Perché la creatività umana sta diventando sempre più preziosa nell'era dell'intelligenza artificiale / Why Human Creativity Is Becoming More Valuable in the Age of AI

Perché la creatività umana sta diventando sempre più preziosa nell'era dell'intelligenza artificiale / Why Human Creativity Is Becoming More Valuable in the Age of AI

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

Per gran parte della storia creativa moderna, il collo di bottiglia è stato l'esecuzione. Per realizzare qualcosa, servivano tempo, formazione, denaro, software, abilità e spesso un team di supporto. 

Negli ultimi anni, questo paradigma è diventato irrilevante grazie alla potenza e all'ampia disponibilità dell'intelligenza artificiale generativa, in grado di redigere testi, generare concept, comporre elementi visivi, localizzare contenuti e produrre varianti a una velocità e a un costo che sarebbero sembrati impensabili solo pochi anni fa.

Secondo l'AI Index 2026 di Stanford, l'intelligenza artificiale generativa ha raggiunto un tasso di adozione del 53% nella popolazione in circa tre anni (più velocemente sia del computer che di Internet) e il costo dell'inferenza per i sistemi a un livello di circa GPT-3.5 è diminuito di oltre 280 volte tra la fine del 2022 e la fine del 2024. Il World Economic Forum, nel frattempo, afferma che gli strumenti basati sull'IA stanno drasticamente riducendo le barriere tecniche e di accessibilità nei settori dei media, dell'intrattenimento e dello sport.

Ecco perché il dibattito sulla creatività umana è diventato più interessante, non meno. La questione non è più se le macchine siano in grado di produrre contenuti dall'aspetto curato, plausibile o commercialmente utilizzabile. Chiaramente possono farlo. La domanda più difficile è cosa acquisisca più valore quando la cura dei dettagli, la plausibilità e l'utilizzabilità non saranno più qualità rare.

Paul Aitkenhead , responsabile delle pubbliche relazioni del marchio presso Gamma, va dritto al punto:

“Uno dei più grandi fraintendimenti sull'intelligenza artificiale è che sostituisca la creatività. Non credo sia vero. In realtà, l'IA non fa altro che standardizzare l'esecuzione ordinaria. Può aiutare a strutturare le idee, riassumere le ricerche e generare rapidamente le prime bozze, ma fatica ancora a gestire quegli aspetti che rendono i marchi memorabili e distintivi.”

Questa distinzione è importante. Sposta la conversazione dal melodramma di "IA contro creatività" al reale cambiamento economico già in atto. L'esecuzione media sta diventando più economica. La produzione abbondante sta perdendo valore. Il discernimento sta acquisendo sempre più valore.

Nel Regno Unito, questo cambiamento non è più solo una questione filosofica; è diventato un problema politico e di mercato. Nel marzo 2026, la Commissione per le comunicazioni e il digitale della Camera dei Lord ha avvertito che le industrie creative si trovano ad affrontare un "pericolo chiaro e imminente" derivante dall'uso diffuso e non autorizzato di opere protette e dalla scarsa trasparenza sui dati di addestramento dell'intelligenza artificiale. 

Lo stesso rapporto del governo del marzo 2026 ha successivamente confermato che l'ampia eccezione al diritto d'autore con possibilità di recesso, inizialmente preferita, non era più la soluzione prescelta a seguito della forte opposizione dei creatori e dell'intero settore creativo. Tali preoccupazioni non sono astratte: lo stesso rapporto della Camera dei Lord rileva che nel 2023 il settore creativo del Regno Unito ha contribuito con 124 miliardi di sterline al valore aggiunto lordo (VAL) e ha impiegato 2,4 milioni di persone.

In altre parole, l'era dell'intelligenza artificiale non sta rendendo irrilevante la creatività umana. Sta semplicemente rendendo più facile individuare dove risiedeva il vero valore fin dall'inizio.

L'intelligenza artificiale ha reso la creatività più facile, non più preziosa.

Se dovessimo riassumere il momento attuale con una sola frase, probabilmente sarebbe questa: l'intelligenza artificiale ha semplificato la produzione creativa, ma non ha aumentato il valore della creatività stessa.

Questa distinzione è importante perché facilità e valore non sono la stessa cosa. Barriere più basse favoriscono l'accesso, la sperimentazione e la produttività. Ma barriere più basse comprimono anche il prezzo di tutto ciò che si trova al di là di esse. 

Il rapporto del World Economic Forum del 2025 sull'intelligenza artificiale nei media, nell'intrattenimento e nello sport è esplicito su questo punto: gli strumenti basati sull'IA stanno ampliando lo sviluppo di contenuti abbassando le barriere tecniche, semplificando la produzione e consentendo a un maggior numero di persone di partecipare alla creazione. Si tratta di un progresso significativo. Rappresenta anche una sfida diretta per chiunque basasse la propria proposta di valore principalmente sulla capacità di produrre materiale di qualità più velocemente di tutti gli altri.

La ricerca riflette già questa tensione. In uno studio sperimentale del 2025 sulla scrittura creativa , i partecipanti che hanno utilizzato ChatGPT hanno prodotto lavori giudicati più creativi sotto diversi aspetti, con meno imprecisioni e ambiguità e in meno tempo. Tuttavia, hanno anche riferito che il compito risultava meno impegnativo, meno stimolante dal punto di vista intellettuale, meno piacevole e meno gratificante. Gli autori concludono che l'assistenza dell'IA può migliorare la produzione, ma allo stesso tempo diminuire parte dell'esperienza e del significato dell'atto creativo stesso. Si tratta di una contraddizione significativa. La performance è migliorata; la percezione di appartenenza al lavoro è diminuita.

Un modello simile emerge anche nelle arti visive. Uno studio del 2024 pubblicato su PNAS Nexus, utilizzando un set di dati di oltre 4 milioni di opere d'arte provenienti da più di 50.000 utenti, ha rilevato che l'intelligenza artificiale per la conversione da testo a immagine ha aumentato significativamente la produttività degli artisti e migliorato la valutazione tra pari, ma ha anche ridotto nel tempo il livello medio di originalità. Lo stesso studio sostiene che coloro che hanno tratto maggior vantaggio dall'IA non sono stati semplicemente coloro che hanno premuto il pulsante più ripetutamente, bensì coloro che sono stati in grado di esplorare idee più innovative e di filtrare i risultati in base a coerenza e significato. In altre parole, l'IA ha migliorato la produttività, ma il vantaggio è rimasto comunque agli esseri umani, dotati di un giudizio più accurato.

Ecco perché l'inquadramento di Aitkenhead è così utile. La vera rivoluzione non sta nel fatto che l'IA abbia improvvisamente inventato la creatività dal nulla. Sta piuttosto nell'aver eliminato gli attriti da un'enorme quantità di lavoro produttivo che prima aveva un grande valore proprio perché richiedeva abilità, tempo e ripetizione. Come dice lui stesso:

“La competenza più preziosa del futuro non sarà semplicemente quella di produrre più contenuti in tempi più brevi. Sarà piuttosto la capacità di capire cosa valga davvero la pena dire. Il giudizio umano, il posizionamento, il gusto, le sfumature emotive e l'originalità diventeranno significativamente più importanti quando tutti avranno accesso agli stessi strumenti di creazione.”

