L‘intelligenza artificiale rivoluziona anche i team di vendita B2B e la funzione go-to-market, perché la velocità con cui offre dati e conoscenza potenzia la capacità delle aziende di rivolgersi ai buyer. In particolare, l’Ai generativa svolgerà un ruolo centrale in questo cambiamento, perché si legherà alla messaggistica verso l’acquirente, in cui potrà essere integrato contenuto di valore. Il nuovo scenario è tracciato da Gartner: gli analisti prevedono che, entro il 2025, il 35% dei chief revenue officer (Cro) creerà un team dedicato alle attività con l’intelligenza artificiale generativa all’interno della funzione go-to market.
Una visione più rapida e approfondita generata dall’Ai – spiega Gartner nello studio “Innovation insight: Generative value messaging empowers B2B sales with words that win”- accelererà la velocità con cui i team go-to-market producono contenuti e si adattano ai trend i mercato, migliorando così l’affidabilità del processo decisionale della funziona vendite e migliorando le entrate aziendali su tutta la linea.
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Messaggistica con Ai generativa per creare valore
Attualmente, i venditori dedicano il 52% del loro tempo alla creazione e alla consegna di messaggi di valore in tutto il processo di vendita, secondo il “Seller time spend assessment” di Gartner realizzato con un sondaggio tra 1.204 venditori nel maggio del 2023.
La messaggistica generativa di valore, o la capacità di sfruttare la potenza dell’Ai generativa per la messaggistica e i contenuti incentrati sull’acquirente, ridurrà significativamente il tempo necessario ai venditori per produrre e diffondere contenuti di qualità.
“Per i venditori fornire storie di valore personalizzate per tutti gli acquirenti in tutte le offerte nella pipeline è un compito gravoso”, ha affermato Dan Gottlieb, Senior director analyst nella Gartner Sales practice. “Quando l’Ai generativa è strategicamente combinata con la creatività del venditore e dati rilevanti, i venditori di prima linea possono creare più velocemente una messaggistica più mirata e di valore per l’acquirente”.
Il messaging strategist e le nuove competenze
Gartner ha creato per i chief revenue officer un quadro di riferimento (“Generative value messaging operational framework”) in cinque punti, una sorta di tabella di marcia per iniziare a finanziare attività mirate per l’impiego dell’Ai generativa che aiuta questi manager a sfruttarne i vantaggi per una messaggistica convincente e personalizzata per i buyer, gestendo e mitigando al contempo i rischi.
In prima linea nelle operazioni di intelligenza artificiale generativa c’è la strategia: occorre progettare il programma di messaggistica in base ai nuovi strumenti di Ai. Ciò implica la messa a punto dei modelli di intelligenza artificiale generativa e il mantenimento di politiche di moderazione dei contenuti per fornire messaggi di valore. Entro il 2025, Gartner prevede che il 45% delle organizzazioni a reddito B2B elencherà “prompt engineering” come skill richiesta nelle descrizioni dei compiti per i ruoli di messaging strategist.
Gli altri elementi del framework sono la tecnologia per le vendite e marketing che supporta l’Ai generativa, le GenAi Operations, per la gestione dei relativi dati e sistemi, la progettazione e gestione dei workflow di messaggistica e l’analisi di questi messaggi con conseguente attivazione del buyer.
Come arginare i rischi: le microapp generative
L’intelligenza artificiale generativa e, in particolare, i grandi modelli di linguaggio (Llm), cambieranno il modo in cui le organizzazioni progettano e distribuiscono compiti, risorse e responsabilità in tutta l’azienda. Tuttavia, gli Llm pongono anche dei rischi diversi rispetto ad altre implementazioni di intelligenza artificiale. Per questo, secondo un intervento separato dell’analista di Gartner Nader Henein, Vp Analyst della società di ricerche, sta emergendo una nuova tecnologia, quella delle microapp generative. Queste consentono alle organizzazioni di dimostrare il valore dell’Ai generativa riducendo al minimo le esposizioni dell’azienda al rischio. Le microapp generativa sono applicazioni che fungono da mediatore o strato intermedio tra un utente e un Llm, come ChatGp o Bard.
“Le microapp general-purpose diventeranno comuni all’interno delle applicazioni utilizzate ogni giorno al lavoro, come i word processor, le e-mail e gli strumenti per le videoconferenze”, afferma Henein. “Le organizzazioni svilupperanno microapp specializzate, inizialmente solo per i loro dipendenti di alto valore. Ma, nel giro di pochi anni, queste microapp diventeranno delle commodity per tutti i lavoratori della conoscenza. Nascerà una nuova, fiorente, industria focalizzata sullo sviluppo di microapp generative specializzate”.
Grazie alle microapp, gli utenti non si dovranno interfacciare direttamente con un Llm, perché la microapp offrirà pre-definiti per permette un numero mirato di attività per conto dell’utente. Non esisterà, dunque, un’interfaccia di conversazione/chat, ma ci saranno i prompt e saranno utilizzati per interrogare il modello e ricevere le risposte in un formato predefinito. “Ciò rende più facile convalidare ogni risposta prima di rimetterla all’utente”, secondo Henein, e migliora la sicurezza dei modelli Ai, grazie al controllo degli accessi e alla maggiore accuratezza delle risposte (minimizzando il tasso di “allucinazioni”).
