AI e UX writing: come usare l’intelligenza artificiale per scrivere microcopy efficaci

Cos'è l'AI UX writing?

L'AI UX Writing è l'applicazione dell'intelligenza artificiale alla creazione e ottimizzazione dei microtesti presenti nelle interfacce digitali.

Questi microtesti includono label, pulsanti, call-to-action, messaggi di errore e notifiche: tutti elementi fondamentali per guidare l'utente e migliorare l'esperienza complessiva su siti web, app e piattaforme digitali.

L'uso dell'AI nel campo dell'UX writing consente di personalizzare i testi, adattando il tono di voce al pubblico, al contesto d'uso e persino al comportamento dell'utente.

Un esempio pratico: un'AI, magari già ben addestrata, può proporre una call-to-action più persuasiva in base ai dati di navigazione o suggerire messaggi di errore chiari e empatici che possono ridurre la frustrazione dell'utente.

A differenza del classico AI copywriting - orientato alla produzione di contenuti più lunghi, come articoli di blog magari, l'AI UX writing si concentra su testi brevi, funzionali e accessibili, in cui chiarezza, coerenza e usabilità sono prioritarie.

É importante sottolineare che l'adozione di questi strumenti di intelligenza artificiale non sostituisce, in alcun modo, il ruolo dell'UX writer, ma lo supporta.

Infatti, questi tool di AI per il copywriting, da un lato velocizzano il processo creativo, da un altro, permettono di testare rapidamente varianti di microcopy per ottimizzare l'esperienza utente.

Cosa può fare l'AI nel microcopy UX?

L'intelligenza artificiale agisce su due piani quando parliamo di microcopy e UX writing. Infatti, non ci aiuta esclusivamente nella generazione di testi, ma questi strumenti ci supportano nell'analisi dei dati e in una maggiore comprensione del percorso degli utenti.

In questo modo, possiamo costruire user flow mirati che accompagnano l'utente verso l'azione desiderata e generare microcopy personalizzati in base al contesto e alle preferenze/esigenze specifiche del target che interagirà con quella determinata interfaccia.

Ecco alcuni dei principali ambiti di applicazione dell'IA nell'UX writing:

• Generazione CTA e messaggi di errore contestuali: l'AI può suggerire label, pulsanti, messaggi di errore e call-to-action basandosi non solo sul contenuto della pagina, ma anche su dati di navigazione e pattern di comportamento
• supporto A/B test automatici: grazie alla capacità di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati, l'AI può testare varianti di microcopy e identificare quelle che generano più clic, conversioni o interazioni, migliorando continuamente il percorso utente
• supporto per coerenza e accessibilità: infine, possiamo sfruttare l'intelligenza artificiale per ottenere suggerimenti alternativi e inclusivi e migliorarne la leggibilità, garantendo che i microcopy restino comprensibili e accessibili a ogni tipo di utente.

Come integrare l'AI nel workflow di UX Writing

L'adozione dell'IA nel processo di UX writing implica unire dati e creatività umana con l'obiettivo di generare micro testi in grado di ottimizzare l'esperienza utente e incoraggiarli a compiere delle azioni precise.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale, prima di tutto, richiede la massima attenzione da parte dell'UX writer: sei sempre tu a dettare le regole del gioco.

Questo significa che l'AI può generare diverse varianti di microcopy, ma questi si basano su strategie di brand definite a priori da te (Tone of Voice, obiettivi, etc).

Inoltre, ricorda anche che l'IA non è infallibile. Ecco perché il tuo ruolo implica anche la scelta dei microcopy più efficaci rispetto al contesto e al target di riferimento e, in generale, una supervisione che quanto realizzato rispecchi i valori e la personalità del brand.

Il mio suggerimento è semplice: crea e definisci delle linee guida di base che riguardano il brand a 360° (valori, criteri di inclusività, USP e tutto ciò che ritieni importante) in modo che l'AI lavori all'interno di confini chiari e generi output coerenti.

Attraverso delle fasi di revisione costante, A/B test ad hoc e l'uso di dati sempre aggiornati, l'intelligenza artificiale può semplificare e ottimizzare l'intero workflow di UX writing.

UX writing e AI: quali strumenti utilizzare?

Ecco alcuni strumenti utili che puoi iniziare a utilizzare per semplificare e automatizzare parte del tuo processo di scrittura di contenuti per prodotti digitali:

• plugin AI Figma: estensioni come Writer for Figma o Frontitude, UX Writing Assistant permettono di generare microcopy direttamente all'interno del design, mantenendo coerenza con componenti e design system
• strumenti come ChatGPT o Jasper: attraverso dei prompt mirati, con la definizione di tono di voce, obiettivi e regole di brand, questi tools consentono di creare e ottimizzare microtesti. Possono costituire un vantaggio importante soprattutto in fase di brainstorming o in necessità di microtesti in tempi rapidi.
• API di intelligenza artificiale integrate nei CMS o nei sistemi di supporto: Servizi come le API di OpenAI o Gemini possono essere collegati a CMS, app o sistemi di ticketing per generare testi personalizzati in tempo reale, ad esempio messaggi di onboarding o risposte automatiche a supporto clienti.

Sfide etiche e prospettive future dell'AI nell'UX copywriting

Quando navighiamo sul web – da una semplice ricerca su Google allo scrolling continuo sui social – il nostro cervello è esposto a un flusso costante di stimoli e informazioni. Per gestirlo, filtriamo in modo selettivo ciò che leggiamo e in media ricordiamo solo una piccola parte dei contenuti che incontriamo.

Con l'esplosione dell'intelligenza artificiale, questo scenario si è amplificato: l'AI è in grado di generare migliaia di testi simili tra loro, saturando l'attenzione degli utenti e rendendo più difficile per le aziende distinguersi e creare messaggi realmente memorabili.