Questa è la realtà commerciale fondamentale. Quando l'IA rende la produzione abbondante, la produzione stessa perde il suo valore di scarsità. La velocità diventa un requisito imprescindibile. Le prime bozze costano meno. Le varianti diventano infinite. Ma l'abbondanza non crea significato. Crea un problema di filtraggio.

È proprio a questo che si riferisce Becky McOwen-Banks , fondatrice di Plain:AI, quando afferma che la trasformazione non è solo tecnologica, ma anche psicologica:

«Lasciatemi dire cosa ho notato in ogni workshop sull'IA che ho tenuto negli ultimi due anni... Nel momento in cui chiedo: "Qual è il vostro superpotere creativo?", nella stanza cala il silenzio. Non perché le persone non lo sappiano. Perché hanno iniziato a dubitare che conti ancora. È questo il vero cambiamento radicale. Non gli strumenti. Il dubbio.»

Il dubbio è comprensibile, ma mal indirizzato. Se l'IA può svolgere una parte maggiore del lavoro di produzione, il valore aggiunto si sposta a monte. I creativi più preziosi nell'era dell'IA non saranno coloro che riusciranno a produrre il materiale più competente nel minor tempo possibile. Saranno coloro che sapranno riconoscere quando la soluzione più competente è in realtà quella sbagliata, quando l'opzione più rifinita si rivela banale e quando il brief deve essere messo in discussione prima ancora di generare il primo risultato. Questo non significa che il lavoro che svolgerete avrà meno valore. Al contrario, ne avrà di più.

La creatività umana non è più definita dalla produzione

Uno degli aspetti più sconcertanti del dibattito sull'IA è che le persone continuano a usare il termine "creatività" per descrivere cose molto diverse. A volte intendono la fluidità: la capacità di generare molte idee. Altre volte intendono l'originalità. Altre volte l'esecuzione. Altre volte la risonanza emotiva. Altre volte la rilevanza culturale. L'IA sta cambiando tutte queste categorie, ma non nello stesso modo.

Su una ristretta serie di compiti di pensiero divergente, i grandi modelli linguistici ora ottengono risultati estremamente buoni. Un articolo del 2024 pubblicato su Scientific Reports ha rilevato che GPT-4 ha superato i partecipanti umani in diverse misurazioni del pensiero divergente, mentre un altro studio di Scientific Reports del 2023 ha scoperto che i chatbot basati sull'IA hanno superato gli umani in media in un compito di usi alternativi. Ma quello stesso studio del 2023 ha evidenziato un punto altrettanto importante: le migliori idee umane eguagliavano o superavano ancora quelle dei chatbot.

Il vantaggio dell'IA si è riscontrato nella media. Il vantaggio umano è rimasto ai livelli più alti. Gli autori dello studio del 2024 avvertono inoltre che tali test colgono solo una parte della creatività e non stabiliscono necessariamente una superiorità in termini di utilità, appropriatezza o capacità di giudizio creativo più ampia.

Questo dovrebbe cambiare il modo in cui le industrie creative parlano della minaccia. Il punto non è tanto che l'IA sia diventata "più creativa" nel pieno senso umano, quanto piuttosto che sia diventata spaventosamente brava a generare in modo affidabile materiale di qualità superiore alla media in formati ben definiti. Questo è sufficiente a esercitare un'enorme pressione su comitati, agenzie, ruoli di produzione junior, content farm e qualsiasi flusso di lavoro basato su risultati "sufficientemente buoni".

La prova più solida, sottoposta a revisione paritaria, proviene dall'articolo di Anil Doshi e Oliver Hauser pubblicato nel 2024 su Science Advances . In un esperimento sulla scrittura di racconti, l'accesso a idee generate dall'IA ha reso le storie più creative, meglio scritte e più piacevoli, soprattutto per gli scrittori meno creativi. 

Ma queste storie, generate con l'ausilio dell'IA, sono diventate anche più simili tra loro. Gli autori descrivono questo fenomeno come un dilemma sociale: i singoli individui ne traggono vantaggio, mentre la novità collettiva si riduce. Si tratta di una descrizione straordinariamente azzeccata di ciò che molte agenzie e team interni stanno iniziando a percepire. Il livello minimo si alza. La situazione intermedia migliora. Il lavoro converge.

Beto Nahmad , direttore creativo esecutivo di VCCP , descrive questo cambiamento con grande chiarezza:

«Per gran parte della storia moderna, la creatività è stata limitata dall'esecuzione... Oggi, questo limite sta scomparendo. L'intelligenza artificiale può generare immagini in pochi secondi, scrivere testi convincenti su richiesta, comporre musica, montare video e produrre un flusso infinito di contenuti... La creazione stessa sta diventando abbondante. Ciò che un tempo era scarso ora è disponibile con un clic. Eppure, con l'aumentare dell'abbondanza, qualcos'altro acquista valore: il gusto.»

Esattamente. La creatività umana non è più definita principalmente dalla capacità di produrre un oggetto rifinito. La produzione si sta democratizzando e automatizzando. L'aspetto più difendibile della creatività si sta spostando verso l'inquadramento, la scelta, lo scarto, la sequenza e la creazione di significato.

Le inquadrature di McOwen-Banks che cambiano con reale chiarezza:

“La velocità non è mai stata il limite massimo. La risposta predefinita del settore all'IA è stata quella di puntare all'efficienza. Maggiore produttività. Tempi di consegna più rapidi. Minori costi di produzione. E sì, l'IA può fare tutto questo. Ma quando la velocità è diventata l'obiettivo? I leader creativi di cui mi fido di più non si chiedono 'come posso usare l'IA per andare più veloce?', ma 'come posso usare l'IA per migliorare la mia capacità di espressione?'”

Questa distinzione tra velocità e precisione si adatta perfettamente alla ricerca. L'IA è molto brava ad ampliare lo spazio delle opzioni. È molto meno brava a dirti quale opzione è importante o se la domanda stessa è sbagliata. Una revisione sistematica del 2025 sulla co-creatività uomo-IA ha rilevato che un elevato controllo da parte dell'utente porta a maggiore soddisfazione, fiducia e senso di appartenenza rispetto ai risultati creativi, e che permangono importanti lacune nel supporto dell'IA per le fasi creative iniziali, come la chiarificazione del problema. In altre parole, le parti più sfumate, strategiche e interpretative del processo rimangono un territorio prettamente umano.

Sì, l'IA può produrre. E, sempre più spesso, può produrre risultati impressionanti. Ma la creatività umana si sta allontanando dalla mera produzione per evolversi verso qualcosa di più editoriale, più strategico e più selettivo. O, come dice Nahmad, "Il grande lavoro nasce dalla selezione". Può sembrare quasi antiquato, finché non ci si rende conto che è anche la definizione di valore creativo più a prova di futuro.

