Perché nell’era dell’AI il prodotto compete anche attraverso le informazioni che lo descrivono
Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale è diventata uno degli argomenti più discussi nel mondo del business.
ChatGPT, Copilot, Gemini, Agenti AI, ricerca in linguaggio naturale e assistenti virtuali stanno rapidamente entrando nella quotidianità di aziende e consumatori.
Sembra che tutto stia diventando “AI powered”.
Ma c’è una domanda che viene posta molto raramente.
Da dove provengono le informazioni utilizzate dall’Intelligenza Artificiale?
Perché l’AI non inventa i dati.
Li utilizza.
Li interpreta.
Li collega.
Li rende più facilmente accessibili.
Ma la qualità dei risultati dipende sempre dalla qualità delle informazioni disponibili.
Un cambiamento che sta già avvenendo
Per molti anni il percorso tipico di ricerca di un prodotto è stato relativamente semplice.
Cliente → Motore di ricerca → Sito web → Prodotto
Oggi questo modello sta iniziando a cambiare.
Sempre più spesso le persone si rivolgono direttamente a strumenti basati sull’Intelligenza Artificiale per ottenere risposte, confrontare soluzioni, individuare prodotti compatibili o ricevere suggerimenti.
E la tendenza sembra destinata ad accelerare.
In molti casi il percorso sta diventando:
Cliente → Intelligenza Artificiale → Prodotto
E domani potrebbe essere:
Cliente → Agente AI → Prodotto → Acquisto
Si tratta di un cambiamento profondo.
Per la prima volta, infatti, tra chi cerca un prodotto e chi lo propone si inserisce un soggetto capace di interpretare le richieste, confrontare le alternative e formulare suggerimenti.
Non basta più esistere
Questo cambiamento introduce una nuova sfida per produttori, distributori e per tutti gli operatori della filiera.
Nel mondo dell’Intelligenza Artificiale non basta che un prodotto esista.
Deve essere comprensibile.
Per essere trovato.
Per essere confrontato.
Per essere suggerito.
Per essere scelto.
Un prodotto che l’Intelligenza Artificiale non riesce a comprendere rischia di non essere proposto.
E un prodotto che non viene proposto difficilmente verrà venduto.
Le Informazioni di Prodotto diventano un fattore di vendita
Per anni le Informazioni di Prodotto sono state considerate soprattutto uno strumento operativo.
Servivano per realizzare cataloghi, alimentare portali B2B, pubblicare contenuti su marketplace ed e-commerce e supportare il lavoro di venditori e di uffici tecnici.
Oggi, però, stanno assumendo un ruolo ancora più strategico.
Le Informazioni di Prodotto stanno diventando un fattore diretto di visibilità commerciale e di vendita nell’era dell’Intelligenza Artificiale.
Perché l’AI non sceglie i prodotti; sceglie le informazioni che riesce a comprendere, confrontare e utilizzare.
In passato era sufficiente essere presenti in un catalogo, su un sito web o in un marketplace.
Oggi è sempre più importante essere compresi dagli strumenti che aiutano gli utenti a trovare, confrontare e selezionare i prodotti.
Per questo motivo la qualità delle Informazioni di Prodotto non incide più soltanto sull’efficienza dei processi.
Incide direttamente sulle opportunità di visibilità e di vendita.
Quando un installatore, un progettista o un utilizzatore finale formula una richiesta complessa, l’Intelligenza Artificiale tende infatti a valorizzare i prodotti descritti attraverso informazioni complete, coerenti e facilmente interpretabili.
Garbage In, Garbage Out
Esiste un principio dell’informatica noto da decenni.
Garbage In, Garbage Out.
Se le informazioni disponibili sono incomplete, incoerenti o non aggiornate, anche i risultati ottenuti saranno inevitabilmente limitati.
Questo principio è particolarmente vero nel contesto dell’Intelligenza Artificiale.
La velocità di elaborazione non può compensare l’assenza di informazioni affidabili.
Caratteristiche tecniche mancanti.
Descrizioni poco precise.
Informazioni duplicate.
Documentazione difficile da reperire.
