quella nave non solo è salpata, ma è già stata renderizzata, localizzata, ritagliata in video verticali e trasformata in 27 righe dell'oggetto di newsletter.

Il futuro non sarà completamente sintetico, almeno non se i marchi vogliono essere ricordati, guadagnarsi la fiducia e piacere. Il futuro più probabile è ibrido. Idee guidate dall'uomo, produzione assistita dall'intelligenza artificiale. Giudizio umano, variazione sintetica. Gusto umano, velocità della macchina. Narrazione umana, adattamento scalabile.

Ma la gerarchia è importante. Se l'IA è al comando e gli esseri umani si limitano ad approvare, i marchi rischiano di scivolare verso il centro. Se invece sono gli esseri umani a guidare e l'IA si limita ad ampliare le proprie competenze, gli strumenti diventano più interessanti.

I contenuti che manterranno il loro valore in un mondo inondato di materiale sintetico avranno diverse qualità.

Avrà un punto di vista. I consigli generici perderanno valore perché sono esattamente ciò che l'intelligenza artificiale può produrre all'infinito. I marchi hanno bisogno di opinioni più incisive, posizioni più chiare e un territorio intellettuale più riconoscibile.

Sarà supportato da prove. Le affermazioni necessitano di fonti, dati, esperienza e dimostrazioni. Con la proliferazione di riassunti generati dall'IA e contenuti sintetici, le affermazioni prive di fondamento sembreranno meno credibili.

Ci sarà un autore. Che si tratti di un esperto nominato, di un processo creativo visibile, di una vera e propria community, della voce del fondatore o della prova di un lavoro manuale, le persone cercheranno segnali che indichino che il contenuto proviene da una fonte reale.

Avrà intelligenza emotiva. Da Costa Gomez ha ragione quando afferma che le persone rispondono ai contenuti che suscitano emozioni. Il mezzo conta meno del sentimento, a patto che l'illusione regga e che l'opera sia davvero valida.

Ci sarà moderazione. La possibilità di pubblicare tutto non dovrebbe diventare la ragione per cui si decide di pubblicare tutto. La disciplina editoriale conterà di più, non di meno.

Avrà una mentalità orientata alla distribuzione integrata. In un ecosistema di contenuti basato sull'intelligenza artificiale, i contenuti migliori non saranno semplicemente creati. Saranno strutturati, riutilizzati e resi disponibili in modo intelligente attraverso la ricerca, i social media, la scoperta tramite IA, le conversazioni di vendita, le community e i canali proprietari.

E avrà un battito cardiaco.

Forse è il modo più semplice per dirlo. Internet non ha bisogno di altra perfezione vuota. Ha bisogno di più opere che sembrino provenire da una mente, una cultura, un team, un luogo, una tensione, un rischio, uno scherzo, un ricordo, una convinzione.

I contenuti generati dall'IA non scompariranno. I contenuti sintetici diventeranno più sofisticati, più diffusi e più difficili da individuare. Alcuni saranno geniali. Alcuni saranno utili. Molti finiranno nella spazzatura.

L'opportunità creativa non consiste nel rifiutare gli strumenti a priori, bensì nell'utilizzarli senza però identificarsi con essi.

Questa sembra essere la vera sfida per i creativi. Ad agenzie, marchi e creativi non viene chiesto di scegliere tra umanità e tecnologia. Viene chiesto loro di capire a cosa serve ciascuna. L'IA può produrre su larga scala. Gli esseri umani devono ancora dare il loro tocco di gusto. L'IA può generare varianti. Gli esseri umani devono ancora decidere cosa conta. L'IA può simulare la perfezione. Gli esseri umani devono ancora creare significato.

In definitiva, i contenuti sintetici costringeranno l'industria a essere più onesta riguardo al valore. Se un'opera esistesse solo perché è economica da produrre, l'intelligenza artificiale ne produrrà di più. Se invece esistesse perché possiede intuizione, sentimento, tensione, maestria e un punto di vista ben definito, avrebbe un valore ancora maggiore.

Il futuro non premierà i marchi che pubblicano di più.

Verrà premiato chi sa innanzitutto cosa vale la pena realizzare

ENGLISH

There’s a quiet but fairly profound shift happening in the way the internet is being made. Not viewed. Not searched. Not monetised. Made.

