Il 19 giugno abbiamo partecipato al Seminario “AI nei processi di vendita: strumenti, competenze e casi concreti per le imprese”, promosso dall’Unione Industriale Pisana in collaborazione con l’Università di Pisa. L’iniziativa ha riunito imprese del territorio, docenti e professionisti del settore con l’obiettivo di analizzare le applicazioni dell’intelligenza artificiale nei processi commerciali, superando la dimensione puramente teorica per entrare nel merito di strumenti, risultati e sfide operative.
La partecipazione di Apparound è stata curata da Federico Bonarrigo, Chief Technology Officer. Tra gli altri relatori, Nicola di Giusto, Sales & Marketing Manager di Vianova, il Prof. Paolo Milazzo dell’Università di Pisa e Niccolò Quaratesi, dell’Unione Industriale Pisana.
La collaborazione con l’Università nasce da lontano. Si tratta di una relazione costruita nel tempo, attraverso progetti congiunti, percorsi di ricerca applicata e un dialogo continuo fra mondo accademico e lavorativo. Il confronto con la ricerca ci permette di sviluppare soluzioni su basi metodologiche rigorose e di contribuire a un dibattito che, per essere utile alle imprese, deve saper connettere innovazione tecnologica e applicabilità reale.
Operiamo da oltre 15 anni nella digitalizzazione dei processi di vendita, al fianco di aziende che gestiscono reti commerciali distribuite, cataloghi articolati e processi soggetti a normative stringenti. Quando abbiamo avviato il lavoro sull’intelligenza artificiale, il punto di partenza non è stato la tecnologia in sé, ma un’analisi dei processi: dove si concentrano gli attriti? Dove il tempo viene assorbito da attività che non generano valore?
Vendite complesse, dati sensibili, regole che cambiano… in questi contesti, il problema non è mai la mancanza di informazioni quanto la quantità di tempo e attenzione che un venditore deve dedicare ad attività operative prima di entrare al cuore della trattativa. Raccogliere documenti, verificare dati, configurare offerte secondo regole complesse: tutto necessario, ma niente che generi reale valore per il cliente.
L’AI ha senso esattamente qui, lasciando decisioni strategiche e relazione ai venditori e operando per ridurre il tempo speso in attività manuali, in operatività a basso valore.
Nella pratica, lavoriamo su due modalità distinte di integrazione dell’AI nei processi di vendita.
La prima è l’AI integrata nel flusso operativo: funzionalità che lavorano nei punti critici del processo, spesso senza che l’utente le percepisca come “AI”. Leggere un documento d’identità ed estrarne i dati automaticamente, analizzare una bolletta per precompilare un’offerta, rilevare discrepanze e anomalie prima che diventino errori. In settori come Energy e Telco, dove un contratto respinto ha un costo reale, questo tipo di automazione si traduce in meno rilavorazioni, meno ritardi e più qualità nel dato finale.
La seconda è uno strumento che rende accessibile la complessità della piattaforma in modo semplice e intuitivo. Cercare un cliente, configurare un’offerta, recuperare informazioni commerciali, generare piani incentivi partendo dal linguaggio naturale. Si tratta di un assistente addestrato sui contenuti e sui processi specifici dell’azienda, disponibile nel momento esatto in cui serve.
Perché queste soluzioni funzionino, servono però alcune condizioni non negoziabili: processi codificati (l’AI non scala su processi informali), dati affidabili (la qualità dell’output dipende dalla qualità dell’input), governance integrata nell’architettura – non aggiunta a posteriori – e integrazione negli strumenti che le persone usano ogni giorno.
Vianova è uno dei partner con cui stiamo lavorando sull’evoluzione dei processi di vendita. Un’azienda di telecomunicazioni con una rete commerciale articolata sul territorio, dove le esigenze operative sono concrete e le aspettative della rete partner sono alte.
L’esigenza iniziale era chiara: un assistente addestrato sui contenuti e sull’offerta Vianova, integrato nella piattaforma già in uso dalla rete, capace di supportare la configurazione delle proposte commerciali e di dare accesso immediato a informazioni di prodotto, condizioni e documenti. L’obiettivo non era sostituire la preparazione degli agenti, ma ridurre il tempo che spendono in ricerche e verifiche e aiutarli nella gestione delle obiezioni – soprattutto nelle fasi più critiche della trattativa.
Abbiamo lavorato su testing continuo per individuare e correggere i punti di frizione, su formazione interna per trasferire valore e modalità d’uso, e su una riorganizzazione dei contenuti disponibili per rendere le risposte dell’assistente più accurate e utili.
Il passo successivo è estendere l’utilizzo a tutta la rete partner e ampliare le funzionalità a più fasi del processo. L’obiettivo di fondo è rendere la rete più autonoma, più aggiornata e più vicina all’azienda – rafforzando il collegamento tra chi progetta l’offerta e chi la porta ogni giorno al cliente.
Il dibattito sull’AI tende a polarizzarsi attorno a una domanda: la tecnologia sostituirà i venditori? È una questione legittima, ma impostata in modo fuorviante.
Il nostro lavoro parte da una convinzione diversa: l’intelligenza artificiale non è uno strumento per rimpiazzare le persone, ma per liberarle dalle attività che non richiedono il loro contributo specifico. Supportare una decisione e prenderla sono due cose distinte. In contesti regolamentati, la responsabilità rimane in capo alle persone – e così deve essere. La tecnologia può accelerare i processi, rendere le informazioni più accessibili e ridurre il margine di errore. La capacità di costruire fiducia, offrire consulenza e gestire una relazione commerciale complessa resta una prerogativa umana.
È in questo equilibrio tra automazione e competenza che individuiamo il contributo reale dell’AI alle organizzazioni di vendita.