L'impatto dell'IA sulla produttività aziendale: evidenze dal retail e strategie per il ROI

L'impetuosa diffusione degli strumenti di Intelligenza Artificiale (IA) Generativa sta accendendo un crescente interesse sul loro potenziale di rimodellare la produttività. Una recente ricerca, "Generative AI and Firm Productivity: Field Experiments in Online Retail", condotta da un team di accademici della Columbia University, della Zhejiang University e della Zhejiang University of Finance & Economics (Lu Fang, Zhe Yuan, Dante Donati, Kaifu Zhang, Miklos Sarvary), fornisce prove concrete in questo ambito (1).

Analizzando esperimenti su larga scala nel retail online, lo studio misura con precisione l'impatto della GenAI sulla produttività, offrendo una prospettiva basata su dati reali, cruciale per imprenditori e dirigenti che valutano investimenti strategici in questa tecnologia.

Durante il picco degli acquisti natalizi del 2024, l'IA ha influenzato il 19% degli ordini globali, contribuendo a vendite per 229 miliardi di dollari tramite raccomandazioni, offerte e assistenza conversazionale (2). Questo dato si inserisce in un contesto di crescita esponenziale, con un utilizzo delle funzionalità di GenAI aumentato del 25% rispetto ai mesi precedenti (2). Tuttavia, l'incremento del 28% dei resi su base annua evidenzia la necessità di definire indicatori di performance che tengano conto anche della qualità del servizio post-vendita (3, 13).

1. Sette Applicazioni Reali che Misurano l'Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale

2. Come Misurare l'Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale con il Modello Solow

3. Esperimenti su Larga Scala per Verificare l'Impatto dell'IA sulla Produttività

4. I Numeri dell'Impatto dell'IA: Aumento Vendite e Tasso di Conversione

5. Come l'Esperienza Cliente Guida l'Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale

6. L'Impatto dell'IA sulla Produttività delle PMI: un Fattore di Competitività

7. L'Impatto dell'IA sui Consumatori: Vantaggi per i Meno Esperti

8. Perché l'Impatto dell'IA sulla Produttività Varia in Base al Prodotto

9. Calcolare il ROI dell'Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale

10. Dall'Impatto Iniziale alla Strategia a Lungo Termine: Governance e Compliance

Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale

1. Sette Applicazioni Reali che Misurano l'Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale

Il passaggio dall'esplorazione teorica all'implementazione pratica dell'intelligenza artificiale generativa rappresenta un momento cruciale per qualsiasi azienda. Un'importante piattaforma di e-commerce cross-border, leader a livello mondiale, ha intrapreso questo percorso tra il 2023 e il 2024, integrando soluzioni di GenAI in sette distinti flussi di lavoro rivolti direttamente al consumatore finale (1). Questa iniziativa non è stata un'esercitazione accademica, ma un'operazione strategica mirata a risolvere esigenze di business concrete e a misurarne i risultati in un ambiente operativo reale. Gli interventi si sono concentrati su tre aree strategiche per il retail online: i servizi dedicati a consumatori e venditori, l'abbinamento efficace tra prodotto e cliente (matching) e le attività di pubblicità e promozione.

La selezione dei processi da reingegnerizzare non è stata casuale, ma guidata da un giudizio manageriale che ha bilanciato la fattibilità tecnica, i costi organizzativi e il potenziale di guadagno in termini di produttività. Questo approccio pragmatico è fondamentale per evitare investimenti dispersivi e concentrare le risorse dove possono generare il massimo valore.

Vediamo nel dettaglio i sette ambiti di applicazione (1):

1. Chatbot per il Servizio Pre-vendita: Affrontare le richieste individuali dei clienti con risposte accurate, uniche e ricche di contenuto è una sfida costante. È stato implementato un agente IA attivo 24/7, capace di rispondere a domande specifiche dei consumatori in tutte le lingue, superando i limiti di un servizio clienti tradizionale.

2. Affinamento delle Query di Ricerca: Comprendere e tradurre le reali intenzioni latenti dietro le query di ricerca multilingue è essenziale per un matching efficace. La GenAI è stata usata per interpretare, affinare e tradurre le ricerche degli utenti, migliorando la pertinenza dei risultati mostrati dall'algoritmo.

3. Generazione delle Descrizioni di Prodotto: Molti prodotti, specialmente nel cross-border, presentano descrizioni assenti o limitate. La tecnologia è stata impiegata per creare descrizioni testuali complete, strutturate e adattate alle preferenze linguistiche e culturali di ogni mercato, colmando un'importante lacuna informativa.

4. Creazione di Messaggi Push di Marketing: Raggiungere milioni di utenti con messaggi personalizzati è un obiettivo ambizioso. La GenAI ha permesso di generare milioni di varianti di messaggi, aumentando drasticamente il livello di personalizzazione per un marketing di precisione.

5. Ottimizzazione dei Titoli per Google Advertising: Creare titoli di annunci che catturino l'interesse degli utenti è fondamentale per l'efficacia delle campagne. L'IA è stata utilizzata per ottimizzare i titoli dei prodotti per gli annunci su Google, сon l'obiettivo di migliorare l'engagement.

6. Difesa dai Chargeback: Gestire le contestazioni di addebito in un contesto internazionale, con barriere linguistiche e normative diverse, è un processo complesso. È stato sviluppato un agente IA per automatizzare e snellire la gestione delle difese, offrendo ai venditori una soluzione integrata.

7. Traduzione per la Live Chat: Fornire un'assistenza clienti in lingua madre a una base di utenti globale è costoso. La GenAI è stata integrata per offrire una traduzione in tempo reale durante le chat, permettendo a operatori di lingua inglese di comunicare efficacemente con clienti di tutto il mondo.

