AI e pallavolo: guida a come (non) usarla

Viviamo non solo nell’epoca del digital, ma anche nella democratizzazione dei contenuti, quelli grafici, generati dall’intelligenza artificiale. Un’IA che ha reso tutti un po’ poeti, un po’ grafici, un po’ social media manager. Chi scrive la utilizza da sempre: ricerche, anche grafiche stesse (come quella in copertina), perché no? Idee, brainstorming, tutto quanto. È uno degli strumenti che ha cambiato il modo di interpretare non solo il giornalismo, ma ci limitiamo a questo. C’è però un problema endemico dentro il sistema Volley, che è quello di grafiche uniformate, di standardizzazione, di errori e di quello che viene definita AIslop. Questo è un rischio, perché nel mare magnum di contenuti, dove ormai neanche più bisogna fisicamente premere un bottone, (si autopubblica), è difficile ottenere l’attenzione. Difficile farlo senza un contenuto di qualità, un contenuto pensato, e invece tante altre potenzialità non sono state sfruttate. Come sempre, in questo tipo di discorsi non mi piace mai dare solamente la mia impressione soggettiva, in quanto sarebbe incompleta, magari di parte, magari imprecisa. Dunque, in primis vi allego l’ottimo lavoro fatto dai miei amici e colleghi, Volley in Barba, che ne criticano alcuni aspetti, e in questo numero di Fuori Rete invece apro un dialogo con chi ci è già venuto a trovare, ovvero il presidente di Julia Volley Roma, nonché CEO, creatore di Hype Up Marketing, Alessandro Mele.

Il vizio d’origine: supporto o sostituto?

La diagnosi di Mele riguarda la testa, non la tecnologia. “La cosa più brutta che sta accadendo è che l’intelligenza artificiale viene usata come un sostituto. Per facilità mentale e psicologica abbiamo preso le varie AI e ci siamo detti: questa non va a supportare il mio lavoro, va a sostituire il lavoro di qualcun altro”.

La distinzione cambia tutto: se lo strumento supporta, si affianca a una competenza e ne moltiplica la resa; se sostituisce, copre un vuoto di competenza, e il vuoto resta. Gli effetti si vedono anche in alto, dove “tante squadre di Serie A fanno contenuti grafici preimpostati, senza attenzione”: Mele cita, senza fare nomi, la mappa del calendario pubblicata da un club con una squadra dell’entroterra finita in mezzo al Mare Adriatico. Ma il problema vero sta più in basso, dove le risorse sono poche e il controllo ancora meno.

Il precedente dei social: una lezione già sbagliata una volta

Il parallelo è con dieci anni fa. “Arrivano i social e tutti cominciano a dire: sono uno strumento per vendere di più. Le società vanno dagli sponsor e promettono spazi e visibilità che poi non viene ricambiata”. Il motivo è aritmetico prima che creativo: cresciuta la densità di comunicazione, se non produci un contenuto di valore non emergi. “Vendere i social come visibilità per un brand è diventato come vendere il logo sulla maglia”: uno spazio, non un risultato.

I numeri dicono il resto: una società media, escluse le top, ha tra i 10.000 e i 40.000 follower, “solo una piccola parte degli appassionati di sport”, una percentuale infinitesimale della popolazione di città come Roma o Milano. “Il social è stato affrontato in maniera sbagliata, perché si è pensato solo a pubblicare senza utilizzare la creatività”. Oggi l’errore si ripete, e per giunta si dà per scontato che la creatività la metta la macchina.

Vale la pena guardare cosa dice il mercato globale, perché tocca esattamente la voce sponsor. Secondo una ricerca di Billion Dollar Boy, la quota di consumatori che preferisce i contenuti realizzati con l’AI generativa è scesa dal 60% del 2023 al 26%; per Fractl, nel 2026 il 40% dichiara che un uso massiccio dell’AI ridurrebbe la fiducia verso un brand a cui è affezionato. E il report 2026 di Integral Ad Science segnala che il 75% degli inserzionisti non vuole più vedere i propri annunci accanto a contenuti generati in serie. Tradotto per una società sportiva: chi compra visibilità sui tuoi canali ha cominciato a guardare anche che tipo di contenuti sta comprando.

Dai modelli di Canva ai template invisibili

Che non sia un problema di nicchia lo dicono i dizionari prima ancora dei dati: “AI slop” è stata eletta parola dell’anno 2025 da Merriam-Webster, e uno studio Graphite su 65.000 URL ha stimato che il 52% dei nuovi articoli pubblicati online sia ormai generato dall’AI. Nel volley il meccanismo è identico, in scala ridotta.

“Prima non si è investito in videomaker, grafici, social media manager: si è fatto tutto in casa. Adesso con l’AI si è detto: vedi che non mi serve proprio quella risorsa, mi basta un operatore che scriva un prompt molto basilare”. Qui sta il nodo che quasi nessuno affronta: prompt uguali producono output uguali, e prompt basilari moltiplicati per migliaia di associazioni sportive producono un effetto di massa. “Questa ineducazione alle AI cosa ha portato? Che la stessa AI è stata educata a fare contenuti uguali di bassa qualità”.

