Si parte chiedendo a un chatbot di scrivere un’email. Poi si scopre che può aiutare a confrontare due prodotti, leggere un manuale, preparare una visita commerciale. A quel punto la domanda cambia: come posso inserire queste attività nel mio lavoro, senza ricominciare ogni volta da zero?
È la riflessione che porto a casa dalla prima edizione dell’AI Academy di Odpiù, il percorso che ho tenuto per i rivenditori. Nel post dedicato alla chiusura dell’Academy, Odpiù racconta che i feedback esprimono il desiderio di approfondire: agenti AI, automazione delle email, documenti, magazzino e nuove opportunità commerciali.
Questo interesse suggerisce una direzione per la formazione: partire da un problema riconoscibile, sperimentare e capire quale passo fare dopo. Non dimostra, da solo, un aumento della produttività. Quello va misurato sul lavoro reale.
Che cosa abbiamo affrontato nell’AI Academy Odpiù
Come racconta Odpiù nel resoconto del primo incontro, il percorso è iniziato dai fondamentali e dall’utilizzo pratico degli strumenti, con i partecipanti al PC. Nel secondo appuntamento abbiamo lavorato su cataloghi e listini, confronto tra prodotti, manuali tecnici, report commerciali e assistenza.
Il tema prosegue un ragionamento che avevo già proposto nel mio intervento a Expood 2026 sull’AI nella distribuzione office: ripensare le attività che stanno intorno alla vendita. Le applicazioni qui sotto sono esempi da sperimentare, non un elenco di sistemi già implementati da Odpiù.
AI per rivenditori: cinque applicazioni da provare
1. Confrontare prodotti e listini con criteri espliciti
Un cliente deve scegliere una stampante. Prima di chiedere all’AI quale sia la migliore, raccogli volume di stampa, formato, necessità di colore, connessioni e budget. Fornisci schede tecniche e listino aggiornati, poi chiedi una tabella che confronti i modelli secondo quei criteri.
Il risultato utile è una comparazione verificabile: ogni caratteristica deve rimandare al documento da cui proviene. Prezzi, sconti e disponibilità richiedono un controllo sui sistemi aziendali. Un PDF dell’anno scorso non diventa aggiornato perché lo legge un chatbot.
2. Consultare manuali tecnici per preparare una risposta
Puoi provare a trasformare una richiesta di assistenza in una ricerca mirata nel manuale: individuare la procedura, indicare pagina e sezione, preparare una risposta comprensibile per il cliente. Quando il manuale non contiene l’informazione, la risposta deve segnalarlo.
Qui conta la qualità del materiale fornito. Nell’articolo sul context engineering, Anthropic spiega come selezionare le informazioni pertinenti al compito. Nel nostro esempio significa scegliere il manuale della versione corretta, anziché caricare indiscriminatamente tutti i documenti disponibili.
3. Preparare email commerciali da approvare
Una richiesta di preventivo può diventare una bozza di risposta con riepilogo del bisogno, proposta e domande sulle informazioni mancanti. Puoi configurare un assistente con tono aziendale, modelli approvati e condizioni commerciali consultabili.
Il primo esperimento che suggerisco è semplice: preparazione automatica della bozza, approvazione umana dell’invio. Definisci quali prezzi può usare e quali promesse non può fare. L’automazione diventa utile quando rispetta le regole con cui lavori.
4. Trasformare dati e appunti in report commerciali
Parti da un’esportazione delle vendite e dagli appunti delle visite. Chiedi un riepilogo per cliente, le variazioni osservabili e le domande da approfondire. Fai distinguere sempre i dati dalle interpretazioni: un calo degli ordini non dimostra che il cliente sia passato a un concorrente.
Per totali, margini e confronti numerici usa calcoli verificabili in un foglio elettronico o nel gestionale. Affida all’AI il compito di spiegare i risultati e preparare il confronto commerciale, controllando che il testo corrisponda ai numeri.