For the first two decades of the social web, content still had a basic human bottleneck. Someone had to write the blog, shoot the video, design the image, record the voiceover, edit the clip, translate the campaign, brief the designer, commission the photographer, upload the product copy, crop the assets and hit publish. The internet was already overwhelming, obviously, but it still carried the fingerprints of human effort.

That bottleneck is disappearing.

AI generated content has turned content creation into content production. What once required teams, time and a reasonable amount of creative pain can now be generated, varied, localised, remixed and distributed at a scale that would have sounded absurd only a few years ago. Synthetic images, AI-assisted articles, generated video, cloned voices, virtual influencers, automated ads, machine-written product descriptions and synthetic social posts are now part of the everyday texture of digital life.

The numbers are still difficult to measure with total confidence, because detecting AI-generated material is messy and imperfect, but the direction is obvious. That does not mean the ‘human’ internet is dead in the water though, despite what the more melodramatic corners of the web might suggest. But it does mean the internet is becoming more synthetic. More automated. More probabilistic. More scalable. More polished. And, in many cases, more forgettable. Indeed, how many think pieces have you read already this month on the “deluge of AI slop”?

Simon Manchipp, Founder at SomeOne, puts it with the sort of bluntness that tends to cut through an industry fogged up by softer language:

“The majority are flooding the internet with digital landfill. When everyone can generate a million perfect, soulless images a minute, perfection becomes completely worthless. The new luxury is imperfection. The new premium is a pulse. If it looks hand made, and even better if there's proof it is, you'll make more of an impact.”

That phrase, “digital landfill,” is hard to shake because it captures the central risk of the synthetic content boom. The problem isn’t simply that machines can make content. The problem is that businesses can now make huge amounts of content without necessarily adding much meaning to the world.

And yet, this isn’t a simple anti-AI argument. Synthetic content can be useful. It can make campaigns more accessible, more personalised and more globally relevant. It can reduce production barriers. It can help smaller teams do bigger things. It can allow brands to speak across languages and formats with a speed that would have been impossible in the old model.

Sarina Da Costa Gomez, ECD at Particle6 Productions, is right to resist the lazy assumption that synthetic automatically means bad:

“People will always respond to good, emotionally resonant content – and if it’s good, it won’t matter if its synthetic, whether animated or photo-realistic. The illusion only breaks if it is genuinely poorly produced – and that’s the biggest worry about synthetic content at scale; most of it is unlikely to be good.”

That feels like the real tension. The question is not whether synthetic content can work. It can. The question is whether a marketing ecosystem obsessed with speed, efficiency and scale will use it to create more meaningful work, or simply more work.

From Content Creation to Content Production

The Operators Creative

The phrase “content creation” has always carried a little romance. It implies craft, thought, intention, voice, perspective, even when the actual output is a 400-word blog post about printer cartridges or a mildly desperate LinkedIn carousel about leadership.

“Content production” feels colder, but it’s probably more accurate now.

The generative AI era has industrialised the first draft. It has also industrialised variation. A single idea can become 50 headlines, 12 scripts, six visual territories, three tone-of-voice routes, a landing page, a newsletter, a product description, a podcast summary and a month of social content before lunch. Marketing teams are no longer limited by the same production constraints. They’re limited by judgement, brand discipline and whether anyone actually wants the content being made.

That shift is happening across a wider working culture where generative AI adoption is still uneven but growing quickly. A 2026 analysis of more than 36,000 workers across 35 European countries found average generative AI adoption at work was 12%, but ranged from under 3% to 25% depending on the country. Adoption was highest where workers had the skills, task autonomy and organisational conditions to use it meaningfully.

In other words, we’re not yet in a world where every workplace has fully integrated AI into production. But we are very much in a world where the content supply chain is changing.

That matters because production used to enforce selectivity. If making a video cost a meaningful amount of time and money, someone had to ask whether it was worth making. If translating a campaign into multiple languages required significant budget, there had to be a plan. If visual content needed photographers, illustrators, animators or designers, there was at least some friction between impulse and output.

AI removes much of that friction. That can be liberating, but it can also be dangerous. When content is cheap to make, businesses can forget to ask whether it deserves to exist.

This is where Manchipp’s warning about perfection becoming worthless starts to bite. AI is very good at producing surface polish. It can make things look expensive, resolved and professional. But if everyone has access to the same kind of polish, polish stops being a differentiator. The average rises. The middle gets shinier. The internet fills with competent-looking things that leave almost no emotional trace.

