Ne sono esempi emblematici Alibaba, che sfrutta l’AI per la personalizzazione dello shopping online, e Amazon, la cui gestione logistica automatizzata offre un modello per l'intero settore.
Ottimizzazione dei processi
L'AI è stata adottata nel settore dell'export digitale per ottimizzare i processi commerciali: grazie a un'analisi dettagliata e in tempo reale dei dati operativi, consente alle aziende una maggiore efficienza.
Nell'ambito della logistica, utilizzando tools come IBM Watson è possibile ottimizzare le rotte di consegna, riducendo tempi di transito e costi di trasporto con una conseguente limitazione delle emissioni e quindi un minor impatto ambientale (oltre ovviamente a una maggiore soddisfazione del cliente).
Nella gestione delle scorte, l'AI offre un vantaggio inestimabile: con strumenti come quelli messi a disposizione da SAP e Oracle, le aziende possono ora prevedere con maggiore precisione i cambiamenti nella domanda, ottimizzando così le loro strategie di scorte e produzione.
Utilizzando dati storici, modelli predittivi e algoritmi di machine learning si possono anticipare i picchi e i cali nella domanda, pianificando di conseguenza le scorte e le risorse. Molte aziende operanti nell’e-commerce riescono a prevedere i prodotti più richiesti durante le festività, o i periodi di sconti, garantendo che siano disponibili stock in quantità adeguate, migliorando notevolmente l'efficienza operativa.
Personalizzazione delle offerte
L'AI consente un grado di personalizzazione mai visto, abbandonando l’approccio "one size fits all” in favore del “tailor-made”.
Grazie all'analisi approfondita dei dati dei clienti offerta da strumenti come Salesforce Einstein si possono identificare modelli di comportamento, preferenze ed esigenze individuali. Questa conoscenza dettagliata consente alle aziende di creare offerte su misura che rispondono in modo mirato alle esigenze di ciascuno.
Un esempio tangibile di questa personalizzazione è l'uso diffuso di sistemi di raccomandazione: quando i clienti navigano su un sito web o un'app, l'AI può monitorare le loro azioni e suggerire automaticamente prodotti o servizi che potrebbero interessarli in base ai loro comportamenti passati. Semplificando il processo di scoperta per i clienti si aumenta così significativamente anche il cross-selling.
L'AI può essere utilizzata per personalizzare l'esperienza di acquisto in vari modi, come:
- la creazione di offerte promozionali esclusive
- la messaggistica personalizzata
- la personalizzazione dell'interfaccia utente.
Questo crea un senso di coinvolgimento e attenzione mirata, migliorando la customer experience e di conseguenza la fidelizzazione al brand.
L’AI generativa rende molto più semplice anche lo stesso customer service, tramite l’impiego di chat-bot e assistenti virtuali basati sul modello di ChatGPT di OpenAI (ormai praticamente irriconoscibili da un interlocutore umano) che possono offrire supporto a qualsiasi cliente a prescindere dalla sua lingua.
L’impiego dell’AI generativa nel campo dell’export digitale spazia tra molte applicazioni, dalla generazione di descrizioni e schede di prodotti, alla creazione di immagini di prodotto in diverse varianti e colori per i marketplace.
Sfide nell'utilizzo dell'AI nell'export digitale
Sebbene l'AI offra molte opportunità nel settore dell'export digitale, ci sono anche sfide significative da affrontare. L'AI richiede l'accesso a grandi quantità di dati, compresi quelli sensibili dei clienti. Ciò solleva preoccupazioni legate a cybersecurity e privacy, poiché eventuali violazioni potrebbero comportare gravi conseguenze per le aziende e i loro clienti.
Le aziende devono investire notevolmente nella protezione dei dati ed essere conformi con le normative nazionali e internazionali (in continua evoluzione) che disciplinano l’AI e la protezione della privacy.
L'implementazione efficace dell'AI richiede un investimento iniziale significativo in termini di infrastrutture, hardware, software e formazione del personale esistente o assunzione di nuovi dipendenti. Non tutte le aziende possono permettersi di sostenere questi costi iniziali, il che può comportare una disparità tra le aziende che possono adottare l'AI e quelle che non possono.
L'uso dell'AI potrebbe, infine, comportare una certa dipendenza dagli algoritmi: se non gestiti con cura e senza un monitoraggio delle loro prestazioni, questi ultimi potrebbero diventare un punto di vulnerabilità, poiché soggetti a errori o bias.