5. Usare i dati di magazzino per preparare decisioni
Nel post conclusivo, il magazzino compare tra gli ambiti che i partecipanti desiderano approfondire. Un possibile progetto pilota consiste nel leggere un’esportazione di giacenze e movimenti, applicare criteri concordati e preparare un elenco di articoli da verificare.
Le quantità di riordino richiedono dati su domanda, tempi di consegna e vincoli. Un chatbot generico non sostituisce un gestionale. Può aiutare a consultarlo e a spiegare anomalie, se dispone di dati adeguati e di accessi progettati per quel compito.
Dal prompt all’agente: scegliere il livello giusto
Per orientarsi uso il metodo 4A, descritto nella pagina dei miei corsi su AI e agenti: automatismi, azioni programmate, assistenti e agenti. Lo propongo come criterio pratico per scegliere quanto delegare.
| Livello | Esempio per un rivenditore | Controllo da prevedere |
|---|---|---|
| Automatismo | Trasferire campi di un ordine con regole definite | Verifica dei campi ed eccezioni |
| Azione programmata | Preparare il riepilogo delle vendite ogni lunedì | Data di aggiornamento e completezza |
| Assistente | Consultare manuali e preparare risposte | Fonti e revisione della bozza |
| Agente | Consultare più strumenti e preparare una proposta in più passaggi | Permessi, limiti e approvazioni |
La distinzione è coerente con Building effective agents di Anthropic: nei workflow i passaggi sono predefiniti; negli agenti il modello può decidere come procedere e quali strumenti usare. Maggiore autonomia introduce anche maggiore complessità.
La guida pratica di OpenAI alla costruzione degli agenti invita a procedere per gradi e a valutare se un processo richieda davvero un agente. Se bastano regole stabili o un buon assistente documentale, partire da lì può rendere il progetto più facile da verificare.
Un esercizio da fare con una richiesta reale
Scegli una richiesta commerciale ricorrente e anonimizzata, insieme alle schede tecniche e al listino che sei autorizzato a utilizzare. Prova questo prompt:
Agisci come assistente di un rivenditore di soluzioni per ufficio. Ti fornisco una richiesta cliente, schede tecniche e listino. Individua i requisiti espliciti e le informazioni mancanti. Confronta solo i prodotti presenti nei documenti, indicando la fonte di ogni caratteristica. Prepara una bozza di risposta al cliente. Non inventare prezzi, disponibilità, sconti o tempi di consegna. Segnala ciò che richiede verifica e non inviare alcun messaggio.
Confronta il lavoro assistito con quello abituale: tempo totale, comprese le correzioni; errori; informazioni mancanti; qualità della proposta. Ripeti la prova su casi diversi prima di decidere se estenderla al team. Il guadagno va cercato dopo la revisione, non soltanto nella velocità della prima bozza.
Un esempio di assistente che usa una voce
Per vedere un’altra applicazione concreta, in questo video mostro come ho creato un agente vocale sul mio sito. È un progetto distinto dall’Academy Odpiù, utile per ragionare su come rendere accessibili informazioni e servizi.
La prossima domanda da portare in azienda
Dall’esperienza con Odpiù ricavo una proposta: scegliere un’attività ripetuta, definire cosa significa svolgerla bene e progettare un piccolo esperimento. Il desiderio di approfondire diventa così un progetto valutabile, con documenti, responsabilità e criteri di successo.
Per un rivenditore, una rete vendita o una PMI, il prossimo passo può essere questo: individuare insieme al team un processo su cui provare l’AI e decidere come controllarne il risultato.
Vuoi un percorso pratico di AI per la tua azienda?
Progetto corsi e laboratori su ChatGPT, analisi documentale, assistenti e agenti AI, adattando gli esempi alle attività dei partecipanti. Raccontami il tuo settore, chi vuoi coinvolgere e il problema su cui vorresti lavorare.