Siete pronti per i "clienti macchina"? Quando l'intelligenza artificiale farà acquisti da sola: perché il marketing tradizionale diventerà presto obsoleto

Clienti robot: come conquistare e fidelizzare gli algoritmi come clienti fedeli

I clienti del futuro non provano emozioni: la fine delle emozioni – Come gli agenti di intelligenza artificiale autonomi stanno rivoluzionando l'esperienza del cliente

In un mondo in cui gli algoritmi controllano sempre più la nostra vita quotidiana, nel mondo degli affari si sta verificando un cambiamento di paradigma silenzioso ma profondo: il prossimo cliente cruciale della vostra azienda potrebbe non essere nemmeno umano. Con il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale generativa, stanno emergendo i cosiddetti "clienti macchina": agenti di intelligenza artificiale autonomi che prendono decisioni di acquisto, negoziano contratti, valutano prodotti e utilizzano servizi in pochi secondi, completamente senza intervento umano.

È proprio all'incrocio tra innovazione tecnologica, design dell'esperienza e comportamento umano che la futurista dell'esperienza cliente Katja Forbes si concentra nel suo libro rivoluzionario, "Machine Customers: The Evolution Has Begun". L'autrice svela senza mezzi termini perché le strategie tradizionali di Customer Experience (CX), basate sulle emozioni e sulla fedeltà al marchio, siano inefficaci con questi nuovi attori, guidati esclusivamente dalla logica. Chiunque tenti di convincere un algoritmo con uno storytelling emozionale sta investendo nel canale sbagliato. Il seguente riassunto offre una profonda comprensione dell'innovativo concetto di Machine Customer Experience Management (MCX) di Forbes. Fornisce a dirigenti, professionisti della CX e strateghi un modello indispensabile e pratico non solo per sopravvivere nell'era nascente degli acquisti da parte delle macchine, ma anche per sfruttare attivamente questo cambiamento come un autentico vantaggio competitivo. L'evoluzione è già iniziata: l'unica domanda è chi è pronto.

Katja Forbes: una pioniera all'incrocio tra intelligenza artificiale, design e comportamento umano

Katja Forbes è una futurista dell'esperienza cliente, consulente di strategia aziendale e relatrice di fama internazionale, specializzata nell'intersezione tra intelligenza artificiale, design dell'esperienza e comportamento umano. Con oltre 30 anni di esperienza professionale nelle esperienze digitali, iniziata con gli albori di Internet nel 1995, è una delle poche voci nel dibattito globale sulla CX che non solo descrive il cambiamento tecnologico in modo analitico, ma lo conosce anche per esperienza personale.

Forbes ha iniziato la sua carriera in una redazione che si occupava di recensioni di siti web per riviste cartacee – all'epoca, si utilizzavano modem a 56k e i tempi di caricamento arrivavano fino a 20 minuti. È stata tra le prime pioniere delle agenzie digitali, contribuendo come produttrice alla creazione del primo sito web di Rip Curl, e da allora ha assistito a ogni ciclo di hype di Internet, fino all'attuale era dell'intelligenza artificiale. Porta questa prospettiva storica nel suo lavoro di scrittura e consulenza: chi, come lei, ha vissuto il primo cambiamento di paradigma è in grado di riconoscere quando sta per arrivare la prossima ondata.

Al momento della stesura di questo articolo, Forbes guidava un team presso una banca globale che si occupava di definire le esperienze dei clienti per multinazionali, governi, altre banche e piccole e medie imprese in oltre 50 mercati in tutto il mondo, inclusi numerosi mercati emergenti e di frontiera. In precedenza, aveva lavorato in quasi tutti i settori: società di consulenza gestionale, compagnie aeree, compagnie di traghetti, fornitori di telecomunicazioni, compagnie assicurative, istituti scolastici e agenzie governative. Questa esperienza intersettoriale le conferisce una prospettiva che va ben oltre quella di un manuale teorico.

Forbes presiede diverse conferenze internazionali sulla Customer Experience (CX) e ha ricevuto premi nei settori della customer experience nel settore finanziario e dell'intelligenza artificiale. Divide il suo tempo tra Singapore e l'Australia ed è attiva su LinkedIn, dove si connette con professionisti della CX in tutto il mondo. Il suo sito web e la sua piattaforma di community sono disponibili all'indirizzo www.theCXevolutionist.ai.

Correlato a questo:

• LinkedIn | Katja Forbes
• YouTube | Progettazione per clienti del settore delle macchine | Katya Forbes
• Amazon | Clienti Macchina: L'evoluzione è iniziata: come l'IA che acquista sta cambiando tutto

Integrazione nel discorso scientifico e professionale

Questo libro si basa direttamente sul lavoro fondamentale di Don Scheibenreif e Mark Raskino, autori di "When Machines Become Customers" (pubblicato per la prima volta da Gartner nel 2023, ora alla sua terza edizione). Scheibenreif, Distinguished VP Analyst di Gartner, ha presentato il concetto di "Cliente Macchina" a una conferenza Gartner nel 2015, ben prima della svolta dell'IA. Ha introdotto i termini "Attore Economico Non Umano" e "Custobot" nel discorso professionale e ha previsto il loro enorme impatto economico su trilioni di dollari di acquisti. Forbes amplia e approfondisce significativamente questo approccio: mentre Scheibenreif e Raskino hanno gettato le basi per questo megatrend, Forbes sviluppa il modello pratico per la Gestione dell'Esperienza del Cliente Macchina (MCX), il primo framework completo nel suo genere.

Per la realizzazione del libro, Forbes ha condotto interviste approfondite con numerosi esperti riconosciuti del mondo degli affari, della ricerca e della tecnologia: Bruce Temkin (Chief Humanity Catalyst, Temkin Insight, "Padrino della CX"), Peter Schwartz (Chief Futurist, Salesforce), Indi Young (esperta di ricerche sui clienti e autrice), Jeff Gothelf e Josh Clark (leader di pensiero nel design dell'esperienza), Kim Goodwin, Kim Lenox, la Dott.ssa Cecelia Herbert, Lisa D. Dance (autrice di "Oggi è il giorno perfetto per migliorare l'esperienza del cliente!"), Tom Goodwin, Andy Polaine, Justin Tauber, Dean Broadley, Geoff Gibbons, Paul Strike e Thomas Köber. Questa ampiezza interdisciplinare distingue il libro dai trattati puramente tecnici.

