Immaginiamo un’azienda che riceva l’invito a partecipare a una gara importante: in breve tempo, deve leggere un capitolato di molte pagine, confrontarlo con documenti tecnici, referenze, presentazioni commerciali e materiali già utilizzati in progetti precedenti, deve poi individuare i requisiti richiesti, verificare quali informazioni mancano, preparare una proposta coerente e adattare il linguaggio al mercato e al cliente. Il problema non è soltanto il tempo necessario per leggere e scrivere, perché il vero rischio consiste nel perdere un requisito, usare una versione non aggiornata di un documento, proporre contenuti incoerenti tra loro oppure dimenticare un’esperienza aziendale che potrebbe fare la differenza nella valutazione finale.
È proprio in situazioni di questo tipo che l’Intelligenza Artificiale Generativa può diventare molto più utile di un semplice chatbot al quale rivolgere domande occasionali, perché strumenti come i Progetti di ChatGPT e Claude oppure le Gem di Gemini consentono di costruire un ambiente di lavoro dedicato, all’interno del quale raccogliere istruzioni, materiali di riferimento e fonti aziendali e mantenere una maggiore continuità tra un’attività e quella successiva.
Lo stesso approccio può ad esempio essere adottato da un’azienda che vuole sviluppare un nuovo mercato, rafforzare un’attività di lead generation, migliorare il proprio e-commerce internazionale oppure aumentare l’efficacia della presenza su un marketplace. In tutti questi casi, le informazioni sono distribuite tra cataloghi, listini, presentazioni, schede prodotto, report di campagne, dati di vendita, benchmark, analisi dei concorrenti e documenti interni, mentre le decisioni richiedono una lettura trasversale di materiali diversi e un confronto continuo tra ipotesi alternative.
I Progetti di ChatGPT e Claude: come creare un ambiente di lavoro condiviso
Creare un Progetto su ChatGPT o Claude oppure una Gem su Gemini significa costruire un contesto stabile nel quale il chatbot può lavorare con maggiore coerenza, perché conosce il ruolo che deve assumere, conosce gli obiettivi dell’azienda, dispone di esempi da utilizzare come riferimento e riceve indicazioni precise sul modo in cui deve interpretare le fonti e restituire le proprie analisi.
La qualità di questo ambiente dipende innanzitutto dalle istruzioni iniziali, che dovrebbero spiegare con chiarezza quale ruolo il chatbot deve assumere, come deve trattare le fonti documentali a cui ha accesso e con quale prospettiva deve affrontare le richieste che gli verranno successivamente fatte. Un’azienda manifatturiera B2B che vuole sviluppare la Germania può chiedere al sistema di comportarsi come un consulente senior di digital export con esperienza nei mercati industriali e nelle attività di lead generation, mentre un’impresa che vende direttamente online può definire un ruolo più vicino a quello di un e-commerce manager con competenze di UX, CRO, advertising e merchandising digitale.
È altrettanto utile definire lo stile delle risposte, perché un progetto destinato a supportare decisioni strategiche dovrebbe produrre analisi chiare, distinguere i fatti dalle ipotesi, segnalare ciò che non è sufficientemente documentato e suggerire quali informazioni servono per arrivare a una conclusione più solida. Il chatbot può inoltre ricevere indicazioni sul tono da adottare, sul livello di approfondimento richiesto, sul formato delle risposte e sulla necessità di evitare affermazioni non supportate da fonti.
Le istruzioni diventano ancora più efficaci quando il progetto dispone di materiali aziendali da utilizzare come riferimento, perché una raccolta di buone schede prodotto, presentazioni commerciali, case history, FAQ, cataloghi, landing page e materiali di comunicazione permette al modello di comprendere meglio il linguaggio dell’azienda e la struttura dei contenuti già utilizzati.
In un e-commerce internazionale si possono caricare alcune schede prodotto considerate particolarmente efficaci e chiedere al chatbot di individuarne gli elementi ricorrenti, il livello di dettaglio, il tono di voce e la gerarchia delle informazioni, mentre in un contesto B2B si possono utilizzare presentazioni commerciali, casi di successo e materiali preparati per distributori o buyer internazionali. Il sistema non deve limitarsi a copiare questi esempi, ma deve usarli come riferimento per mantenere una maggiore coerenza tra i nuovi contenuti e il posizionamento dell’azienda.
Questo passaggio è particolarmente importante per le attività di digital export, perché la qualità della comunicazione internazionale dipende spesso dalla capacità di mantenere una coerenza di fondo e allo stesso tempo adattare messaggi, contenuti e argomentazioni alle caratteristiche del mercato, del canale e del pubblico di riferimento.
AI generativa per analisi di mercato, scenari e decisioni di internazionalizzazione
Una volta costruito questo contesto, Progetti e Gem possono accompagnare attività molto diverse e possono diventare uno strumento utile nella fase di esplorazione di nuovi mercati. Un’azienda può chiedere - grazie alle funzionalità di Deep Research presenti nei principali chatbot - al proprio progetto di sviluppare scenari alternativi per l’ingresso in Francia, Germania o Stati Uniti e può confrontare un modello basato sull’e-commerce con uno fondato sui marketplace, sulla distribuzione locale oppure sulla lead generation digitale.
Il chatbot può aiutare a identificare le variabili da considerare, può costruire una matrice di confronto, può evidenziare i dati mancanti e può suggerire quali ricerche approfondire. Il valore non sta quindi nella possibilità di ottenere una risposta immediata alla domanda su quale mercato scegliere, ma nella capacità di organizzare meglio il processo decisionale e di trasformare una questione generica in una sequenza di analisi più gestibili. Le tecniche di chain-of-thought prompting invitano infatti non a chiedere una risposta, ma il metodo con cui tale risposta sarebbe prodotta così da arrivarvi progressivamente attraverso una conversazione condivisa.