Perché il gusto umano si sta affermando come vantaggio competitivo

Se l'intelligenza artificiale eccelle nel generare opzioni plausibili, allora il gusto diventa la rara abilità che trasforma la possibilità in valore.

Non si tratta solo di una romantica difesa dell'abilità artistica. È ciò che le prove suggeriscono sempre più. Uno studio del 2026 pubblicato su PNAS Nexus, che confrontava gli esseri umani e diversi modelli di apprendimento per rinforzo (LLM) in compiti standard di creatività, ha rilevato che le risposte ai modelli LLM erano molto più simili tra loro di quanto lo fossero le risposte umane. Gli autori avvertono che, se i modelli LLM ampiamente utilizzati si comportassero in modo simile, potrebbero spingere gli utenti verso un insieme più ristretto di risultati "creativi", indipendentemente dal modello scelto. 

Un commento separato del 2025 su Nature Human Behaviour è giunto a una conclusione simile sul brainstorming: ChatGPT può aumentare la creatività media delle idee riducendo al contempo la diversità delle idee nel pool. E l'esperimento di scrittura di storie del 2024 su Science Advances ha riscontrato lo stesso compromesso di base: migliori risultati individuali, ma minore novità collettiva.

Ecco perché la frase di McOwen-Banks risulta così incisiva:

“Le medie stanno migliorando. Questo è il problema.”

Il problema è che la mediocrità non appare più palesemente mediocre. Sembra raffinata. Sembra presentabile. Spesso sembra professionale. Ma comincia anche a suonare, a sembrare e a muoversi come tutto il resto.

Simon Manchipp , fondatore di SomeOne , lo dice in modo più diretto:

“È un dato di fatto. La macchina ha il pennello, ma non ha l'occhio. L'intelligenza artificiale può offrirti mille opzioni, ma non può dirti quale farà piangere qualcuno. Il gusto è l'ultima barriera invalicabile per l'umanità. Non è una novità, il gusto ha SEMPRE avuto un valore inestimabile. Dalla scelta di un imbianchino con un solo nome per dipingere il soffitto della cappella alla ricerca di Coco per l'abito da sposa.”

Quell'ultima frase è arguta, ma l'argomentazione è seria. Il gusto ha sempre avuto un ruolo superiore all'esecuzione nella gerarchia dei valori culturali. La differenza ora è che l'esecuzione si sta industrializzando a una velocità tale che il gusto sta diventando visibile come un elemento di differenziazione commerciale, piuttosto che come un vago vezzo artistico.

Shagorika Heryani, fondatrice di Athina, giunge alla stessa verità da un'altra prospettiva:

“L'intelligenza artificiale ottimizza per un'esecuzione impeccabile, ma la perfezione è noiosa e onnipresente. Il gusto umano è esperienza vissuta. È contesto, sfumature e il coraggio di scegliere l'idea illogica che, in qualche modo, funziona alla perfezione. Ci connettiamo attraverso il difetto, la vulnerabilità, quegli aspetti che un modello di intelligenza artificiale è letteralmente programmato per smussare. I veri creatori di tendenze lo hanno sempre saputo. Non creano cose che piacciono alla gente. Fanno provare alle persone emozioni che non sapevano di desiderare.”

L'espressione "esperienza vissuta" è importante perché coglie qualcosa che l'attuale generazione di modelli non possiede veramente. Possono simulare registri, riferimenti e schemi. Possono calcolare la media dello stile. Possono dedurre le probabili mosse successive. Ma non apportano al lavoro il rischio biografico, la memoria incarnata, l'istinto sociale, l'imbarazzo, il dolore, il desiderio, l'ossessione o la contraddizione come fanno le persone. Non sanno che suono abbia un marchio dopo una crisi, cosa significhi una battuta in una comunità ma non in un'altra, o perché una frase apparentemente innocua possa comunque essere sbagliata in un momento culturale in tempo reale.

La definizione di gusto di Nahmad è particolarmente utile in questo contesto perché elimina le connotazioni di pseudo-lusso e la fonda sul giudizio:

“Non il gusto come questione di preferenza personale, ma il gusto come giudizio. La capacità di riconoscere ciò che conta. L'istinto di sapere cosa merita attenzione e cosa no. La sensibilità di individuare la differenza tra qualcosa di semplicemente competente e qualcosa che trasmette vita.”

Questo è il lavoro, adesso. In un mercato saturo di prodotti competenti, il premio per la creatività va a chi sa distinguere tra ciò che è semplicemente corretto e ciò che è realmente vivo.

Il rapporto "New Economy Skills" del World Economic Forum del 2025 esprime un concetto sorprendentemente simile, seppur con un linguaggio più formale. Sostiene che i compiti legati all'empatia, alla creatività, alla leadership e alla curiosità abbiano solo circa il 13% di potenziale per la trasformazione tramite intelligenza artificiale, poiché dipendono dal giudizio umano, dal contesto e dall'esperienza vissuta, concludendo che "nell'era dell'intelligenza artificiale, il vero vantaggio competitivo risiede nell'essere umani". Questa è quasi la versione politica del "fossato umano" di Manchipp.

Quindi, quando ci si chiede se il gusto possa diventare un vantaggio competitivo per marchi e creativi, la risposta non è semplicemente sì. Lo è già. Più la generazione di contenuti diventa abbondante, più preziosa diventa la selezione.

Le competenze che l'IA non può sostituire stanno diventando sempre più preziose

L'aspetto problematico della frase "competenze che l'IA non può sostituire" è che può suonare più come un'affermazione difensiva che come un argomento serio. Il modo migliore per formulare la questione è il seguente: quali capacità rimangono le più difficili da automatizzare, le più facili da sottovalutare e le più importanti dal punto di vista commerciale, una volta che la produzione di routine diventerà più economica?

Il World Economic Forum offre una risposta. Nel rapporto " Future of Jobs Report 2025" , i datori di lavoro classificano l'intelligenza artificiale e i big data tra le competenze in più rapida crescita, ma prevedono anche che il pensiero creativo, la resilienza, la flessibilità, la curiosità e l'apprendimento permanente acquisiranno maggiore importanza entro il 2030. Lo stesso rapporto afferma che, se la forza lavoro globale fosse composta da 100 persone, 59 avrebbero bisogno di formazione entro il 2030, il che equivale a dire che il mercato si sta già rimodellando attorno a nuove combinazioni di competenze tecniche e capacità di giudizio umano. 

Ciò si adatta perfettamente al punto di vista di Aitkenhead:

«Stiamo entrando in un periodo in cui i contenuti mediocri diventano abbondanti e, di conseguenza, meno preziosi. In questo contesto, i brand e le persone che si distingueranno saranno coloro che comprenderanno a fondo il proprio pubblico, individuando spunti significativi, raccontando storie rilevanti e creando idee che abbiano una vera risonanza. Paradossalmente, credo che l'intelligenza artificiale renderà la prospettiva umana commercialmente più preziosa che mai. Perché quando tutti possono produrre contenuti, il discernimento diventa il vero elemento distintivo.»