That’s why the move from creation to production is not just operational. It’s cultural. We’re seeing a shift from content as authored expression to content as generated output. From “what do we need to say?” to “what can we produce?” From editorial judgement to volume logic.

The risk for brands is obvious. They may become incredibly efficient at making things nobody remembers.

Why Synthetic Content Is Growing So Quickly

The growth of synthetic content is not mysterious. It’s happening because the incentives are almost irresistible.

Businesses want more assets, in more formats, for more channels, in more languages, at lower cost. Platforms reward constant presence. Search rewards freshness, authority and breadth, even as AI search reshapes how that content is discovered. Social channels reward speed, iteration and native format. Paid media requires endless variations for testing. Sales teams need enablement. Product teams need documentation. Employer brands need stories. Internal teams need comms. Audiences expect personalisation. Global markets expect localisation.

That is a lot of demand.

AI slots neatly into that pressure because it promises scale without proportional headcount. It can accelerate research, ideation, drafting, editing, versioning, translation, image generation, video prototyping and asset adaptation. It’s not hard to see why businesses are investing in it. For marketers under pressure to do more with less, AI generated content looks less like a toy and more like survival infrastructure.

The rise of AI search adds another layer. Brands are no longer only trying to rank in traditional search results; they’re also trying to be cited, summarised and represented accurately by AI systems. A 2026 study of Google Search, Gemini and AI Overviews found that AI Overviews were generated for 51.5% of representative real-user queries in its dataset and that source retrieval differed substantially between traditional search and generative systems. That means content now has to serve human readers, search engines and AI-mediated discovery environments.

This creates a strange feedback loop. AI creates more content, which makes discovery harder, which makes brands create even more content to remain visible. The web becomes a hall of mirrors, with synthetic material competing to be read by systems that may themselves produce synthetic summaries.

That is part of the reason the “dead internet” idea has entered the mainstream conversation. Stripped of its conspiratorial edges, the more useful version is simply this: more online spaces are being filled by automated content, bot activity, algorithmic feeds and generative media, making it harder to distinguish human expression from machine-produced output.

But it is important not to overstate the case. Synthetic content is not one thing. A badly generated spam article is synthetic content. So is an AI-translated customer help guide that makes support more accessible. So is a virtual production environment. So is an animated campaign using machine-assisted workflows. So is a personalised product recommendation. So is an AI-generated variant of an ad created under human direction.

That’s why Da Costa Gomez’s nuance matters:

“There are, however, some interesting areas where AI can allow us to deliver in meaningful ways at a grander scale than before. Personalisation, localisation, and multiple languages, for example, are all elements that can extend campaigns, and reach new audiences.”

That is the optimistic case for synthetic content. Not more sludge. More access. More relevance. More reach. More ability to adapt an idea across languages, audiences and contexts without rebuilding everything from scratch.

The danger is that too many brands will confuse the ability to make more content with the ability to create more value.

When Scale Becomes the Strategy

Scale used to be a distribution question. Make one strong piece of creative work, then scale it through media, PR, partnerships, search, social and culture. Now scale increasingly begins at production. Brands can generate more versions, more formats, more messages and more visual executions before anything has even reached an audience.

That changes the strategic conversation. Sometimes for the better. Often not.

At its best, scale allows a strong idea to become more useful. A campaign can be localised without losing its core. A product video can be adapted for different audience needs. A report can become searchable content, social clips, sales material and translated insight. A brand character can respond in more contexts. A complex service can be explained through personalised journeys.

At its worst, scale becomes the strategy itself. The business starts producing because it can. Content calendars fill up with machine-assisted filler. Search pages are targeted with generic articles. Social feeds become a wash of motivational phrasing, bland insight and suspiciously perfect imagery. The brand appears busy but not necessarily alive.

The evidence suggests audiences can sense this tension. One 2026 study of AI-generated content on a large Chinese video platform found that AI-generated creators achieved aggregate engagement comparable to human creators mainly through higher-volume production, despite users showing a marked preference for human-generated content. That is a fascinating and slightly grim finding. It suggests volume can compete with preference, at least in aggregate, which creates a powerful incentive to keep producing.

That’s how ecosystems get distorted. If high-volume synthetic content can perform acceptably, platforms and brands may push more of it into circulation. Not because it’s better, but because there’s more of it. The outcome is a scale-over-preference dynamic: audiences may prefer human work, but machine-assisted volume fills the feed anyway.

This is where Manchipp’s “digital landfill” line becomes more than colourful phrasing. It describes a structural problem. If content is cheap enough, some businesses will keep publishing until the environment itself becomes worse.

