Nel panorama tecnologico attuale, l’intelligenza artificiale mette a disposizione un set di strumenti operativi che sta trasformando il workflow del lavoro anche in case editrice. Per accompagnare i professionisti e le professioniste del settore nel passaggio, l’Associazione Italiana Editori propone due appuntamenti formativi pensati per declinare queste innovazioni nelle attività quotidiane di redazione, marketing e vendite.
Il primo corso, dal titolo Intelligenza artificiale e deep research: strumenti, limiti e criticità per attività di marketing e vendite in casa editrice, è previsto per martedì 21 aprile 2026 dalle ore 10 alle 13 sulla piattaforma Zoom.
La deep research è uno strumento capace di setacciare il web, aggregare dati provenienti dal web e restituire report strutturati. A differenza di una normale ricerca online, esegue in pochi minuti decine di query, consultando centinaia di fonti in più lingue tra articoli, forum, social, blog, e-commerce e restituendo analisi dettagliate sull’argomento scelto. Se ben utilizzata, permette alla casa editrice di raccogliere contenuti dalla rete a sostegno delle attività di marketing, comunicazione e studio del contesto. Tuttavia, l’efficacia di questi strumenti dipende dalla qualità delle fonti individuate, dai criteri con cui vengono selezionate e, soprattutto, dal modo in cui i risultati vengono interpretati: un controllo umano diventa condizione necessaria per evitare errori strategici, analisi fuorvianti e decisioni basate su dati falsati.
Il corso presenterà esempi concreti di creazione di prompt finalizzati alla deep research utilizzando quattro strumenti, Perplexity, Microsoft Copilot, ChatGPT e Gemini, evidenziando anche come possano offrire insight utili per migliorare i piani marketing, monitorare le conversazioni online e analizzare le opinioni dei lettori e delle lettrici.
Il secondo appuntamento, intitolato Agenti di intelligenza artificiale a supporto dei processi editoriali e redazionali in casa editrice, si svolgerà lunedì 27 aprile 2026 dalle ore 10 alle 13 sulla piattaforma Zoom.
Una delle applicazioni più interessanti dell’intelligenza artificiale è la realizzazione di agenti IA che, a differenza di un semplice scambio con un chatbot, sono in grado di eseguire sequenze di attività in autonomia, mantenendo memoria e contesto lungo tutto il processo. Per una casa editrice, questo apre possibilità concrete di alleggerire il carico di alcune attività ripetitive: gli agenti possono supportare editor, redattori e responsabili marketing e comunicazione in alcune attività, dalla revisione dei testi alla raccolta di spunti per la creazione di schede libro, dal supporto per la stesura di comunicati stampa all’adattamento di contenuti promozionali e social alle diverse piattaforme.
Gli agenti IA funzionano bene solo se vengono progettati con chiarezza: un agente senza un ruolo definito, senza contesto e senza confini operativi produce risultati generici o fuorvianti. Il corso offrirà una panoramica su cosa sono e come funzionano, come costruirli e valutarne i limiti, spiegando perché sono diversi dai semplici prompt e come possono essere configurati per semplificare alcuni flussi di lavoro.
Sul sito aie.it sono aperte le iscrizioni per entrambi i corsi. Nel frattempo, il docente Davide Giansoldati – digital trasformation & change management coach, autore e formatore – ha raccolto per noi dieci suggerimenti sui modi in cui la deep research e gli agenti di IA possono supportare l’editore nel proprio lavoro.
5 modi in cui la deep research può essere utile agli editori:
1. Individuare microtrend prima che diventino mainstream
La deep research permette di esplorare segnali deboli sparsi sul web, discussioni su forum di nicchia, commenti su community di lettori e lettrici, tendenze emergenti su piattaforme come Reddit o Goodreads e di aggregarli in un quadro coerente. Ciò può supportare decisioni editoriali come il lancio di nuovi titoli, lo sviluppo di collane o la valorizzazione di parti di catalogo ancora poco esplorate.
