Nella prima parte di questa serie, abbiamo esaminato come l’AI agentica stia rivoluzionando la parte superiore del funnel di vendita B2B – dalla generazione intelligente di lead all’approccio autonomo e personalizzato. La seconda parte esplora come questa trasformazione stia ridefinendo strutture, processi e ruoli del team di vendita, migliorando l’efficienza e guidando un successo scalabile attraverso l'autonomia intelligente e discipline MLOps. **Raffreddare il Funnel: Riprogettare Ruoli e Workflow di Vendita** L’AI agentica comprime e ridefinisce il funnel di vendita, abbattendo i silos tradizionali tra marketing e vendite. Prima, il marketing generava lead (MQL), i rappresentanti di sviluppo vendite (SDR) qualificavano questi lead (SQL), e solo successivamente gli agenti di vendita interagivano con loro. Ora, gli agenti AI qualificano e seguono i lead istantaneamente, convertendoli senza soluzione di continuità in opportunità nel pipeline. Invece che il marketing passi migliaia di MQL agli SDR, gli agenti SDR basati su AI coltivano ogni lead sin dall’inizio, elevando solo i prospect realmente pronti alla vendita verso gli esseri umani. Questo rende meno rilevanti metriche obsolete come le MQL: pipeline qualificata e ricavi diventano i veri indicatori, influenzati direttamente dall’AI. L’automatizzazione di compiti ripetitivi e poco strategici riformula anche i ruoli umani all’interno dei team go-to-market (GTM). Ruoli entry-level, come gli SDR, tradizionalmente impegnati in chiamate a freddo e inserimenti dati, si evolvono. I nuovi professionisti di vendita dedicano meno tempo alle attività di base di outreach e più alla gestione degli agenti AI o all'interazione con i clienti in modo strategico. Questa trasformazione eleva le competenze e le richieste strategiche ai livelli iniziali, spostando la funzione di SDR da lavoro manuale a orchestrazione dell’AI. Contemporaneamente, i key account e i responsabili vendita ottengono maggiore libertà da oneri amministrativi come pianificazione, inserimento dati, aggiornamento del pipeline e redazione di proposte, che l’AI si occupa di gestire sempre più spesso. Ciò permette loro di concentrarsi su strategie di trattativa complesse e sulla costruzione di relazioni. McKinsey prevede che l’intelligenza generativa (GenAI) possa gestire quasi tutto il percorso di vendita – dalla ricerca del prospect alla negoziazione – con intervento umano minimo, riservando le risorse umane a trattative complesse e basate su soluzioni. L’obiettivo complessivo è creare un’organizzazione di revenue più snella, rapida e potenziata, in cui i membri del team operano al massimo delle capacità. Come consiglia Harvard Business Review, l’AI dovrebbe migliorare la qualità dell’engagement, non solo la quantità, favorendo punti di contatto significativi con i clienti, supportati da interazioni continue guidate dall’AI che tengono informati e coinvolti i prospect. Inoltre, l’AI amplia i confini tradizionali tra vendite e marketing, facendoli collaborare più strettamente nell’impostare gli agenti AI e nell’analizzare i dati forniti. Questa evoluzione richiede nuovi approcci di gestione, incentrati sull’amplificazione delle capacità umane – come la costruzione della fiducia, la comprensione approfondita del cliente e l’innovazione – piuttosto che sulla sostituzione. Delegando compiti ripetitivi e analitici all’AI, i professionisti delle vendite si trasformano in consulenti e strateghi, migliorando l’efficacia nel risolvere problemi reali dei clienti. Questo è un esempio di come l’AI agentica possa portare benefici concreti al settore delle vendite B2B. **Aumentare la Scala: Intelligenza più Profonda, Riconoscimento delle Intenzioni e MLOps** Dopo i primi successi, le aziende stanno approfondendo le capacità dell’AI mediante algoritmi avanzati specifici per le esigenze GTM, riconoscimento più accurato delle intenzioni e pratiche robuste di MLOps per sostenere e scalare i risultati. Oltre gli strumenti generici di GenAI, ora si sviluppano soluzioni su misura che integrano dati interni ed esterni sul cliente per offrire indicazioni in tempo reale, come raccomandazioni di up-sell, previsioni di obiezioni basate