The same issue is already visible in advertising. Generative AI is being used to produce ads faster and more cheaply, while consumers have shown mixed reactions to obviously AI-generated signals, especially when visuals feel distracting or unnatural. The lesson is not that AI ads can’t work. The lesson is that scale and emotional resonance are very different things.

Da Costa Gomez makes that distinction beautifully. People will respond to good work, she argues, whether synthetic, animated or photorealistic. But “the illusion only breaks if it is genuinely poorly produced.” The real worry, as she says, is that “most of it is unlikely to be good.”

That should be pinned to every AI content strategy. The danger is not synthetic content. The danger is bad synthetic content at scale.

The Benefits and Risks of a Synthetic Content Ecosystem

There is a version of the synthetic content ecosystem that could be genuinely useful.

It could make marketing more accessible for smaller businesses. It could help charities and public bodies communicate more effectively with limited resources. It could make content more inclusive through translation, captioning, audio versions and accessibility adaptations. It could help brands create more relevant journeys for different audiences. It could reduce wasted production effort. It could allow creative teams to prototype faster and spend more time on the ideas that deserve investment.

It could also help global campaigns feel less lazily global. Localisation has too often meant translation with a thin dusting of cultural awareness. AI-assisted workflows, when guided properly by local experts and creative teams, could make campaigns more responsive to language, context and audience need.

That is where Da Costa Gomez’s point about “personalisation, localisation, and multiple languages” is so important. Synthetic content has real potential when it extends the reach of a strong idea rather than replacing the need for one.

But the risks are just as real.

The first risk is quality collapse. If businesses use AI to produce more average content, the internet becomes more average. Not dramatically worse all at once, just flatter. Less surprising. Less specific. Less human. More likely to say the statistically expected thing in the statistically expected tone.

The second risk is trust. If audiences suspect content is generated without care, they may start discounting it before they even engage. Synthetic media also complicates questions of authenticity, disclosure and provenance, particularly when images, voices and likenesses are generated or manipulated. The UK’s regulator recently required Google to give publishers more control over whether their content is used in AI search features while preserving traditional search visibility, reflecting how quickly AI-mediated content use has become a live policy issue.

The third risk is discoverability. Search engines can penalise low-value, scaled content whether human or machine-made. Google’s long-standing position is that automation is not inherently against its policies, but using automation primarily to manipulate search rankings is considered spam. Its emphasis is on helpful, reliable, people-first content rather than the tool used to create it.

That distinction matters. The question is not simply whether search engines can distinguish between human and AI generated content. Detection is imperfect, and AI-assisted workflows blur the boundary anyway. The more important question is whether the content is useful, original, trustworthy and clearly made for people. Search engines may not always know exactly how something was made, but they are increasingly motivated to demote low-value scaled content because it damages the search experience.

The fourth risk is misinformation and error. AI-generated summaries and outputs can be inconsistent, especially in high-stakes areas. A 2025 audit of AI Overviews and Featured Snippets for baby care and pregnancy queries found inconsistencies between AI Overviews and Featured Snippets on the same search page in 33% of cases, while medical safeguards were present in only 11% of AI Overview responses in the study. That should make any serious brand cautious about using synthetic content in sensitive categories without robust human review.

The fifth risk is sameness. AI systems are trained on what already exists, which means they are often good at reproducing category norms. That can be useful for drafting, but disastrous for distinction. If every brand uses similar tools, similar prompts and similar benchmarks, synthetic content could accelerate blandification.

Manchipp’s answer to that is not more perfection, but more pulse:

“The new luxury is imperfection. The new premium is a pulse. If it looks hand made, and even better if there's proof it is, you'll make more of an impact.”

That is not nostalgia. It is positioning. In a world where flawless synthetic polish becomes cheap, evidence of human presence may become a premium signal.

What Happens When Everyone Can Publish Everything?

The internet has always been defined by abundance, but AI generated content changes the nature of that abundance. It does not merely make publishing easier. It makes production effectively elastic.

One person can now operate like a content department. A small business can behave like a media company. A bad actor can flood search results. A brand can generate endless variants. A creator can build synthetic characters. A publisher can automate summaries. A platform can populate feeds with generated material. A spammer can produce sites at scale. A marketer can fill every gap in the calendar with something that looks finished.

So, what happens when everyone can publish everything?