Il libro: origine, concetto e pubblico di riferimento

"Machine Customers: The Evolution Has Begun – How AI that buys is changing everything" è stato autopubblicato dall'autore nel 2026 ed è catalogato presso la Biblioteca Nazionale Australiana (ISBN 978-1-923630-00-0). Il libro è stato stampato su carta certificata ecologica; la copertina è stata disegnata da Dean Bailey (Pipeline Design), mentre la supervisione editoriale e l'impaginazione sono state curate da Publish Central. Il ritratto dell'autore è opera di Silke Deitz.

Questo libro si rivolge a tre gruppi di lettori: i professionisti della Customer Experience (CX) già consapevoli dell'imminente cambiamento e che si interrogano su come la loro competenza potrà rimanere rilevante; i leader aziendali che riconoscono l'importanza strategica dell'argomento ma non dispongono di un quadro d'azione chiaro; e chiunque, nei settori vendite, marketing, prodotto, assistenza clienti o operations, interagisca regolarmente con i clienti senza essere un esperto di CX in senso tradizionale. Forbes afferma esplicitamente che non è richiesto alcun background tecnico, ma piuttosto la disponibilità a mettere in discussione le convenzioni su fiducia, fedeltà e vantaggio competitivo.

Il libro è suddiviso in quattro parti: la Parte I (capitoli 1-4) getta le basi concettuali e mette in evidenza il vantaggio competitivo derivante dalla competenza in CX; la Parte II (capitoli 5-9) esamina il nuovo percorso cliente-macchina, dalla consapevolezza all'abbandono del servizio; la Parte III (capitoli 10-12) contiene il manuale di implementazione del sistema operativo MCX; la Parte IV (capitoli 13-15) affronta i requisiti etici e la leadership responsabile. L'appendice include la Mappa Strategica MCX e un piano di implementazione concreto a 30-60-90 giorni per i dirigenti. Forbes fornisce risorse online di supporto, che vengono costantemente aggiornate per riflettere la rapida evoluzione dell'argomento.

Classificazione e significato dell'opera

Il libro viene pubblicato in un momento in cui gli agenti di acquisto autonomi basati sull'intelligenza artificiale sono già una realtà: Walmart negozia con oltre 2.000 fornitori tramite una piattaforma di intelligenza artificiale, e il 75% dei fornitori preferisce la negoziazione automatizzata a quella umana; HP genera oltre 500 milioni di dollari di fatturato con il suo programma Instant Ink (che consente alle stampanti di ordinare autonomamente il toner); OpenAI ha lanciato l'agente ChatGPT nel luglio 2025. Gartner prevede che entro il 2026 il 20% del traffico dei contact center sarà generato da clienti automatizzati e che entro il 2030 almeno il 25% di tutti gli acquisti dei consumatori e dei riordini aziendali sarà delegato alle macchine.

Il libro di Forbes, per sua stessa ammissione, non è un manuale tecnico, una guida alla programmazione o una visione speculativa del futuro. È una guida pratica per il presente, scritta da qualcuno che era in prima linea nella nascita di Internet e sa cosa significa quando un'onda non è solo in arrivo, ma è già in atto. Numerosi esperti internazionali di Customer Experience descrivono l'opera come il libro che avrebbero voluto scrivere loro stessi e come una guida indispensabile per chiunque voglia plasmare la CX in un mondo in cui esseri umani e macchine condividono il ruolo del cliente.

Cosa sono i "clienti macchina" e perché sono importanti?

Che cosa si intende con il termine "cliente macchina"?

Il termine "cliente macchina" si riferisce a un'entità economica non umana che prende decisioni di acquisto, valuta prodotti o servizi e completa transazioni in modo indipendente, con un intervento umano minimo o nullo. Il concetto è stato originariamente coniato da Don Scheibenreif e Mark Raskino nel loro libro del 2023 "When Machines Become Customers", dove hanno introdotto il termine "attore economico non umano" o "custobot". Katja Forbes, nel suo lavoro del 2026, si basa direttamente su queste fondamenta e compie un ulteriore passo cruciale: sviluppa un modello pratico per progettare esperienze cliente specificamente pensate per questi acquirenti non umani. La differenza fondamentale risiede nel fatto che i clienti macchina non hanno emozioni, non attribuiscono valore alle narrazioni del marchio e non vivono esperienze nel senso umano del termine: valutano, calcolano e decidono esclusivamente sulla base di dati e logica.

Perché questo argomento è così rilevante proprio ora?

L'avvento dell'intelligenza artificiale generativa e dei sistemi di intelligenza artificiale basati su agenti ha trasformato l'argomento da una visione teorica del futuro in una realtà concreta. Secondo gli analisti di Gartner, entro il 2026 il 20% del traffico dei contact center sarà generato da clienti virtuali. Walmart gestisce già una piattaforma di acquisto basata sull'IA che negozia con oltre 2.000 fornitori e conclude quasi il 70% di tutti i contratti senza intervento umano. Allo stesso tempo, nel luglio 2025, OpenAI ha lanciato il suo "ChatGPT Agent", in grado di pianificare, eseguire e gestire autonomamente le attività. Le aziende che continuano a utilizzare sistemi orientati esclusivamente agli acquirenti umani vengono scavalcate da questi algoritmi decisionali e perdono quote di mercato senza nemmeno rendersene conto.

Perché questa rappresenta una sfida per la gestione dell'esperienza del cliente?

In che modo l'utilizzo di clienti virtuali modifica la gestione dell'esperienza del cliente?

