Nel panorama del digital commerce B2B, l’Intelligenza Artificiale sta assumendo un ruolo sempre più strategico. Non si tratta più solo di sperimentazione tecnologica o di efficienza operativa, ma di un vero cambio di paradigma nella gestione dei dati, nella relazione con il cliente e nel supporto alle persone che operano all’interno delle imprese. L’AI entra nei processi commerciali per potenziare la conoscenza, anticipare i comportamenti d’acquisto, migliorare la qualità delle informazioni e automatizzare interazioni sempre più complesse.
Questo approccio è al centro della ricerca dell’Osservatorio B2b Digital Commerce & Experience del Politecnico di Milano, presentata — durante il suo annuale convegno svoltosi il 7 ottobre 2025 — dalla Direttrice Sara Zagaria. L’Osservatorio ha analizzato in modo sistematico lo stato dell’adozione dell’AI nel mondo B2B, evidenziando dati, applicazioni e tendenze che raccontano una trasformazione ancora in corso ma già tangibile.
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L’AI nel B2B: dai primi progetti ai segnali di maturazione
La fotografia emersa dall’Osservatorio mostra un ecosistema in evoluzione, dove le aziende cominciano a muoversi con maggiore decisione verso l’adozione dell’AI. Il 14% delle grandi imprese italiane ha già realizzato progettualità di intelligenza artificiale, in netto aumento rispetto all’8% dell’anno precedente. Un progresso che, secondo Zagaria, “è sintomo di un cambiamento in atto”, sebbene oltre la metà delle aziende (53%) non abbia ancora avviato iniziative in questo campo.
Il dato si accompagna a un altro elemento incoraggiante: circa un terzo delle imprese (33%) dichiara di voler attivare progetti AI nel prossimo futuro, un segnale di maturazione culturale oltre che tecnologica. Nelle PMI, la diffusione AI è più contenuta, con un 8% di aziende che ha sperimentato progettualità mirate e una quota vicina al 20% interessata a investire a breve termine.
L’adozione dell’AI, sottolinea Zagaria, segue due direttrici principali: da un lato la “conoscenza”, intesa come valorizzazione e arricchimento dei dati su clienti e prodotti; dall’altro l’“azione”, cioè l’uso dell’AI per migliorare l’esperienza cliente e supportare i dipendenti.
Conoscere il cliente: l’AI come leva predittiva
Nel B2B, la capacità di conoscere il proprio cliente diventa un vantaggio competitivo decisivo. L’intelligenza artificiale viene impiegata sempre più spesso per prevedere l’andamento delle vendite e individuare pattern di comportamento che possono orientare le strategie commerciali.
Le applicazioni più diffuse riguardano i sistemi di previsione della domanda, che consentono di stimare i volumi futuri combinando dati interni e informazioni provenienti dal mercato. È il caso di Unilever, citato da Zagaria come esempio concreto: l’azienda utilizza algoritmi di AI per integrare dati aziendali e variabili di contesto, migliorando la precisione delle previsioni e riducendo il rischio di stockout. Questo approccio non solo ottimizza la gestione del magazzino, ma crea un collegamento diretto tra Customer Experience e supply chain, due aree tradizionalmente separate.
Accanto alla previsione della domanda, si diffonde l’interesse verso strumenti AI di analisi dei clienti a rischio abbandono (churn analysis). Nelle PMI, in particolare, l’AI viene utilizzata per individuare i segnali precoci di disaffezione e stimare la probabilità di perdita di clienti, permettendo interventi mirati di retention. Si tratta di un primo passo verso una gestione del cliente sempre più data-driven, in cui la tecnologia non sostituisce l’esperienza commerciale ma la amplifica.
Dati di prodotto e contenuto: l’AI come motore della conoscenza
L’altra dimensione della conoscenza analizzata dall’Osservatorio riguarda i dati di prodotto e di contenuto, dove l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la gestione delle informazioni. Le aziende che adottano AI in questo ambito la utilizzano per automatizzare la produzione di testi descrittivi o per personalizzare i cataloghi digitali.
