Come i team di vendita di successo stanno adottando l’IA agentica

IMMAGINATE DI CREARE una replica perfetta dei vostri venditori più performanti, ma invece di qualcuno la cui capacità di lavoro è limitata dal tempo e dalla geografia, questa replica può lavorare continuamente a fianco dei rappresentanti di vendita umani. Questi agenti personali autonomi possono identificare, coltivare e persino concludere accordi coinvolgendo i clienti su tutti i canali. Il loro potere non risiede solo nell’esecuzione dei compiti, ma anche nel pensare in anticipo: anticipare i passi successivi, adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato, integrarsi tra i sistemi e apprendere continuamente.

Questa è la vera promessa dell’IA agentica: una trasformazione completa delle vendite, che trasforma ogni interazione con il cliente in un vantaggio competitivo.

Mentre l’IA generativa è passata dalla fase sperimentale a quella di impatto reale (secondo uno studio McKinsey, il 19% dei team di vendita B2B sta già ottenendo risultati positivi con essa e il 23% è in fase pilota o di sviluppo), l’IA agentica è destinata a sbloccare un livello di valore superiore. L’ultima indagine globale di McKinsey sull’IA mostra che i vantaggi più significativi derivano dalla riprogettazione dei flussi di lavoro, non solo dalla loro digitalizzazione. L’IA agentica sta già ridefinendo i flussi di lavoro in tutto il processo di vendita B2B, dalla generazione di lead alla chiusura delle trattative, sbloccando la capacità dei venditori e accelerando la crescita.

In questo articolo esamineremo come i team di vendita di successo stanno iniziando a utilizzare l’IA agentica. Gli esempi riportati di seguito sono tratti sia dalla nostra ricerca che dalla nostra esperienza di consulenza.

Da “Dimmi” a “Fallo per me”

Molti team di vendita utilizzano già l’IA per aumentare la produttività. Ad esempio, l’IA predittiva può indicare ai venditori quale sarà la migliore azione successiva per un determinato potenziale cliente: il tipo di contatto (una telefonata o un’e-mail) e il tipo di informazioni (su una caratteristica del prodotto o una promozione) che hanno la più alta probabilità di innescare una vendita. L’IA agentica fa un passo avanti: invece di consigliare al venditore cosa dovrebbe fare dopo, l’agente può eseguire l’attività in modo autonomo. Esempi di questo cambiamento si possono trovare nella generazione di lead e nella comunicazione, nella pianificazione delle vendite e nel coinvolgimento dei clienti, nonché nella fidelizzazione e nella crescita.

Generazione di lead e contatto

Gli agenti IA stanno ridefinendo le vendite B2B in prima linea supportando attivamente i rappresentanti, interpretando i segnali degli acquirenti, recuperando informazioni specifiche sul contesto e raccomandando le azioni migliori da intraprendere in tempo reale. In un’azienda tecnologica B2B, è stato impiegato un rappresentante dello sviluppo aziendale basato sull’intelligenza artificiale per gestire in modo autonomo il coinvolgimento nella parte superiore del funnel. Il processo è iniziato con il lead scoring, analizzando i segnali comportamentali per identificare quali lead caldi fossero più propensi a convertirsi.

Per ciascuno di essi, l’agente ha generato e-mail di outreach personalizzate, attingendo a dati quali la cronologia degli acquisti, le tendenze di utilizzo e gli interessi dedotti per personalizzare i messaggi su larga scala. Questa personalizzazione basata sui dati ha portato a un aumento del 6% dei tassi di risposta. Quando i lead hanno risposto, l’agente ha analizzato il linguaggio, identificato l’intento e continuato la conversazione, rispondendo alle domande, affrontando le obiezioni e spingendo il potenziale cliente verso un incontro. Una volta qualificati, i lead sono stati trasferiti a un venditore umano, con la cronologia completa della conversazione registrata nel CRM per un follow-up ricco di contesto. Si prevede che questa orchestrazione end-to-end, che combina una prioritizzazione intelligente, una personalizzazione basata sui dati e una gestione del dialogo in tempo reale, genererà 50 milioni di dollari di ricavi annuali incrementali grazie all’aumento della conversione e alla liberazione di capacità di vendita.

