Nell’ultimo anno, l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nei sistemi di Marketing Automation ha fatto un salto di qualità. I principali fornitori CRM – da Salesforce a HubSpot, passando per Microsoft e Demandbase – hanno trasformato l’AI da semplice supporto a leva strategica per migliorare la produttività dei team, la personalizzazione delle campagne e l’efficacia del targeting. Un trend che si allinea perfettamente alle stime di Gartner secondo cui entro il 2026 oltre l’80% dei software di Marketing Automation includerà nativamente moduli di AI Generativa o predittiva.
In questo scenario di evoluzione rapida, è fondamentale capire non solo quali funzionalità AI sono disponibili, ma anche come vengono implementate nei diversi ecosistemi tecnologici. In particolare, crescono le differenze tra:
- Piattaforme che usano l’AI per suggerire contenuti e azioni, lasciando il controllo agli utenti (modello copilota);
- Soluzioni che delegano all’AI interi processi decisionali o operativi, tramite agenti intelligenti e sistemi adattivi.
Ecco perché con questa guida vogliamo offrirvi un confronto delle funzionalità AI integrate in quattro tra le piattaforme più avanzate: HubSpot, Salesforce, Demandbase e Microsoft Dynamics 365.
Indice degli argomenti
HubSpot – La tecnologia AI Breeze
Con l’obiettivo dichiarato di rendere l’Intelligenza Artificiale semplice, accessibile e pervasiva in ogni fase del Customer Journey, HubSpot ha introdotto Breeze, una suite completa di funzionalità AI integrate nella propria piattaforma CRM e di Marketing. Breeze nasce per supportare in modo concreto le attività dei team di Marketing, vendita e Customer Service, migliorando la produttività e la capacità di ottenere insight dai dati in modo unificato e facilmente azionabile.
La suite si articola in tre componenti principali:
- Breeze Copilot, un assistente AI conversazionale che accompagna gli utenti nell’esecuzione delle attività quotidiane;
- Breeze Agents, una serie di agenti intelligenti specializzati nell’automatizzare task ricorrenti o complessi;
- Breeze Intelligence, un layer di dati arricchiti e analisi predittiva che alimenta l’intero ecosistema decisionale di HubSpot.
L’Intelligenza Artificiale è oggi profondamente integrata in numerosi aspetti dell’ecosistema HubSpot, con particolare attenzione all’automazione dei contenuti, alla gestione dei Social Media, alla qualificazione delle lead e alla personalizzazione dell’esperienza utente.
Generazione di contenuti e copywriting AI
Grazie a strumenti come Breeze Content Agent e AI Blog Writer, la piattaforma consente di creare contenuti di Marketing – blog post, landing page, email, podcast, case study – in modo rapido ed efficace, mantenendo coerenza con il tone of voice del brand. L’obiettivo è superare il classico “blocco dello scrittore” e permettere ai marketer di concentrarsi sugli aspetti strategici, affidando alla generative AI la produzione di testi a partire da semplici input tematici. Il sistema è in grado di generare articoli completi e persino intere pagine web, valorizzando i modelli linguistici più avanzati.
Social media e Comunicazione outbound automatizzata
Per quanto riguarda la gestione dei canali social e l’attività di prospecting, HubSpot mette a disposizione due agenti dedicati: Breeze Social Media Agent e Breeze Prospecting Agent. Il primo analizza dati di performance e benchmark di settore per proporre automaticamente post social ottimizzati in termini di linguaggio, formato e orario di pubblicazione. Il secondo è rivolto ai team commerciali e consente di creare email di primo contatto e follow-up personalizzati in base ai dati presenti nel CRM, migliorando la qualità e la tempestività della comunicazione commerciale. Entrambe le funzionalità contribuiscono a ridurre il carico operativo, automatizzando operazioni che normalmente richiederebbero molto tempo e risorse.