Un aspetto cruciale di queste implementazioni è che sono state concepite per potenziare le tecnologie esistenti senza richiedere investimenti aggiuntivi in personale o infrastrutture. Questo significa che ogni miglioramento osservato nelle performance può essere attribuito a un genuino guadagno di produttività, non a un semplice aumento di risorse (1).

2. Come Misurare l'Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale con il Modello Solow

Per un dirigente d'azienda, la domanda fondamentale riguardo a qualsiasi innovazione tecnologica non è "cosa fa?", ma "che valore porta?". Per comprendere a fondo l'impatto dell'IA sulla produttività aziendale, è necessario un approccio rigoroso che vada oltre le semplici impressioni. Per misurare il contributo reale della GenAI, la ricerca ha usato un approccio economico consolidato, il modello di crescita di Solow (1). Questo metodo permette di capire da dove arriva la crescita di un'azienda, distinguendo tra l'aumento degli investimenti (capitale), l'aumento del personale (lavoro) e un terzo elemento cruciale: l'efficienza. Questo "fattore di efficienza", noto come Produttività Totale dei Fattori (TFP), misura proprio la capacità di generare più valore usando le stesse risorse, ad esempio grazie a un'innovazione tecnologica come l'IA.

La formula di base è una funzione di produzione Cobb-Douglas:

Y = A K^α L^(1-α)

Dove:

• Y è l'output totale (in questo caso, le vendite).

• A è la Produttività Totale dei Fattori (TFP), la nostra misura di efficienza.

• K è lo stock di capitale.

• L è l'input di lavoro.

• α e (1-α) rappresentano le quote di contribuzione di capitale e lavoro alla produzione.

Il punto di forza di questo approccio nel contesto analizzato risiede in una condizione sperimentale chiave: gli input di capitale (K) e lavoro (L) sono stati mantenuti costanti tra i gruppi di controllo e quelli trattati con l'IA (1). In pratica, l'introduzione della GenAI non ha comportato l'acquisto di nuovi server su larga scala (il capitale infrastrutturale era già presente) né l'assunzione di nuovo personale o la riduzione di quello esistente (il lavoro è rimasto invariato). Anche i prezzi dei prodotti sono rimasti fissi, assicurando che un aumento dei ricavi corrispondesse a un reale aumento della produzione e non a dinamiche inflazionistiche.

In queste condizioni, la formula della crescita si semplifica drasticamente. Dato che l'azienda non ha assunto personale né fatto nuovi investimenti materiali per questi esperimenti, qualsiasi aumento delle vendite è direttamente attribuibile a un aumento della pura efficienza operativa, ovvero della produttività. In altre parole, un aumento delle vendite del 10% si traduce direttamente in un guadagno di produttività del 10%. Questo permette di superare le difficoltà di misurazione e di affermare con rigore che l'IA non ha solo "migliorato le cose", ma ha reso l'intero processo più efficiente, generando più valore con le stesse risorse. Questo guadagno di TFP può essere interpretato come un vero e proprio shock di produttività, simile a quello generato in passato da altre tecnologie di uso generale come l'elettrificazione o Internet.

3. Esperimenti su Larga Scala per Verificare l'Impatto dell'IA sulla Produttività

Per tradurre il modello teorico in prove concrete, l'azienda ha condotto una serie di esperimenti su larga scala, considerati il metodo più affidabile per misurare l'impatto reale di un'iniziativa (1). Questo approccio consente di isolare l'effetto di una singola variabile – in questo caso, l'introduzione della GenAI – eliminando il "rumore" di fondo e le possibili spiegazioni alternative. Coinvolgendo un numero enorme di soggetti, da decine di migliaia a decine di milioni di utenti, i risultati acquisiscono una robustezza statistica difficilmente contestabile.

Il disegno sperimentale era chiaro e coerente in tutti e sette i flussi di lavoro analizzati. I partecipanti (consumatori o, in un caso, prodotti) venivano assegnati casualmente a uno di due gruppi:

• Gruppo di Trattamento: Esposto al flusso di lavoro potenziato dall'intelligenza artificiale generativa.

• Gruppo di Controllo: Continuava a interagire con il sistema standard della piattaforma, che rappresentava la prassi aziendale consolidata prima dell'adozione dell'IA.

È fondamentale sottolineare che il gruppo di controllo non rappresentava sempre un'assenza di tecnologia, ma piuttosto lo status quo. Ad esempio, nel caso del Chatbot Pre-vendita, il controllo riceveva un messaggio automatico che informava dell'indisponibilità del servizio, riflettendo la politica aziendale di non allocare agenti umani a questa attività per i prodotti a marchio proprio. Per l'Affinamento delle Query di Ricerca, il controllo si affidava a un algoritmo di ricerca standard basato su machine learning. In altri casi ancora, il benchmark era l'input umano diretto. Questa diversità nelle condizioni di partenza è cruciale, perché permette di valutare l'effettivo valore aggiunto della GenAI in contesti molto differenti, spiegando perché l'entità dei guadagni possa variare così tanto da un'applicazione all'altra (1).

La randomizzazione è il cuore del metodo. Assegnando casualmente gli utenti ai due gruppi, si garantisce che, in media, non ci siano differenze sistematiche preesistenti tra loro (come abitudini di acquisto, età, o anzianità sulla piattaforma). Le verifiche di bilanciamento dei covariati, eseguite prima dell'analisi, hanno confermato l'efficacia di questo processo: i gruppi erano statisticamente identici prima dell'intervento. Di conseguenza, qualsiasi differenza significativa osservata nei risultati finali, come vendite o tassi di conversione, può essere attribuita con grande sicurezza unicamente all'effetto dell'IA (1). La sovrapposizione di consumatori tra i diversi esperimenti è stata mantenuta volutamente minima (inferiore all'1%), per assicurare che gli effetti misurati fossero specifici per ogni singolo workflow, senza contaminazioni o effetti di interazione non controllati.

