AI per il B2B: come implementarla senza rischi e trasformarla in valore reale
Nel 2025 l’AI non è più un progetto sperimentale:
Nel 2025 l’AI non è più un progetto sperimentale:
è una leva strategica che permette alle aziende B2B di aumentare efficienza, prevedere la domanda, creare esperienze più intelligenti e prendere decisioni più rapide.
Eppure, molti progetti falliscono perché nascono senza una strategia chiara, senza governance o con dati non pronti.
In questo articolo vediamo come implementare l’AI in modo sicuro, misurabile e integrato, con un approccio step-by-step che utilizziamo in Quix sui nostri progetti.
Nel 2025 l’AI non è più un progetto sperimentale:
Nel mondo B2B, l’AI abilita 4 risultati concreti:
1) Automazione dei processi ripetitivi
– assegnazione ticket
– scoring dei lead
– classificazione delle richieste clienti
– automazione delle campagne
2) Decisioni più veloci e basate sui dati
Con AI predittiva e modelli personalizzati.
3) Customer experience più intelligente
Chatbot conversazionali, suggerimenti automatici, analisi del sentiment.
4) Riduzione degli errori e dei tempi operativi
Il tutto con misurabilità immediata.
Prima di iniziare:
I prerequisiti per un progetto AI efficace
Molte aziende partono dall’algoritmo.
Il punto corretto è un altro: i dati.
Ecco i prerequisiti necessari.
A. Qualità dei dati: il punto chiave
I dati devono essere:
- puliti
- strutturati
- centralizzati
- aggiornati
Se il dato non è affidabile, nessun modello funzionerà
B. Integrazione tra sistemi
L’AI funziona solo se è collegata a:
- CRM
- ERP
- piattaforme marketing
- service
- data lake o data warehouse
(E qui il ruolo di Quix come System Integrator diventa fondamentale).
A. Qualità dei dati: il punto chiave
I dati devono essere:
- puliti
- strutturati
- centralizzati
- aggiornati
Se il dato non è affidabile, nessun modello funzionerà
A. Qualità dei dati: il punto chiave
I dati devono essere:
- puliti
- strutturati
- centralizzati
- aggiornati
Se il dato non è affidabile, nessun modello funzionerà
