Traduzioni imprecise, margini ridotti: un rischio spesso sottovalutato

Nell’era dell’IA generativa, il problema delle traduzioni “scarse” è ampiamente risolto. Corretto? Sbagliato. Potete rendervene conto voi stessi acquistando su qualsiasi portale un prodotto, ad esempio, Made in China (anche di un brand mediamente visibile a livello globale) e controllare la descrizione del prodotto e il manuale di istruzioni. Resterete allibiti.

La descrizione di un prodotto, delle sue caratteristiche e funzionalità è un indice implicito di qualità percepita dei prodotti e del brand a essi associati. I consumatori difficilmente perdonano un errore comunicativo, specialmente quando devono mettere mano al portafoglio. Oppure lo “scontano” pretendendo di pagare meno. Secondo un articolo di Forbes (2024), le imprese possono perdere fino a 46 miliardi di dollari all’anno in vendite online a causa di traduzioni inaccurate, mentre il 77% dei consumatori ha abbandonato almeno un acquisto a causa di traduzioni poco chiare e comunicazione ambigua.

La lingua veicola inoltre un patto di affidabilità (Kim & Park, 2023). Se il testo è coerente e accurato, il consumatore si sente valorizzato e al centro del processo d’acquisto. Al contrario, errori o traduzioni approssimative generano diffidenza e attivano meccanismi di verifica che possono rallentare o bloccare l’acquisto, e ridurre in modo sostanziale la disponibilità a pagare un prezzo elevato per il prodotto.

Si tende a pensare che l’intelligenza artificiale abbia risolto i problemi di traduzione e stesura. In realtà non tutti i player la utilizzano, molti la applicano senza processi di controllo e i testi generati rischiano di apparire standardizzati, privi di autenticità percepita. Inoltre, l’accuratezza formale non coincide con la sincerità percepita: un testo grammaticalmente perfetto ma impersonale può indebolire l’efficacia persuasiva (Thomke et al., 2025).

La nostra ricerca recentemente pubblicata nella International Marketing Review mostra come l’accuratezza delle traduzioni sia centrale nel plasmare le percezioni dei prodotti e dei relativi prezzi (Marinelli et al., 2025). Quando una descrizione di un prodotto è inaccurata e macchinosa, il cliente tende (inevitabilmente) a valutare al ribasso la qualità percepita del brand e, conseguentemente, la propria percezione di prezzo del prodotto a esso associato. Questo è ancor più accentuato nell’era dell’e-commerce, dove l’esperienza diretta è talvolta ridotta ai minimi termini a causa di un tempo e uno spazio compressi per comunicare.

Un problema ancora attuale

Due dimensioni risultano centrali: l’accuratezza, intesa come aderenza fattuale a dati tecnici e prestazioni, e l’autenticità percepita, legata a trasparenza e tono comunicativo.

Relativamente alla prima dimensione, abbiamo condotto uno studio su oltre 1.000 consumatori italiani per valutare come l’accuratezza delle traduzioni influenzi le percezioni di prezzo di diversi prodotti. I risultati mostrano senza alcuna ombra di dubbio che i consumatori che leggono una versione mal tradotta delle descrizioni dei prodotti ritengono giusto pagare decisamente meno rispetto a chi legge la versione accurata.

Implicazioni strategiche

Per le imprese, specialmente quelle che si affacciano o già operano in uno scenario internazionale, una particolare attenzione verso le descrizioni dei propri prodotti può essere un asset competitivo. Non è arduo immaginare che l’accuratezza possa divenire garanzia di coerenza tra promessa ed esperienza, riduca conflitti post-vendita e possa impattare sulla reputazione di un brand.

Emergono, quindi, alcuni suggerimenti operativi:

• Strutturare controlli di qualità nativi nei processi di IA: non basta generare testi corretti, occorre monitorare errori semantici e omissioni sistematiche (Thomke et al., 2025).
• Gestire la trasparenza come regola, non come eccezione: in un contesto di “super-trasparenza” ogni omissione può trasformarsi potenzialmente in crisi reputazionale da non sottovalutare (Austin & Upton, 2015).
• Evitare iperboli: claim non verificabili riducono la fiducia e innescano controllo incrociato con le recensioni (John et al., 2018).
• Allineare i canali: discrepanze tra descrizioni ufficiali, influencer e user generated content minano la percezione di autenticità (Haenlein et al., 2020).

La matrice Accuratezza × Autenticità percepita

In un mercato in cui i consumatori verificano, confrontano e condividono, la capacità di comunicare con rigore e trasparenza diventa un investimento che genera ritorni in termini di fiducia, disponibilità a pagare e reputazione di lungo periodo (Austin & Upton, 2015; Jha et al., 2025). Ogni tattica di marketing e strategia aziendale sono veicoli di segnali. I consumatori, gli investitori, i competitor, i collaboratori e i possibili partner strategici sono i riceventi di questi segnali. Se il nostro modo di comunicare è povero e sbrigativo, questo si rifletterà anche sulla nostra immagine. Le evidenze possono essere sintetizzate in una matrice che incrocia accuratezza e autenticità percepita (figura 1).

