L'Osservatorio gemAI (Generative Media & Audience Impact), realizzato da Netcomm con Sensemakers su dati Comscore e presentato a ottobre 2026, misura l'impatto dell'AI sui comportamenti reali degli utenti italiani. Si basa su un panel rappresentativo della popolazione, rilevazioni mensili, prompt reali (non simulati) e un monitoraggio multi-engine: ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude, Perplexity, Meta AI e altri, più Google AI Overview e Bing.
| Indicatore | Dato |
|---|---|
| Reach degli AI chatbot in Italia | circa 40% degli utenti online (quasi 19 milioni di visitatori unici al mese ad agosto 2026, contro circa 9 a gennaio 2025) |
| Reach delle AI Overview di Google | 44% |
| Crescita della reach | +9,3 punti nel primo semestre 2025, +2,4 nel primo semestre 2026 |
| Tempo speso sui chatbot | +79% rispetto al primo semestre 2025 |
| Quota di ChatGPT tra i chatbot | dal 90% circa al 74% (agosto 2026); Gemini 9,2 milioni di utenti contro 13,8 di ChatGPT |
In sintesi: la crescita dei nuovi utenti rallenta, ma chi usa l'AI la usa di più. Il mercato non dipende più da un solo assistente.
Il White Paper Netcomm "AI & Agentic Commerce 2026" (ottobre 2026, oltre quaranta contributi di soci) parte da qui. Per Agentic Commerce si intende un modello in cui un agente digitale, delegato dal cliente, può cercare, confrontare e in prospettiva acquistare al posto suo.
Dagli incontri Netcomm con oltre duecento manager emerge una traiettoria in quattro fasi che possono coesistere:
Un criterio aiuta a capire dove la delega arriverà prima: il costo complessivo dell'errore. Si delega più volentieri dove l'errore costa poco e l'acquisto è ricorrente e standardizzato, come i riordini B2B entro contratti e condizioni già definiti; meno dove l'ordine è su commessa e il percorso è lungo.
Come soci Netcomm, in forSales (la suite di Impresoft Engage per la digitalizzazione delle vendite B2B) abbiamo scritto per il White Paper il capitolo "L'ordine B2B oltre il carrello". Questi i punti principali.
Un ordine B2B raramente comincia dalla pagina di un prodotto: nasce da una distinta esportata dal gestionale, da un elenco di codici, da un appunto scritto in negozio. Il carrello resta lo strumento giusto per consultare il catalogo, ma genera attrito quando l'ordine è già scritto altrove, comprende decine di codici o è un riordino ricorrente con variazioni minime. Il problema non è l'interfaccia: è dover adattare il proprio modo di lavorare a quello del fornitore.
Il portale B2B dà al cliente (rivenditore, punto vendita, buyer aziendale) uno spazio per consultare cataloghi aggiornati, verificare prezzi e disponibilità e ripetere un ordine senza passare dall'agente. Secondo la Gartner Sales Survey di marzo 2026, il 67% dei buyer B2B preferisce un'esperienza senza commerciale. L'app installata aggiunge continuità, e il tracking degli ordini con notifiche a ogni cambio di stato riduce una domanda che prima arrivava ad agenti e back office: "a che punto è il mio ordine?".
X2Order è la capacità, dentro lo stesso portale B2B, di trasformare in un ordine strutturato input che arrivano da fonti e canali diversi: un PDF, la foto di un appunto scritto a mano, un file Excel, un messaggio vocale. Nel settore delle vernici per l'automotive, ad esempio, la lavagnetta dell'officina diventava una foto su WhatsApp passata tra cliente, agente e back office e poi reinserita a mano; con X2Order la foto entra nel sistema e diventa una proposta d'ordine pronta per la conferma.
| Prima | Con X2Order |
|---|---|
| Il carrozziere annota sulla lavagnetta | Il carrozziere continua ad annotare sulla lavagnetta |
| La foto passa via WhatsApp tra cliente, agente e back office | La foto entra direttamente nel sistema |
| Qualcuno reinserisce a mano prodotti e quantità | Il sistema elabora l'immagine e struttura la richiesta |
| La proposta d'ordine arriva dopo diversi passaggi manuali | La proposta d'ordine è preparata per la conferma |
Riconoscere un'intenzione non equivale a costruire un ordine commercialmente valido. Se un cliente scrive "20 pezzi del codice 4587", estrarre codice e quantità è solo il primo passo: bisogna verificare che il codice non sia stato sostituito, che il prodotto non si venda in confezioni da dodici, che rientri nell'assortimento autorizzato per quel cliente e che non esistano condizioni commerciali riservate.