Asset digitali scollegati dai prodotti.
Sono tutti elementi che riducono la capacità dell’AI di comprendere e valorizzare correttamente un prodotto.
Pensiamo, ad esempio, a una pompa di calore, a una caldaia o a un lavabo per i quali non siano disponibili informazioni complete su prestazioni, dimensioni, applicazioni o compatibilità.
Anche il più evoluto sistema di Intelligenza Artificiale avrà maggiori difficoltà a proporre quel prodotto quando un utente ricercherà proprio quelle caratteristiche.
ETIM e il linguaggio dell’Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale deve poter comprendere le informazioni che utilizza.
Per questo motivo risultano particolarmente importanti tutti i modelli che consentono di descrivere i prodotti in modo coerente, confrontabile e strutturato.
È proprio questo uno degli obiettivi della Classificazione ETIM.
Da anni ETIM propone infatti un modello condiviso per classificare i prodotti e descriverne le caratteristiche tecniche attraverso criteri comuni.
Prodotti appartenenti alla stessa categoria vengono descritti utilizzando:
- la stessa struttura informativa;
- le stesse tipologie di caratteristiche;
- definizioni condivise;
- criteri comuni di classificazione.
Un approccio nato per favorire la comunicazione e lo scambio delle Informazioni di Prodotto lungo la filiera.
Ma che oggi assume un valore ancora maggiore anche nel contesto dell’Intelligenza Artificiale.
Perché più le informazioni risultano strutturate, coerenti e confrontabili, più diventa semplice per l’AI comprenderle, utilizzarle e trasformarle in risposte utili per il mercato.
Perché i dati strutturati assumono ancora più valore
Per interpretare correttamente le informazioni, l’Intelligenza Artificiale necessita di dati strutturati, coerenti e confrontabili.
Quando prodotti appartenenti alla stessa categoria vengono descritti utilizzando caratteristiche omogenee, definizioni condivise e criteri comuni, diventa molto più semplice per i sistemi intelligenti:
- comprendere le informazioni;
- confrontare prodotti alternativi;
- individuare compatibilità;
- generare suggerimenti pertinenti;
- supportare la ricerca in linguaggio naturale.
È proprio in questo contesto che ETIM può contribuire a rendere le Informazioni di Prodotto più comprensibili e utilizzabili anche dai sistemi intelligenti.
Una preparazione utile anche per il futuro
Le aziende che oggi investono nella qualità, nella struttura e nella gestione delle Informazioni di Prodotto non si stanno preparando soltanto all’Intelligenza Artificiale.
Stanno costruendo un patrimonio informativo che potrà essere utilizzato in contesti sempre più ampi.
Marketplace.
Configuratori.
Portali digitali.
Sistemi di supporto alle vendite.
Assistenti virtuali.
Agenti AI.
E, in prospettiva, anche le future iniziative normative che richiederanno informazioni sempre più strutturate, condivisibili e aggiornate.
Le linee guida del Digital Product Passport sono ancora in evoluzione e molti aspetti applicativi devono essere definiti.
Tuttavia, un principio appare già chiaro.
Le aziende che oggi imparano a gestire correttamente le proprie Informazioni di Prodotto stanno costruendo le basi necessarie per affrontare con maggiore efficacia anche le future richieste normative.
Per questo motivo la gestione delle Informazioni di Prodotto non rappresenta più soltanto un tema operativo.
È una scelta strategica.
Conclusioni
Per anni abbiamo detto che le Informazioni di Prodotto servivano per cataloghi, portali B2B, marketplace ed e-commerce.
Oggi c’è un motivo in più.
Le Informazioni di Prodotto servono anche per essere trovati, compresi e proposti dall’Intelligenza Artificiale.
Perché, nell’era dell’AI, il prodotto non compete soltanto sugli scaffali.
Compete anche attraverso le informazioni che lo descrivono.
In questo scenario, modelli condivisi come ETIM non rappresentano soltanto uno strumento di classificazione.
Rappresentano uno dei possibili strumenti per rendere le Informazioni di Prodotto più comprensibili, confrontabili e utilizzabili anche dai sistemi intelligenti.
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