{"id":24501,"date":"2026-03-27T03:21:11","date_gmt":"2026-03-27T02:21:11","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2026\/03\/27\/limpatto-dellai-nellindustria-cinematografica\/"},"modified":"2026-03-27T03:21:11","modified_gmt":"2026-03-27T02:21:11","slug":"limpatto-dellai-nellindustria-cinematografica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2026\/03\/27\/limpatto-dellai-nellindustria-cinematografica\/","title":{"rendered":"L\u2019impatto dell\u2019AI nell\u2019industria cinematografica"},"content":{"rendered":"
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L\u2019AI sta gi\u00e0 iniziando a essere implementata in alcune aree del processo di produzione cinematografica e televisiva, anche se la portata potenziale del suo impatto a lungo termine deve ancora essere pienamente compresa.<\/strong><\/p>\n

L\u2019intelligenza artificiale (AI) sta iniziando a essere integrata in alcune fasi della produzione cinematografica e televisiva, anche se il suo impatto a lungo termine rimane ancora in gran parte indefinito.<\/p>\n

Nonostante i limiti tecnologici, il percorso di adozione e la scala del potenziale impatto debbano ancora essere compresi fino in fondo, alcuni precedenti storici sull\u2019introduzione di nuove tecnologie e i primi casi d\u2019uso indicano che l\u2019AI potrebbe, nel tempo, trasformare profondamente la struttura del settore dei contenuti video e i relativi bacini di profitto.<\/p>\n

McKinsey ha condotto uno studio con interviste a leader del settore e ha analizzato dati di mercato e innovazioni tecnologiche passate, per comprendere come l\u2019AI possa influenzare produzione, distribuzione e consumo di contenuti.<\/p>\n

Un contesto complesso<\/strong><\/h2>\n

L\u2019adozione dell\u2019AI avviene in un contesto gi\u00e0 complesso: da un lato i consumatori hanno un\u2019attenzione frammentata dovuta a un\u2019abbondanza di contenuti e al tempo limitato a disposizione e, dall\u2019altro, la visione si sta spostando dai canali tradizionali verso lo streaming e i contenuti generati dagli utenti (UGC).<\/p>\n

Negli Stati Uniti, ad esempio, tra il 2022 e il 2024 le ore giornaliere di visione dedicate alla TV tradizionale sono diminuite con un tasso annuo composto del 4%, mentre lo streaming \u00e8 cresciuto del 13% e i video social del 14%. I consumatori fruiscono sempre pi\u00f9 contenuti su dispositivi mobili e utilizzano la TV principalmente come strumento per cercare e guardare video online, inclusi quelli generati dagli utenti. Parallelamente, gli investimenti nei contenuti originali stanno rallentando: negli USA, che rappresentano oltre la met\u00e0 della spesa globale, la spesa prevista per contenuti originali \u00e8 destinata a calare del 2% annuo, mentre cresce l\u2019attenzione per diritti sportivi o programmazione su licenza, pi\u00f9 economica o in grado di attrarre audience elevate.<\/p>\n

Il potenziale dell\u2019AI, tra promesse incertezze<\/strong><\/h2>\n

In questo contesto, l\u2019AI ha il potenziale per incidere su molteplici processi produttivi e operazioni di back office<\/em>.<\/p>\n

Il rapporto di McKinsey \u00e8 incentrato prevalentemente sulle implicazioni di business e non sugli aspetti creativi e non valuta come le organizzazioni possano adattare competenze o ruoli nel lungo periodo, tuttavia emerge chiaramente che i nuovi strumenti stanno gi\u00e0 mostrando un incremento di produttivit\u00e0 tra il 5 e il 10% in specifici casi d\u2019uso, sollevando per\u00f2 questioni relative alla propriet\u00e0 intellettuale (IP), all\u2019autenticit\u00e0 dei contenuti e al futuro dell\u2019occupazione creativa. Tra gli esiti possibili vi sono la \u201cdemocratizzazione\u201d della creazione di contenuti di livello professionale, lo spostamento dell\u2019attenzione dei consumatori verso piattaforme UGC e studi pi\u00f9 piccoli, e la nascita di nuovi formati e canali di distribuzione, con potenziale redistribuzione dei valori economici e aumento complessivo dell\u2019offerta di contenuti.<\/p>\n

