L’AI può trovarti nuovi clienti

Si l’AI può trovarti nuovi potenziali clienti ma non può vendere al posto tuo.

Oggi lavoro come formatore e consulente.

Ma, in fondo, faccio il venditore e da più di trent’anni.

Ho iniziato in Xerox Corporation, prima che Internet entrasse nel lavoro quotidiano. E anche allora il problema principale era lo stesso di oggi: trovare nuovi clienti.

Avevi una lista di aziende e dovevi partire da lì.

A volte andavi fisicamente a bussare alle porte. Altre volte cercavi il numero sulle Pagine Gialle, telefonavi e cercavi di capire chi fosse la persona giusta con cui parlare.

Il problema era sempre questo: trovare aziende che potessero avere bisogno di quello che vendevi e riuscire ad arrivare alla persona giusta

Quando Internet ha cominciato a diffondersi, il lavoro è cambiato. Ma per molti anni non tutte le aziende avevano un sito. E anche quando lo avevano, spesso conteneva poche informazioni.

Quindi il processo restava abbastanza manuale.

Cercavi l’azienda. Cercavi il numero. Telefonavi. Chiedevi della persona responsabile. Provavi a ottenere un appuntamento.

Oggi abbiamo Google, LinkedIn, i CRM, i database commerciali e molte altre fonti di informazione.

E abbiamo anche l’intelligenza artificiale.

L’AI può aiutarti a trovare nuovi clienti

Negli ultimi mesi ho lavorato su un agente AI che mi aiuta proprio in questa fase.

Può cercare aziende compatibili con il mio cliente ideale, analizzarle, trovare segnali recenti, individuare le persone con cui parlare e aiutarmi a stabilire quali prospect hanno la priorità.

In questo senso, l’AI mi aiuta a trovare nuovi clienti.

Ma bisogna essere precisi.

Un’azienda individuata dall’AI non è ancora un cliente. È un potenziale cliente.

Dopo averlo individuato, bisogna ancora capire che cosa dirgli, contattarlo nel modo giusto, ascoltare le sue esigenze, rispondere alle obiezioni, preparare una proposta e coltivare la relazione.

L’AI può aiutarmi anche in molte di queste attività.

Ma non può vendere al posto mio.

La vendita non è soltanto trovare un nome in una lista o preparare un messaggio.

La vendita è trasformare un’opportunità in una conversazione, una conversazione in una relazione e una relazione in un cliente.

L’AI sta già entrando nelle vendite

I dati mostrano che non si tratta più soltanto di una possibilità futura.

Secondo ISTAT, nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 addetti utilizzava almeno una tecnologia di intelligenza artificiale. Nel 2024 erano l’8,2%.

Tra le imprese che utilizzano l’AI, il marketing e le vendite sono l’area di applicazione più frequente, con il 33,1%.

Anche a livello europeo il marketing e le vendite sono tra i primi ambiti di utilizzo. Secondo Eurostat, nel 2025 il 19,95% delle imprese europee utilizzava almeno una tecnologia AI. Tra queste, il 34,7% la utilizzava per attività di marketing o vendita.

Questi dati non significano che l’AI abbia già risolto i problemi delle vendite.

Significano però che molte aziende stanno iniziando a usarla proprio nelle aree in cui i commerciali perdono più tempo.

Una ricerca di LinkedIn e Ipsos, condotta su 1.250 professionisti delle vendite a livello globale, rileva che l’88% utilizza l’AI almeno ogni settimana e il 56% la utilizza ogni giorno.

La stessa ricerca indica che il 38% dei venditori che usa l’AI per analizzare lead e aziende risparmia più di un’ora e mezza alla settimana.

Il valore, però, non sta soltanto nelle ore risparmiate.

Sta nel poter analizzare più aziende, confrontarle e dedicare più attenzione a quelle che meritano un contatto.Il primo impatto è nel prospecting

Il mio agente AI parte da una lista di aziende e lavora su una serie di criteri.

Confronta le aziende con il profilo del cliente ideale. Cerca informazioni sul settore, sulle dimensioni, sui prodotti, sulle persone e sui cambiamenti recenti.

Poi prova a individuare un segnale concreto che possa giustificare un contatto.

Non voglio semplicemente sapere che un’azienda esiste.

Voglio capire perché potrebbe essere interessante oggi.

Per questo il sistema deve indicare le fonti e le date delle informazioni. Deve controllare i duplicati. Deve distinguere i dati verificati dalle ipotesi. E deve lasciare vuota la bozza del messaggio quando non esiste un motivo concreto per contattare l’azienda.

Questo per me è fondamentale.

L’AI non dovrebbe servire a inviare più messaggi a caso.

Dovrebbe aiutare il venditore a scegliere meglio chi contattare e perché.

Anche Salesforce, nel suo State of Sales 2026, rileva che il 55% dei professionisti commerciali utilizza l’AI per il prospecting.

Allo stesso tempo, il 48% dichiara di non avere abbastanza tempo per svolgere adeguatamente le attività di contatto a freddo.

Il problema, quindi, non è soltanto trovare più nominativi.

È trovare il tempo per capire quali nominativi meritano attenzione.

Il secondo impatto è nella preparazione

Un venditore preparato parte da una posizione diversa rispetto a chi contatta un’azienda senza sapere quasi nulla.

Prima di una telefonata o di una riunione, l’AI può aiutare a raccogliere e organizzare informazioni sull’azienda:

• cosa vende;
• a chi vende;
• quali cambiamenti recenti ha comunicato;
• quali problemi potrebbe avere;
• chi potrebbe essere coinvolto nella decisione;
• quali domande sarebbe utile fare;
• quali obiezioni potrebbero emergere.