In questo contesto emergono alcune sfide cruciali legate all'uso massimo (e non controllato) dell'AI per la generazione di microtesti.

Omologazione del linguaggio

Questo riguarda il rischio che i microcopy diventino tutti uguali, privi di concetti originale e studiati in base al contesto d'uso e al target specifico.

La generazione di "testi tutti uguali" diminuisce la capacità di mantenere alta l'attenzione dell'utente, portando così ad un basso signal-to-noise (informazioni poco chiare che creano confusione).

Il risultato di microcopy prodotti dall'AI senza supervisione umana o senza linee guida chiare è quasi sempre negativo: l'utente non vive l'esperienza attesa, il tono di voce diventa incoerente e si perde la possibilità di costruire una relazione emotiva con il brand.

Messaggi generici o fuori contesto possono aumentare attrito nei percorsi chiave (onboarding, acquisto, assistenza) e ridurre fiducia, compromettendo metriche come conversione, retention e soddisfazione.

Bias nei modelli linguistici

Uno dei temi più critici riguarda i dati di addestramento dei modelli linguistici che alimentano l'intelligenza artificiale.

Questi sistemi apprendono da enormi quantità di testi che inevitabilmente contengono bias, pregiudizi e stereotipi. Di conseguenza, i microcopy generati possono riflettere – e talvolta amplificare – tutto ciò, producendo contenuti che escludono segmenti di utenti, rafforzano cliché culturali o trasmettono messaggi non inclusivi.

Il rischio è duplice: compromettere l'esperienza dell'utente e danneggiare la reputazione del brand, soprattutto in contesti globali e multiculturali.

L'AI, per quanto avanzata, non possiede consapevolezza culturale né la sensibilità necessaria per riconoscere le sfumature di linguaggio, tono o contesto che garantiscono equità e rispetto.

Per questo il ruolo dell'UX writer resta insostituibile: solo l'intervento umano può analizzare criticamente i testi, correggere distorsioni e garantire un microcopy che sia davvero inclusivo, empatico e in linea con i valori del brand.

Necessità di empatia e trasparenza

I microcopy sono elementi chiave in ogni interfaccia digitale perché creano fiducia, guidano le azioni e rassicurano l'utente lungo il percorso d'interazione.

Questo è particolarmente evidente nelle fasi critiche, come un pagamento annullato, un errore di sistema o la cancellazione di un servizio: in questi momenti l'empatia diventa decisiva per trasformare una possibile frustrazione in un'esperienza positiva.

Un esempio è il cosiddetto recovery, ovvero le situazioni in cui l'utente incontra un ostacolo che interrompe il flusso. Qui i microcopy devono offrire indicazioni chiare, soluzioni pratiche e un tono rassicurante, aiutando l'utente a risolvere il problema e completare l'azione senza stress.

Senza una guida o una revisione umana l'AI rischia di produrre testi freddi e impersonali, incapaci di cogliere le sfumature emotive.

Il risultato può essere un'esperienza percepita come distante o negativa, che riduce la fiducia nel brand e aumenta il rischio di abbandono.

AI e UX writing: casi d'uso pratici!

L'AI nell'UX writing trova applicazione in diversi contesti, così come descritto fino ad ora. L'obiettivo è sempre migliorare l'user experience e ottimizzare il percorso dell'utente affinché compia le azioni desiderate (e torni con piacere!).

Un esempio pratico riguarda i chatbot che generano risposte in tempo reale. Grazie all'integrazione dell'AI, queste interfacce possono offrire risposte immediate e personalizzate agli utenti, riducendo frustrazione e tempi di attesa, e rendendo l'interazione più naturale e soddisfacente.

Un altro ambito di grande impatto riguarda le interfacce che personalizzano i testi in base al comportamento dell'utente. In questo caso, l'AI analizza i dati di navigazione e le preferenze dell'utente per adattare microcopy, call-to-action o messaggi di errore in tempo reale.

Ad esempio, in un e-commerce, i pulsanti e i suggerimenti possono cambiare in base agli articoli visualizzati o acquistati in precedenza: un messaggio come "Completa il tuo look" o suggerimenti come "Gli altri utenti che hanno comprato questo prodotto hanno scelto anche…" sono generati dinamicamente per aumentare la pertinenza e il coinvolgimento dell'utente.

Il risultato è ovviamente un'esperienza personalizzata che incrementa la probabilità che quel determinato utente completi l'acquisto perché pienamente soddisfatto del percorso d'acquisto affrontato.

L'intelligenza artificiale nella scrittura di microtesti: alleata o nemica?

Così come per i numerosi ambiti in cui si applica, l'intelligenza artificiale sta cambiando anche il modo in cui generiamo microcopy, offrendoci strumenti potenti per personalizzare, testare e ottimizzare i testi all'interno delle interfacce digitali.

Ma sappiamo bene che l'argomento è ancora aperto: come dobbiamo percepire questi nuovi tool, come alleati o nemici pronti a sostituirci?

La verità è che difficilmente l'IA potrà sostituire ruoli strategici come quello dell'UX writer.

La capacità di generare testi in grado di stimolare precise reazioni cognitive e creare coerenza valoriale è un aspetto che non possiamo delegare a nessuno strumento di intelligenza artificiale.

Quindi, sono nostri alleati? Assolutamente sì: tali strumenti, se utilizzati in maniera consapevole, possono aprirci nuove strade e aiutarci a semplificare i processi di ricerca e analisi.

Infine, l'IA integrata nell'UX writing può essere uno strumento particolarmente utile per sperimentare e testare il più possibile, con lo scopo di progettare esperienze utente digitali che siano efficaci e personalizzate.