4. I Numeri dell'Impatto dell'IA: Aumento Vendite e Tasso di Conversione

Passando all'analisi dei risultati, i dati mostrano un quadro eterogeneo ma prevalentemente positivo. L'adozione della GenAI ha generato miglioramenti di produttività economicamente significativi nella maggior parte dei casi, sebbene l'entità di questi guadagni vari considerevolmente a seconda del flusso di lavoro. Questo evidenzia un punto strategico cruciale: l'IA non è una soluzione universale, ma uno strumento la cui efficacia dipende fortemente dal contesto applicativo e dalle condizioni di partenza.

La tabella seguente riassume l'impatto medio sulle vendite e sui tassi di conversione nei cinque esperimenti per cui erano disponibili dati granulari.

Business Workflow	Impatto sulle Vendite (% Change)	Impatto sul Tasso di Conversione (% Change)
1. Pre-sale Service Chatbot	+16.3% (1) ***	+21.7% (1) ***
2. Search Query Refinement	+2.93% (1) **	+1.15% (1) **
3. Product Description	+2.05% (1) **	+1.27% (1) **
4. Marketing Push Message	+1.6% (1)	+3.0% (1) **
5. Google Advertising Title	-4.5% (1)	-3.3% (1)
Fonte: Adattato da Fang et al., 2025 (1).
Legenda: *** p<0.01, ** p<0.05 (statisticamente significativo)

Nel medesimo periodo, i retailer che hanno adottato chatbot/agent hanno registrato un +9% di conversion rate rispetto ai pari, in coerenza con gli effetti di margine estensivo misurati dagli RCT (11, 2). Questo rafforza l’idea di priorità d’investimento sui workflow pre-vendita prima di task specialistici (es. ad titling) che richiedono fine-tuning di dominio (1).

L'effetto più eclatante si osserva nel Pre-sale Service Chatbot, con un incremento delle vendite del 16,3% (1). Questo risultato, sebbene impressionante, va contestualizzato: il gruppo di controllo non riceveva alcun tipo di supporto, ma solo un messaggio di servizio non disponibile. Per questo motivo, i ricercatori hanno condotto esperimenti supplementari, scoprendo che un sistema ibrido "IA + Agente Umano" otteneva performance ancora migliori: le vendite aumentavano del 25% (1) rispetto all'assenza di servizio e superavano dell'11,5% (1) quelle ottenute con i soli agenti umani, dimostrando una forte sinergia tra uomo e macchina.

Nei flussi di Affinamento delle Query di Ricerca e Generazione delle Descrizioni di Prodotto, i guadagni sono più contenuti, attestandosi rispettivamente al +2.93% (1) e +2.05% (1). Sebbene queste percentuali possano sembrare modeste, per una piattaforma di tale scala e maturità, rappresentano un impatto economico assolutamente sostanziale.

Il Marketing Push Message mostra un leggero aumento delle vendite non statisticamente significativo (+1.6% (1)), ma un incremento significativo del tasso di conversione (+3.0% (1)). Questo suggerisce che, data la bassissima probabilità di acquisto di partenza (0,14%) (1), l'esperimento potrebbe non avere avuto la potenza statistica sufficiente per rilevare un effetto sulle vendite, nonostante un chiaro impatto sull'engagement.

Infine, l'applicazione al Google Advertising Title ha mostrato un effetto negativo (-4.5% (1)), sebbene non significativo. Questo risultato offre una lezione importante: applicare un modello di IA generico a un compito altamente specializzato senza un'adeguata ottimizzazione può rivelarsi non solo inefficace, ma persino controproducente. Il modello, non essendo stato addestrato con conoscenze commerciali specialistiche, ha omesso parole chiave di uso comune che influenzano positivamente le performance degli annunci.

Per gli ultimi due processi, Chargeback Defense e Live Chat Translation, sebbene non fossero disponibili dati granulari sulle transazioni, le metriche interne dell'azienda hanno registrato un aumento del 15% nel tasso di successo delle difese e un incremento del 5,2% nella soddisfazione del cliente, confermando ulteriori benefici operativi (1).

5. Come l'Esperienza Cliente Guida l'Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale

A differenza di quanto si pensi comunemente, dove il focus è sui risparmi di costo, questi esperimenti rivelano un motore di crescita diverso e più potente: la creazione di valore attraverso il miglioramento dell'esperienza del cliente (1). Nel lavoro sul campo su 5.179 agenti di customer service, l’accesso all’assistente generativo ha elevato la produttività +15% in media e +34% per i profili meno esperti, trasferendo know-how tacito e migliorando la qualità percepita dal cliente (6).

L'analisi dei dati rivela una dinamica molto chiara: la crescita delle vendite non è dovuta a clienti che hanno speso di più singolarmente. Al contrario, è aumentato il numero complessivo di visitatori che hanno scelto di acquistare. In sostanza, l'IA non ha convinto i clienti a riempire di più il carrello, ma ha trasformato in acquirenti un maggior numero di persone che, altrimenti, avrebbero lasciato il sito senza comprare. La spesa media per carrello, tra coloro che hanno effettuato un acquisto, è rimasta sostanzialmente invariata in tutti gli esperimenti, come mostra la tabella seguente (1).