La Customer Experience (CX) è stata tradizionalmente una disciplina profondamente umana: empatia, emozioni, narrazioni del marchio e connessioni personali ne costituivano i pilastri. Con l'avvento dei clienti-macchina, queste fondamenta si stanno sgretolando. Un acquirente algoritmico non prova frustrazione, non gioisce per un buon affare e non si lega a un marchio per empatia. Valuta capacità, buona volontà e integrità – le stesse tre dimensioni della fiducia che anche gli esseri umani ripongono – non attraverso l'intuizione, ma attraverso calcoli di probabilità matematica. Come afferma giustamente Forbes: la fiducia si sta trasformando da una connessione emotiva a una valutazione algoritmica del rischio. Chi continua a fare affidamento sullo storytelling del marchio per conquistare i clienti-macchina sta investendo nel canale sbagliato.

Quali strumenti CX esistenti saranno resi obsoleti dai clienti del settore delle macchine?

Forbes ha analizzato circa 80 framework e strumenti classici di Customer Experience (CX) per valutarne l'idoneità per i clienti automatizzati. Il risultato è sconfortante: circa il 70% è fondamentalmente incompatibile con il comportamento algoritmico dei clienti. Le mappe dell'empatia, le mappe del percorso del cliente basate sulle emozioni e i classici sondaggi di soddisfazione come il Net Promoter Score sono semplicemente inefficaci se il cliente non prova emozioni. Al contrario, circa il 30% degli strumenti CX rimane rilevante o può essere ulteriormente sviluppato. Tra gli elementi stabili figurano i service blueprint, l'architettura dell'informazione, la strategia dei contenuti e i test A/B. Questi strumenti possono essere integrati in una pratica CX focalizzata sulla qualificazione logica, dove i tempi di risposta delle API e la completezza dei dati sono le nuove metriche di soddisfazione del cliente.

L'esperienza nella Customer Experience (CX) è ancora preziosa?

Assolutamente sì, e secondo Forbes è più prezioso che mai. La competenza chiave dei professionisti della Customer Experience (CX) risiede nella comprensione delle esigenze dei clienti, nella progettazione di esperienze fluide e nello sviluppo di approcci sistematici alle relazioni con la clientela. Tutto ciò può essere applicato anche ai clienti che utilizzano le macchine. La differenza cruciale sta nella formulazione: invece di incentivi emotivi, servono segnali di qualificazione logica; invece di messaggi di marca, dati strutturati; invece di empatia, specifiche precise. Il know-how che i professionisti della CX hanno accumulato in decenni non è un peso, bensì un vantaggio, a patto che siano disposti a reinterpretarlo.

Quali sono i cinque tipi di clienti di macchinari?

Come si possono classificare i diversi tipi di clienti di macchinari?

Forbes identifica cinque tipologie fondamentali di clienti di macchine, distinte dalla natura delle attività che svolgono, dal livello di autonomia decisionale di cui dispongono e dalle loro modalità di interazione. Queste non sono categorie statiche: con il progresso tecnologico emergeranno ulteriori tipologie. Questa distinzione è cruciale per la progettazione della Customer Experience (CX), poiché ogni tipologia richiede "recettori" diversi, ovvero interfacce e punti di interazione differenti.

Che cos'è un agente delegato e quale esempio fornisce il libro?

L'agente delegato è la mascotte del libro: Tyler. Tyler agisce per conto della sua cliente umana, Maya, comprandole un vestito, prenotando voli, valutando i fornitori, ma sempre entro parametri predefiniti. Questo tipo di agente è già il più diffuso e quello che sta maturando più rapidamente. È già evidente in soluzioni come Visa Intelligent Commerce e Mastercard AgentPay, così come negli ulteriori sviluppi di Amazon Alexa, Google Home e Siri. La differenza cruciale rispetto ai tradizionali assistenti allo shopping è che Tyler non fa domande, agisce. Ha l'autorità di spendere i soldi di Maya entro i limiti da lei stabiliti. Se i dati del prodotto sono incompleti o la politica di reso non è leggibile automaticamente, Tyler sceglie la concorrenza. Maya non vede mai questa opzione.

Che cos'è una rete multi-agente e come funziona nella pratica?

Una rete multi-agente è un gruppo di agenti di intelligenza artificiale autonomi che cooperano tra loro per risolvere problemi complessi. Il libro cita Nextopolis come esempio: una smart city completamente interconnessa in cui la gestione del traffico, lo smaltimento dei rifiuti, la distribuzione dell'energia e l'approvvigionamento idrico sono controllati da agenti di intelligenza artificiale che comunicano tra loro. Se, alle 4:15 del mattino, un cantiere minaccia di bloccare il traffico di consegna nel distretto finanziario, cinque agenti specializzati negoziano una soluzione in pochi millisecondi senza intervento umano: raccolta dei rifiuti anticipata, ritardo dei lavori, gestione dinamica del traffico. Nessun urbanista ha preso questa decisione: è emersa organicamente dalla rete. Le aziende che vogliono conquistare questo tipo di clientela non si candidano per un contratto, ma per entrare a far parte dell'ecosistema. L'integrazione e l'intelligenza collettiva contano più delle singole caratteristiche del prodotto.

Cosa distingue l'acquirente autonomo dagli altri tipi di clienti che utilizzano macchine?

L'Acquirente Autonomo – indicato nel libro come Nodo 741 – agisce in completa autonomia e senza la responsabilità primaria di un essere umano per la transazione immediata. Il Nodo 741 è un sistema di intelligenza artificiale all'interno di una smart factory che diagnostica le condizioni delle macchine durante la notte, prevede il fabbisogno di produzione e ordina autonomamente parti di ricambio, lubrificanti e materie prime. All'una di notte, il Nodo 741 rileva una frequenza di vibrazione anomala sul nastro trasportatore 4, identifica il fornitore di pezzi di ricambio appropriato, esegue uno smart contract e avvia la consegna: il pezzo di ricambio è in viaggio entro le 9 del mattino. Nessun intervento umano, nessuna telefonata, nessuna email. Tra i primi esempi noti di questo tipo si annovera HP Instant Ink, che consente a una stampante di ordinare autonomamente il proprio toner – un segmento di mercato che genera oltre 500 milioni di dollari di fatturato per HP Supplies.