Lead Scoring e Predictive Analytics integrata
Uno degli ambiti in cui Breeze mostra il suo maggiore potenziale è la qualificazione predittiva dei lead. Il sistema analizza automaticamente le interazioni degli utenti – come email aperte, visite al sito o chiamate – e ne valuta le caratteristiche per attribuire un lead score dinamico, che aiuta i team di vendita a concentrarsi sui contatti con maggiore probabilità di conversione. A questo si aggiunge il contributo di Breeze Intelligence, che arricchisce i profili CRM con segnali di intento d’acquisto provenienti da fonti esterne e da un vasto database proprietario di oltre 200 milioni di profili aziendali e individuali. Il risultato è una visione a 360 gradi del potenziale cliente, che consente di individuare pattern comportamentali, abbreviare i moduli di acquisizione (grazie al Form Shortening) e attivare segmentazioni più efficaci basate sul livello di engagement e prontezza all’acquisto.
Personalizzazione e assistenza clienti basata su AI
Anche la Customer Experience beneficia delle potenzialità offerte da Breeze. L’agente AI Customer Agent può interagire in modo naturale con i visitatori del sito aziendale, rispondendo a domande frequenti sulla base di contenuti già esistenti, come articoli di blog, documentazione tecnica o knowledge base. Si tratta a tutti gli effetti di un chatbot intelligente integrato, in grado di fornire assistenza immediata e coerente con la brand voice. A completare il quadro interviene Breeze Copilot, che agisce come un vero e proprio assistente personale dell’utente: attraverso una chat conversazionale, è possibile chiedergli di generare report, riassumere note nel CRM, creare segmenti di marketing o avviare task amministrativi, sempre sfruttando i dati contestuali dell’account. Una funzione che semplifica il lavoro quotidiano e migliora l’efficienza operativa.
L’approccio di HubSpot all’Intelligenza Artificiale è ibrido e pragmatico: combina modelli di machine learning tradizionali, impiegati per le analisi predittive nel CRM, con tecnologie più recenti basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM), utilizzati per generare contenuti testuali e gestire interazioni conversazionali.
All’interno della suite Breeze, questi modelli vengono declinati in una logica di agenti verticali, ognuno focalizzato su un ambito operativo ben definito – dalla creazione di contenuti alla gestione dei social, fino al customer service. I Breeze Agents non sono “agenti autonomi” nel senso pieno del termine: non apprendono o si evolvono in modo indipendente nel tempo, né prendono iniziative proprie al di fuori di un input esplicito dell’utente. Operano piuttosto entro confini preimpostati, sulla base di regole apprese dai dati storici e dei parametri forniti dagli LLM, svolgendo compiti anche complessi ma sempre su richiesta.
Questa impostazione risponde a un preciso posizionamento strategico: rendere l’AI semplice da usare, immediata nei risultati e sicura nel controllo, senza obbligare le imprese – soprattutto le PMI – a gestire infrastrutture AI complesse o a configurare modelli custom. In altre parole, HubSpot non punta a sviluppare una “super AI autonoma”, ma preferisce offrire un’esperienza assistita, in cui l’utente resta pienamente al comando. L’Intelligenza Artificiale, più che essere un sostituto del lavoro umano, si configura come un copilota affidabile, capace di alleggerire il carico operativo e amplificare la produttività, senza mai diventare opaca o incontrollabile.
Salesforce – L’AI integrata nell’ecosistema Einstein
Salesforce ha integrato l’Intelligenza Artificiale nella sua piattaforma CRM sin dal 2016, con il lancio di Einstein, un layer di AI predittiva che ha introdotto funzionalità come il lead scoring, le previsioni di vendita e i suggerimenti personalizzati. Con l’affermarsi dei modelli generativi, l’azienda ha ampliato significativamente la propria offerta, presentando Einstein GPT e l’infrastruttura AI Cloud, progettata per integrare modelli come GPT direttamente nei moduli Sales Cloud, Marketing Cloud e Service Cloud. Oggi l’Intelligenza Artificiale è una componente trasversale di tutto l’ecosistema Salesforce. L’obiettivo è duplice: aumentare la produttività degli utenti e offrire interazioni sempre più personalizzate lungo tutto il ciclo di relazione con il cliente.
Con il recente boom della Generative AI, Salesforce ha evoluto la sua offerta con Einstein GPT e la più ampia AI Cloud, per portare modelli generativi (es. stile ChatGPT) direttamente all’interno di Sales Cloud, Marketing Cloud, Service Cloud, ecc. In altre parole, l’AI permea oggi sia le soluzioni di Marketing Automation che le applicazioni di vendita/assistenza di Salesforce, con l’obiettivo di aumentare la produttività degli utenti e personalizzare ogni interazione col cliente.
