Il problema è strutturale. I grandi player dell’intelligenza artificiale — Google, Microsoft, Anthropic — hanno costruito architetture tecniche sofisticate. Tuttavia, hanno trasferito quella complessità direttamente all’utente finale, chiedendogli di imparare gerarchie di prodotto che non gli appartengono. Gemini è un modello, un’app, un piano tariffario. Allo stesso tempo è un brand ombrello. Il risultato è disorientamento.
This dynamic, analyzed by TechCrunch in un articolo di agosto 2026, non riguarda solo i colossi tech. Infatti, coinvolge qualsiasi azienda che stia lanciando o comunicando soluzioni AI al proprio pubblico. In particolare, le PMI italiane e le aziende mid-market rischiano di replicare lo stesso errore: comunicare l’architettura invece del beneficio. Pertanto, il tema diventa centrale per chi si occupa di marketing e posizionamento digitale.
We at SHM Studio monitor this evolution closely. AI branding requires a different approach compared to traditional software. Therefore, those who manage the communication of products or services with AI components must rethink their narrative framework. In this analysis, we examine the numbers, causes, and operational implications for Italian marketing managers.
Il contesto: l’AI ha un problema di nomi, non solo di tecnologia
August 2026. Google once again updates the structure of Gemini. Therefore, users find themselves having to distinguish between Gemini Advanced, Gemini for Workspace, and the Gemini 1.5 Pro model. Three tiers. A single name. Zero perceived clarity.
Non è un caso isolato. TechCrunch ha dedicato un’analisi specifica a questo fenomeno, identificando un pattern ricorrente nell’industria AI. I brand tech costruiscono architetture di prodotto complesse. In seguito, le comunicano all’esterno senza mediazione narrativa. Il consumatore — e spesso anche il marketing manager — ne paga il prezzo in termini di confusione e mancata adozione.
Questo non è un problema estetico. È un problema di posizionamento strategico. Inoltre, ha implicazioni dirette sulle metriche di acquisizione, retention e NPS di qualsiasi prodotto con componenti AI.
The numbers that matter: trust, confusion and adoption
Market data tells a specific story. According to research McKinsey State of AI 2025, il 40% degli utenti business dichiara di non capire quale strumento AI usare per quale compito, anche quando l’azienda ha già acquistato una licenza. Dunque, il problema non è l’accesso. È la comprensione.
Similarly, research conducted by Gartner indicates that brand clarity — ovvero la capacità di un brand di comunicare in modo univoco cosa fa e per chi — è uno dei principali predittori di adozione nei prodotti software B2B e B2C. Tuttavia, il settore AI sta sistematicamente ignorando questo principio.
Tra l’altro, il fenomeno si acuisce quando i brand usano lo stesso nome per indicare il modello sottostante, l’interfaccia utente e il piano commerciale. Ad esempio,
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