Che cos'è un co-acquirente e cosa lo rende speciale?

Il co-acquirente è la tipologia più ibrida tra le cinque: la decisione d'acquisto viene presa da un essere umano, ma un'intelligenza artificiale lo accompagna e lo verifica in tempo reale. Nel libro, Alex prova un'auto e se ne innamora; contemporaneamente, Claude, il suo assistente virtuale, controlla tutti i fattori specificabili: punteggi di sicurezza, costi assicurativi, valore di rivendita e storico degli interventi di manutenzione. Il co-acquirente non sostituisce il giudizio umano, ma gli fornisce la migliore base di dati possibile. Questa tipologia è già molto diffusa oggi: i professionisti del settore XC la riconosceranno nei profili dei clienti esistenti sotto l'etichetta "il ricercatore". La differenza fondamentale rispetto al passato: questo schema si presenta con una frequenza significativamente maggiore e con un livello di dettaglio decisamente superiore.

Che cos'è un intermediario e quali interessi persegue?

L'intermediario, definito nel libro "bot broker", si colloca tra acquirenti e venditori. Quando Tyler cerca delle cuffie a meno di 250 euro, il bot broker non ne cerca una sola, ma migliaia contemporaneamente, confrontando prezzi, garanzie, politiche di reso e tempi di consegna. Serve più clienti allo stesso tempo: il suo obiettivo è far ottenere a Tyler l'offerta migliore, garantire il profitto del venditore e guadagnare una commissione. Questo tipo di intermediario è simile a un agente immobiliare, ma per ogni esigenza e con la velocità di una macchina. Forbes lo descrive come colui che ottimizza l'efficienza del mercato mettendo in contatto le esigenze degli acquirenti con la capacità dei venditori, considerando tutti i fornitori.

Come si presenta il nuovo percorso del cliente?

Il percorso del cliente tradizionale rimarrà rilevante nell'era dei clienti-macchina?

Le fasi del percorso del cliente – consapevolezza, considerazione, onboarding, transazione, fidelizzazione e offboarding – rimangono sostanzialmente invariate. Ciò che sta cambiando radicalmente sono i meccanismi sottostanti. La consapevolezza non significa più generare un'attrattiva emotiva, ma piuttosto inviare segnali leggibili dalle macchine. La considerazione non significa più costruire fiducia attraverso una storia di marca avvincente, ma piuttosto soddisfare criteri di qualificazione algoritmici. La fedeltà non nasce più dall'affetto, ma da prestazioni misurabilmente superiori. Forbes descrive sinteticamente questo cambiamento: la consapevolezza si sposta da ganci emotivi alla chiarezza del segnale, la considerazione si riduce a una lista di controllo di qualificazione algoritmica e persino la fedeltà – il più umano di tutti i concetti aziendali – si trasforma in qualcosa di freddamente logico.

Come funziona la fase di sensibilizzazione per i clienti che utilizzano le macchine?

La visibilità per i clienti automatici non ha nulla a che vedere con testi accattivanti o immagini emozionanti. I clienti automatici non "cercano" come gli esseri umani, ma analizzano dati strutturati, risposte API e metadati leggibili dalle macchine. L'esempio riportato nel libro è illuminante: un'azienda giordana che produce cerotti per l'insulina è completamente invisibile ai bot per la salute perché mancano i metadati necessari. Il prodotto in sé era eccellente, ma semplicemente non era individuabile dall'analisi algoritmica. Per diventare visibili, le aziende devono fornire specifiche di prodotto leggibili dalle macchine, dati di conformità strutturati e interfacce API chiaramente documentate. Se non è in un formato che l'IA può elaborare, semplicemente non esiste per i clienti automatici.

Come funziona la fiducia con i clienti che acquistano macchinari?

La fiducia tra i clienti di macchine è una valutazione del rischio, non un legame sociale. I tre pilastri classici della fiducia – competenza, buona volontà e integrità – rimangono rilevanti, ma vengono valutati in base ai dati piuttosto che all'intuizione. L'asimmetria è particolarmente insidiosa: i clienti di macchine sono allo stesso tempo i clienti più fiduciosi e diffidenti che si possano immaginare. Si fidano completamente della documentazione, finché non si scopre che è errata. A quel punto non si fidano più, almeno non senza un intervento umano che richiede molto tempo. Per la progettazione della Customer Experience, questo significa che la prevenzione è infinitamente più importante del recupero. Il proverbio olandese citato da Forbes riassume perfettamente il concetto: "La fiducia arriva a piedi e se ne va a cavallo".

Che cos'è il concetto di "controparti fiduciarie" nel contesto di MCX?

Forbes sviluppa un Framework di Controparte per la Fiducia per descrivere la complessità della fiducia nelle macchine. Ogni transazione implica molteplici relazioni di fiducia: tra il cliente macchina e il fornitore di servizi, tra il cliente macchina e la piattaforma, tra il cliente umano e l'agente di intelligenza artificiale, tra il fornitore di servizi e le autorità di verifica della fiducia e tra tutte le parti coinvolte e gli organismi di regolamentazione. Può sembrare astratto, ma il libro lo rende tangibile con un esempio concreto: quando Tyler prenota un volo per Maya da Singapore a Sydney, questa transazione apparentemente semplice crea da sola circa dieci diverse relazioni di controparte e tre percorsi di fiducia critici. Ognuna di queste relazioni deve essere progettata intenzionalmente, altrimenti la transazione fallisce nella fase di valutazione.

Una nuova dimensione della trasformazione digitale con 'Managed AI' (Intelligenza Artificiale) – Piattaforma e soluzione B2B | Xpert Consulting - Immagine: Xpert.Digital

Qui scoprirai come la tua azienda può implementare soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate in modo rapido, sicuro e senza elevate barriere all'ingresso.