È quella che Mele chiama omologazione dei contenuti AI, e la contraddizione è enorme: “Volevamo andare via dai modelli preimpostati di Canva, che erano già una forte forma di omologazione. Abbiamo tolto i template, abbiamo dato all’AI il compito di farci fare un passaggio in più, e il risultato sono prodotti omologati lo stesso”. La prova è alla portata di chiunque: chiedete una locandina per i corsi di minivolley. “Uscirà lo stesso fondo, lo stesso effetto sfumato dietro, le tre parole in basso tipo competenza, passione, visione, le icone tutte uguali”. Siamo usciti dalla porta dei template per rientrarci dalla finestra: solo che ora il template è invisibile e nessuno lo ha scelto.

Educare l’AI prima di chiederle qualcosa

“Quando lavori con un cliente, la parte primaria non è dare il compito di realizzare il post. È far sì che l’intelligenza artificiale conosca il cliente, attraverso un brainstorming che può durare anche due ore”. Due ore in cui non si produce nulla di pubblicabile, e che sono esattamente l’investimento: “In quelle due ore hai fatto in modo che l’AI non sia un esecutore, ma rispetti canoni, intenzioni, qualità, direttive e soprattutto cultura e dettagli di marketing interni del brand”.

Significa costruire un contesto stabile: tono di voce, palette, riferimenti visivi, pubblico, ciò che la società è e ciò che non è da riutilizzare a ogni richiesta, invece di aprire una chat vuota e chiedere “fammi un post”. La differenza tra un output medio e un output tuo sta quasi tutta lì.

Il caso Julia Volley Roma: da due grafiche al giorno a sei

“Anche noi abbiamo affrontato il problema, perché mentalmente la cosa più semplice è dare il compito e farlo risolvere. Abbiamo fatto una riunione interna, ci siamo aiutati a capire cos’è il prompting e abbiamo preparato l’AI secondo quello che vogliamo: l’abbiamo educata”. Il risultato non è solo grafico - “stiamo programmando e facendo interloquire agenti AI” - ma sulla grafica si misura bene: “Le nostre locandine sono generate dall’AI e sistemate su Canva: sembra un contenuto realizzato da un grafico, magari non di altissimo livello, ma con il valore aggiunto dell’AI”. Tradotto in numeri: dalle due grafiche al giorno per le iscrizioni ai corsi si è passati a sei, con qualità superiore.

L’intelligenza artificiale che non genera niente

È il passaggio che ribalta il punto di vista. “Dobbiamo pensare che l’AI, se entra in un reparto marketing, non entra in un reparto grafico. Non è solo generativa: è anche uno strumento di lavoro mentale”. Esempio: le ricerche di mercato sul territorio per individuare possibili partner, dove “sono tutti dati a disposizione, accessibili via web, quindi non creano problemi di legalità”. Prima servivano persone e tempo per incrociare fatturati e settori; oggi quella funzione - che nelle società sportive non esisteva, “soprattutto in Serie A” - diventa sostenibile anche senza un ufficio dedicato.

Ma se l’efficienza serve solo a produrre di più, il guadagno si perde. “Chi prima faceva segreteria o semplici post ora può diventare una risorsa adatta a creare eventi”; soprattutto, “è una risorsa che viene valorizzata, perché le togli quella parte alla Ford, da catena di montaggio, in cui era relegata”. Vale anche per chi scrive: in una piccola società l’articolo richiede tempo, “ha una funzionalità ma non ha un risultato evidente”. Liberarlo significa poterlo investire in competenze.

Costi, sviluppo e la vera soluzione

Dentro Julia Volley il capitolo sviluppo è partito da un allenatore, che grazie alle competenze acquisite con l’AI sta costruendo uno strumento in test interno quest’anno: “L’anno prossimo potremmo pensare di inserirlo come prodotto esterno”. Stesso ragionamento per il digitale di base: per chi non può permettersi 1.500, 2.000 o 3.000 euro per un sito web, oggi un’alternativa percorribile esiste. Con un’avvertenza che Mele tiene a sottolineare, perché nessuno la dice ad alta voce: “Parliamo sempre di intelligenza artificiale a pagamento”. I modelli gratuiti fanno poco, quelli di ragionamento avanzato fanno la differenza e vanno messi a budget, restando una frazione di quello che costerebbe la risorsa che si pensava di sostituire.

Il resto è formazione, ed è il motivo per cui questo dialogo esiste: criticare l’AI slop serve fino a un certo punto. “La cosa fondamentale è dare delle soluzioni alle persone, insegnare e far crescere il settore, perché se cresce la qualità del settore crescono gli investimenti in tutto il settore”. In quest’ottica, in autunno Hype Up Marketing lancerà corsi pratici dedicati ad AI e sport. Perché il problema, come si capisce da tutta la conversazione, non è mai stato lo strumento.