Il termine generico che racchiude il concetto è "discernimento". Al suo interno si celano diverse capacità specifiche, ancora più importanti in un mercato saturo di intelligenza artificiale: inquadrare correttamente il problema, individuare l'intuizione che nessuno ha ancora espresso, percepire quando un messaggio è emotivamente inappropriato anche se tecnicamente impeccabile, comprendere i tempi, offrire un punto di vista originale e sapere quando è meglio non dire la cosa ovvia.

Esistono solide prove che il pubblico reagisca ancora in modo diverso ai segnali umani. Uno studio del 2025 pubblicato sul Journal of Business Research ha rilevato che, quando i consumatori credevano che le comunicazioni di marketing emozionali fossero state scritte da un'intelligenza artificiale anziché da un essere umano, il passaparola positivo e la fedeltà diminuivano. È importante sottolineare che l'effetto era molto più debole per le comunicazioni fattuali e ancor più debole quando l'IA veniva percepita come un'operatrice di editing piuttosto che di scrittura. Questa è una lezione pratica per i brand: il pubblico non è ugualmente sensibile all'IA in tutti i contesti comunicativi. I messaggi emozionali e relazionali sembrano suscitare una maggiore aspettativa di autenticità umana.

Lo stesso schema si riscontra anche nell'arte. Uno studio del 2023, pubblicato sul sito dell'Università di Cambridge, ha rilevato che le persone giudicavano opere d'arte identiche in modo più positivo quando venivano etichettate come "create dall'uomo" piuttosto che come "create dall'intelligenza artificiale", e che la storia percepita, l'impegno profuso e il coinvolgimento umano contribuivano a spiegare tale preferenza. In altre parole, parte di ciò che le persone apprezzano non è solo l'aspetto finale dell'opera, ma anche il processo umano che sta dietro alla sua realizzazione.

Questo è di fondamentale importanza per chiunque voglia costruire un marchio. Perché le difficoltà che l'IA incontra sono spesso proprio quelle che creano una distinzione duratura: la voce, la vulnerabilità, la precisione emotiva, la capacità di interpretare il contesto culturale, la fiducia sociale e la coerenza narrativa nel tempo. Un risultato può essere generato una tantum. Ma un corpus di significato deve ancora essere creato dall'autore.

McOwen-Banks lo spiega in termini più operativi:

“Non si può influenzare il gusto. Si può approssimarlo, se i dati di addestramento sono sufficientemente buoni. Ma il modello non conosce il tuo cliente, il tuo pubblico, il momento culturale specifico che stai cercando di cogliere. Non ha alle spalle venticinque anni di esperienza su cosa funziona e cosa no. Non ha quella cicatrice. Quella è la tua.”

Nell'era dell'intelligenza artificiale, il vero valore della creatività umana risiede non nel fatto che le persone siano sempre più inventive delle macchine su richiesta, ma nel fatto che le persone apportano un giudizio contestualizzato all'ambiguità. Sanno interpretare il contesto. Sanno cogliere le contraddizioni. Sanno comprendere cosa un marchio sta cercando di diventare, non solo cosa hanno già fatto marchi simili.

Ecco perché le competenze che l'IA non può facilmente sostituire stanno acquisendo sempre più valore, sia dal punto di vista economico che creativo. Non sono semplici abbellimenti umani che si aggiungono all'efficienza delle macchine, ma sono ciò che impedisce all'efficienza di appiattire tutto in un'unica risposta. 

Perché le grandi idee hanno ancora bisogno del giudizio umano

Se l'intelligenza artificiale possiede un superpotere, è la capacità di generare. Se gli esseri umani conservano un vantaggio decisivo, è il giudizio.

Sembra ovvio finché non ci si rende conto di quanto raramente le industrie creative abbiano dovuto esplicitare questa distinzione. Per anni, un buon lavoro poteva celare il suo processo di pensiero all'interno del prodotto finale. Una grande campagna, identità visiva o sceneggiatura non doveva spiegare la sequenza invisibile di decisioni che ne determinavano il successo. Nell'era dell'intelligenza artificiale, questa invisibilità diventa un problema, perché i clienti possono confondere l'abbondanza generata con una soluzione di pensiero già definita.

Un concetto utile in questo contesto proviene dalla ricerca educativa piuttosto che dalla pubblicità. In un articolo del 2024 sull'intelligenza artificiale generativa e la valutazione , Margaret Bearman e colleghi sostengono lo sviluppo del "giudizio valutativo": la capacità di identificare e calibrare la qualità degli output e dei processi che coinvolgono l'intelligenza artificiale generativa. Descrivono questa capacità come una competenza prettamente umana che assume maggiore importanza, non minore, in un ambiente ricco di intelligenza artificiale. L'idea si traduce perfettamente nel lavoro creativo. L'obiettivo non è semplicemente produrre opzioni, ma riconoscere quale opzione ha un valore, quale è derivativa, quale è emotivamente vuota e quale merita altre tre ore di disagio prima di essere considerata pronta.

Ecco perché la formulazione di Nahmad appare così completa:

“L'intelligenza artificiale è straordinariamente efficace nel generare possibilità. Può offrire centinaia di concetti, migliaia di varianti e un numero pressoché infinito di direzioni creative. Ma la sola possibilità non è mai stata la fonte di un'opera grandiosa. Le opere grandiose nascono dalla selezione.”

La ricerca sulla co-creatività uomo-IA supporta questa enfasi sul controllo umano. Una revisione sistematica del 2025 di 62 sistemi di co-creatività ha rilevato che un maggiore controllo da parte dell'utente è associato a maggiore soddisfazione, fiducia e senso di appartenenza rispetto ai risultati creativi, pur notando che il supporto dell'IA rimane limitato nelle fasi iniziali, come la definizione del problema. Questo è un dettaglio cruciale. L'IA può essere molto utile una volta che il quadro di riferimento esiste. Spesso è meno utile nel decidere quale debba essere tale quadro.

McOwen-Banks ha un nome per la versione commerciale di questo prodotto: Human Premium.

“Se l'intelligenza artificiale comprime il valore di velocità, volume ed esecuzione – e sta già facendo esattamente questo – allora ciò che rimane è la qualità del pensiero umano applicato a un problema. Il giudizio. Il punto di vista. L'intelligenza creativa che plasma ciò che gli strumenti producono, anziché limitarsi a utilizzarli.”

Aggiunge poi la parte più difficile, che la maggior parte delle imprese creative non ha ancora pienamente interiorizzato:

“Ma ecco il punto dolente. Non si può far pagare ciò che non si rende visibile… Il premio umano ha valore solo quando è leggibile.”