Un'architettura affidabile procede in due livelli: legge l'input e riconosce prodotti, quantità e cliente; poi confronta la richiesta con anagrafica, catalogo, listino e regole di business.
Quando qualcosa non torna, segnala l'anomalia invece di decidere da sola e lascia l'ultima parola a una verifica umana o a soglie di autorizzazione definite dall'azienda.
Chi vende alle imprese in Italia ha in media 52 anni e la fascia giovane è quasi vuota (dati Fondazione Enasarco citati nel capitolo). Dall'altra parte c'è un buyer che si aspetta la stessa autonomia con cui compra da consumatore.
Assumere più agenti non è realistico, farne a meno sarebbe un errore: la relazione diretta è uno dei pochi vantaggi di una PMI italiana su un concorrente più grande. Il modello che proponiamo è il Venditore Aumentato: affiancarlo con funzioni AI, meglio se strutturate all'interno di sistemi di vendita per gli agenti di commercio.
| Insight o strumento | Lavoro alleggerito | Valore che resta all'agente |
|---|---|---|
| Punteggio predittivo | Individuare prima della visita clienti a rischio o con margini non sfruttati | Leggere il segnale e decidere come intervenire |
| Catalogo costruito sulle preferenze | Ridurre il tempo per capire cosa proporre | Scegliere e argomentare la proposta |
| Nota vocale trascritta e strutturata | Evitare la compilazione manuale del report | Concentrarsi su ascolto e trattativa |
Per evitare che l'agente si senta scavalcato dal portale, lo si tiene nel flusso: l'ordine arrivato dal portale passa da una sua verifica, occasione per proporre un'aggiunta mirata, oppure si lavora su una wishlist condivisa con il cliente. Un dato di Gartner (maggio 2026) va nella stessa direzione: il 69% dei buyer B2B si rivolge ai commerciali per validare le informazioni generate dall'AI.
Il White Paper Netcomm "AI & Agentic Commerce 2026" è disponibile per il download sul sito Netcomm. Il contributo di forSales è alle pagine 112-117.
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Secondo l'Osservatorio gemAI di Netcomm e Sensemakers, gli AI chatbot raggiungono circa il 40% degli utenti online italiani e le AI Overview di Google il 44% (dati Comscore, 2026). La crescita della reach rallenta, ma il tempo speso sui chatbot è aumentato del 79% in un anno.
In parte, e per gradi. Il White Paper Netcomm indica che la delega è più probabile per i riordini ricorrenti entro contratti e condizioni già definiti, dove il costo dell'errore è basso, e meno probabile per ordini su commessa e percorsi d'acquisto lunghi.
È la capacità del portale B2B forSales di trasformare in un ordine strutturato input provenienti da fonti diverse, come PDF, foto di appunti, file Excel e messaggi vocali, confrontandoli con anagrafica, catalogo, listino e regole commerciali del cliente. Produce una proposta d'ordine da confermare, non un ordine autonomo.
Un sistema affidabile non crea l'ordine in autonomia: lo propone. Verifica codici, confezioni, assortimento autorizzato e condizioni riservate, segnala le anomalie e lascia l'ultima parola a una verifica umana o a soglie di autorizzazione definite dall'azienda.
Secondo l'approccio descritto nel contributo forSales, no: l'AI li affianca. Restituisce tempo, come report e ricerca delle priorità, e lascia all'agente ascolto, trattativa e relazione. Secondo Gartner (maggio 2026), il 69% dei buyer B2B si rivolge ai commerciali per validare le informazioni generate dall'AI.
Il White Paper Netcomm "AI & Agentic Commerce 2026" è disponibile per il download sul sito Netcomm, tramite il link in questa pagina.
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