Pianificazione delle vendite e coinvolgimento dei clienti

Nella fase di vendita, gli agenti IA possono aiutare a semplificare l’implementazione, coordinare le parti interessate e garantire la conformità. Compiti tradizionalmente dispendiosi in termini di tempo, come la generazione di preventivi e proposte, possono ora essere automatizzati e adattati alle esigenze dell’acquirente. L’ultima B2B Pulse Survey di McKinsey evidenzia il valore di queste capacità, soprattutto in settori con portafogli di prodotti complessi o grandi volumi di lead, come l’edilizia, le spedizioni o i prodotti chimici.

Gli agenti IA accelerano anche la progressione della pipeline programmando riunioni, sincronizzando calendari e registrando le interazioni nei sistemi CRM. In una società di gestione patrimoniale nordamericana, è stato implementato uno strumento di IA agentica per generare sintesi dei clienti sintetizzando i dati CRM con fonti esterne, riducendo i tempi di preparazione delle riunioni di oltre il 30% e determinando un aumento del fatturato del 6%. In precedenza, i venditori si affidavano a note frammentarie e ricerche manuali, spesso tralasciando informazioni chiave o basandosi su modelli di riconoscimento influenzati dal comportamento passato dei clienti. Al contrario, l’agente IA ha attinto sia dai dati CRM strutturati che da input non strutturati, come note di riunioni, utilizzo dei prodotti e segnali di mercato, per far emergere le esigenze sfumate dei clienti. Identificando modelli che gli esseri umani potrebbero tralasciare e adattando le informazioni al flusso di lavoro di ciascun consulente, l’agente ha contribuito a sbloccare nuove opportunità e ad approfondire il coinvolgimento dei clienti.

Fidelizzazione e crescita

L’IA agentica sta ampliando il valore del self-service digitale gestendo molto più delle semplici domande frequenti, soprattutto nelle operazioni post-vendita, un ambito spesso sottoutilizzato come leva di crescita. Tradizionalmente, quando i clienti incontravano un ostacolo che andava oltre le normali richieste, il problema veniva segnalato a un addetto all’assistenza. Ma un’azienda tecnologica leader ha scoperto che il ragionamento agentico ha permesso al proprio agente di customer experience basato sull’intelligenza artificiale (chatbot IA) di risolvere l’85% delle richieste, comprese quelle di secondo ordine che richiedevano l’interpretazione del contesto, l’interrogazione di più sistemi e l’applicazione della logica per fornire una risposta su misura. Si tratta del tipo di domande che in precedenza sovraccaricavano i canali self-service e venivano trasferite al supporto umano. Ora, gli addetti al servizio clienti sono liberi di concentrarsi su escalation veramente complesse, come i casi che coinvolgono più problemi, spesso non correlati tra loro, che non possono essere mappati su una singola FAQ o anche su una FAQ adiacente e richiedono un giudizio umano sfumato. Il risultato è una riduzione del 65% dei tempi di gestione e una maggiore soddisfazione dei clienti.

Stanno rapidamente emergendo nuovi casi d’uso, come gli agenti di onboarding che guidano i clienti attraverso la configurazione e gli agenti di prevenzione dell’abbandono che affrontano in modo proattivo il rischio dei clienti. A differenza dei modelli di IA tradizionali che si limitano a prevedere l’abbandono, l’IA agentica è in grado di ragionare sui passi successivi migliori per mitigare tale rischio. Ad esempio, quando viene segnalato il rischio di abbandono, l’agente determina le tre o quattro azioni principali, classificate in base al contesto, alla storia del cliente e all’impatto sul business, e avvia o raccomanda tali interventi. Una volta intraprese tali azioni, i modelli tradizionali possono essere aggiornati con i dati più recenti sui clienti per ricalcolare il rischio. Questo crea un ciclo di feedback continuo in cui l’IA predittiva e il ragionamento agentico lavorano in tandem, passando dall’intuizione all’intervento con maggiore rapidità e precisione.

I team di vendita devono adottare nuove metriche e ruoli

Come dimostrano questi esempi, l’IA agentica è pronta a trasformare le vendite come le conosciamo, introducendo cambiamenti nei modelli operativi e nei ruoli delle organizzazioni.