Questo è un punto cruciale per il business. Se il tuo contributo migliore consiste nella sequenza invisibile di rifiuti, riformulazioni, modifiche e interventi strategici che hanno trasformato materiale generico in un'opera distintiva, allora devi sempre più aiutare i clienti a visualizzare tale sequenza. McOwen-Banks la definisce "Giudizio Visibile": mostrare dove l'esperienza umana ha prevalso sul modello, dove è intervenuto il gusto, dove il contesto ha cambiato la direzione, dove l'opzione migliore non era quella statisticamente più probabile.

Esistono ricerche a supporto di questa tesi anche in ambiti affini. Nello studio sull'arte pubblicato su PNAS Nexus, gli artisti che hanno tratto maggior beneficio dall'intelligenza artificiale per la conversione da testo a immagine sono stati quelli in grado di esplorare idee innovative e filtrare i risultati per garantirne la coerenza. Gli autori sostengono esplicitamente che la generazione di idee e il filtraggio rimangono competenze umane fondamentali nei flussi di lavoro assistiti dall'IA. La macchina amplia lo spazio di ricerca; la persona decide cosa merita di essere selezionato.

Ecco perché la creatività umana acquista valore, non lo perde, man mano che gli strumenti migliorano. Più l'intelligenza artificiale diventa brava a creare, più il buon senso diventa costoso. L'abbondanza a basso costo rende il discernimento più raro. E la rarità, come sempre, è dove si accumula il valore.

Come agenzie, marchi e creativi possono sviluppare un gusto migliore

La risposta pratica a tutto ciò non è quella di idealizzare l'essere umano e rifiutare lo strumento, bensì di ripensare a cosa significhi l'eccellenza creativa.

Innanzitutto, i creativi devono smettere di considerare la padronanza dell'IA e l'originalità umana come opposte.

La posizione più forte è solitamente quella ibrida: utilizzare l'IA per eliminare i tempi morti, accelerare l'esplorazione laterale e testare i percorsi, ma mantenere saldamente la responsabilità umana nella definizione, selezione e attribuzione del significato finale. La ricerca sulla co-creatività punta nella stessa direzione: è il controllo da parte dell'utente, non la dipendenza passiva, a migliorare la fiducia e il senso di appartenenza. Anche il WEF sostiene che un'adozione responsabile dipenda da un approccio incentrato sull'essere umano, dallo sviluppo delle competenze professionali e da una leadership strategica, piuttosto che dalla sola tecnologia.

In secondo luogo, le agenzie e i marchi devono diventare molto più consapevoli di come formano il gusto

Per anni, lo sviluppo dei giovani professionisti si è spesso basato sull'esecuzione: creare più presentazioni, scrivere più testi pubblicitari, produrre più format, imparare ripetendo. Alcuni di questi aspetti sono ancora importanti. Ma se la produzione media è sempre più standardizzata, allora è necessario che i giovani professionisti vengano esposti precocemente alla critica, al giudizio, alla ricerca culturale, alla logica narrativa, alla psicologia del consumatore, al posizionamento e alla pratica di difendere la validità di una strategia rispetto a un'altra. Questo non è un curriculum anti-intelligenza artificiale. È un curriculum post-abbondanza, in linea con il più ampio cambiamento del mercato del lavoro verso il pensiero creativo, la curiosità e le competenze incentrate sulla persona.

In terzo luogo, i marchi devono essere più attenti a dove lasciano che l'IA guidi la relazione

I consumatori reagiscono in modo più negativo quando i messaggi emotivi vengono percepiti come creati dall'IA, mentre i messaggi fattuali sono meno sensibili e la modifica da parte dell'IA è meno problematica rispetto alla creazione da parte dell'IA stessa. La lezione è semplice: se la comunicazione è funzionale, l'assistenza dell'IA può andare bene. Se invece si cerca di trasmettere cura, empatia, gratitudine, orgoglio o ispirazione, la presenza di una mano umana visibile è più importante. Questo dovrebbe influenzare non solo i flussi di lavoro di copywriting, ma anche la trasparenza, i processi di approvazione e la governance del marchio.

In quarto luogo, i creativi devono smettere di vergognarsi di affermare che il gusto ha un valore commerciale. 

McOwen-Banks ha ragione quando afferma che "la velocità è una merce. Il gusto no". Simon Manchipp ha ragione quando afferma che "il gusto è l'ultimo baluardo umano". Nahmad ha ragione quando afferma che "il gusto non è una decorazione. È una direzione". Non si tratta di slogan autocelebrativi. Sono verità strategiche concrete in un mercato in cui il costo della mediocrità patinata sta crollando.

Infine, il settore deve prendere sul serio la questione della provenienza. Uno dei segnali più chiari della direzione che potrebbe prendere il mercato è che l'attribuzione della paternità a un essere umano sta iniziando a diventare un'etichetta riconoscibile. Nel marzo 2026, la Society of Authors ha lanciato nel Regno Unito un programma "Human Authored" per aiutare i lettori a identificare i libri scritti da esseri umani in un mercato che, a detta della Society of Authors, è sempre più invaso da materiale generato dall'intelligenza artificiale. 

Anche la Camera dei Lord ha chiesto maggiori obblighi di trasparenza e standard relativi alla provenienza e all'etichettatura dei contenuti generati dall'IA, mentre il governo britannico afferma di stare valutando la possibilità di intervenire sulle etichette nell'ambito della sua più ampia risposta in materia di diritto d'autore e IA. Ciò non significa che ogni oggetto creato dall'uomo avrà automaticamente un valore maggiore. Suggerisce però che l'origine, la paternità e la tracciabilità dell'impegno umano stiano tornando a essere parte integrante della proposta di valore.

È qui che la conversazione si fa interessante. Il futuro probabilmente non appartiene a coloro che rifiutano l'intelligenza artificiale per principio, né a coloro che soffocano i propri istinti sotto una montagna di uniformità generata artificialmente. Appartiene a coloro che sanno a cosa servono gli strumenti, dove questi falliscono e come trasformare l'abbondanza di macchine in distinzione umana.

Aitkenhead lo spiega perfettamente:

“Quando tutti sono in grado di produrre contenuti, la capacità di discernimento diventa il vero elemento distintivo.”

E Nahmad porta l'argomentazione alla sua conclusione più chiara possibile:

“Il futuro non apparterrà a chi crea di più. Apparterrà a chi sa perché qualcosa dovrebbe esistere.”

Questo è il paradosso dell'era dell'IA. Più diventa facile creare qualcosa, più preziosa diventa la creatività umana quando è intrisa di giudizio, originalità, verità emotiva e punto di vista. L'IA potrà anche continuare ad alzare il livello di accesso, ma il valore aggiunto rimarrà indiscusso per coloro che sanno ancora distinguere tra il risultato ed il significato.

ENGLISH

For most of modern creative history, the bottleneck was execution. To make the thing, you needed the time, training, money, software, craft, and often a team backing you up. 

In the last few years, that paradigm has faded into irrelevance thanks to the power and widespread availability of generative AI that can draft copy, generate concepts, compose visuals, localise content and produce variations at a speed and cost that would have seemed implausible only a few years ago.