Zagaria segnala che il 27% delle grandi imprese impiega già l’AI per la generazione automatica di descrizioni di prodotto, mentre cresce l’interesse verso soluzioni che consentono di creare immagini dinamiche e arricchire le schede con contenuti personalizzati.
Un’altra applicazione in crescita è la traduzione multilingua automatica, utile per le imprese con presenza internazionale. Il caso di Scame lo dimostra: l’azienda ha adottato l’AI generativa per tradurre e localizzare il proprio catalogo in oltre 13 lingue, rendendo la gestione dei contenuti più agile e coerente.
Queste esperienze mostrano come l’AI non si limiti a velocizzare operazioni tecniche, ma contribuisca a costruire una conoscenza condivisa e aggiornata del prodotto, che diventa la base per strategie commerciali più integrate.
L’azione: dall’automazione alla relazione con il cliente
L’AI nel digital commerce B2B non si ferma alla conoscenza: diventa anche strumento d’azione e relazione. Sempre più aziende investono in soluzioni di chatbot intelligenti capaci di suggerire prodotti o servizi complementari in fase di acquisto.
Zagaria cita l’esempio di Volteco, impresa del settore edilizio che ha introdotto nel proprio sito un chatbot in grado di dialogare con l’utente e accompagnarlo nella scelta della soluzione più adatta. È un modello di interazione che supera la logica del catalogo statico e introduce una dimensione consulenziale all’interno dell’esperienza digitale B2B.
Questo tipo di progetti, sottolinea l’Osservatorio, mostra un forte interesse per il futuro, segno che le aziende stanno comprendendo il valore dell’automazione non come riduzione del contatto umano, ma come strumento per renderlo più efficace e personalizzato.
AI e persone: il valore dell’assistenza interna
Un aspetto spesso trascurato, ma che sta guadagnando importanza, riguarda il ruolo dell’AI nel supporto ai dipendenti. L’automazione delle richieste provenienti dal Customer Service e la classificazione automatica delle domande consentono di ridurre i tempi di risposta e migliorare la qualità del servizio.
Il caso di Schneider Electric, ricordato da Zagaria, ne è un esempio: l’azienda utilizza l’AI per offrire ai propri team di vendita una visione integrata del cliente, permettendo di proporre offerte e scontistiche personalizzate. L’obiettivo è duplice: semplificare le attività operative e rafforzare la relazione commerciale attraverso un uso intelligente dei dati.
Per molte imprese, inoltre, il passo successivo sarà la costruzione di una “knowledge base” interna, un archivio intelligente che raccolga e organizzi le informazioni aziendali, rendendole accessibili a tutti i livelli dell’organizzazione. Un’evoluzione che sposta il focus dall’adozione di singoli strumenti all’integrazione dell’AI nel lavoro quotidiano.
Qualità dei dati e change management: le vere sfide dell’AI nel digital commerce B2B
Dalla ricerca emerge con chiarezza che il successo dei progetti di AI nel digital commerce B2B dipende non solo dalla tecnologia, ma soprattutto dalla qualità dei dati e dalla capacità dell’organizzazione di gestire il cambiamento.
“Garbage in, garbage out”, osserva Zagaria: se i dati non sono puliti, coerenti e integrati, anche i migliori algoritmi restituiscono risultati distorti. La priorità per le aziende è quindi rivedere i propri processi di raccolta e analisi dei dati, costruendo un flusso informativo continuo e affidabile.
A questo si aggiunge la dimensione umana: coinvolgere le persone a tutti i livelli è essenziale per superare resistenze e diffondere una cultura del dato realmente condivisa. L’intelligenza artificiale, in questo senso, non è solo una leva di efficienza ma un fattore di trasformazione organizzativa, capace di collegare tecnologia, competenze e strategia in una nuova visione del B2B digitale.