Salesforce offre un ricco ventaglio di funzionalità AI integrate nei suoi prodotti di Marketing Automation (Marketing Cloud, Pardot/Account Engagement) e CRM. I principali use case e strumenti includono:
Content Generation e campagne personalizzate
Tramite Einstein GPT, Salesforce consente di generare contenuti testuali su misura per email marketing, annunci e persino codice o chatbot. Ad esempio, con Marketing GPT (annunciato nel 2023) i marketer possono auto-generare email personalizzate per segmenti specifici, creare interi percorsi di Customer Journey e persino ottenere suggerimenti creativi per campagne, tutto partendo da prompt in linguaggio naturale. Einstein GPT può essere usato per redigere bozze di email promozionali adattandole ai dati del cliente (nome, prodotti interessati, cronologia interazioni) oppure per creare testi di annunci pubblicitari dinamici.
Nel contesto vendite, Einstein GPT è in grado di scrivere email di follow-up ai lead o riassumere in Salesforce le richieste di un cliente in base alle conversazioni avute. Queste capacità generative integrano i dati in tempo reale del CRM (tramite Salesforce Data Cloud) con la potenza di modelli linguistici, producendo output contestualizzati e realistici. Ad esempio, un utente può chiedere ad Einstein Copilot (l’assistente conversazionale di Salesforce) di “creare un testo per una campagna rivolta a CEO del settore manifatturiero” e ottenere in risposta un draft di email completo di personalizzazioni.
Lead Scoring predittivo e analisi delle opportunità
Salesforce Einstein utilizza algoritmi di machine learning supervisionato per esaminare grandi moli di dati e prevedere quali lead o prospect hanno maggior probabilità di conversione. Il sistema di Predictive Lead Scoring di Salesforce analizza automaticamente dati CRM (es. settore azienda, ruolo, storico di interazioni), dati comportamentali (aperture email, visite web) e perfino stream di dati esterni (social media, dati IoT, ecc.) allo scopo di attribuire a ogni lead un punteggio che riflette la probabilità di successo commerciale.
Questo approccio, arricchito dall’AI, permette di andare oltre il semplice punteggio basato su regole statiche: il modello impara dai pattern di conversioni passate e identifica correlazioni sottili che indicano un lead “caldo”. Ad esempio, Einstein può cogliere che contatti di aziende nel settore X con titolo “Direttore” che hanno visitato 3 volte il pricing sul sito hanno un punteggio 8/10, quindi prioritari per le vendite. Tali punteggi vengono aggiornati dinamicamente e aiutano i team a prioritizzare i contatti, migliorando i tassi di qualificazione. Oltre alle lead, concetti simili si applicano alle opportunità di vendita e ai clienti esistenti (es. punteggi di churn).
Segmentazione intelligente e targeting
Nelle soluzioni di marketing Salesforce l’AI supporta la creazione di segmenti di pubblico più raffinati. Con Marketing Cloud e Data Cloud, gli utenti possono sfruttare Segment Creation con AI: basta una descrizione in linguaggio naturale (es. “tutti i responsabili IT in aziende finance di oltre 500 dipendenti che hanno cliccato le ultime due newsletter”) e il sistema genera il segmento corrispondente, interrogando i dati unificati disponibili.
L’AI fornisce suggerimenti su criteri di segmentazione e aiuta a scoprire nuovi cluster di clienti con comportamenti affini. Inoltre, la funzionalità Segment Intelligence collega dati di prima parte (CRM) con dati di conversione e dati pubblicitari terzi per offrire una vista completa sull’engagement di un’audience. In pratica, Salesforce unisce i dati su scala simile a HubSpot Breeze Intelligence, consentendo ad esempio di risolvere le identità duplicative di un contatto (Identity Resolution) o di aggiornare automaticamente i segmenti quando nuovi dati arrivano (es. un contatto entra in un segmento “clienti attivi” al compimento di certe azioni). Tutto ciò rende le campagne più mirate e aggiornate in tempo reale.