Le organizzazioni devono ripensare il modo in cui misurano le prestazioni e valutano le strutture retributive, adottando metriche che riflettano sia il contributo umano che quello dell’intelligenza artificiale. Le metriche di coinvolgimento dei clienti, come i punteggi di sentiment, i volumi di interazione specifici per canale e i dati relativi al costo per acquisizione, aiuteranno le aziende a comprendere l’impatto olistico delle loro attività di vendita. Allo stesso tempo, emergeranno nuove metriche specifiche per gli agenti, tra cui i punteggi di qualità delle conversazioni, i tassi di abbandono, l’accuratezza delle risposte e il rispetto degli standard di rischio e conformità.

Il modello operativo stesso richiederà una nuova visibilità. I leader dovranno monitorare come il lavoro è distribuito tra IA ed esseri umani, ad esempio quale percentuale di interazioni è gestita dagli agenti, con quale frequenza tali interazioni vengono completate con successo e se i passaggi di consegne tra IA e venditori umani avvengono senza intoppi. Man mano che l’IA assumerà compiti più routinari e transazionali, i venditori umani saranno sempre più valutati sugli aspetti del ruolo che richiedono punti di forza tipicamente umani: costruire relazioni, gestire la complessità e influenzare i principali responsabili delle decisioni.

Sotto la superficie, indicatori di performance tecnici come il tempo di risposta, il completamento di conversazioni multi-turno, il rilevamento di allucinazioni, l’efficienza della memoria e l’utilizzo dei token forniranno una panoramica delle prestazioni degli agenti di IA dal punto di vista dei sistemi.

L’IA agentica trasformerà anche i ruoli di vendita. Alcuni diventeranno automatizzati, altri saranno ridefiniti e ne verranno creati di completamente nuovi. L’attenzione si sposterà dall’esecuzione all’orchestrazione e all’influenza.

Gli account manager, ad esempio, passeranno dall’esecuzione tattica alla coltivazione delle relazioni e all’influenza sui decisori, coordinando le attività tra esseri umani e agenti. I responsabili dello sviluppo aziendale potrebbero vedere automatizzate le loro attività tradizionali (prospezione, qualificazione e follow-up), consentendo loro di concentrarsi sulla supervisione degli agenti e sull’ottimizzazione dei processi.

Questi cambiamenti liberano i venditori da compiti ripetitivi ed elevano l’importanza del giudizio umano, dell’intelligenza emotiva e della costruzione della fiducia, promuovendo una cultura di apprendimento continuo, coaching e approfondimento delle prestazioni.

L’IA AGENTICA potrebbe essere ancora nelle sue fasi iniziali, ma il suo potenziale rappresenta il più significativo salto di produttività nelle vendite dall’avvento del CRM. Le organizzazioni che posizionano strategicamente le loro funzioni di vendita per incorporare capacità agenziali supereranno quelle ancora impantanate in flussi di lavoro manuali. Come per qualsiasi tecnologia potente, la vera opportunità non sta nel sostituire le persone, ma nel ridefinire il modo in cui gli esseri umani e le macchine collaborano, per elevare i ruoli, aumentare le prestazioni e ridefinire gli obiettivi.

Jaya Prakash (Jay) Kaza è Senior Expert presso la sede di Washington DC di McKinsey & Company. Doug J. Chung è CBA Foundation Centennial Fellow, professore di Marketing e direttore del Sales and Business Development Forum della McCombs School of Business dell’Università del Texas ad Austin. Candace Lun Plotkin è partner dell’ufficio di Boston di McKinsey & Company e leader nella pratica Growth, Marketing & Sales (GM&S). Siamak Sarvari è socio associato dell’ufficio McKinsey nel New Jersey, nella divisione GM&S, e leader principale della divisione dedicata alle vendite basate sull’intelligenza artificiale. Jennifer Stanley è partner dell’ufficio McKinsey & Company di Londra, dove guida la divisione Crescita, marketing e vendite B2B nel Regno Unito. Maria Valdivieso è partner della divisione Growth, Marketing & Sales di McKinsey & Company con sede a Miami, È coautrice di Sales Growth: Five Proven Strategies of the World’s Sales Leaders (Wiley, 2016).