Il 73% rassicura, ma i consumatori chiedono di più
Il framework IAB V2 sulla trasparenza IA arriva mentre norme più rigide entrano in vigore. I consumatori chiedono più chiarezza, ma mancano metriche solide.
Il framework IAB arriva mentre norme Ue e statunitensi impongono già obblighi di etichettatura per i contenuti sintetici
Il 18 agosto 2026, l’IAB ha pubblicato l’AI Transparency and Disclosure Framework Version 2. La notizia porta con sé una metrica apparentemente favorevole: il 73% dei Gen Z e Millennial, secondo Sonata Insights, ha dichiarato che una chiara divulgazione aumenterebbe o non avrebbe alcun impatto sulla probabilità di acquisto. Ma lo stesso dato convive con una richiesta molto più esigente: più della metà degli intervistati, sempre secondo la rilevazione IAB/Sonata Insights, vuole sapere se un annuncio è stato generato al 100% da IA o se utilizza immagini o video sintetici.
Il framework V2 arriva mentre il perimetro normativo si è già irrigidito. L’impressione è che la metrica del 73% rischi di mascherare una domanda di trasparenza assoluta, più difficile da soddisfare per chi, in azienda, deve decidere quando etichettare un contenuto sintetico.
Il 73% che non dice tutto
La rilevazione, condotta con Sonata Insights e i cui dati risalgono a gennaio 2026, andrebbe trattata come una misura di percezione, non come evidenza di impatto. Il 73% dei Gen Z e Millennial dichiara che una chiara divulgazione aumenterebbe o non avrebbe alcun impatto sulla probabilità di acquisto. È un dato di gradimento, non una stima di incrementalità: manca un confronto con un gruppo non esposto all’etichetta, manca un controfattuale. In termini di marketing science, è la distinzione tra dichiarare un’intenzione in un sondaggio e osservare un comportamento reale dopo l’esposizione.
Il punto critico è un altro: più della metà del campione, sempre secondo la rilevazione IAB/Sonata Insights, vuole che i brand rivelino se un annuncio è stato generato al 100% da IA o se utilizza immagini o video sintetici. Non è una richiesta mitigata da soglie di rischio: è una richiesta binaria. Così il 73% che sembrava rassicurante convive con una domanda molto più esigente, quasi assoluta. E questo crea tensione con un framework che, nella versione originale, aveva scelto un approccio selettivo. Se i consumatori vogliono di più, cosa impongono le nuove leggi?
Le regole non aspettano il framework
Il framework originale, pubblicato il 15 gennaio 2026, introduceva un modello basato sul rischio: divulgazione solo quando l’IA influisce materialmente su autenticità, identità o rappresentazione in modi che possono ingannare i consumatori. La logica era quella di evitare etichette a tappeto e di limitare l’obbligo ai casi di possibile inganno.
Ma le regole non hanno aspettato il V2. La legge di New York sui performer sintetici, firmata a dicembre 2025, è entrata in vigore a giugno 2026. Lo scorso 2 agosto sono entrati in vigore, lo stesso giorno, l’articolo 50 dell’AI Act dell’Unione europea e la SB 942 della California, che introduce requisiti di metadati ed etichettatura. Siamo di fronte a un quadro più rigido e meno basato sulla sola valutazione del rischio: obblighi, scadenze e requisiti tecnici. Il V2, pubblicato oggi, deve rispondere a entrambe le pressioni: la richiesta dei consumatori e la rigidità normativa.
La misurazione che manca
Il rischio, qui, non è solo legale. È di misura. Un framework basato sul rischio dice quando divulgare, ma non dice come capire se la trasparenza sta funzionando. Non esiste, almeno nell’annuncio di oggi, una metrica standard per isolare l’effetto delle etichette su fiducia, considerazione o conversione. Il 73% è un self-report: può raccontare che le persone non si dichiarano spaventate, ma non misura se l’etichetta cambia il comportamento reale. È lo stesso errore che separa un last-click da un contributo reale: confonde una segnalazione disponibile con un effetto causale.
Un marketing scientist, per rispondere, imposta un test con controllo: due creatività identiche, una con etichetta IA, una senza, randomizzate su segmenti comparabili, e osserva non solo le intenzioni ma le conversioni, i resi, il tempo sul sito, il brand lift. Senza questo disegno quasi sperimentale, ogni lettura del 73% resta correlazionale. E la domanda non è accademica: se la divulgazione diventa obbligo, da New York alla California all’Unione europea, le aziende devono sapere se l’etichetta protegge la fiducia o introduce attrito.
Il framework V2 potrebbe restare ancorato alla logica dell’inganno potenziale, mentre i consumatori chiedono un’informazione piena. La trasparenza si misura, ma chi misurerà la fiducia? Senza una metrica condivisa e un disegno di validazione, il 73% non può essere letto come prova di fiducia.
La trasparenza IA non è solo un obbligo legale: è una promessa di misurabilità. Finché non sapremo come il framework verrà applicato e come i consumatori percepiranno davvero le etichette, il 73% resta un numero da maneggiare con cura.