Applicando analogie storiche, McKinsey stima che l\u2019AI potrebbe influenzare circa il 20% della spesa per contenuti originali nei prossimi cinque anni e ridistribuire fino a 60 miliardi di dollari di ricavi annuali una volta raggiunta l\u2019adozione di massa.<\/p>\n

Nonostante il potenziale, i dirigenti intervistati hanno evidenziato numerose incertezze: i contenuti generati dall\u2019AI non hanno ancora raggiunto standard qualitativi tali da provocare una discontinuit\u00e0 significativa ed in molti casi non corrispondono ai criteri di produzione premium<\/em>. Inoltre, esistono limiti intrinseci alla capacit\u00e0 dell\u2019AI di rivoluzionare la narrazione end-to-end<\/em> nei formati televisivi e cinematografici tradizionali.<\/p>\n

Ulteriori temi di discussione riguardano l\u2019utilizzo di modelli pubblici addestrati su IP senza licenza e la titolarit\u00e0 delle opere generate, creando dibattiti su attribuzione e diritti all\u2019interno della comunit\u00e0 creativa.<\/p>\n

Sviluppo e pre-produzione in prima linea<\/strong><\/h2>\n

L\u2019AI sta gi\u00e0 mostrando capacit\u00e0 di rimodellare alcune attivit\u00e0 chiave della produzione; la fase di sviluppo e pre-produzione, particolarmente dispendiosa in termini di tempo, \u00e8 quella con i casi d\u2019uso pi\u00f9 maturi, poich\u00e9 richiede minore complessit\u00e0 tecnica e comporta rischi pi\u00f9 contenuti. I primi adottanti hanno ottenuto incrementi di produttivit\u00e0 medi, con benefici superiori in alcuni generi o workflow<\/em>.<\/p>\n

L\u2019AI consente di arrivare a pitch<\/em> (ovvero brevi presentazioni mirate per proporre nuovi progetti a produttori, finanziatori o piattaforme con l\u2019obiettivo di convincerli a svilupparlo o finanziarlo) pi\u00f9 chiari, definire fasi di pre-produzione pi\u00f9 strutturate, analizzare sceneggiature, testare alternative narrative e pianificare location, oggetti di scena e shot list<\/em> in modo pi\u00f9 efficiente. Questi cambiamenti possono a loro volta accelerare produzione fisica e post-produzione, passando dalla logica del \u201csistemare tutto in post\u201d a una maggiore pianificazione a monte.<\/p>\n

Produzione fisica e nella post-produzione<\/strong><\/h2>\n

La produzione fisica, che include set, riprese principali e aggiuntive, vede ancora una limitata adozione dell\u2019AI, a causa di strumenti non ancora maturi, tutele contrattuali e creative e percezione del pubblico. Tuttavia, se queste barriere fossero superate, l\u2019AI potrebbe virtualizzare location<\/em>, ridurre reshoot<\/em> e accorciare cicli produttivi, offrendo vantaggi competitivi in un settore guidato dai successi.<\/p>\n

Anche nella post-produzione l\u2019AI \u00e8 gi\u00e0 impiegata in doppiaggio, localizzazione, montaggio e gestione delle librerie video, con applicazioni future che potrebbero ridefinire i flussi di lavoro, soprattutto in VFX e animazione.<\/p>\n

Le innovazioni passate forniscono indicazioni preziose sul potenziale impatto dell\u2019AI: storicamente, nuove tecnologie di produzione hanno ridistribuito valore economico verso distributori e fornitori, aumentato la qualit\u00e0 dei contenuti e ampliato la scelta per i consumatori. L\u2019adozione inattesa di tecnologie ha spesso generato nuovi formati e modelli di distribuzione: dalla macchina da presa trasformata in strumento di narrazione cinematografica, alla programmazione televisiva episodica, alla computer-generated imagery<\/em> (CGI) e ai telefoni cellulari, che hanno contribuito a nuovi formati di contenuto breve e piattaforme aperte.<\/p>\n