Stanford’s 2026 AI Index reported that generative AI had reached 53% population adoption within roughly three years (faster than both the computer and the internet) and that the cost of inference for systems at roughly GPT-3.5 level had fallen more than 280-fold between late 2022 and late 2024. The World Economic Forum, meanwhile, says AI-powered tools are drastically lowering technical and accessibility barriers across media, entertainment and sport.

That's why the debate about human creativity has become more interesting, not less. The question is no longer whether machines can produce content that looks polished, plausible or commercially usable. They clearly can. The harder question is what becomes more valuable when polished, plausible and usable are no longer scarce.

Paul Aitkenhead, Head of Brand PR at Gamma, gets to the heart of it:

“One of the biggest misconceptions about AI is that it replaces creativity. I do not think that is true. What AI really does is commoditise average execution. It can help structure ideas, summarise research and generate first drafts quickly, but it still struggles with the things that actually make brands memorable and differentiated.”

That distinction matters. It moves the conversation away from the melodrama of “AI versus creativity” and towards the real economic shift already underway. Average execution is becoming cheaper. Abundant output is becoming less valuable. Discernment is becoming more valuable.

In the UK, that shift is no longer just a philosophical argument; it is a policy and market issue. In March 2026, the House of Lords Communications and Digital Committee warned that the creative industries face a “clear and present danger” from widespread unlicensed use of protected works and from weak transparency around AI training data. 

The government’s own March 2026 report later confirmed that its originally preferred broad copyright exception with opt-out was no longer its preferred way forward after strong opposition from creators and the wider creative industries. Those concerns are not abstract: the same Lords report notes that the UK creative industries contributed £124 billion in GVA in 2023 and employed 2.4 million people.

In other words, the age of AI is not making human creativity irrelevant. It is making it easier to see where the real value was all along.

AI Has Made Creativity Easier, Not More Valuable

If you want one sentence that captures the current moment, it is probably this: AI has made creative production easier, but it has not made creativity itself more valuable.

The distinction matters because ease and value are not the same thing. Lower barriers are good for access, experimentation and productivity. But lower barriers also compress the price of whatever sits on the other side of them. 

The World Economic Forum’s 2025 report on AI in media, entertainment and sport is explicit on this point: AI-powered tools are expanding content development by lowering technical barriers, making content production easier and allowing more people to participate in creation. That is significant progress. It is also a direct challenge to anyone whose value proposition depended mainly on being able to make competent material faster than everybody else.

The research already reflects that tension. In a 2025 experimental study of creative writing, participants who used ChatGPT produced work judged to be more creative on several measures, with less inaccuracy and ambiguity and in less time. But they also reported that the task felt less effortful, less intellectually demanding, less enjoyable and less valuable. The authors conclude that AI assistance can improve output while simultaneously diminishing parts of the experience and meaning of the creative act itself. That is a revealing split. The performance went up; the felt ownership of the work went down.

A similar pattern appears in the visual arts. A 2024 PNAS Nexus study using a dataset of more than 4 million artworks from over 50,000 users found that text-to-image AI significantly increased artists’ productivity and improved peer evaluation, but it also reduced average novelty over time. The same paper argues that the people who gained most from AI were not those who simply pressed the button hardest; they were the ones who could explore more novel ideas and filter outputs for coherence and meaning. In other words, AI improved throughput, but the advantage still went to humans with better judgement.

That is why Aitkenhead’s framing is so useful. The real disruption is not that AI has suddenly invented creativity from nowhere. It is that it has removed friction from a huge amount of production work that used to carry quite a lot of value simply because it required skill, time and repetition. As he puts it:

“The most valuable skill in the future will not simply be producing more content faster. It will be understanding what is actually worth saying in the first place. Human judgement, positioning, taste, emotional nuance and originality become significantly more important when everyone has access to the same generation tools.”

This is the key commercial reality. When AI makes output abundant, output alone loses its scarcity premium. Speed becomes table stakes. First drafts become cheaper. Variations become infinite. But abundance does not create meaning. It creates a filtering problem.

That is what Becky McOwen-Banks, Founder at Plain:AI, is really pointing to when she says the disruption is not just technological but psychological:

“Let me tell you what I've noticed in every AI workshop I've run in the last two years… The moment I ask, ‘what's your creative superpower?’ the room goes quiet. Not because people don't know. Because they've started to doubt whether it still counts. That's the real disruption. Not the tools. The doubt.”

The doubt is understandable, but it is misdirected. If AI can do more of the making, the premium shifts upstream. The most valuable creatives in the age of AI will not be the people who can churn out the most competent material in the shortest time. They will be the people who know when the competent thing is the wrong thing, when the polished option is the bland option, and when the brief needs to be challenged before the first output is generated. That is not less valuable work. It is more valuable work.

Human Creativity Is No Longer Defined by Production

One of the most confusing aspects of the AI debate is that people keep using “creativity” to describe very different things. Sometimes they mean fluency: the ability to generate lots of ideas. Sometimes they mean originality. Sometimes they mean execution. Sometimes they mean emotional resonance. Sometimes they mean cultural significance. AI is changing all of those categories, but not in the same way.

On a narrow set of divergent-thinking tasks, large language models now perform extremely well. A 2024 Scientific Reports paper found that GPT-4 outperformed human respondents on several divergent-thinking measures, while another Scientific Reports study from 2023 found that AI chatbots outperformed humans on average in an alternate uses task. But that same 2023 study made an equally important point: the best human ideas still matched or exceeded the chatbots. T

he AI advantage was in the average. The human advantage remained at the top end. The 2024 authors also caution that such tests capture only one slice of creativity and do not necessarily establish superiority in usefulness, appropriateness or broader creative judgement.

That should change how the creative industries talk about the threat. The argument is not really that AI has become “more creative” in the full human sense. It is that it has become frighteningly good at reliably generating above-average material in tightly scoped formats. That is enough to put enormous pressure on committees, agencies, junior production roles, content farms and any workflow built around “good enough” deliverables.

The strongest peer-reviewed evidence on this comes from Anil Doshi and Oliver Hauser’s 2024 Science Advances paper. In an experiment on short-story writing, access to generative AI ideas made stories more creative, better written and more enjoyable, especially for less creative writers. 

But those AI-assisted stories also became more similar to one another. The authors describe this as a social dilemma: individuals benefit, while collective novelty narrows. That is a remarkably good description of what many agencies and in-house teams are starting to feel. The floor rises. The middle gets better. The work converges.

Beto Nahmad, Executive Creative Director at VCCP, frames that shift with real clarity:

“For most of modern history, creativity was constrained by execution… Today, that constraint is disappearing. Artificial intelligence can generate images in seconds, write convincing copy on demand, compose music, edit video, and produce an endless stream of content… Creation itself is becoming abundant. What was once scarce is now available at the click of a button. And yet, as abundance grows, something else becomes more valuable. Taste.”

