Per le aziende si apre l’era dell’augmented intelligence

In un momento storico in cui l’intelligenza artificiale sta ridefinendo i paradigmi aziendali, abbiamo l’opportunità di approfondire tematica e implicazioni secondo due prospettive complementari: quella di Witailer, divisione della MarTech Company Retex, per definizione portatrice di innovazione, e quella di un‘azienda leader nel largo consumo, Bolton, che con questa trasformazione è chiamata a confrontarsi quotidianamente e in prima persona.

Le tre aree principali di innovazione secondo Retex

L’introduzione dell’intelligenza artificiale nel business è spesso raccontata attraverso casi eclatanti e promesse futuristiche. La realtà è meno sensazionalistica, fatta di tante trasformazioni più sottili, ma profondamente impattanti. In Retex abbiamo fatto importanti investimenti in data science, che ci hanno permesso non solo di sviluppare strumenti innovativi, ma anche di comprendere le reali complessità del mercato dell’AI applicata alla strategia e alle performance aziendali.

Nell’ultimo periodo c’è stata un’accelerazione fortissima dei modelli generativi, e abbiamo investito sin da subito nello studio e nell’applicazione di queste tecnologie per colmare il gap con quanto avevamo già realizzato e per accelerare la nostra visione.

Abbiamo identificato tre aree principali di innovazione, nelle quali l’AI generativa sta portando i cambiamenti più significativi:

• descriptive analytics,
• diagnostica
• personalizzazione dell’esperienza.

Descriptive analytics

La descriptive analytics, in particolare, rappresenta forse l’aspetto più rivoluzionario. Mentre il mercato si concentra su chatbot e assistenti virtuali, l’innovazione più significativa risiede nella capacità di analizzare grandi quantità di dati e rispondere velocemente alle domande di business più complesse.

L’interfaccia conversazionale che abbiamo sviluppato va oltre la semplice interazione: genera visualizzazioni e descrizioni contestualizzate che parlano il linguaggio della industry dei brand e guidano i manager nella comprensione dei dati e nel benchmarking.

Diagnostica

La diagnostica rappresenta il secondo pilastro. La vera innovazione sta nella capacità di tentare di scalare l’expertise umana. Abbiamo osservato come l’AI non solo acceleri l’analisi, ma amplifichi la capacità di identificare pattern complessi attraverso mercati e categorie diverse.

Personalizzazione dell’esperienza

Il terzo elemento, la personalizzazione dell’esperienza, rappresenta forse la svolta più significativa nell’utilizzo dell’AI nel business. Troppo spesso le aziende sono costrette ad adattare i propri processi agli strumenti tecnologici, limitando creatività ed efficienza. La realtà che osserviamo quotidianamente è completamente diversa: l’intelligenza artificiale sta finalmente permettendo di adattare la tecnologia alle persone, e non viceversa. Non si tratta solo di automatizzare l’analisi, ma di creare un’esperienza su misura per ogni ruolo e necessità.

Un esempio concreto: mentre un analista necessita di dashboard dettagliate per esplorare i dati in profondità, un CEO può preferire ricevere un report settimanale automatico con i KPI strategici più rilevanti per le sue decisioni. L’AI permette questa flessibilità, adattandosi ai diversi stili di lavoro e livelli di interesse, senza sacrificare la profondità dell’analisi. È un cambio di paradigma fondamentale: dalla rigidità di strumenti standardizzati alla fluidità di un’esperienza che si modella sulle reali esigenze di chi la utilizza.

Individuare i KPI adeguati: il caso di Bolton

“Il problema di fondo è focalizzare il tipo di azione commerciale realmente efficace ed essere in grado di valutarne l’effetto in tempi utili. Per questi obiettivi sono necessari KPI adeguati, e la loro individuazione dipende dalle dinamiche che muovono la piattaforma”, commenta Lorenzo Savini Nicci, eCommerce manager Bolton divisione personal care. “Tutto questo richiede competenze che spesso non sono presenti nelle aziende produttrici di largo consumo. Consapevoli delle complessità da affrontare e del fatto che il business model è diverso da quello tradizionale, abbiamo dovuto imparare nuovi concetti di business. Con queste finalità abbiamo cercato le conoscenze necessarie per capire la competition, sviluppare i contenuti, migliorare la disponibilità dei prodotti e, soprattutto, conoscere il consumatore, che ha caratteristiche diverse da quello che compra i nostri prodotti nei canali tradizionali. In questo contesto, l’intelligenza artificiale può rappresentare un abilitatore fondamentale”.

Il futuro che si prospetta è ancora più interessante. Non è più questione di semplice automazione, ma di una vera e propria augmented intelligence, che sta ridefinendo le regole del gioco nei contesti digitali. Per le aziende che sapranno coglierne le potenzialità, si aprono scenari di crescita prima impensabili.

“Consapevoli della complessità da affrontare e del fatto che il business model di Amazon è diverso da quello del retailing fisico, abbiamo dovuto acquisire e interiorizzare nuove modalità di fare business”, prosegue Savini Nicci. “Con queste finalità abbiamo iniziato la collaborazione con Witailer, il team di Retex specializzato in marketplace, data analysis e business intelligence. Insieme abbiamo individuato le conoscenze necessarie per capire la competition, sviluppare i contenuti, migliorare la disponibilità dei prodotti e, soprattutto, conoscere il consumatore della piattaforma Amazon, diverso da quello che compra i nostri prodotti nei negozi fisici”.

Gli errori da evitare

Dalla nostra esperienza emergono alcuni principi chiave per le aziende che vogliono intraprendere un percorso di innovazione tecnologica. Il primo è evitare l’errore più comune: rincorrere le tecnologie emergenti senza una chiara visione strategica. Gli investimenti in AI devono nascere da esigenze concrete, non dal timore di rimanere indietro rispetto ai competitor.

Un secondo aspetto cruciale è l’approccio incrementale. La tentazione di realizzare progetti ambiziosi e onnicomprensivi è forte, ma l’esperienza insegna che i risultati migliori arrivano da implementazioni graduali, testate sul campo e progressivamente raffinate con i feedback dei clienti.

La gestione delle aspettative degli attori coinvolti è fondamentale. L’AI non è una bacchetta magica che risolve istantaneamente ogni problema. È uno strumento potente che richiede tempo, competenze e, soprattutto, una profonda comprensione del contesto di business in cui viene applicato.

“Le aspettative sono legate al supporto concreto che ci deriva dall’adozione di tecnologie che devono «aiutarci ad aiutare» le persone a essere sempre più efficaci e precise. Semplificare il numero di tool, capire quali sono i KPI utili e renderli sempre più business ready sono chiaramente gli aspetti che mi interessano di più. L’impatto che può avere il mondo dell’AI deve andare in questa direzione, perché l’ambizione è sempre quella di governare al meglio i dati al fine di poterli sfruttare al massimo nel prendere decisioni strategiche corrette”, conclude Savini Nicci.