Business Workflow	Impatto sul Valore del Carrello (% Change)
1. Pre-sale Service Chatbot	-3.1% (1)
2. Search Query Refinement	+1.49% (1)
3. Product Description	+0.81% (1)
4. Marketing Push Message	+0.15% (1)
5. Google Advertising Title	-2.3% (1)
Fonte: Adattato da Fang et al., 2025 (1). Nessun valore è statisticamente significativo.

Questo dato è cruciale perché sposta il focus strategico dall'ottimizzazione dei costi interni alla riduzione degli attriti nel percorso d'acquisto del cliente. L'IA si è dimostrata uno strumento efficace per abbattere diverse barriere che tipicamente ostacolano le transazioni online:

• Riduzione delle Asimmetrie Informative: Molti clienti esitano ad acquistare perché non hanno informazioni sufficienti o chiare sul prodotto. Il Chatbot Pre-vendita (+21,7% di conversioni (1)) e la Generazione di Descrizioni di Prodotto (+1,27% di conversioni (1)) hanno colmato questo gap, fornendo risposte immediate e dettagli esaustivi che hanno aumentato la fiducia del consumatore e facilitato la decisione d'acquisto.

• Abbattimento degli Attriti di Ricerca: Trovare il prodotto giusto in un catalogo di milioni di articoli può essere frustrante. L'Affinamento delle Query di Ricerca (+1,15% di conversioni (1)) ha migliorato la comprensione semantica delle richieste degli utenti, presentando risultati più pertinenti e migliorando la qualità del matching tra domanda e offerta. L'aumento del 2,02% nel tasso di click-through (il rapporto tra click e visualizzazioni) indica chiaramente che i prodotti mostrati erano più interessanti per i consumatori (1).

• Superamento del Gap di Personalizzazione: I consumatori moderni si aspettano contenuti rilevanti per i loro interessi. Il Marketing Push Message (+3,0% di conversioni (1)) ha permesso di generare milioni di messaggi unici, superando i limiti della creazione manuale e offrendo un livello di personalizzazione che ha catturato meglio l'attenzione degli utenti.

In sostanza, i guadagni di produttività osservati non derivano da un'azienda che "lavora di più" con le stesse risorse, ma da un'azienda che rende più semplice e soddisfacente l'esperienza per i suoi clienti. Questo approccio, focalizzato sulla creazione di valore per il consumatore, si traduce in un'espansione del mercato e, di conseguenza, in una crescita sostenibile del fatturato.

Gestire i resi nell’era GenAI

L’incremento dei resi (+28%) nel 2024 (3, 13) suggerisce di legare gli OKR di AI-assisted selling anche a precisione informativa e aspettative del cliente. Due leve ad alto impatto: (i) quality-gating dei contenuti generati (descrizioni/titoli) con controlli lessicali sulla copertura keyword e coerenza claim-attributi (1); (ii) loop di post-purchase analytics che riconcilia categorie, prezzo e attributi con motivo di reso per retro-ottimizzare prompt e guardrail (2, 13).

6. L'Impatto dell'IA sulla Produttività delle PMI: un Fattore di Competitività

Una delle domande più pressanti riguardo alle nuove tecnologie è se queste favoriscano solo i grandi operatori già dominanti o se, al contrario, possano livellare il campo da gioco offrendo nuove opportunità anche ai più piccoli. Analizzando i risultati in base alla tipologia di venditore, emerge una risposta incoraggiante: l'intelligenza artificiale generativa porta i maggiori vantaggi proprio alle piccole e medie imprese (1).

Esaminando i dati in base alle caratteristiche dei venditori (classificati per fatturato annuo, anni di operatività sulla piattaforma e numero di sub-account gestiti), emerge un modello coerente. I venditori più piccoli, meno esperti e con meno risorse hanno registrato i guadagni più significativi sia in termini di vendite che di tassi di conversione, mentre per i venditori più grandi gli effetti sono stati spesso minori o statisticamente non significativi (1).

Prendiamo l'esempio del Search Query Refinement. Per i piccoli venditori, questo miglioramento si è tradotto in un aumento delle vendite del 3,68% e delle conversioni dell'1,69% (1). Per i grandi venditori, l'effetto è stato trascurabile. La spiegazione è intuitiva: un algoritmo di ricerca più intelligente e preciso riduce gli attriti e migliora la visibilità dei prodotti di nicchia o meno noti, tipici del "long tail" del mercato, dove operano prevalentemente i piccoli venditori. In un sistema meno efficiente, i grandi brand con maggiore notorietà tendono a dominare i risultati di ricerca; con un sistema potenziato dall'IA, la pertinenza vince sulla popolarità, ampliando le opportunità per tutti.

Un pattern simile, anche se limitato ai tassi di conversione, si è osservato nel Marketing Push Message. Anche qui, solo i piccoli venditori hanno mostrato guadagni significativi, con un incremento delle conversioni fino al 5,3% (1). Quando i messaggi di marketing vengono creati manualmente, è naturale che chi li redige tenda a concentrarsi sui prodotti dei top seller. La GenAI, invece, può generare contenuti personalizzati e differenziati per un portafoglio di prodotti molto più ampio, dando voce e visibilità anche alle offerte dei venditori minori e stimolando così l'interesse dei consumatori.

Queste scoperte estendono al mondo dell'imprenditoria online un'intuizione già emersa in studi sull'adozione dell'IA a livello individuale: la tecnologia sembra essere particolarmente vantaggiosa per gli utenti con competenze di base inferiori, spesso svantaggiati da rivoluzioni tecnologiche che in passato premiavano solo le competenze più specialistiche. In questo caso, l'IA non sostituisce le competenze, ma le aumenta, fornendo ai piccoli imprenditori strumenti sofisticati per la generazione di contenuti, il marketing e il matching con i clienti, che prima erano appannaggio esclusivo delle grandi aziende con team dedicati. L'IA agisce quindi come un equalizzatore di capacità, contribuendo a rendere il mercato digitale più equo e competitivo.