Questo non significa lasciare che sia l’AI a decidere la strategia commerciale.

L’AI può proporre ipotesi e organizzare le informazioni. La decisione resta al venditore.

Il rischio è dimenticarsi che un output ben scritto non è necessariamente corretto

L’AI può inventare informazioni. Può confondere due aziende. Può attribuire a una persona un ruolo che non ha più. Può trasformare un’ipotesi in una frase sicura.

Per questo la verifica resta parte del lavoro commerciale.

La tecnologia può aiutare il venditore a prepararsi meglio.

Non può assumersi la responsabilità di quello che il venditore dice al cliente.

Il terzo impatto è nel follow-up

Forse è proprio nel follow-up che vedo uno degli effetti più concreti dell’intelligenza artificiale.

Io registro le mie conversazioni, sia durante le videochiamate sia negli incontri di persona, usando il telefono. Chiedo sempre prima l’autorizzazione a registrare.

In questo modo non devo affidarmi soltanto alla memoria o a poche note scritte velocemente durante la conversazione.

Dopo l’incontro, utilizzo Google Colab, il servizio gratuito di Google, per trasformare la registrazione in una trascrizione e poi organizzare le informazioni in un documento di lavoro.

Quel documento non serve soltanto a ricordare che cosa è stato detto.

Mi aiuta a individuare:

• i problemi e le esigenze espresse dal cliente;
• le richieste precise;
• le obiezioni;
• le informazioni che devo verificare;
• le decisioni prese;
• le attività successive;
• i punti da utilizzare per preparare una proposta.

In questo modo la conversazione non rimane un episodio isolato.

Diventa materiale che posso utilizzare per il lavoro successivo.

Posso rileggere quello che il cliente ha detto, preparare una proposta più aderente alla situazione e costruire il follow-up partendo dalla conversazione reale, non da supposizioni.

Il risultato finale non è semplicemente una trascrizione.

È una base di lavoro che posso usare per preparare una proposta, definire i prossimi passi e mantenere continuità nella relazione commerciale.

Un’opportunità raramente si perde perché il prodotto o il servizio non erano adatti.

Si perde perché il cliente non era pronto a comprare in quel momento, e nessuno ha tenuto vivo il contatto fino a quando lo è diventato.

L’intelligenza artificiale non sostituisce l’ascolto.

Mi aiuta a non perdere quello che ho ascoltato.

Se vuoi vedere come è possibile trasformare una conversazione in un documento di lavoro utilizzando strumenti gratuiti, puoi consultare questa guida gratuita alla trascrizione con Google Colab.

Più informazioni non significano automaticamente più fiducia

L’AI non sta cambiando soltanto il lavoro dei venditori.

Sta cambiando anche il comportamento dei compratori.

Secondo lo State of Sales 2026 di Salesforce, il 77% dei professionisti delle vendite in Italia utilizza già l’AI per individuare nuovi prospect, mentre un altro 20% prevede di farlo.

I compratori possono usare l’AI per confrontare fornitori, analizzare proposte, verificare affermazioni e individuare possibili rischi prima ancora di parlare con un venditore.

Per questo le informazioni generiche valgono sempre meno.

La stessa ricerca rileva che l’86% dei compratori considera l’esperienza del venditore un elemento importante per la fiducia.

Tuttavia, soltanto il 45% descrive come affidabili i venditori con cui entra in contatto.

Questa è la contraddizione.

Abbiamo più strumenti, più dati e più possibilità di personalizzare i messaggi.

Ma questo non significa automaticamente che i compratori si fidino di più.

Se tutti usano l’AI per scrivere messaggi simili, l’AI produce semplicemente più rumore.

L’AI non deve rendere il venditore più prolifico

Dovrebbe renderlo più preciso.

Più preciso nella scelta delle aziende.

Più preciso nella scelta delle persone.

Più preciso nel momento in cui decide di contattarle.

Più preciso nel motivo per cui scrive o telefona.

Più preparato durante la conversazione.

Più puntuale nel follow-up.

Questa, almeno per ora, è la parte dell’intelligenza artificiale nelle vendite che considero più concreta.

L’AI può aiutarmi a trovare potenziali clienti.

Può aiutarmi a capire chi contattare.

Può aiutarmi a preparare quello che devo dire.

Può aiutarmi a ricordare quello che il cliente ha detto.

Può aiutarmi a costruire una proposta e a organizzare i prossimi passi.

Ma non può vendere al posto mio.

Non può creare fiducia al posto mio.

Non può ascoltare una persona e capire che cosa c’è dietro le sue parole.

Non può assumersi la responsabilità della relazione commerciale.

Il problema di trovare nuovi clienti esisteva quando usavo le Pagine Gialle.

Esisteva quando abbiamo cominciato a usare Internet.

Esiste con Google, LinkedIn e i CRM.

Oggi, però, il modo di affrontarlo è cambiato.

Con un agente AI posso analizzare più aziende, più velocemente e con maggiore continuità.

Posso lavorare su una lista più ampia senza trattare tutte le aziende allo stesso modo.

Posso arrivare alla conversazione con più informazioni e una ragione più concreta per contattare una persona.

Ma la vendita comincia quando dall’altra parte qualcuno risponde.

Da quel momento servono ancora ascolto, esperienza, giudizio e capacità di costruire una relazione.

Ho raccolto questo metodo in un workbook operativo per il prospecting B2B, con un processo per individuare aziende compatibili, trovare segnali concreti e preparare meglio il primo contatto.

Scopri il workbook per il prospecting B2B