Come in altri ambiti, anche nel commercio elettronico l’intelligenza artificiale ha superato la fase sperimentale ed è entrata in una fase di diffusione capillare, ma con livelli di maturità molto differenti a seconda della dimensione aziendale. Secondo i dati resi disponibili da Statista, tra l’80% e l’89% dei retailer dichiara di utilizzare almeno una forma di AI nei propri processi, ma solo una quota molto limitata, circa il 7%, è riuscita a introdurla in modo tale da generare un impatto economico significativo e misurabile. È in questo divario che si inserisce la distinzione più rilevante per comprendere lo scarto fra un’adozione “diffusa” e un’adozione “strategica” di questa tecnologia che, se ha una frontiera di medio-lungo periodo relativa all’esperienza di ricerca dei consumatori, deve nel breve periodo essere guardata con altrettanta attenzione quanto al potenziale efficientamento dei processi interni.
Oltre la produttività: l’AI come leva di innovazione strutturale
Utilizzare l’AI come leva di innovazione strutturale significa servirsene per intervenire sui driver fondamentali del conto economico: definizione dei prezzi, miglioramento del tasso di conversione, gestione dei resi e ciclo di vita del cliente.
Limitarsi a utilizzare chatbot e tool AI come leva di produttività personale è legittimo, ma non può che essere il primo passo: attività come confezionare le schede prodotto e i contenuti, supportare le decisioni, automatizzare task ripetitivi non sono infatti che alcuni dei possibili ambiti di impiego dell’intelligenza artificiale che maggiormente impattano sui processi di internazionalizzazione, dove la semplice traduzione non è sufficiente e diventa necessario adattare simboli, codici visivi e riferimenti culturali.
L’ascesa degli agenti intelligenti: un’opportunità per le PMI
La vera discontinuità può essere rappresentata dall’ascesa degli agenti. A differenza dei tool tradizionali, gli agenti non si limitano a fornire supporto, ma eseguono direttamente task: aggiornano listini, ottimizzano campagne, monitorano anomalie. Questo riduce drasticamente la complessità operativa e abbassa la soglia di accesso a funzionalità avanzate.
È nella diffusione di queste funzionalità, di cui Anthropic pare guidare al momento la corsa, che la distinzione iniziale tra grandi aziende e PMI può tendere progressivamente a ridursi. Se oggi le grandi aziende utilizzano l’AI per innovare e le PMI per essere più efficienti, l’evoluzione agentica porterà entrambe verso un modello ibrido, in cui efficienza e innovazione diventano accessibili anche a organizzazioni meno strutturate.
Il nodo della strategia: integrare l’AI nei KPI aziendali
Il punto critico resta però la strategia. Il rischio, già evidente, è quello di un’adozione frammentata: molte aziende utilizzano l’AI, ma poche riescono a generare valore reale e quindi a valutare i crescenti costi di accesso agli strumenti.
Per superare questo limite, non basta introdurre nuovi strumenti: occorre ripensare i processi. Significa definire chiaramente dove l’AI può incidere sui KPI, integrare i dati in modo coerente e costruire competenze interne in grado di governare queste tecnologie.