Tre possibili modalit\u00e0 di evoluzione delle dinamiche del settore<\/strong><\/h2>\n

Da queste lezioni emergono tre possibili scenari di evoluzione dell\u2019industria con l\u2019AI. Il primo, il pi\u00f9 probabile, \u00e8 l\u2019ampliamento dei cambiamenti nei workflow<\/em> esistenti, con un aumento della velocit\u00e0 e della capacit\u00e0 produttiva e con distributori in posizione privilegiata per catturare valore grazie alla concentrazione del mercato e alla trasparenza dei budget.<\/p>\n

Il secondo \u00e8 la democratizzazione su larga scala della creazione di contenuti professionali, che permetterebbe a studi pi\u00f9 piccoli e creatori indipendenti di competere, aumentando l\u2019offerta complessiva e spostando attenzione verso piattaforme aperte; ci\u00f2 comporterebbe pressioni sui grandi incumbent<\/em> e la necessit\u00e0 di ripensare workflow<\/em> consolidati.<\/p>\n

Il terzo scenario riguarda la creazione di nuovi formati e canali di distribuzione, potenzialmente con narrazioni immersive, personalizzate e partecipative, supportate dai \u201cworld model<\/em>\u201d e piattaforme integrate come TikTok, CapCut o DreamFlare, che uniscono produzione e distribuzione, permettendo agli utenti di influenzare direttamente i contenuti.<\/p>\n

Considerazioni etiche e implicazioni per talenti e creativit\u00e0<\/strong><\/h2>\n

Il ruolo dell\u2019AI solleva questioni etiche e rischi significativi. Le principali aree di preoccupazione riguardano talenti e creativit\u00e0, violazione di IP e altri diritti e possibili bias<\/em> o allucinazioni nei modelli. L\u2019erosione creativa pu\u00f2 incidere su intenti artistici e occupazione; l\u2019uso della digital likeness<\/em> (utilizzo di \u201cclone\u201d digitale di un attore cos\u00ec da poterlo far apparire in film, serie o videogiochi senza che sia fisicamente presente sul set) richiede protezione e una remunerazione equa.<\/p>\n

Le agenzie di talenti stanno esplorando nuove linee di servizio per gestire diritti e monetizzazione su larga scala, mentre la protezione IP sta generando partnership tra studi e aziende di AI per modelli proprietari, dato che alcune cause legali hanno messo in evidenza la necessit\u00e0 di etichette trasparenti sui dati di training<\/em> dell\u2019AI.<\/p>\n

Bias<\/em> e \u201dallucinazioni\u201d possono influenzare casting e rappresentazione, sottolineando l\u2019importanza di modelli di alta qualit\u00e0, test sui bias<\/em> e revisione umana.<\/p>\n

La ricerca di McKinsey mostra che l\u2019AI sta gi\u00e0 mostrando capacit\u00e0 di trasformare pre e post produzione, con un possibile impatto pi\u00f9 profondo nel tempo. La traiettoria futura rimane incerta, ma le organizzazioni che sapranno comprendere le implicazioni strategiche, gestire i rischi e adattare modelli operativi e organizzativi saranno quelle pi\u00f9 in grado di definire il futuro del cinema e della televisione nel prossimo decennio e a coglierne i vantaggi.<\/p>\n

Quello che oggi emerge \u00e8 che l\u2019AI non sostituir\u00e0 il talento umano, poich\u00e9 la narrazione guidata dall\u2019essere umano resta un indicatore di qualit\u00e0 e continuer\u00e0 a essere centrale nella produzione di contenuti premium<\/em>.<\/p>\n<\/div>\n

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Autore: Emanuela Bianchi<\/p>\n

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