7. L'Impatto dell'IA sui Consumatori: Vantaggi per i Meno Esperti

Così come l'impatto dell'IA non è uniforme tra i venditori, anche dal lato della domanda si osservano differenze significative. L'analisi degli effetti sui consumatori, segmentati in base alla loro esperienza e familiarità con la piattaforma (misurata tramite anni di registrazione, frequenza di login e spesa passata), rivela una dinamica molto interessante: sono proprio i consumatori meno esperti a trarre i maggiori vantaggi dalle migliorie introdotte dall'IA (1).

Nel caso del Pre-sale Service Chatbot, sebbene entrambi i gruppi di consumatori abbiano beneficiato dell'intervento, i guadagni sono stati relativamente maggiori per gli utenti "inesperti". Ad esempio, i consumatori con una storia di spesa passata più bassa hanno visto le loro conversioni aumentare del 25,4% (1), rispetto al +17,6% (1) dei top spender. La ragione è logica: i consumatori esperti sono spesso in grado di trovare e valutare autonomamente le informazioni di cui hanno bisogno, mentre i neofiti si affidano maggiormente all'assistenza per orientarsi e prendere decisioni informate. Il chatbot basato su IA ha quindi agito come una guida efficace, colmando un gap di conoscenza e abbassando la barriera all'acquisto.

Questa tendenza è ancora più marcata nell'esperimento di Search Query Refinement. Qui, gli aumenti di vendite e conversioni sono stati significativi e pronunciati solo per i consumatori meno esperti. Per questo gruppo, le vendite sono crescite fino all'8,16% (1), mentre per gli utenti più navigati l'effetto è stato nullo. I consumatori meno abituati agli acquisti online faticano spesso a formulare le loro ricerche in modo efficace e a trovare ciò che cercano. La capacità della GenAI di comprendere l'intento e raffinare la ricerca ha avuto un impatto decisivo per loro, migliorando drasticamente la qualità dei risultati e la probabilità di trovare il prodotto giusto.

Anche per la Generazione delle Descrizioni di Prodotto, i guadagni maggiori si sono concentrati sui consumatori meno esperti. Le vendite per questo segmento sono aumentate fino al 6,24% (1). I consumatori inesperti, che spesso mancano di conoscenze specifiche del dominio e di accesso a fonti informative alternative, si affidano molto di più alle descrizioni dettagliate per guidare le loro decisioni. L'arricchimento informativo fornito dalla GenAI ha quindi giocato un ruolo cruciale nel superare le loro esitazioni.

Questi risultati suggeriscono che l'IA non solo migliora l'efficienza della piattaforma, ma la rende anche più inclusiva e accessibile. Agendo come un "assistente virtuale" che semplifica la ricerca, chiarisce i dubbi e fornisce informazioni strutturate, la GenAI aiuta a livellare il campo di gioco anche per i consumatori, riducendo il divario di esperienza e consentendo a un pubblico più ampio di partecipare pienamente al mercato digitale. Per un'azienda, questo non significa solo aumentare le vendite a breve termine, ma anche costruire una base di clienti più ampia e fedele nel lungo periodo.

8. Perché l'Impatto dell'IA sulla Produttività Varia in Base al Prodotto

L'analisi a livello di prodotto aggiunge un ulteriore strato di complessità e profondità alla nostra comprensione dell'impatto della GenAI. I risultati mostrano che non esiste una strategia unica che funzioni per tutti i tipi di beni; al contrario, l'efficacia delle applicazioni di IA è fortemente dipendente dal contesto, in particolare dalle caratteristiche della categoria di prodotto, dal suo volume di vendite e dal suo prezzo (1).

Per esempio, l'Affinamento delle Query di Ricerca e il Marketing Push Message hanno generato i miglioramenti maggiori nelle categorie a bassa concentrazione di mercato, come l'abbigliamento o l'arredamento, dove la differenziazione dei prodotti è elevata e le preferenze dei consumatori sono molto eterogenee. In questi settori, i consumatori faticano a esprimere con precisione le loro esigenze ("un vestito estivo comodo ma elegante"), e la capacità della GenAI di interpretare queste sfumature è particolarmente preziosa per recuperare prodotti pertinenti. In queste categorie, i guadagni in termini di vendite per la ricerca affinata sono arrivati fino al 6,49% (1). Al contrario, l'applicazione di Descrizioni di Prodotto generate dall'IA ha avuto più successo nelle categorie ad alta concentrazione, come l'elettronica, dove gli attributi sono più standardizzati e più facili da comunicare in modo efficace tramite testo.

Un altro pattern interessante riguarda il posizionamento del prodotto. Nella maggior parte dei flussi di lavoro, la GenAI ha teso a offrire benefici maggiori per i prodotti "di coda" (tail products), ovvero quelli con volumi di vendita più bassi, e per gli articoli a prezzo elevato (1).

• Per i prodotti di coda, che spesso soffrono di scarsa visibilità e segnali di mercato deboli, un chatbot pre-vendita o un messaggio di marketing mirato può fare la differenza, fornendo quelle informazioni aggiuntive che superano l'esitazione del cliente.

• Per gli articoli costosi, dove la decisione d'acquisto è più ponderata e il rischio percepito più alto, descrizioni più complete e un'assistenza clienti dettagliata aiutano a giustificare la spesa, rassicurando il consumatore sul valore e la qualità del prodotto. L'effetto sulle vendite per i prodotti ad alto prezzo ha raggiunto il +4,10% (1) nel caso delle descrizioni migliorate.