sulla cronologia degli acquisti e tattiche di negoziazione. Il miglior riconoscimento delle intenzioni permette agli agenti di individuare segnali complessi di acquisto—ad esempio, picchi nelle attività sul sito abbinati ad annunci di finanziamenti—per agire subito su opportunità ad alta probabilità. Le soluzioni guidate dall’AI riducono le supposizioni umane collegando i dati e perfezionando continuamente i modelli di intenzione, elemento essenziale per ottenere un vantaggio competitivo. Per sostenere questa sofisticazione, sono fondamentali pratiche MLOps di qualità: creare pipeline di dati che forniscano informazioni aggiornate e pulite, monitorare costantemente le prestazioni dell’AI per individuare deviazioni e riaddestrare i modelli quando necessario. Ad esempio, se le risposte degli email dai chatbot di vendita calano, il team MLOps analizza le cause e effettua eventuali regolazioni. La supervisione umana assicura che l’AI rimanga allineata agli obiettivi aziendali e agli standard di brand. La consapevolezza del contesto è cruciale; l’AI deve evitare errori come proporre offerte errate a clienti esistenti. Una gestione efficace di MLOps permette di unificare i silos di dati, garantendo che l’AI utilizzi le informazioni aggiornate di CRM e contenuti aziendali. Come sottolineano gli esperti, dati di qualità sono alla base di un’AI affidabile—senza di essi, l’AI genererà solo rumore. Le best practice includono la governance, la manutenzione della qualità dei dati e un robusto data warehousing per guadagnare la fiducia degli utenti. Per scalare con successo, l’AI deve integrarsi senza soluzione di continuità nei workflow quotidiani. Semplicemente implementare strumenti di AI non basta se i team non li adottano. Integrare i risultati dell’AI in piattaforme familiari—come insights di Salesforce, notifiche Slack, bozze di email generate dall’AI nel CRM—favorisce l’adozione riducendo i cambi di strumenti. L’AI dovrebbe funzionare come un assistente invisibile integrato nelle attività di tutti i giorni—inviti a calendario, log automatici delle chiamate—perché sembri un’estensione naturale del team. Guardando al futuro, si prevede che gli agenti AI “chiuderanno il ciclo” eseguendo transazioni su prodotti semplici e gestendo rinnovi o up-sell sulla base di analisi d’uso e tendenze di salute del cliente. Il domani dell’AI nelle vendite B2B sarà caratterizzato da raccomandazioni personalizzate e azioni predittive che eliminano l’incertezza, con l’AI in veste di assistente e partner indispensabile nella gestione di importanti parti del motore di ricavo, sotto la guida strategica umana. Come CRO, accolgo con entusiasmo questo futuro—bilanciato da una gestione attenta—poiché promette un’attività più data-driven e proattiva, che delizia i clienti grazie a outreach tempestivi, personalizzati e su larga scala. --- **Chi è l’autore:** Bill Tennant è Chief Revenue Officer di BlueCloud, responsabile della crescita strategica, delle partnership e dell’adozione di tecnologie aziendali. Con quasi 20 anni di esperienza in finanza, vendite e customer success, è riconosciuto per aver guidato risultati misurabili grazie all’uso di AI generativa e analitiche avanzate. La sua visione si concentra sulla creazione di valore co-prodotto, sulla governance responsabile e su soluzioni scalabili basate sull’AI. --- **Fonti:** - Sinha, P. , Shastri, A. , & Lorimer, S. (2023).

How Generative AI Will Change Sales. Harvard Business Review. - Gross, I. & McLeod, L. (2025). How Sales Teams Can Use Gen AI to Discover What Clients Need. Harvard Business Review. - Chung, D. J. , et al. (2025). 5 Gen AI Myths Holding Sales and Marketing Teams Back. Harvard Business Review. - Qualified (2023). AI Agents and the Rise of Agentic Marketing in B2B. - Qualified (2025). The Agentic Marketing Funnel. - McKinsey & Co. (2024). An Unconstrained Future: How Generative AI Could Reshape B2B Sales. - McKinsey & Co. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. - DemandScience (2023). Harnessing the Power of Generative AI in B2B Sales. - Deloitte Insights (2024). Tech Companies Lead the Way on Generative AI. - SonarSource (2023). AI Code Generation: Benefits and Risks.