Per anni il lavoro dei ghostwriter è rimasto invisibile ma centrale nel mondo tech, ma cosa sta succedendo adesso con l’AI?
Infatti, dietro molti post LinkedIn dei CEO e riflessioni pubblicate da dirigenti di aziende come Amazon, Meta, GitHub o OpenAI si nascondeva spesso il lavoro di professionisti specializzati nel costruire una voce pubblica credibile.
Tra questi c’era anche David Johnson-Igra, ghostwriter attivo da anni nel settore tecnologico, che nel giro di poche settimane ha però visto sparire quasi tutti i suoi clienti.
Il momento coincide con il rilascio di Anthropic Claude 3 Opus, un modello AI che nel 2025 aveva attirato enorme attenzione per le sue capacità di scrittura avanzata.
Johnson-Igra non afferma con certezza che sia stata l’intelligenza artificiale a causare il crollo del suo business, in quanto anche i tagli di budget nel settore tech hanno avuto un peso.
Tuttavia, il tempismo gli è sembrato significativo. Proprio mentre le aziende iniziavano a interrogarsi su come produrre contenuti più rapidamente e a costi inferiori grazie ai modelli linguistici, molti incarichi tradizionali di scrittura hanno iniziato a scomparire.
Summary
Dalla crisi improvvisa alla reinvenzione: quando l’intelligenza artificiale cambia il lavoro creativo
Ad ogni modo, la vicenda racconta bene una trasformazione più ampia che sta attraversando il mercato digitale. L’intelligenza artificiale non sta soltanto automatizzando alcune attività: sta modificando il valore percepito del lavoro creativo.
Per molti mesi il dibattito si è concentrato soprattutto sulla possibilità che strumenti come Claude o ChatGPT sostituissero copywriter, marketer e creator.
Poi, gradualmente, è emerso anche un altro problema: la crescente saturazione di contenuti generati artificialmente.
Nel settore tech si è iniziato a parlare sempre più spesso di “AI slop”, cioè contenuti prodotti in massa, spesso privi di personalità, profondità o reale visione strategica.
Ed è proprio in questo passaggio che Johnson-Igra ha deciso di reinventare completamente la propria attività.
Invece di limitarsi a scrivere testi per i clienti, ha iniziato a costruire sistemi di contenuto alimentati dall’AI. Non vende più semplicemente articoli o post social: vende infrastrutture editoriali personalizzate che combinano competenze umane e modelli linguistici.
Un cambiamento che mostra come il mercato stia premiando non tanto chi usa l’intelligenza artificiale, ma chi riesce a integrarla in modo sofisticato.
Il “secondo cervello” per dirigenti e aziende: come funzionano i nuovi sistemi AI
Il cuore del nuovo approccio di Johnson-Igra è quello che definisce un “secondo cervello” digitale.
Nel mondo del ghostwriting esistono da sempre documenti interni che aiutano a mantenere coerente la voce di un dirigente: tono, lessico, argomenti preferiti, stile comunicativo.
Oggi però questi archivi statici stanno evolvendo in qualcosa di molto più avanzato.
Johnson-Igra utilizza infatti sistemi basati su knowledge graph e modelli linguistici per creare una memoria dinamica del cliente.
All’interno vengono inseriti interviste, contenuti pubblicati in passato, performance dei post, idee strategiche e note relative alla comunicazione aziendale.
Quando il dirigente deve affrontare un nuovo argomento, il sistema recupera automaticamente riferimenti ai contenuti precedenti, individua connessioni tematiche e suggerisce la direzione narrativa più efficace.
L’AI produce quindi una prima bozza che viene successivamente raffinata dall’essere umano. Secondo Johnson-Igra, il vantaggio non riguarda solo la velocità.
La vera differenza starebbe nella capacità di creare collegamenti tra informazioni che un singolo professionista potrebbe non notare immediatamente.
In pratica, il ruolo del ghostwriter si sposta dalla semplice produzione di testi alla progettazione di ecosistemi informativi personalizzati.
Questa evoluzione riflette un cambiamento più generale nel rapporto tra professionisti e AI. In molti settori creativi il valore si sta progressivamente spostando dall’esecuzione tecnica alla supervisione strategica.
Scrivere un post non basta più: conta costruire sistemi coerenti, addestrare flussi informativi e mantenere una direzione editoriale riconoscibile.
Non è un caso che molte aziende tech abbiano iniziato a cercare figure ibride, capaci di comprendere sia il linguaggio del marketing sia quello dell’automazione.
L’intelligenza artificiale, infatti, sta aumentando il valore di chi riesce a orchestrare gli strumenti piuttosto che usarli passivamente.
Il paradosso è evidente: gli stessi strumenti che inizialmente sembravano destinati a sostituire i ghostwriter stanno creando nuove opportunità per professionisti più specializzati.
Tuttavia, questo nuovo equilibrio richiede competenze completamente diverse rispetto a pochi anni fa.
Dalla scrittura al software: perché il content marketing sta diventando sempre più tecnico
Ad ogni modo, la trasformazione del lavoro di Johnson-Igra non si ferma alla produzione editoriale. Oggi i suoi servizi includono anche strumenti software personalizzati, script Python e connettori AI progettati per automatizzare processi di marketing complessi.
Per un cliente, ad esempio, ha sviluppato un sistema capace di analizzare migliaia di righe di dati LinkedIn per produrre report automatici sulle performance dei contenuti.
In un altro caso ha creato audit competitivi che confrontano centinaia di pubblicazioni di dirigenti concorrenti, visualizzando i temi dominanti attraverso heatmap e analisi semantiche.
Sta inoltre lavorando su strumenti MCP, connettori che permettono ai modelli linguistici di interagire con servizi esterni e basi dati aziendali.
L’obiettivo è standardizzare la comunicazione di startup e fondi venture capital, garantendo coerenza nei messaggi generati dall’AI.
Questa evoluzione racconta qualcosa di importante sul futuro del content marketing. Sempre più spesso le competenze richieste non riguardano soltanto la scrittura, ma anche la capacità di costruire processi, integrare dati e gestire strumenti tecnici avanzati.
In pratica, il contenuto sta diventando un prodotto software. E questo fenomeno riguarda ormai gran parte dell’economia digitale.
Non sorprende quindi che molte aziende stiano riducendo le collaborazioni tradizionali con freelance generalisti per privilegiare figure in grado di offrire soluzioni più complesse e automatizzate.
Allo stesso tempo, però, cresce anche il rischio di omologazione. Se tutti utilizzano gli stessi modelli linguistici, gli stessi framework narrativi e le stesse strategie di ottimizzazione, il risultato può diventare una massa indistinta di contenuti molto simili tra loro.
È qui che la componente umana continua a mantenere un valore decisivo.
L’AI può accelerare la produzione e organizzare enormi quantità di informazioni, ma la capacità di interpretare il contesto culturale, cogliere le sfumature e costruire una visione originale resta ancora profondamente legata all’esperienza umana.