Queste scoperte hanno un'implicazione strategica fondamentale per qualsiasi azienda che intenda adottare l'IA: è essenziale evitare un approccio indifferenziato. L'implementazione deve essere preceduta da un'analisi approfondita del proprio contesto di business, per capire dove e come la tecnologia può generare il massimo valore. Un'iniziativa come l'audit proposto da Rhythm Blues AI si inserisce proprio in questa logica: mappare i processi aziendali e le caratteristiche del portafoglio prodotti per identificare le opportunità più promettenti e progettare interventi mirati. Applicare un chatbot dove non serve o ottimizzare descrizioni per prodotti che non ne beneficiano può portare a un dispendio di risorse senza un ritorno significativo. La chiave del successo risiede in un'applicazione chirurgica e consapevole della tecnologia, adattata alle specifiche esigenze di ogni segmento di mercato.

9. Calcolare il ROI dell'Impatto dell'IA sulla Produttività Aziendale

Per un leader aziendale, la prova definitiva del valore di un investimento risiede nel suo impatto aggregato sul bilancio. Al di là dei singoli effetti sui diversi flussi di lavoro, qual è il valore economico complessivo generato dall'adozione della GenAI? Attraverso una stima aggregata, la ricerca fornisce una risposta quantitativa e di notevole interesse.

Focalizzandosi sui quattro flussi di lavoro che hanno mostrato un impatto positivo sulle vendite (escludendo quindi l'esperimento sul Google Advertising Title), è stato possibile calcolare il valore incrementale annuo per consumatore (1). Questo calcolo, sebbene basato su alcune assunzioni come la costanza degli effetti nel tempo e la loro additività lineare, offre una stima concreta del ritorno sull'investimento.

Il risultato è un valore incrementale annuo stimato tra 4,6 e 5 dollari (1) per ogni consumatore.

La stima di $4,6–5,0 per utente/anno si colloca in un range coerente con il value pool retail $240–390 mld e un aumento di margine di +1,2–1,9 p.p. indicati da analisi di settore (4). Dal lato costi, casi industriali documentano riduzioni ricorrenti — ad esempio Klarna ha tagliato $10 mln/anno nel marketing e ha automatizzato volumi equivalenti a 700 FTE nell’assistenza (12).

Ecco come si arriva a questa cifra:

Business Workflow	Valore Incrementale per Consumatore ($)	Moltiplicatore Temporale (Annualizzazione)	Valore Annualizzato per Consumatore ($)
1. Pre-sale Service Chatbot	0.218 - 0.274 (1)	6.0 (esperimento di 2 mesi)	1.3 - 1.6
2. Search Query Refinement	0.0648 (1)	40.6 (esperimento di 9 giorni)	2.6
3. Product Description	0.0104 (1)	52.1 (esperimento di 1 settimana)	0.5
4. Marketing Push Message	0.0004 (1)	365.0 (esperimento di 1 giorno)	0.1
Totale (limite inferiore - superiore)			4.6 - 5.0 (1)
Fonte: Adattato da Fang et al., 2025 (1).

Un valore di 5 dollari (1) a consumatore può sembrare modesto a prima vista, ma va contestualizzato. Moltiplicato per una base di clienti di decine o centinaia di milioni, l'impatto sul fatturato totale diventa imponente. Inoltre, questa cifra rappresenta circa il 5,5-6% dell'aumento dei ricavi per utente osservato nel settore dell'e-commerce globale tra il 2023 e il 2024 (1). Ciò significa che una manciata di applicazioni di IA, in una fase ancora iniziale di adozione, ha contribuito in modo significativo alla crescita complessiva dell'azienda, con una performance relativa di tutto rispetto rispetto ai trend di settore.

È importante sottolineare che questa è una stima conservativa, che cattura solo una fotografia parziale e temporalmente limitata degli sforzi dell'azienda. Mentre nel 2023 le applicazioni di GenAI erano poche, nel 2024 erano già salite a più di 40 e nel 2025 a oltre 60. Parallelamente, le chiamate API ai grandi modelli linguistici sono aumentate di venti volte, passando da 50 milioni al giorno a metà 2024 a oltre 1 miliardo al giorno a metà 2025 (1). Questa rapida e massiccia scalabilità riflette la forte convinzione interna dell'azienda nel valore strategico della GenAI. L'investimento non è più sperimentale, ma è diventato un pilastro della strategia di crescita, con un impatto economico destinato ad aumentare man mano che la tecnologia permea un numero sempre maggiore di processi aziendali.

10. Dall'Impatto Iniziale alla Strategia a Lungo Termine: Governance e Compliance

L'analisi condotta, pur fornendo prove solide e su larga scala, cattura gli effetti a breve termine dell'adozione dell'IA. Per un'azienda, la vera sfida e opportunità risiede nel tradurre questi successi iniziali in un vantaggio competitivo duraturo. Questo richiede una visione strategica che vada oltre i singoli progetti pilota e affronti l'integrazione dell'IA a livello sistemico, tenendo conto delle dinamiche organizzative, competitive e normative.

Un primo aspetto da considerare è l'evoluzione a lungo termine. I guadagni osservati potrebbero essere solo la punta dell'iceberg. Man mano che consumatori e venditori si abituano a interagire con sistemi potenziati dall'IA e che le aziende affinano i modelli e li integrano più profondamente nei loro processi, potrebbero emergere sinergie e effetti di rete oggi non misurabili. Tuttavia, bisogna anche considerare i potenziali rischi, come un aumento dei resi se i contenuti generati dall'IA non dovessero allinearsi perfettamente con le caratteristiche reali dei prodotti.