Personalizzazione e next-best action
Salesforce Einstein include motori di raccomandazione per personalizzare contenuti e offerte. Ad esempio, Einstein Personalization (prima noto come Interaction Studio) funge da motore decisionale AI che in tempo reale valuta i dati del cliente e seleziona la migliore prossima azione o offerta da mostrare su un sito o in un’email, similmente a un agente raccomandatore. In ambito e-commerce, la funzionalità Commerce GPT sfrutta l’AI per generare esperienze d’acquisto dinamiche – ad esempio raccomandando prodotti correlati o adattando automaticamente il percorso di navigazione in base al profilo del cliente.
Inoltre, Einstein può ottimizzare aspetti come il timing degli invii (es. suggerendo l’ora ideale per inviare una mail a ciascun contatto in base alla probabilità di apertura) e il canale di comunicazione preferito. Sul fronte del servizio clienti (pur non strettamente marketing, ma correlato alla Customer Experience), Einstein Bots offre chatbot AI che rispondono a domande comuni e raccolgono informazioni dai lead sul sito, automatizzando l’ingaggio iniziale. Questi bot usano NLP (Natural Language Processing) e possono essere considerati agenti AI focalizzati sul dialogo con i clienti.
Tipologia di AI utilizzata (agenti autonomi vs modelli tradizionali)
Salesforce impiega un mix di AI tradizionale e AI Generativa. Molte funzionalità di Einstein si basano su modelli predittivi di machine learning “classici”: ad esempio, il punteggio lead utilizza modelli di regressione o alberi potenziati allenati sui dati storici di conversione, mentre il motore di raccomandazione impiega algoritmi che apprendono dai comportamenti degli utenti. Questi modelli migliorano con l’aumentare dei dati ma operano in modo relativamente chiuso (non sono agenti che si modificano da soli in assenza di nuovo training).
Accanto a ciò, con Einstein GPT Salesforce ha introdotto modelli linguistici generativi (LLM) integrati direttamente nell’applicazione CRM. Questi LLM agiscono come assistenti AI conversazionali o generatori on-demand di contenuti e codice, su input dell’utente. Ad esempio, Einstein Copilot (il chatbot integrato nell’interfaccia Salesforce annunciato nel 2023) permette all’utente di chiedere in linguaggio naturale operazioni o informazioni, e utilizza modelli GPT per comporre la risposta o eseguire l’azione richiesta.
Tecnologie e partnership AI
Salesforce ha investito in un forte ecosistema di partnership per le sue capacità AI. In particolare, la società ha collaborato strettamente con OpenAI: Einstein GPT, definito “il primo generative AI per CRM”, è frutto di un’integrazione tra i modelli proprietari di Salesforce e la tecnologia di OpenAI (ChatGPT). Nel 2023, ha ufficialmente annunciato che OpenAI è il primo partner di modelli LLM per potenziare la piattaforma Einstein. Ciò significa che richieste in linguaggio naturale fatte a Einstein (ad esempio “scrivi un tweet sul nuovo prodotto X”) vengono elaborate da modelli come GPT-3.5/GPT-4, opportunamente tunati e resi sicuri per l’ambiente enterprise Salesforce.
Allo stesso tempo, ha lanciato la AI Cloud Einstein che permette ai clienti anche di scegliere diversi modelli AI (es. Anthropic Claude, Cohere, Bard/Google) attraverso un Einstein Trust Layer – un livello che garantisce sicurezza e governance dei dati quando interagiscono con modelli esterni. Sul fronte delle immagini e media generati da AI, Salesforce Marketing Cloud ha stretto una partnership con Typeface (startup di Generative AI per contenuti visivi) per generare immagini e creatività aderenti alla brand identity da usare nelle campagne.
Oltre a OpenAI, Salesforce collabora con IBM Watson (per alcuni servizi AI storici), e Google: è nota una partnership con Google Cloud per connettere dati e AI (ad es. integrazione tra Salesforce Data Cloud e Google BigQuery, e utilizzo delle API Google AI per traduzione, Sentiment Analysis, ecc.).