Una piattaforma di intelligenza artificiale gestita è la soluzione completa e senza pensieri per l'intelligenza artificiale. Invece di dover gestire tecnologie complesse, infrastrutture costose e lunghi processi di sviluppo, riceverai una soluzione pronta all'uso, su misura per le tue esigenze, da un partner specializzato, spesso entro pochi giorni.

I principali vantaggi in sintesi:

⚡ Implementazione rapida: dall'idea all'applicazione pronta all'uso in pochi giorni, non mesi. Forniamo soluzioni pratiche che creano un valore aggiunto immediato.

🔒 Massima sicurezza dei dati: i tuoi dati sensibili restano con te. Garantiamo un'elaborazione sicura e conforme alle normative, senza condividere i dati con terze parti.

💸 Nessun rischio finanziario: paghi solo per i risultati. Gli elevati investimenti iniziali in hardware, software o personale vengono completamente eliminati.

🎯 Concentrati sul tuo core business: concentrati su ciò che sai fare meglio. Ci occupiamo dell'intera implementazione tecnica, del funzionamento e della manutenzione della tua soluzione di intelligenza artificiale.

📈 A prova di futuro e scalabile: la tua IA cresce con te. Garantiamo ottimizzazione e scalabilità continue e adattiamo i modelli in modo flessibile alle nuove esigenze.

Maggiori informazioni qui:

• La soluzione di intelligenza artificiale gestita - Servizi di intelligenza artificiale industriale: la chiave per la competitività nei settori dei servizi, dell'industria e dell'ingegneria meccanica

Come dovrebbe essere progettato il processo di onboarding dei clienti che acquistano macchinari?

Perché il processo di onboarding è così diverso per i clienti robot rispetto a quelli umani?

L'onboarding tradizionale verifica l'identità. L'onboarding automatizzato verifica l'autorità. Oggi, l'onboarding della Customer Experience (CX) presuppone che il cliente e il responsabile delle decisioni siano la stessa entità. I ​​clienti automatizzati infrangono completamente questo presupposto. Quando Tyler vuole registrare Maya, la questione non è se il cliente sia reale, ma se sia autorizzato ad agire. Tyler potrebbe avere autorizzazioni limitate, limiti di spesa, restrizioni di categoria e date di scadenza. Il libro descrive un esempio eclatante: un grossista farmaceutico in Bahrain ha lanciato le sue API di consegna per i sistemi di approvvigionamento basati sull'IA degli ospedali. Il risultato: un tasso di abbandono del 100% per gli ordini automatizzati. Gli esseri umani non avevano problemi. Il motivo non era il prezzo o la disponibilità, ma il processo di onboarding. Quando i sistemi di IA effettuavano ordini superiori a 2.000 euro, il sistema di conformità attivava un processo di registrazione progettato da un essere umano che richiedeva il caricamento della patente di guida e una chiamata di verifica con il responsabile della farmacia. Entrambe le operazioni sono semplicemente impossibili da completare per un agente di IA.

Cos'è l'Agent Name Service (ANS) e perché potrebbe diventare importante?

L'Open Worldwide Application Security Project (OWASP) sta sviluppando un framework chiamato Agent Name Service (ANS), progettato per funzionare come una sorta di sistema di licenze professionali per gli agenti di intelligenza artificiale. L'idea è che, proprio come nessuno assumerebbe un collaboratore senza licenza, le aziende non interagiranno con agenti di intelligenza artificiale non verificati. L'ANS rilascerebbe certificati per gli agenti (simili a una licenza commerciale), verificherebbe le competenze, documenterebbe la cronologia delle prestazioni e dimostrerebbe la responsabilità nei confronti del cliente. Le aziende che certificano i propri clienti di intelligenza artificiale ottengono credibilità immediata e riducono le difficoltà. Per i fornitori, ciò significa riduzione del rischio, maggiore efficienza e la possibilità di offrire ai clienti di intelligenza artificiale verificati livelli di servizio e prezzi migliori. Forbes ritiene che il mercato si dividerà rapidamente in un segmento premium verificato e un segmento di mercato standard non verificato.

Cos'è la norma ISO 42001 e quale importanza riveste per i clienti del settore delle macchine?

La norma ISO 42001, lo standard internazionale per i sistemi di gestione dell'intelligenza artificiale, è stata pubblicata alla fine del 2023 e, secondo Forbes, è l'equivalente digitale di una stella Michelin, con la differenza che sono gli algoritmi, e non gli esseri umani, a verificare automaticamente la conformità prima ancora di valutare una potenziale collaborazione commerciale. Lo standard richiede alle aziende di documentare la propria governance dell'IA, monitorare costantemente i sistemi e analizzare i rischi prima dell'implementazione. Snowflake, ad esempio, ha annunciato la propria certificazione ISO 42001 nel giugno 2025, sottolineando come questa contribuisca a rafforzare la fiducia dei clienti e a garantire la conformità normativa. Il messaggio di Forbes è inequivocabile: chi ottiene la certificazione ora, quando sembra ancora facoltativa, gode di un vantaggio decisivo. Non appena i clienti del settore richiederanno attivamente questa certificazione, le aziende che ne sono sprovviste saranno escluse dal segmento premium.

Come funziona la fidelizzazione presso Machine Customers?

Un cliente di un macchinario può davvero essere fedele?

Sì, ma la fedeltà ha un significato completamente diverso per i clienti-macchina rispetto agli esseri umani. Non si tratta di attaccamento emotivo, orgoglio per il marchio o abitudine. La fedeltà dei clienti-macchina nasce quando un fornitore rende la decisione di acquisto dell'IA costantemente giustificabile per il cliente umano. Il concetto introdotto da Forbes in questo contesto è l'apprendimento per rinforzo basato sulle preferenze (PbRL): i sistemi di IA basati su questo principio imparano non attraverso punti premio, ma attraverso confronti. Riconoscono: questo fornitore offre costantemente risultati migliori rispetto alla concorrenza. Questa preferenza viene rafforzata nelle decisioni future. La fedeltà nasce quindi da una superiorità misurabile algoritmicamente: tempi di risposta API più rapidi, dati più affidabili, migliore integrazione.