Un secondo punto cruciale è il passaggio dall'aumento dei ricavi alla riduzione dei costi. Molti dei processi analizzati, come l'assistenza clienti, la creazione di contenuti e la gestione dei chargeback, sono attualmente supportati, almeno in parte, da lavoro umano. Sebbene gli esperimenti abbiano mantenuto costante l'input di lavoro per misurare la produttività pura, in una prospettiva di lungo periodo l'adozione dell'IA potrebbe portare a una riorganizzazione di queste funzioni, con potenziali e significativi guadagni di efficienza sul lato dei costi che in questa analisi non sono stati catturati.

Infine, è imprescindibile affrontare il tema dell'applicabilità su larga scala e della conformità normativa. I vantaggi competitivi osservati in un singolo operatore potrebbero ridursi man mano che l'adozione della GenAI diventa uno standard di settore. In un mercato in cui tutti usano tecnologie simili, la differenziazione dovrà basarsi sulla qualità dell'implementazione e sulla capacità di creare esperienze cliente uniche. In questo scenario, diventa fondamentale la governance. Le aziende che, come suggerisce Rhythm Blues AI, integrano fin da subito considerazioni etiche, di sicurezza e di governance nel loro percorso di adozione dell'IA, saranno quelle meglio posizionate per prosperare in questo nuovo paradigma.

Sul fronte normativo, l'AI Act europeo ha introdotto scadenze precise. A partire da agosto 2025, sono entrati in vigore obblighi specifici per i modelli di IA per uso generale, con requisiti più stringenti per quelli considerati a "rischio sistemico" (8, 9). Per le aziende, questo si traduce nella necessità di mappare i propri strumenti di GenAI, classificarli per livello di rischio e preparare la documentazione necessaria per dimostrarne l'affidabilità e la sicurezza, allineandosi ai nuovi codici di condotta (10, 14). Agire d'anticipo su questi aspetti non è solo una questione di conformità, ma un passo strategico per costruire un vantaggio competitivo sostenibile.

Il percorso, quindi, non si esaurisce con il successo di un progetto pilota. Richiede un adattamento continuo, un investimento in competenze per gestire quello che viene definito il "debito cognitivo", e una leadership capace di guidare il cambiamento organizzativo, assicurando che l'innovazione tecnologica si traduca in valore sostenibile e responsabile per l'intera azienda.

Conclusioni

L'analisi dettagliata degli esperimenti sul campo nel settore del retail online offre una lezione fondamentale per qualsiasi imprenditore o dirigente: l'impatto dell'IA sulla produttività aziendale non è più una promessa futuribile, ma una leva concreta e misurabile, capace di generare valore economico tangibile nel presente. Tuttavia, il suo impatto non è né magico né uniforme. La vera sfida strategica non risiede nell'adottare la tecnologia in sé, ma nel saperla orchestrare con sapienza, applicandola dove serve, come serve.

I dati dimostrano un chiaro spostamento del baricentro del valore: dai tradizionali guadagni di efficienza basati sulla riduzione dei costi interni, a un nuovo paradigma focalizzato sulla creazione di valore sul lato della domanda. L'IA vince perché rende l'esperienza d'acquisto più semplice, fluida e soddisfacente per il cliente, abbattendo quelle barriere informative e di ricerca che da sempre frenano il potenziale del commercio digitale. Questo è un cambiamento di prospettiva non banale. Mentre tecnologie precedenti hanno spesso automatizzato compiti, la GenAI sembra eccellere nell'aumentare le capacità, sia quelle dei piccoli imprenditori, che ottengono strumenti per competere ad armi pari con i grandi, sia quelle dei consumatori meno esperti, che vengono guidati in un ambiente complesso.

Questo non significa che tecnologie concorrenti o approcci tradizionali siano obsoleti. Sistemi di raccomandazione basati su machine learning collaborativo o l'ottimizzazione manuale dei contenuti da parte di esperti umani continueranno ad avere un ruolo. La GenAI, però, si distingue per la sua scalabilità e versatilità, capace di affrontare una gamma di compiti – dalla conversazione all'analisi semantica, alla creazione di contenuti – che prima richiedevano soluzioni distinte e complesse.

La lezione più profonda per chi guida un'azienda è che il successo non deriverà da un'adozione passiva, ma da un approccio attivo e strategico. Sarà fondamentale investire non solo nella tecnologia, ma nella capacità di porre le domande giuste: quali sono i veri attriti nel mio modello di business? Dove i miei clienti incontrano le maggiori difficoltà? Quali segmenti del mio mercato (venditori, clienti, prodotti) potrebbero beneficiare maggiormente di un "aumento di capacità"? L'eterogeneità dei risultati emersa dalla ricerca è il più forte richiamo a questo imperativo strategico. Un'applicazione indifferenziata rischia di disperdere risorse, mentre un intervento mirato, basato su un'analisi approfondita del proprio contesto, può sbloccare guadagni di produttività significativi.

Call to Action

Se queste riflessioni hanno suscitato il tuo interesse e desideri esplorare come l'intelligenza artificiale generativa possa essere applicata in modo pragmatico e orientato ai risultati nella tua azienda, il passo successivo è un confronto diretto. Un'analisi preliminare dei tuoi processi e delle tue sfide può fare la differenza tra un investimento a fondo perduto e un reale vantaggio competitivo.