Demandbase – AI per l’Account-Based Marketing (ABM)
Demandbase è una piattaforma leader nell’Account-Based Marketing (ABM) B2B, e ha sposato l’Intelligenza Artificiale per migliorare l’efficacia delle strategie go-to-market. Viene spesso definita la piattaforma “AI-driven ABM”, poiché utilizza algoritmi AI per identificare, coinvolgere e convertire i conti target (aziende) più promettenti.
Negli ultimi anni Demandbase ha lanciato innovazioni significative, come Buying Group AI e Agentbase, focalizzate su agenti AI e modelli generativi per affrontare le sfide specifiche del marketing B2B. L’obiettivo è usare l’AI per colmare il gap tra dati frammentati di vendita/marketing e azioni coordinate verso i clienti giusti, permettendo ai team B2B di ottenere più pipeline e revenue con meno sprechi di risorse.
Nella piattaforma Demandbase One, l’AI è integrata trasversalmente per potenziare tutte le fasi dell’ABM: dall’individuazione degli account ideali, al advertising mirato, fino all’orchestrazione di campagne personalizzate. Ecco le principali funzionalità AI di Demandbase:
Account Intelligence e prioritizzazione dei target
Demandbase sfrutta l’AI per analizzare sia i dati interni (CRM, interazioni marketing e sales) sia un vasto dataset esterno proprietario (database B2B con informazioni aziendali, intent data, ecc.). Attraverso questi algoritmi, la piattaforma identifica automaticamente gli account e i gruppi di acquisto più propensi all’acquisto, aiutando i marketer a concentrare gli sforzi dove c’è più probabilità di successo.
In pratica, Demandbase genera un profilo ideale di account (ICP) e assegna punteggi o classifiche agli account nel mercato in base alla somiglianza con l’ICP e ai segnali di interesse rilevati. Ad esempio, può evidenziare che tra i 1000 account nel CRM, i 50 che mostrano più intenzione (es. hanno aumentato le visite al sito, o vi sono nuovi contatti senior interessati) sono quelli su cui il sales deve agire subito.
Buying Group AI (gruppi di acquisto dinamici)
Una caratteristica innovativa lanciata nel 2023 è l’AI che genera automaticamente gruppi di acquisto B2B. In ambito enterprise, le decisioni di acquisto coinvolgono più persone (comitato d’acquisto); Demandbase ha applicato modelli avanzati (inclusa generative AI) per analizzare milioni di punti dati (oltre 150 milioni di contatti B2B nel suo database, dati di intent e engagement) e raggruppare contatti in buying group per ciascun account. In sostanza, la piattaforma individua chi, all’interno di un’azienda target, fa probabilmente parte del processo decisionale (es. influencer, decisore economico, utilizzatore finale) e assegna ruoli/personas a ciascun membro del gruppo. Inoltre, suggerisce nuovi contatti da ingaggiare che il team magari non aveva ancora considerato.
Questo è estremamente utile per i marketer B2B: invece di limitarsi a un singolo lead o all’intero account generico, l’AI definisce l’insieme “giusto” di persone da coinvolgere per una certa opportunità (es.: per vendere software X all’azienda Y, il buying group ideale è composto dal CIO, dal responsabile sicurezza, e da un direttore di BU). La generatività dell’AI qui sta nel collegare punti dati disparati e dedurre una struttura (il comitato) che non era esplicitamente definita. Questa funzione riduce drasticamente il lavoro manuale di ricerca su LinkedIn o sugli organigrammi e può aumentare il tasso di successo delle campagne ABM mirate.
AI per il Marketing personalizzato e la vendita coordinata
Demandbase utilizza l’AI per orchestrare azioni multi-canale verso gli account in target. Ad esempio, la piattaforma può raccomandare i contenuti più efficaci da mostrare a un certo account in base alla sua fase di buyer journey, oppure suggerire al reparto sales quando è il momento opportuno di fare una chiamata perché l’account ha mostrato un picco di interesse (intent).
Alcune funzionalità di sales intelligence alimentate da AI segnalano ai venditori cambiamenti rilevanti (es. spike di visite al sito da parte di un account, nuovi intent topic ricercati dall’account) così che possano intervenire tempestivamente. Sul lato Marketing, Demandbase consente anche la personalizzazione del sito web per account: ad esempio, se un visitatore appartiene all’account Acme Corp (riconosciuto tramite IP aziendale o login), il sito può dinamicamente mostrare case study e messaggi rilevanti per il settore o la situazione di Acme. Questa personalizzazione può essere alimentata da regole AI che scelgono quali contenuti presentare per massimizzare l’ingaggio.