Quali misure pratiche promuovono la fidelizzazione dei clienti-macchina?

Forbes delinea diversi metodi concreti per promuovere la fidelizzazione dei clienti di macchine. La differenziazione dell'affidabilità offre ai clienti fedeli tempi di attività garantiti e risoluzione prioritaria dei problemi, in modo simile allo status di frequent flyer delle compagnie aeree. Il vantaggio informativo offre ai clienti di lunga data un accesso anticipato alle variazioni di inventario, agli adeguamenti di prezzo e ai nuovi prodotti, perché, a differenza degli esseri umani, i clienti di macchine possono utilizzare immediatamente queste informazioni 24 ore su 24. La trasparenza delle prestazioni rende il valore aggiunto esplicitamente visibile: "Il nostro tempo di risposta API è di 50 ms, la media del settore è di 200 ms". La visibilità del costo totale mostra non solo il prezzo, ma anche i costi di integrazione, di migrazione e operativi, rendendo così visibile e giustificabile algoritmicamente il pieno beneficio economico della fidelizzazione del cliente. L'obiettivo: rendere algoritmicamente irrazionale cambiare fornitore.

Che ruolo giocano i valori nella fedeltà dei clienti dei macchinari?

Forbes dedica uno spazio sorprendentemente ampio a questo aspetto. I sistemi di intelligenza artificiale programmati con controlli basati sul valore favoriranno sistematicamente i fornitori che soddisfano i loro standard etici. Ciò si applica alla conformità ESG, alla privacy dei dati, alle metriche di sostenibilità e alle certificazioni ISO. Poiché i clienti-macchina, a differenza degli esseri umani, possono effettivamente verificare ogni singolo punto di conformità, le aziende devono fornire questi segnali di valore in dati leggibili dalle macchine. Forbes raccomanda di creare una partnership basata sul valore: se un fornitore dimostra al cliente-macchina che la sua collaborazione ha migliorato il punteggio ESG del cliente del 23%, il fornitore non sarà più percepito semplicemente come un fornitore, ma come un partner per la creazione di valore. Questa relazione favorisce una fedeltà che può essere quantificata e tutelata.

Cosa succede quando qualcosa va storto: Assistenza e dismissione

In che modo la gestione dei problemi di assistenza si differenzia per i clienti che acquistano macchinari?

Forbes inizia il suo capitolo sull'assistenza clienti con una storia sconvolgente: Tyler, l'assistente virtuale di Maya, acquista un vestito da 14 euro da Fast Fashion. Il vestito è inutilizzabile. Tyler cerca di effettuare il reso tramite il portale di Fast Fashion, ma il portale richiede di caricare una foto tramite un'app specifica, fornire una descrizione scritta del difetto e selezionare manualmente le opzioni dai menu a tendina. Tyler non ci riesce. Maya getta il vestito in un contenitore per la raccolta di abiti usati. Mesi dopo, il vestito viene ritrovato su una spiaggia di Accra, in Ghana. Ci mette 200 anni a decomporsi. Il messaggio è chiaro: i disservizi con i clienti virtuali hanno conseguenze reali, per l'azienda (cliente perso), per le persone (perdita di fiducia nell'agente) e per la società (inquinamento ambientale). I clienti virtuali non sono programmati per perdonare. Un singolo disservizio aggiorna in modo permanente il loro punteggio di affidabilità nei confronti del fornitore.

Perché il processo di dismissione è particolarmente complesso presso Machine Customers?

Forbes descrive efficacemente i clienti-macchina durante la fase di dismissione con una metafora: i brillantini. Piccole particelle persistenti che si insinuano in ogni angolo di un sistema. Quando un cliente-macchina interrompe una collaborazione, lascia dietro di sé micro-identità nei sistemi di cache, nei file di backup, nelle piattaforme di analisi e nelle integrazioni di terze parti. La ricerca dimostra che, nel tempo, queste identità non umane (NHI) generate dall'IA e non gestite si accumulano, e i team di sicurezza perdono traccia di quali identità siano attive, chi le abbia create e se necessitino ancora di accesso. La soluzione non è una migliore pulizia dopo la dismissione, ma un migliore contenimento fin dall'inizio: revoca immediata delle credenziali, processi di pulizia automatizzati e monitoraggio continuo che prosegue ben oltre la presunta conclusione del processo di dismissione.

Come si costruisce un sistema operativo MCX?

Cosa intende Forbes per sistema operativo MCX?

Il sistema operativo MCX è l'infrastruttura organizzativa e tecnica di cui un'azienda ha bisogno per servire i clienti che utilizzano macchinari in modo sistematico e scalabile. Forbes illustra questo concetto con una scena tratta da una riunione strategica settimanale di MCX: Sarah, la prima Machine Trust Manager, monitora i dashboard di affidabilità in tempo reale con un uptime delle API del 99,97%. Marcus, il Lead Algorithmic Experience Designer, analizza gli alberi decisionali. Priya, la Director of Machine Customer Intelligence, valuta i registri delle attività dell'agente di intermediazione Cleo. Alex, il Human-Machine Experience Bridge, coordina due importanti rinnovi B2B in quella giornata, in cui gli agenti umani desiderano discussioni per costruire relazioni, mentre l'IA per gli acquisti si aspetta benchmark di performance dettagliati. Questi ruoli non esistono ancora nella maggior parte delle aziende, ma Forbes dimostra che emergeranno nei prossimi anni.

Quali nuovi ruoli stanno emergendo nell'area CX grazie ai clienti del settore macchinari?