First, attention gets more expensive. Not necessarily in media cost alone, but in creative effort. It becomes harder to earn genuine attention because the feed is fuller, the baseline is more polished and audiences become better at ignoring anything that smells generic.

Second, provenance becomes more important. People will want to know where things came from, who made them and whether there is a real human or institution behind them. This may not matter for every piece of content, but it matters for brands built on trust, craft, expertise and emotional connection.

Third, distribution becomes more competitive. If content supply explodes, discovery systems become gatekeepers. Search engines, social algorithms, AI assistants and recommendation systems decide what gets surfaced. Brands that treat content as isolated assets will struggle. Brands that build coherent ecosystems of expertise, authority and audience trust will have a better chance.

Fourth, taste becomes more valuable. Anyone can generate options. Fewer people can decide what is worth publishing. This is where creative leadership becomes essential. The future content strategist may look less like a calendar manager and more like an editor, curator and cultural filter.

Fifth, human weirdness starts to matter more. The little flaw, the strange phrase, the risky reference, the awkward truth, the lived-in detail, the hand-made texture, the decision that feels too specific to have been averaged out by a model. These are the things synthetic content often smooths away. They may also be the things audiences start to seek out.

This is why Manchipp’s line about imperfection lands so well. He is not saying work should be sloppy. He is saying that in an over-polished synthetic environment, humanity becomes a differentiator.

Da Costa Gomez’s view is equally important because she does not reduce the debate to human good, synthetic bad. The audience response depends on emotional resonance. A synthetic piece can work if it has craft, care and feeling behind it. An entirely human-made piece can fail if it is dull, lazy or emotionally empty.

That is the standard brands need to apply. Not “was this made by AI?” but “does this deserve attention?”

The Future of Content in an AI-Driven Worl

The future of content will not be human-only. That particular ship has not only sailed; it’s already been rendered, localised, clipped into vertical video and turned into 27 newsletter subject lines.

Nor will the future be fully synthetic, at least not if brands want to be remembered, trusted and liked. The more likely future is hybrid. Human-led ideas, AI-assisted production. Human judgement, synthetic variation. Human taste, machine speed. Human story, scalable adaptation.

But the hierarchy matters. If AI leads and humans merely approve, brands risk drifting towards the middle. If humans lead and AI extends, the tools become more interesting.

The content that will retain value in a world flooded with synthetic material will have several qualities.

It will have a point of view. Generic advice will become less valuable because generic advice is exactly what AI can produce endlessly. Brands need sharper opinions, clearer positions and more recognisable intellectual territory.

It will have evidence. Claims need sources, data, experience and proof. As AI-generated summaries and synthetic content multiply, unsupported assertions will feel cheaper.

It will have authorship. Whether that means a named expert, a visible creative process, a real community, a founder voice or proof of human craft, people will look for signs that the content comes from somewhere real.

It will have emotional intelligence. Da Costa Gomez is right that people respond to emotionally resonant content. The medium matters less than the feeling, provided the illusion holds and the work is genuinely good.

It will have restraint. The ability to publish everything should not become the decision to publish everything. Editorial discipline will matter more, not less.

It will have distribution thinking built in. In an AI-driven content ecosystem, the best content will not just be made. It will be structured, repurposed and surfaced intelligently across search, social, AI discovery, sales conversations, communities and owned channels.

And it will have a pulse.

That may be the simplest way to put it. The internet does not need more flawless emptiness. It needs more work that feels like it came from a mind, a culture, a team, a place, a tension, a risk, a joke, a memory, a belief.

AI generated content is not going away. Synthetic content will become more sophisticated, more common and harder to detect. Some of it will be brilliant. Some of it will be useful. A lot of it will be landfill.

The creative opportunity is not to reject the tools outright. It is to use them without becoming them.

That feels like the real challenge for creatives. Agencies, brands and creatives are not being asked to choose between humanity and technology. They are being asked to understand what each is for. AI can produce scale. Humans still need to provide taste. AI can generate variants. Humans still need to decide what matters. AI can simulate polish. Humans still need to create meaning.

In the end, synthetic content will force the industry to become more honest about value. If the work only existed because it was cheap to produce, AI will produce more of it. If the work existed because it had insight, feeling, tension, craft and point of view, it will matter even more.

The future will not reward the brands that publish the most.

It will reward the ones that know what is worth making in the first place.

Da:

https://creativepool.com/magazine/features/how-ai-is-driving-the-rise-of-synthetic-content-at-scale.34777