IA: le previsioni commerciali creano la propria conferma?
Un team commerciale può utilizzare l’IA per classificare i clienti in base al loro potenziale e concentrare poi gli sforzi su quelli con i punteggi più alti. La domanda manageriale è precisa: come distinguere una previsione accurata da un risultato prodotto dalle risorse assegnate sulla base di quella previsione?
Che cosa stabilisce la letteratura
Robert King Merton (1948, The Antioch Review) descrive la profezia che si autoavvera: una definizione inizialmente falsa della situazione suscita comportamenti che finiscono per renderla vera. Il suo articolo propone un meccanismo sociologico, non una valutazione sperimentale dell’IA. Applicato alle graduatorie commerciali, questo quadro invita a esaminare se il potenziale annunciato sia individuato dallo strumento oppure, in parte, costruito dall’attenzione dedicata al cliente.
Quando la previsione organizza le risorse
Fabrizio Ferraro, Jeffrey Pfeffer e Robert Sutton (2005, Academy of Management Review) analizzano come le teorie possano autoavverarsi plasmando assetti istituzionali, norme e linguaggio. Il loro contributo teorico chiarisce come una rappresentazione possa organizzare le pratiche fino a produrre risultati che sembrano confermarla. Per un team che utilizza l’IA, il meccanismo da esaminare è concreto: la graduatoria determina visite, offerte o tempo dedicato al cliente, che influenzano successivamente le vendite.
La conclusione troppo rapida
Sarebbe eccessivo concludere che una previsione capace di influenzare l’azione sia necessariamente inadeguata. Destinare maggiori risorse alle opportunità più promettenti può essere proprio l’obiettivo perseguito. Occorre distinguere due domande: lo strumento anticipa i risultati a parità di risorse, e la politica di assegnazione che ispira migliora i risultati complessivi? (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa i risultati osservati non permettono di stabilire
Nessuno dei due articoli misura l’accuratezza delle IA contemporanee o la loro efficacia commerciale a Vevey. Confrontare soltanto le vendite ai clienti classificati in alto e in basso confonde il loro potenziale iniziale con gli effetti di un trattamento commerciale diverso. Senza una registrazione delle risorse impiegate e un confronto pertinente, la corrispondenza tra punteggi e vendite rimane ambigua.
Una verifica pratica a Vevey
Nell’ambito del programma « Manager à l'ère de l'intelligence artificielle » di SHR — Swiss Human Resources, un esercizio può riguardare un portafoglio clienti presso la sede di un gruppo agroalimentare mondiale o una PMI della Riviera. Per una campagna definita in anticipo, conservare i punteggi iniziali e registrare, per ciascun cliente, il tempo commerciale dedicato, i contatti effettuati e gli ordini ottenuti. Su un sottoinsieme di clienti comparabili, quando i vincoli commerciali lo consentono, assegnare casualmente i portafogli a una distribuzione delle risorse guidata dal punteggio oppure alla pratica abituale, con lo stesso budget di tempo. La misura da esaminare è la differenza negli ordini per ora commerciale tra le due modalità: informa sulla politica di assegnazione sperimentata, senza costituire da sola una validazione generale del modello. Per approfondire: scoprite la formazione Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale a Vevey nel canton Vaud, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale in Vevey
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