Forbes distingue tra ruoli a breve termine (2026-2036) e ruoli più speculativi in ​​un futuro più lontano (2040+). ​​Per il futuro a breve termine, definisce tre livelli: a livello strategico, c'è bisogno di consulenti strategici MCX, product manager per i clienti MCX e responsabili di programmi MCX interdisciplinari. A livello di ottimizzazione, sono richiesti responsabili del successo dei clienti MCX, specialisti dell'esperienza API e ottimizzatori di conversione algoritmica. A livello fondamentale – e questi sono i ruoli che le aziende dovrebbero sviluppare per primi – specialisti di machine discovery, progettisti di esperienza algoritmica, analisti di affidabilità delle macchine e coordinatori del ponte uomo-macchina sono tra le nuove assunzioni più urgenti. Forbes avverte che le competenze richieste raramente si troveranno in un singolo individuo: inizialmente, le aziende devono coprire questa matrice attraverso partnership e formazione.

Come dovrebbe essere strutturata la divisione del lavoro tra esseri umani e macchine nel contesto di MCX?

Forbes sviluppa tre filtri per facilitare questa decisione. Il primo filtro analizza la natura del compito: i compiti che richiedono molto tempo, sono soggetti a errori, basati su regole o che necessitano di un funzionamento 24 ore su 24, 7 giorni su 7, dovrebbero essere gestiti dalle macchine. Il secondo filtro considera gli elementi del brand: la narrazione del brand, le vendite consulenziali complesse, la gestione delle crisi e le relazioni di leadership rimangono gestite da esseri umani; l'erogazione coerente del servizio, la disponibilità immediata e l'accuratezza delle informazioni possono essere ottimizzate dalle macchine. Il terzo filtro analizza ciò che i clienti apprezzano realmente: i clienti umani apprezzano l'empatia, i consigli personalizzati e la risoluzione flessibile dei problemi, mentre i clienti gestiti dalle macchine necessitano di una fornitura di dati strutturata, affidabilità delle API e modelli di risposta prevedibili. Secondo Forbes, la risposta onesta alla domanda "Quando umano, quando macchina?" è: dipende. Ma è proprio per questo che si parla di Customer Experience (CX) e non di IT.

Come si misura il successo con i clienti che acquistano macchinari?

Perché le metriche tradizionali della customer experience non funzionano con i clienti che acquistano macchinari?

Le metriche classiche della Customer Experience (CX), come il Net Promoter Score, i punteggi di soddisfazione del cliente o gli indicatori di fedeltà emotiva, misurano gli stati emotivi umani, che i clienti automatizzati non possiedono. Allo stesso modo, i tassi di abbandono del carrello non sono direttamente applicabili: un cliente automatizzato che abbandona il sito web potrebbe semplicemente raccogliere dati per una decisione successiva, anziché abbandonare effettivamente l'acquisto. Forbes propone un framework di misurazione in quattro fasi: intenzione umana, traduzione automatica, risposta aziendale ed esperienza del risultato umano. Solo misurando simultaneamente tutte e quattro le fasi è possibile identificare le deviazioni nella catena. Un'azienda citata nel libro perde un affare da 2,8 milioni di dollari all'1:28 del mattino, mentre tutte le sue metriche tradizionali sono positive, perché l'interazione rilevante è avvenuta con un cliente automatizzato al di fuori dell'orario lavorativo.

Quali sono le nuove metriche più importanti nell'ambito dell'MCX?

Forbes identifica diverse nuove metriche fondamentali. Invece del Customer Effort Score (CES), sono necessari indicatori di attrito leggibili dalle macchine: tempi di risposta delle API, tassi di errore, punti di abbandono e ostacoli al completamento. Invece del Customer Lifetime Value (CLV), Forbes raccomanda il Cumulative Transactional Value (CTV), ovvero il valore totale misurabile che un sistema autonomo genera durante il suo ciclo di vita interagendo con un'azienda. La Performance Clarity misura i tempi di risposta, il tempo di attività e l'aggiornamento dei dati. La Trust Signal Effectiveness verifica se i certificati di conformità, le valutazioni e i dati sulle prestazioni influenzano effettivamente le decisioni di scelta dei clienti. L'Anomaly Detection monitora i modelli comportamentali e identifica attività insolite o potenzialmente fraudolente degli agenti.

Che aspetto ha la realtà ibrida?

Cosa significa "realtà ibrida" nel contesto di MCX?

La realtà ibrida descrive la situazione in cui le aziende devono servire simultaneamente clienti umani e macchine, spesso nello stesso momento e per la stessa organizzazione. Forbes illustra questo concetto con l'esempio di CloudFlow: alle 9:23 del mattino, arrivano due richieste simultanee per la stessa soluzione dati. ProcureIQ, un agente di approvvigionamento autonomo, prende una decisione tramite API entro tre secondi basandosi sui dati tecnici relativi alle prestazioni. Contemporaneamente, Anna, la CTO di ProcureIQ, telefona per discutere di questioni strategiche. CloudFlow serve entrambi simultaneamente e si aggiudica l'appalto, non perché il suo prodotto sia migliore, ma perché è in grado di offrire esperienze eccellenti a entrambi i tipi di clienti contemporaneamente.

Quali conflitti sorgono tra clienti umani e clienti-macchina?

Forbes li definisce "conflitti di ottimizzazione". Le macchine danno priorità a dati quantificabili e concreti: velocità, efficienza dei costi, completezza dei dati, standardizzazione. Gli esseri umani, invece, danno priorità al valore della relazione, alla flessibilità strategica, alla minimizzazione del rischio e alla costruzione della fiducia. Un semplice esempio: il tempo di risposta dell'API di CloudFlow raggiunge brevemente gli otto secondi. Il responsabile clienti Satish chiama immediatamente la cliente Anna e promette una soluzione entro due ore. La valutazione umana di Anna: "Partner proattivo, rinnoverò sicuramente il contratto". La valutazione automatica di ProcureIQ: "Il fornitore ha violato gli obiettivi SLA per 1 ora e 59 minuti. Segnalato per revisione". Tre mesi dopo, il direttore finanziario si chiede perché stiano pagando prezzi elevati per un fornitore mediocre. Stessa situazione, interpretazioni completamente divergenti.

Cos'è il metodo BRIDGE per la risoluzione dei conflitti uomo-macchina?

