© Getty ImagesC’è un momento, in ogni transizione tecnologica, in cui lo strumento diventa parte del modo stesso in cui lavoriamo. Per le reti vendita quel momento è adesso, e non riguarda più i chatbot che riassumono una call, ma agenti capaci di agire: qualificare un lead, aggiornare il Crm, preparare un’offerta coerente con listino e marginalità, gestire un follow-up. La differenza tra AI generativa e AI agentica è quella tra un consulente che ti scrive un promemoria e un collega che esegue il compito al posto tuo. È un cambio di paradigma che impone alle direzioni commerciali una scelta strategica, non solo tecnologica.
Le cifre raccontano la velocità della transizione: Gartner stima che entro fine 2026 il 40% delle applicazioni aziendali integrerà agenti specializzati, contro meno del 5% di un anno fa. Ma qui si annida l’equivoco più costoso: pensare che basti adottare l’ennesimo modello generalista. Una quota rilevante dei progetti agentici fallisce non per limiti della tecnologia, ma perché applica una soluzione generica a un problema specifico.
Vendere non è un compito generico. Ogni settore ha il suo ciclo d’acquisto, il suo linguaggio, i suoi vincoli normativi e di pricing. La frontiera competitiva non sono più i modelli orizzontali, ma gli agenti verticali, alimentati da dati di dominio e allineati alle regole del settore. La conoscenza commerciale di un’impresa diventa l’ingrediente che nessun fornitore esterno possiede e che trasforma un modello indifferenziato in un vantaggio difendibile.
Da qui la tesi: dobbiamo smettere di essere fruitori di AI generaliste e diventare creatori di agenti specializzati. Chi usa ciò che è già sul mercato adotta le stesse capacità dei concorrenti, dunque nessun vantaggio reale. Chi progetta i propri agenti, codificando metodo, best practice ed etica relazionale, costruisce un asset che cresce nel tempo e resta in casa.
Il discorso è anche europeo. Affidare a un agente processi e dati significa delegare decisioni che toccano clienti e informazioni sensibili: su quali infrastrutture girano quei modelli, dove risiedono i dati, quali regole di trasparenza sono incorporate sono domande di sovranità. L’Europa le affronta non solo con l’AI Act, ma per via industriale con l’IPCEI-AI, che a marzo 2026 ha avviato a Berlino il matchmaking tra circa 150 progetti e 18 Stati membri, per un continuum europeo dell’AI sovrana, oltre i grandi modelli generativi.
Resta il nodo della relazione umana. Gli agenti, se ben progettati, liberano tempo proprio per ciò che le macchine non sanno fare: quando prendono in carico la parte ripetitiva, il venditore torna a capire il cliente e negoziare. Cambiano però le competenze, e serviranno figure ibride, a metà tra il commerciale e il progettista di processi.
Il vantaggio non andrà a chi adotta per primo lo strumento più potente, ma a chi avrà il coraggio di costruire i propri agenti, mantenendo il controllo dei dati e scegliendo un’infrastruttura coerente con i valori europei.
Emanuele Frontoni è Ordinario di Informatica all’Università di Macerata e co-director del Vrai Lab, Affiliated Researcher all’Istituto Italiano di Tecnologia di Genova e direttore scientifico del NemoLab dell’Ospedale Niguarda di Milano
Sales Advisor è il nuovo progetto editoriale nato dalla collaborazione tra Business People e il Sales Summit. Ogni mese, esperti, docenti universitari e manager di successo, offrono uno sguardo sulle sfide e le opportunità che attendono chi quotidianamente vive e guida il mondo delle vendite.
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