Le attività di ricerca possono partire dalle fonti già possedute dall’azienda e possono poi essere integrate con dati di mercato, siti dei concorrenti, report settoriali, analisi delle SERP, marketplace e altre fonti accessibili online. In questo modo, e grazie a questo progressivo arricchimento delle fonti di contesto, il chatbot può contribuire a costruire una visione più ampia del contesto competitivo e può aiutare a verificare se le ipotesi iniziali dell’azienda trovano riscontro nei dati.
Questi ambienti sono utili anche quando l’azienda ha già definito una strategia e vuole metterla alla prova prima di investire. Il chatbot può assumere il ruolo di uno “sparring partner” e può analizzare un progetto dal punto di vista del direttore commerciale, del responsabile marketing, di un buyer internazionale oppure di un distributore locale, poi può cambiare prospettiva e comportarsi come un devil’s advocate, infine può individuare le debolezze dell’iniziativa e suggerire test che permettano di verificare le ipotesi prima del lancio.
Un’impresa che vuole introdurre un nuovo prodotto su un marketplace può chiedere quali fattori potrebbero limitarne la visibilità o la conversione, può confrontare la propria proposta con quella dei concorrenti e può verificare se il prezzo, le recensioni, la qualità delle immagini o la struttura della scheda prodotto rappresentano possibili ostacoli. Un’azienda B2B può utilizzare lo stesso approccio per valutare una campagna LinkedIn, una landing page oppure una proposta commerciale destinata a distributori e importatori.
La possibilità di simulare prospettive diverse è particolarmente utile perché nelle decisioni di internazionalizzazione il rischio principale consiste spesso nel valutare un nuovo mercato soltanto dal proprio punto di vista, mentre clienti, buyer, distributori e partner possono attribuire un peso molto diverso al prezzo, alla notorietà del marchio, alla disponibilità di assistenza, alle certificazioni, ai tempi di consegna oppure alle condizioni commerciali.
I Progetti AI per la vendita online
Progetti e Gem diventano particolarmente interessanti anche quando occorre analizzare i dati delle campagne, perché il chatbot può leggere tabelle e report, individuare anomalie, mettere in relazione risultati diversi e proporre possibili spiegazioni da verificare. Una crescita del traffico al negozio online dalla Germania accompagnata da una riduzione del conversion rate può suggerire un problema di targeting, un disallineamento tra messaggio pubblicitario e landing page, una frizione nel processo di acquisto oppure un problema legato a prezzo, spedizione o fiducia nel brand.
L’Intelligenza Artificiale può quindi supportare anche le attività di User Experience (“UX”) e Conversion Rate Optimisation (“CRO”) e può aiutare a individuare gli attriti che rallentano una conversione. In un e-commerce può analizzare la struttura di una pagina prodotto, verificare la chiarezza delle informazioni, confrontare la gerarchia dei contenuti con quella dei concorrenti e suggerire possibili A/B test, mentre in un sito orientato alla lead generation può valutare la forza della value proposition, la presenza di prove di affidabilità, la qualità delle call to action e la quantità di informazioni richieste nel form.
Lo stesso approccio può essere applicato ai marketplace, dove il comportamento degli utenti dipende da una combinazione di visibilità, prezzo, reputazione, qualità delle immagini, completezza delle schede prodotto e capacità di differenziarsi in un contesto competitivo molto più affollato. Il chatbot può aiutare a confrontare più schede concorrenti, può individuare gli elementi ricorrenti nelle offerte meglio posizionate e può suggerire quali aspetti della presentazione del prodotto meritano di essere testati.
Un progetto dedicato può anche diventare il luogo nel quale leggere in modo continuativo i risultati delle campagne pubblicitarie e delle attività di lead generation, perché i dati possono essere analizzati alla luce del contesto aziendale, degli obiettivi dichiarati e delle performance precedenti. Il valore aumenta quando il chatbot non si limita a descrivere ciò che è accaduto, ma formula ipotesi, propone verifiche e collega i numeri a possibili decisioni operative.
Lo stesso ambiente può infine diventare uno spazio di lavoro per preparare una gara, costruire una proposta commerciale, analizzare un nuovo mercato, interpretare le performance di una campagna e sviluppare nuovi scenari di crescita, perché il chatbot conserva un contesto più ricco e dispone di fonti che riducono la necessità di ricominciare ogni volta da zero. Progetti e Gem possono persino essere condivisi fra colleghi così da consentire a ciascuno – sulla base dello stesso contesto e delle stesse istruzioni – di formulare conversazioni differenti, a seconda dei propri obiettivi lavorativi.
Per le aziende impegnate nel digital export, nell’e-commerce internazionale, nei marketplace e nella lead generation B2B, il passaggio più interessante consiste quindi nel superare l’uso episodico dell’Intelligenza Artificiale e nel costruire ambienti di lavoro specializzati, nei quali informazioni, esempi, istruzioni e criteri di valutazione possano essere utilizzati in modo continuativo.
“Usare la AI non per fare prima, ma per fare meglio”: il vantaggio non consiste infatti tanto nella velocità con cui il chatbot produce un testo o una sintesi, perché il valore più rilevante emerge quando l’AI aiuta l’impresa a leggere materiali complessi, a mettere in discussione le proprie ipotesi, a confrontare scenari diversi, a interpretare dati e a preparare decisioni migliori. Progetti e Gem diventano così meno simili a strumenti per generare contenuti e sempre più simili a spazi di lavoro nei quali l’azienda può organizzare conoscenza, analisi e confronto mentre affronta mercati nuovi e decisioni sempre più complesse.