That is exactly right. Human creativity is no longer defined primarily by the ability to produce a polished object. Production is being democratised and automated. The more defensible part of creativity is shifting towards framing, choosing, discarding, sequencing and meaning-making.

McOwen-Banks frames that shift with real clarity:

“Faster was never the ceiling. The industry's default response to AI has been to reach for efficiency. More output. Faster turnaround. Lower production cost. And yes, AI can do all of that. But when did faster become the ambition? The creative leaders I trust most aren't asking ‘how do I use AI to go faster?’ They're asking ‘how do I use AI to get sharper?’”

That distinction between faster and sharper maps neatly onto the research. AI is very good at expanding option space. It is much less good at telling you which option matters, or whether the question itself is wrong. A 2025 systematic review of human-AI co-creativity found that high user control leads to greater satisfaction, trust and ownership over creative outcomes, and that there are still important gaps in AI support for early creative phases such as problem clarification. In other words, the fuzzier, more strategic, more interpretive parts of the process remain deeply human terrain.

So yes, AI can produce. Increasingly, it can produce impressively. But human creativity is moving away from mere production and towards something more editorial, more strategic and more selective. Or, as Nahmad puts it, “Great work comes from selection.” That sounds almost old-fashioned until you realise it is also the most future-proof definition of creative value available.

Why Human Taste Is Emerging as a Competitive Advantage

If AI is exceptional at generating plausible options, then taste becomes the scarce skill that turns possibility into value.

This is not just a romantic defence of artistry. It is what the evidence increasingly suggests. A 2026 PNAS Nexus paper comparing humans and many different LLMs across standard creativity tasks found that LLM responses were far more similar to one another than human responses were to each other. The authors warn that if widely used LLMs behave similarly, they may drive users toward a narrower set of “creative” outputs regardless of which model they choose. 

A separate 2025 comment in Nature Human Behaviour reached a similar conclusion on brainstorming: ChatGPT can increase the average creativity of ideas while reducing the diversity of ideas in the pool. And the 2024 Science Advances story-writing experiment found the same basic trade-off. Better individual outputs, narrower collective novelty.

That is why McOwen-Banks’ line feels so potent:

“The averages are getting better. That's the problem.”

It is the problem because average no longer looks obviously average. It looks polished. It looks presentable. It often looks professional. But it also starts to sound, feel and move like everything else.

Simon Manchipp, Founder at SomeOne, says it more bluntly:

“Facts. The machine has the brush, but it doesn’t have the eye. AI can give you a thousand options, but it can’t tell you which one will make someone cry. Taste is the ultimate human moat. This is not news, taste has ALWAYS carried a premium. From choosing a guy with one name to paint the chapel ceiling to seeking out Coco for the dress.”

That last line is witty, but the argument is serious. Taste has always sat above execution in the hierarchy of cultural value. The difference now is that execution is being industrialised at such speed that taste is becoming newly visible as a commercial differentiator rather than a vaguely arty flourish.

Shagorika Heryani, Founder at Athina, gets at the same truth from another angle:

“AI optimises for flawless execution, but flawless is boring and everywhere. Human taste is lived experience. It is context, nuance, and the courage to choose the illogical idea that somehow lands perfectly. We connect through the flaw, the vulnerability, the things a AI model is literally programmed to smooth out. True tastemakers have always known this. They don't make things people like. They make people feel things they didn't know they were waiting to feel.”

That phrase “lived experience” matters because it captures something the current generation of models does not truly possess. They can simulate registers, references and patterns. They can average style. They can infer likely next moves. But they do not bring biographical risk, embodied memory, social instinct, embarrassment, grief, desire, obsession or contradiction to the work in the way people do. They do not know what a brand sounds like after a crisis, what a joke means in one community but not another, or why a safe sentence can still be the wrong sentence in a live cultural moment.

Nahmad’s definition of taste is especially useful here because it strips out the pseudo-luxury connotations and grounds it in judgement:

“Not taste as a matter of personal preference, but taste as judgement. The ability to recognize what matters. The instinct to know what deserves attention and what does not. The sensitivity to identify the difference between something that is merely competent and something that feels alive.”

That is the job now. In a market full of competent outputs, the creative premium moves to the people who can tell the difference between what is merely correct and what is actually alive.

The World Economic Forum’s 2025 New Economy Skills report makes a strikingly similar point in more formal language. It argues that tasks tied to empathy, creativity, leadership and curiosity have only about 13% potential for AI transformation because they depend on human judgement, context and lived experience, before concluding that “in the age of artificial intelligence, the true competitive edge is being human.” That is almost the policy version of Manchipp’s “human moat.”

So when people ask whether taste can become a competitive advantage for brands and creatives, the answer is not merely yes. It already is. The more abundant generation becomes, the more valuable the edit becomes.

The Skills AI Can't Replace Are Becoming More Valuable

The awkward thing about the phrase skills AI can’t replace is that it can sound like a defensive wish rather than a serious argument. The better way to frame it is this: which capabilities remain hardest to automate, easiest to undervalue, and most commercially important once routine production gets cheaper?

The World Economic Forum offers one answer. In the Future of Jobs Report 2025, employers rank AI and big data among the fastest-growing skills, but they also expect creative thinking, resilience, flexibility, curiosity and lifelong learning to rise in importance through 2030. The same report says that if the global workforce were represented by 100 people, 59 would need training by 2030, which is another way of saying the market is already being re-priced around new mixtures of technical fluency and human judgement. 

That fits neatly with Aitkenhead’s view:

“We are entering a period where average content becomes abundant and therefore less valuable. In that environment, the brands and individuals who stand out will be the ones who understand their audience deeply enough to identify meaningful insights, tell relevant stories and create ideas that genuinely resonate. Ironically, I think AI will make human perspective more commercially valuable than ever. Because when everyone can produce content, discernment becomes the real differentiator.”

Discernment is the umbrella term. Underneath it sit several specific abilities that matter even more in an AI-saturated market: framing the problem correctly, spotting the insight nobody has articulated yet, sensing when a message is emotionally wrong even if technically polished, understanding timing, bringing a distinctive point of view, and knowing when not to make the obvious thing.

There is good evidence that audiences still respond differently to those human signals. A 2025 Journal of Business Research paper found that when consumers believed emotional marketing communications were written by AI rather than a human, positive word of mouth and loyalty declined. Crucially, the effect was much weaker for factual communications and weaker still when the AI was perceived as editing rather than authoring. That is a practical lesson for brands: audiences are not equally sensitive to AI across all communication contexts. Emotional and relational messages seem to carry a stronger expectation of human authenticity.

The same pattern appears in art. A 2023 study published via the University of Cambridge repository found that people judged identical artworks more positively when they were labelled “human-created” rather than “AI-created”, and that perceived story, effort and human engagement helped explain the preference. In other words, part of what people value is not just the final surface of the work but the human process behind it.

That matters enormously for anyone building a brand. Because the things AI struggles with are often the things that create lasting distinction: voice, vulnerability, emotional precision, cultural reading, social trust and narrative coherence over time. A one-off output can be generated. A body of meaning still has to be authored.

