Intelligenza Artificiale nelle vendite e nell'assistenza: il nuovo motore della personalizzazione e dell'efficienza nel 2025

La trasformazione promossa dall'intelligenza artificiale nelle vendite e nel servizio al cliente è meno una promessa futuristica e più una realtà operativa che sta riposizionando funzioni, metriche e aspettative all'interno delle aziende L'adozione accelerata di modelli generativi e soluzioni conversazionali hanno permesso di automatizzare le attività di routine, liberando tempo ai team umani per risolvere casi complessi e, allo stesso tempo, aumentando la personalizzazione delle interazioni su larga scala, fenomeno che già si traduce in un uso massiccio dell'IA da parte delle aree di vendita e service desk. 

In pratica, le tendenze convergono attorno ad alcuni vettori chiari: assistenti virtuali di nuova generazione, flussi di lavoro degli agenti potenziati dall'IA, personalizzazione predittiva e modelli di conoscenza che combinano la ricerca con la generazione di risposta I chatbot tradizionali sono stati sostituiti da agenti basati su modelli generativi integrati nelle basi di conoscenza aziendali tramite tecniche Retrieval-Augmented Generation (RAG), che recuperano documenti rilevanti e utilizzano questi estratti per generare allucinazioni più accurate e meno inclini. 

Dal punto di vista aziendale, l'IA sta rimodellando il funnel di vendita supportando la prospezione automatizzata, la definizione delle priorità dei lead, la generazione di proposte e la preparazione di argomenti su misura per ciascun cliente Strumenti che analizzano il comportamento di navigazione dei segnali in tempo reale, la cronologia degli acquisti, le interazioni nei canali digitali, iniziano a suggerire approcci e persino script di negoziazione per i venditori, aumentando l'efficienza del ciclo economico. 

Si nota anche l'influenza diretta dell'IA sul comportamento di acquisto: durante i periodi promozionali e la stagionalità, gli strumenti e gli assistenti digitali hanno incrementato le vendite online e modificato i modelli di conversione e restituzione I dati di Salesforce hanno indicato aumenti dei tassi di utilizzo dei chatbot da parte dei consumatori e una quota crescente di decisioni di acquisto influenzate dalle raccomandazioni generate dall'IA, il che rafforza la necessità di integrare modelli di servizio e di vendita con livelli di e-commerce e CRM per chiudere la catena del valore, allo stesso tempo, questi guadagni comportano sfide operative, come l'aumento dei rendimenti in alcuni segmenti e la necessità di adeguare le politiche logistiche e post-vendita a fronte di volumi più elevati e comportamenti di acquisto facilitati dall'IA. 

Tuttavia, molte organizzazioni hanno speso molto per i progetti pilota GenAI e segnalano ancora difficoltà nel trasformare i progetti in valore sostenibile, a causa di problemi di qualità dei dati, mancanza di integrazione con l’IT legacy o lacune di governance e competenze interne. 

Guardando al futuro, le aziende che prospereranno saranno quelle che sapranno delegare il lavoro ripetitivo e di scala all'IA, senza rinunciare al servizio umano in tempi di maggiore sensibilità Le strategie vincenti combineranno modelli RAG per l'accuratezza della risposta, solide pipeline di dati per alimentare programmi di personalizzazione e upskilling per venditori e agenti, in modo che persone e macchine agiscano come un team coeso Nel 2025, vendere e servire non è più solo un dibattito sulla tecnologia per diventare un esercizio strategico nell'architettura organizzativa, dove l'IA funziona come leva di efficienza, innovazione e, quando ben governata, vantaggio competitivo sostenibile.

*Thiago Hortolan è CEO di Tech Rocket, uno spin-off di Sales Rocket dedicato alla creazione di soluzioni Revenue Tech, che unisce Intelligenza Artificiale, automazione e data intelligence per scalare l'intero percorso di vendita dalla prospezione alla fidelizzazione. I suoi agenti AI, modelli predittivi e integrazioni automatizzate trasformano l'operazione aziendale in un motore di crescita continuo, intelligente e misurabile.