• Trust Engine: questo è il quadrante a cui ogni azienda dovrebbe aspirare. Qui le descrizioni sono precise, verificabili e scritte con un tono umano, vicino al cliente. Il risultato è duplice: si rafforza la fiducia e si aumenta la disponibilità a pagare. I manager che riescono a costruire un trust engine trasformano la descrizione da dettaglio operativo a vero asset strategico: il linguaggio diventa un’estensione della promessa di marca, coerente con l’esperienza e con le recensioni online.
• Compliance Mode: in questo quadrante si trovano le imprese che trattano le descrizioni come un obbligo legale o tecnico. I testi sono ineccepibili ma freddi, privi di calore e di segnali di sincerità. Il rischio? Essere percepiti come burocratici e distanti. Dal punto di vista manageriale, è uno stato che rischia di non generare né engagement né differenziazione.
• Storytelling Risk: qui il tono è coinvolgente, a volte emozionante, ma manca la precisione fattuale. È il regno del marketing che promette più di quanto il prodotto mantiene. A breve termine può attrarre consumatori impulsivi, ma nel medio periodo porta a rese, recensioni negative e sfiducia diffusa. Spesso mascherato da successo iniziale, diventa un boomerang reputazionale.
• Value Destroyer: è la zona rossa della matrice. Promesse inconsistenti, tono artificiale e testi che non trasmettono né affidabilità né trasparenza. Ogni errore, in questo spazio, amplifica il sospetto e distrugge valore: clienti persi, margini erosi, danni reputazionali. Per un manager, restare in questo quadrante equivale a sabotare la propria stessa proposta di valore.

La raccomandazione è di non sottovalutare il tempo dedicato a quei processi che mirano a sviluppare e mantenere elevata l’accuratezza e ne traducano la precisione in un linguaggio accessibile e sincero.

Chiara Marinelli è ricercatrice post-doc in Marketing all'Università di Trieste. Nel corso del dottorato, ha lavorato su diverse tematiche legate a management, organizzazione aziendale e sostenibilità. Appassionata di project management, lavora attivamente su progetti europei, interregionali e regionali con imprese, cluster ed enti del terzo settore. Marco Balzano è ricercatore post-doc in Management presso l’Università degli Studi di Trieste. I suoi interessi riguardano principalmente la strategia e l’innovazione d’impresa. Ha pubblicato su riviste scientifiche di rilievo internazionale come California Management Review e Technovation e collabora come Associate Editor con riviste accademiche quali Journal of Small Business Management e Strategic Change. Nel 2024 è stato riconosciuto dall’International Council of Small Business tra i dieci principali studiosi a livello mondiale nell’ambito delle MSMEs. Guido Bortoluzzi è professore di Management dell'Innovazione e Imprenditorialità all’Università di Trieste e alla MIB Trieste School of Management. Lavora a stretto contatto con imprese, cluster ed enti istituzionali e le sue ricerche riguardano soprattutto strategie di innovazione e creatività, con articoli pubblicati su riviste internazionali come European Management Journal e International Marketing Review.

Bibliografia

Austin, R. D., & Upton, D. M. (2015). Leading in the Age of Super-Transparency, MIT Sloan Management Review.

Forbes (2024). Errores de traducción causan que las empresas pierdan hasta 46 mil mdd de ventas en línea. Disponibile al link https://forbescentroamerica.com/2024/02/03/errores-de-traduccion-causan-que-las-empresas-pierdan-hasta-46-mil-mdd-de-ventas-en-linea.

Haenlein, M., Anadol, E., Farnsworth, T., Hugo, H., Hunichen, J., & Welte, D. (2020). Navigating the new era of influencer marketing: How to be successful on Instagram, TikTok, & Co. California Management Review, 63(1), 5-25.

John, L. K., Kim, T., & Barasz, K. (2018). Ads that don’t overstep. Harvard Business Review, 96(1), 62–69.

Kim, J.M., & Park, S. (2023). Does language shape the mind? Linguistic fluency and perception of service quality. Journal of Services Marketing, 37(1), 53–64.

Marinelli, C., Balzano, M., & Bortoluzzi, G. (2025). The linguistic butterfly effect: the hidden cost of ambiguous translations in consumer decisions. International Marketing Review, 42(7), 47–66.

Thomke, S., Eisenhauer, P., & Sahni, P. (2025). Addressing Gen AI’s Quality-Control Problem, Harvard Business Review.