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FAQ - Domande Frequenti

1. Qual è stato l'impatto principale dell'IA generativa sulle vendite nel settore retail secondo lo studio?

L'impatto è stato variabile. Il caso più eclatante è stato quello del chatbot per il servizio pre-vendita, che ha generato un incremento delle vendite del 16,3% (1). Altre applicazioni, come l'affinamento della ricerca e la generazione di descrizioni di prodotto, hanno portato aumenti del 2-3% (1).

2. L'IA ha aumentato la spesa media dei clienti?

No, l'aumento delle vendite non è derivato da un incremento della spesa per singolo cliente (valore del carrello), che è rimasto invariato. Il guadagno è stato generato da un aumento del tasso di conversione (1).

3. Quali tipi di aziende hanno beneficiato maggiormente dell'IA generativa?

Lo studio ha mostrato che i venditori più piccoli e meno esperti hanno tratto i benefici maggiori. L'IA ha agito come un "equalizzatore", fornendo loro strumenti sofisticati per competere (1).

4. Anche i consumatori hanno avuto benefici diversi a seconda della loro esperienza?

Sì, i consumatori meno esperti hanno beneficiato in modo sproporzionato. Funzionalità come chatbot e descrizioni dettagliate li hanno aiutati a superare le incertezze e a prendere decisioni d'acquisto (1).

5. Perché in alcuni casi, come per i titoli degli annunci su Google, l'IA non ha funzionato?

Il risultato negativo è stato attribuito alla mancanza di un "fine-tuning" specifico del modello di IA. Il modello generico non era stato addestrato con le conoscenze specialistiche del dominio pubblicitario (1).

6. Come è stata misurata la produttività in modo così preciso?

È stato utilizzato un modello economico (crescita di Solow) in un contesto sperimentale dove gli input di lavoro e capitale sono rimasti costanti. Così, ogni aumento delle vendite è attribuibile a un aumento della Produttività Totale dei Fattori (TFP) (1).

7. Qual è il valore economico stimato generato dall'IA per singolo consumatore?

Aggregando i risultati delle applicazioni di successo, la stima del valore incrementale annuo è di circa 4,6-5 dollari per consumatore (1).

8. Cosa significa che l'IA riduce gli "attriti di mercato"?

Significa che l'IA semplifica il percorso del cliente verso l'acquisto, riducendo le asimmetrie informative, abbattendo gli attriti di ricerca e superando i gap di personalizzazione (1).

9. L'adozione dell'IA ha comportato una riduzione del personale negli esperimenti?

No, negli esperimenti analizzati l'input di lavoro è stato mantenuto costante per isolare l'effetto sulla produttività (1).

10. L'AI Act europeo influenzerà l'uso di queste tecnologie?

Assolutamente sì. Con scadenze progressive dal 2025, l'AI Act stabilisce norme vincolanti per la trasparenza (Art. 53) e la gestione del rischio per i modelli più potenti (Art. 55), rendendo la governance un fattore strategico (8, 9, 10).

11. Quali workflow conviene scalare per primi?

Quelli che riducono gli attriti informativi nel funnel (pre-vendita e ricerca): sono i casi che negli RCT mostrano uplift di conversione più marcati e generalizzabili (chatbot pre-vendita +21,7% conversioni; ricerca +1,15%), con effetti particolarmente forti su clienti meno esperti e prodotti coda lunga (1).

Fonti primarie

1. Fang, L.; Yuan, Z.; Donati, D.; Zhang, K.; Sarvary, M. “Generative AI and Firm Productivity: Field Experiments in Online Retail.” arXiv, 2025-10. https://arxiv.org/abs/2510.12049

2. Salesforce Newsroom. “2024 Holiday Shopping Data” (6 gennaio 2025). https://www.salesforce.com/news/press-releases/2025/01/06/2024-holiday-shopping-data/

3. Reuters. “AI-influenced shopping boosts online holiday sales, Salesforce data shows.” (6 gennaio 2025). https://www.reuters.com/business/retail-consumer/ai-influenced-shopping-boosts-online-holiday-sales-salesforce-data-shows-2025-01-06/

4. McKinsey & Company. “LLM to ROI: How to scale gen AI in retail.” (5 agosto 2024). https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/llm-to-roi-how-to-scale-gen-ai-in-retail

5. McKinsey Digital. “The economic potential of generative AI: the next productivity frontier.” (14 giugno 2023). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

6. Brynjolfsson, E.; Li, D.; Raymond, L. “Generative AI at Work.” Quarterly Journal of Economics 140(2), 2025. https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658

7. Noy, S.; Zhang, W. “Experimental evidence on the productivity effects of generative AI.” Science, 2023. https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh2586

8. AI Act – Art. 53 (GPAI obligations). (decorrenza 2 agosto 2025) https://artificialintelligenceact.eu/article/53/

9. AI Act – Art. 55 (GPAI con rischio sistemico). https://artificialintelligenceact.eu/article/55/

10. Commissione Europea. “General-Purpose AI Code of Practice.” (10 luglio 2025). https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai

11. Barron’s. “How AI Fueled Black Friday This Year.” (30 novembre 2024). https://www.barrons.com/articles/black-friday-shopping-cyber-monday-d31144da

12. Reuters. “Klarna using GenAI to cut marketing costs by $10 mln annually.” (28 maggio 2024). https://www.reuters.com/technology/klarna-using-genai-cut-marketing-costs-by-10-mln-annually-2024-05-28/

13. Retail Dive. “Holiday shoppers spent global record $1.2 trillion online; returns +28%” (7 gennaio 2025). https://www.retaildive.com/news/holiday-shoppers-global-record-online/736532/

14. BCG. “Black Friday: GenAI helps consumers find bargains” (novembre 2024). https://www.bcg.com/publications/2024/black-friday-genai-helps-consumers-find-bargains