McOwen-Banks puts it in more operational terms:

“You cannot prompt for taste. You can approximate it, if the training data is good enough. But the model doesn't know your client, your audience, the specific cultural moment you're trying to meet. It doesn't carry twenty-five years of knowing what lands and what doesn't. It doesn't have the scar tissue. That's yours.”

There is the real value of human creativity in the age of AI: not that people are always more inventive on demand than machines, but that people bring context-rich judgement to ambiguity. They can read the room. They can absorb contradiction. They can understand what a brand is trying to become, not just what similar brands have already done.

That is why the skills AI can’t replace easily are becoming more valuable economically as well as creatively. They are not decorative human extras sitting on top of machine efficiency. They are what stop efficiency from flattening everything into the same answer. 

Why Great Ideas Still Need Human Judgment

If AI has a superpower, it is generation. If humans retain a decisive advantage, it is judgement.

That sounds obvious until you realise how rarely the creative industries have had to make that distinction explicit. For years, good work could smuggle its thinking inside the final artefact. A great campaign, identity or script did not have to explain the invisible sequence of decisions that made it good. In the age of AI, that invisibility becomes a problem, because clients can mistake generated abundance for solved thinking.

A useful concept here comes from educational research rather than advertising. In a 2024 paper on generative AI and assessment, Margaret Bearman and colleagues argue for developing “evaluative judgement”: the ability to identify and calibrate quality in outputs and processes involving generative AI. They describe this as a distinctly human capability that matters more, not less, in an AI-rich environment. The idea translates neatly to creative work. The premium is not merely on producing options. It is on recognising which option has merit, which one is derivative, which one is emotionally hollow, and which one deserves another three hours of discomfort before it is ready.

That is why Nahmad’s formulation feels so complete:

“AI is extraordinarily effective at generating possibilities. It can offer hundreds of concepts, thousands of variations, and an almost infinite number of creative directions. But possibility alone has never been the source of great work. Great work comes from selection.”

Research on human-AI co-creativity supports that emphasis on human control. A 2025 systematic review of 62 co-creative systems found that higher user control is associated with greater satisfaction, trust and ownership over creative outcomes, while also noting that AI support remains limited in early phases such as problem clarification. That is a critical detail. AI can be very useful once the frame exists. It is often less useful in deciding what the frame should be.

McOwen-Banks has a name for the commercial version of this: the Human Premium.

“If AI compresses the value of speed, volume and execution — and it is already doing exactly that — then what remains is the quality of human thinking applied to a problem. The judgement. The point of view. The creative intelligence that shapes what the tools produce rather than just operating them.”

She then adds the harder bit, which most creative businesses still have not fully internalised:

“But here's the uncomfortable part. You can't charge for what you don't make visible… The Human Premium only has value when it's legible.”

That is a profound business point. If your best contribution is the invisible sequence of rejections, reframes, edits and strategic interventions that turned generic material into distinctive work, then you increasingly have to help clients see that sequence. McOwen-Banks calls this “Visible Judgement”: showing where human experience overrode the model, where taste intervened, where context changed the direction, where the strong option was not the statistically likely option.

There is research backing this up in adjacent domains too. In the PNAS Nexus art study, the artists who benefited most from text-to-image AI were the ones able to explore novel ideas and filter outputs for coherence. The authors explicitly argue that ideation and filtering remain pivotal human skills in AI-assisted workflows. The machine expands the search space; the person decides what deserves to survive it.

This is why human creativity becomes more, not less, valuable as the tools improve. The better AI gets at making, the more expensive good judgement becomes. Cheap abundance makes discernment rarer. And rarity, as ever, is where value accumulates.

How Agencies, Brands and Creatives Can Develop Better Taste

The practical response to all this is not to romanticise the human and reject the tool. It is to redesign what creative excellence looks like.

First, creatives need to stop treating AI fluency and human originality as opposites

The strongest position is usually a hybrid one: use AI to remove dead time, accelerate lateral exploration and pressure-test routes, but keep humans firmly responsible for framing, selecting and final meaning. The co-creativity research points in the same direction: user control, not passive dependence, is what improves trust and ownership. The WEF also argues that responsible adoption depends on a human-centric approach, workforce development and strategic leadership rather than technology alone.

Second, agencies and brands need to become much more deliberate about how they train taste

For years, junior development often happened through execution: make more decks, write more copy, produce more formats, learn by repetition. Some of that still matters. But if average production is increasingly commoditised, then people need earlier exposure to critique, judgement, cultural research, narrative logic, consumer psychology, positioning and the practice of defending why one route matters more than another. That is not an anti-AI curriculum. It is a post-abundance curriculum, and it aligns with the broader labour-market shift towards creative thinking, curiosity and human-centred skills.

Third, brands need to be more careful about where they let AI front the relationship

Consumers react more negatively when emotional messages are perceived as AI-authored, whereas factual messages are less sensitive and AI editing is less problematic than AI origination. The lesson is simple: if the communication is functional, AI assistance may be fine. If it is trying to convey care, empathy, gratitude, pride or inspiration, a visibly human hand matters more. That should influence not only copy workflows but disclosure, approval processes and brand governance.

Fourth, creatives need to get less embarrassed about saying that taste has commercial value 

McOwen-Banks is right that “speed is a commodity. Taste is not.” Simon Manchipp is right that “taste is the ultimate human moat.” Nahmad is right that “taste is not decoration. It is direction.” Those are not indulgent slogans. They are practical strategic truths in a market where the cost of polished mediocrity is collapsing.

And finally, the industry needs to take provenance seriously. One of the clearest signals of where the market may be heading is that human authorship itself is starting to become a visible label. In March 2026, the Society of Authors launched a UK “Human Authored” scheme to help readers identify books made by humans in a market it says is increasingly flooded with AI-generated material. 

The House of Lords has also called for stronger transparency obligations and for standards around provenance and labelling of AI-generated content, while the UK government says it is considering work on labels as part of its wider copyright and AI response. That does not mean every human-made thing will automatically command a premium. But it does suggest that origin, authorship and traceable human effort are becoming part of the value proposition again.

That is where this conversation gets interesting. The future probably does not belong to the people who refuse AI on principle, nor to the people who flatten their own instincts under a mountain of generated sameness. It belongs to the people who know what the tools are for, where the tools fail, and how to turn machine abundance into human distinction.

Aitkenhead says it perfectly:

“When everyone can produce content, discernment becomes the real differentiator.”

And Nahmad brings the argument to its cleanest possible finish:

“The future will not belong to those who create the most. It will belong to those who know why something should exist at all.”

That is the paradox of the age of AI. The easier it becomes to make something, the more valuable human creativity becomes when it carries judgement, originality, emotional truth and point of view. AI may keep raising the floor. But the premium will keep moving to the people who can still see the difference between output and meaning.

Da:

https://creativepool.com/magazine/features/why-human-creativity-is-becoming-more-valuable-in-the-age-of-ai.34742