2. Analizzare i competitor in modo più rapido e strutturato
Con la deep research è possibile confrontare strategie di comunicazione e social di più editori, ottenendo in pochi minuti una panoramica comparativa su posizionamento, tono di voce, temi ricorrenti e attività promozionali. Un punto di partenza utile per chi si occupa di marketing editoriale.
3. Raccogliere e analizzare le opinioni dei lettori e delle lettrici
Recensioni su Amazon, discussioni su BookTok, commenti su blog letterari: le persone lettrici lasciano tracce preziose ovunque nel web. La deep research consente di raccogliere e sintetizzare queste fonti per fare delle analisi sul sentiment, capire cosa piace, delude o manca in un determinato genere o segmento. Un input concreto per orientare la comunicazione e le scelte editoriali.
4. Monitorare classifiche e dinamiche di vendita online
Tenere d’occhio le classifiche dei libri più venduti sulle diverse piattaforme e-commerce è un’attività che richiede tempo e attenzione costante. I browser agentici integrati negli strumenti di deep research possono automatizzare parte di questo monitoraggio, restituendo snapshot periodici utili per l’area commerciale e per preparare argomentazioni di vendita basate su dati reali.
5. Costruire argomentazioni di vendita e brief di marketing più solidi
La capacità di aggregare microdati da fonti eterogenee come dati di mercato, tendenze di ricerca, conversazioni online permette di costruire brief e presentazioni più fondati, basati su numeri contestualizzati e verificabili utili a chi si occupa di vendite e marketing.
5 modi in cui gli agenti IA possono supportare il lavoro in una casa editrice:
1. Automatizzare la creazione di schede libro e materiali promozionali
Creare schede libro, copertinari, descrizioni per e-commerce e marketplace sono attività che seguono strutture abbastanza standardizzate, ma richiedono comunque tempo e attenzione. Un agente addestrato con le linee guida editoriali della casa editrice può generare bozze di questi materiali a partire da un manoscritto o da un briefing, lasciando all’editor il compito di affinare e validare il lavoro.
2. Supportare la revisione e l’analisi dei manoscritti
Un agente configurato con criteri editoriali precisi può aiutare nella prima lettura di un testo: sintetizzare la trama, identificare elementi strutturali, segnalare incongruenze o verificare la coerenza del registro narrativo. Non sostituisce il giudizio editoriale, ma può velocizzare la fase di valutazione preliminare, soprattutto in periodi di alta pressione con un elevato numero di manoscritti in entrata.
3. Declinare i contenuti di comunicazione su più canali e audience
Un comunicato stampa, una newsletter, un post Instagram e una scheda per un librario raccontano lo stesso libro, ma parlano a pubblici molto diversi. Un agente può ricevere un testo base e riadattarlo automaticamente per ciascun canale e profilo di destinatario, mantenendo coerenza di messaggio e riducendo il tempo di produzione dei contenuti per l’ufficio stampa e il marketing.
4. Integrare flussi di lavoro redazionali e marketing
Gli agenti non operano in isolamento: possono essere integrati nei processi esistenti. È possibile, ad esempio, costruire un agente che – a partire da estratti di un libro in uscita – generi bozze di contenuti social, oppure uno che a partire dai dati di vendita produca report periodici per l’area commerciale. L’obiettivo non è sostituire il team, ma togliere dalle loro mani le parti più meccaniche del lavoro.
5. Costruire agenti personalizzati senza saper programmare
Uno degli aspetti più rilevanti del corso è che la costruzione di agenti IA su piattaforme come ChatGPT e Microsoft Copilot non richiede competenze di programmazione. La chiave è saper scrivere system prompt efficaci: istruzioni che definiscono il ruolo dell’agente, i suoi obiettivi, i limiti operativi e le fonti a cui può fare riferimento. Una competenza nuova che il corso affronta con esempi concreti ed esercitazioni pratiche.
CLASSIFICHE DEL GDL