Advertising B2B ottimizzato con AI
Demandbase include una DSP (piattaforma di gestione annunci) B2B integrata, e di recente ha lanciato il Campaign Outcomes Agent, un agente AI che ottimizza in tempo reale le campagne pubblicitarie in base all’obiettivo scelto. L’utente può indicare se l’obiettivo di una campagna ABM è massimizzare i click, le visite sul sito, o le conversioni; dopodiché l’AI regola automaticamente l’erogazione degli annunci (offerte, budget, target dentro l’account) per raggiungere quel risultato.
I primi risultati hanno mostrato impatti notevoli: ad esempio, ottimizzando per i click si è visto un aumento medio del CTR del 100% e un aumento delle visite account di ~10%, mentre ottimizzando per visite si sono ottenuti +24% visite da account target e +25% click. Questo livello di Autonomous Optimization è tra i primi nel contesto B2B, dove storicamente la pubblicità era meno “guidata dai dati” rispetto al B2C. Inoltre, Demandbase fornisce metriche di Campaign Influence alimentate da AI, che attribuiscono in modo più intelligente l’impatto delle campagne sui risultati (pipeline generata, revenue), tenendo conto di tutti i touchpoint digitali di un account. Ciò aiuta a capire davvero quali campagne o canali stanno influenzando ogni account, andando oltre i modelli di attribuzione tradizionali.
Tipologia di AI utilizzata (agenti autonomi vs modelli tradizionali)
Demandbase ha abbracciato con decisione il concetto di AI Agentica, ovvero agenti autonomi focalizzati su specifiche funzioni di marketing/vendita. Nel 2025 ha annunciato Demandbase Agentbase, descritto come un sistema di AI Agent connessi che collaborano per far crescere la pipeline B2B. Questi agenti AI operano su un’architettura aperta e flessibile, e sono incaricati di compiti complessi e collegati: ad esempio, un agente per scoprire gli account ad alto potenziale, un agente per orchestrare i journey multicanale verso tali account, un altro per individuare i buying group e così via.
L’idea è che invece di tante micro-AI scollegate (un modello per i lead score, uno per i consigli contenuto, ecc.), Demandbase unisce gli sforzi in agenti cooperanti che condividono la stessa visione dei dati (unified data). In pratica, gli agenti Demandbase agiscono quasi come membri virtuali del team marketing/sales: possono prendere decisioni (es. “questo account entra in priorità alta, va aggiunto alla campagna X”) e innescare azioni (es. inviare una certa sequenza di email a un gruppo di contatti) senza intervento umano diretto, seguendo le strategie ABM impostate.
Accanto a questa architettura agentica, Demandbase impiega tecniche di machine learning supervisionato per molti dei suoi algoritmi predittivi (punteggio account, modelli di intent, ecc.) e modelli di AI Generativa per analisi di pattern e generazione di output testuali. Ad esempio, la Buying Group AI utilizza modelli generativi per dedurre ruoli e raggruppamenti da dataset complessi, il che suggerisce l’uso di LLM o altre reti neurali capaci di inferenza non lineare. Anche se Demandbase non ha divulgato i dettagli, è plausibile che utilizzi reti neurali profonde e apprendimento per rinforzo per le ottimizzazioni (come nel Campaign Outcomes Agent, che ricorda un approccio di reinforcement learning dove l’agente massimizza una reward – i clic o le visite – modulando i parametri della campagna).
In sintesi, Demandbase si colloca verso il lato “autonomo” dell’AI: molte decisioni un tempo manuali ora vengono prese dall’AI in automatico (con supervisione umana a livello di configurazione e monitoraggio dei risultati). L’AI di Demandbase impara nel tempo: ad esempio, man mano che accumula dati su quali account hanno effettivamente generato revenue, affina il modello di account scoring. Tuttavia, essendo rivolta ad aziende enterprise, mantiene meccanismi per cui l’utente possa sempre intervenire o sovrascrivere certe decisioni. Il focus rimane sul creare un ciclo chiuso di apprendimento e azione: i modelli analizzano dati, agiscono (con campagne mirate), dai risultati aggiornano i dati, e così via – il tutto per migliorare continuamente la precisione dell’engagement B2B.