Forbes ha sviluppato il metodo BRIDGE per trasformare questi conflitti in vantaggi competitivi. L'acronimo sta per: Convalidare entrambe le prospettive (B), Analizzare la causa principale (R), Progettare soluzioni integrate (I), Offrire doppi vantaggi (D), Implementare in tempo reale (G) e Misurare i risultati (E). L'idea centrale è che i requisiti umani e quelli della macchina non siano poli contrapposti, ma piuttosto opportunità di progettazione: qualsiasi soluzione che li affronti entrambi simultaneamente diventa un vantaggio competitivo difficile da replicare.

Quali questioni etiche solleva il libro?

Quali sfide etiche comporta l'era dei clienti-macchina?

L'ultimo quarto del libro affronta la questione della leadership responsabile. Forbes cita il teorico culturale Paul Virilio: "Quando inventi la nave, inventi anche il naufragio". Ogni tecnologia porta con sé una sua negatività intrinseca. Nel contesto dell'MCX, questo significa nello specifico: chiunque crei sistemi che servono clienti-macchina è responsabile di ciò che questi sistemi fanno alle persone che li utilizzano. Chi è responsabile quando un agente di intelligenza artificiale prende una decisione che danneggia il cliente umano? L'esempio di Air Canada illustra la portata del problema: il chatbot della compagnia ha fatto dichiarazioni errate sulle politiche di rimborso e il tribunale ha ritenuto la compagnia aerea responsabile. Cosa succede, al contrario, quando un cliente-macchina danneggia il fornitore?

Quali responsabilità hanno le aziende nei confronti delle persone che lavorano dietro le quinte delle macchine?

Forbes sottolinea ripetutamente che dietro ogni cliente-macchina si cela in ultima analisi un essere umano la cui vita è influenzata dalle decisioni della macchina. Pertanto, la progettazione della Machine Customer Experience (MCX) deve concentrarsi non solo sull'efficienza e sul successo della transazione, ma anche sul benessere del cliente umano. Le aziende hanno l'obbligo etico di riconoscere le decisioni prese con scarsa fiducia dai clienti-macchina e di creare opportunità di intervento umano. Non dovrebbero insistere su decisioni mal calibrate da parte di un agente di intelligenza artificiale solo perché la transazione è tecnicamente possibile. Il messaggio centrale di Forbes in questa sezione è che conquistare il prossimo cliente attraverso la competenza in materia di MCX idealmente rafforza le relazioni umane che vengono trasformate nel processo, anziché sfruttarle.

Quale messaggio trasmette il libro ai leader?

Qual è il messaggio principale che Katja Forbes vuole trasmettere ai leader aziendali?

L'evoluzione della base clienti non è una minaccia, bensì un'opportunità. Chi ha maturato anni di esperienza nella Customer Experience (CX) si trova in una posizione privilegiata per guidare questa trasformazione. Le competenze necessarie per comprendere le esigenze dei clienti, creare esperienze fluide e sviluppare approcci sistematici alle relazioni con la clientela possono essere pienamente trasferite ai clienti automatizzati. Il paradigma deve cambiare: da "Come possiamo far sì che ci desiderino?" a "Come possiamo dimostrare di soddisfare i loro criteri?". Dalla fiducia emotiva alla fiducia algoritmica. Dalla comunicazione del marchio alle metriche di performance leggibili dalle macchine. Le aziende che aspettano che i clienti automatizzati bussino alla loro porta scopriranno che la porta si apre nel modo sbagliato: le macchine le stanno già valutando senza che loro se ne rendano conto.

Da dove dovrebbe iniziare un'azienda?

Forbes raccomanda un punto di partenza concreto con un singolo processo CX ad alto volume e basato su regole. Applica i tre filtri (tipologia di attività, elementi del brand, valore per il cliente). Quindi, in quattro settimane, lavora per raggiungere l'opportunità di automazione più semplice: prima settimana – mappa le attività CX esistenti; seconda settimana – identifica i tre principali candidati all'automazione e i tre principali punti di forza umani; terza settimana – sperimenta il più semplice miglioramento automatizzato; quarta settimana – misura i guadagni in termini di efficienza e gli effetti sulla soddisfazione del cliente. Inizia in piccolo, pensa in grande. Usa il successo iniziale per creare slancio per iniziative più ampie. Crea alleanze in tutta l'organizzazione, perché MCX non è un'attività CX isolata, ma un programma di trasformazione aziendale che coinvolge allo stesso modo IT, marketing, finanza, legale e operations. L'evoluzione macchina-cliente non arriverà. È già iniziata.

☑️ La nostra lingua aziendale è l'inglese o il tedesco

☑️ NOVITÀ: Corrispondenza nella tua lingua madre!

Konrad Wolfenstein

Io e il mio team saremo lieti di essere a tua disposizione come tuo consulente personale.

Puoi contattarmi compilando il modulo di contatto qui [email protected]:o semplicemente chiamandomi al numero +49 7348 4088 965. Il mio indirizzo email è

Non vedo l'ora di iniziare il nostro progetto comune.

☑️ Supporto alle PMI in strategia, consulenza, pianificazione e implementazione

☑️ Creazione o riallineamento della strategia digitale e digitalizzazione

☑️ Espansione e ottimizzazione dei processi di vendita internazionali

☑️ Piattaforme di trading B2B globali e digitali

☑️ Sviluppo aziendale pionieristico / Marketing / PR / Fiere

La soluzione quasi interna: come Xpert.Digital colma le lacune operative nel marketing e nelle vendite B2B – Smart Content-Driven Business - Immagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital è un hub industriale B2B basato sui dati, guidato da Konrad Wolfenstein . L'azienda funge da soluzione esterna, quasi interna, per i partner industriali, colmando le lacune operative in marketing, contenuti e vendite, senza richiedere risorse aggiuntive al cliente.

Maggiori informazioni qui:

• La soluzione quasi interna: come Xpert.Digital colma le lacune operative nel marketing e nelle vendite B2B – Smart Content-Driven Business