Tecnologie e partnership AI
Demandbase non ha dichiarato partnership specifiche con fornitori di modelli AI generativi come hanno fatto altre piattaforme, ma ha più volte sottolineato l’uso di tecnologie all’avanguardia di AI nei suoi prodotti. È ragionevole supporre che Demandbase sfrutti librerie e servizi cloud di machine learning noti (ad esempio, potrebbe utilizzare framework TensorFlow/PyTorch per i propri modelli proprietari, o servizi di cloud AI di AWS/Azure per l’infrastruttura).
Nel comunicato su Buying Group AI si parla di “cutting edge generative AI” senza menzionare il modello specifico, il che potrebbe indicare l’uso di modelli linguistici tipo GPT-3 o simili per analizzare testi (ad es. job title, descrizioni) e creare raggruppamenti. Demandbase possiede un’enorme mole di dati B2B proprietari (profili di milioni di aziende e contatti, dati di intent raccolti da web e terze parti) che è un asset fondamentale: è probabile che abbiano addestrato modelli in-house su questo dataset, ottenendo un vantaggio competitivo su use case specifici (ad esempio modelli di classificazione per rilevare un segnale di acquisto da comportamenti web sottili).
In termini di integrazioni, Demandbase può connettersi con strumenti come Salesforce, HubSpot, Marketo ecc., esportando i suoi punteggi e insight AI in quei sistemi, ma l’elaborazione AI avviene nel proprio ambiente. Non vengono citate collaborazioni con OpenAI, Google o altri per ora, quindi la partnership AI è interna: Demandbase investe su propri data scientist e sulle acquisizioni (nel tempo ha acquisito aziende di data e AI come Spiderbook, InsideView, Engagio) per costruire il cervello AI della piattaforma.
Ad esempio, nulla vieta che in futuro possano offrire una integrazione con un modello LLM per generare automaticamente il testo di un ad o di un’email ABM su misura di un account, sulla falsariga di quanto fanno HubSpot o Salesforce – ma sempre alimentato dai loro dati unici. In conclusione, Demandbase punta su un stack AI proprietario (“Smarter GTM” è il loro slogan) combinato a tecniche di frontiera come gli agenti autonomi, e se collabora con vendor esterni di AI, lo fa principalmente sotto il cofano, senza un marchio di partnership esplicito verso i clienti. L’accento comunicativo è più sui risultati (pipeline aumentata, ROI delle campagne) ottenuti grazie all’AI, piuttosto che sui nomi dei modelli usati.
Microsoft Dynamics 365 – Copilot e AI integrata nel CRM
Microsoft Dynamics 365 (in particolare le applicazioni Dynamics 365 Marketing e Dynamics 365 Sales all’interno della suite CRM) incorpora funzionalità di AI sia predittiva sia Generativa, con un forte legame all’ecosistema Azure AI.
Nel 2023 Microsoft ha annunciato i Dynamics 365 Copilot, ossia assistenti AI integrati in vari moduli Dynamics (Marketing, Sales, Customer Service, ecc.) per aiutare gli utenti in attività come la scrittura di contenuti, l’analisi di dati e la creazione di segmenti, il tutto tramite interfacce in linguaggio naturale. In parallelo, esistono da tempo feature di AI “tradizionale” nel CRM, come il predictive lead scoring, le previsioni di vendita e la segmentazione clienti basata su propensione. Microsoft punta su un’AI “per tutti”, integrata nelle applicazioni business senza bisogno di data scientist, sfruttando la potenza del cloud Azure e i grandi modelli OpenAI a cui ha accesso privilegiato grazie alla partnership iniziata nel 2019.
In Dynamics 365 Marketing (oggi fuso in parte con Customer Insights), l’AI è integrata per semplificare tre macro-attività: analisi dati/segmentazione, creazione di contenuti e ottimizzazione delle decisioni nel Customer Journey. Le funzionalità chiave includono:
Assistente di segmentazione (Query Assist)
Uno degli scenari più apprezzati è la capacità di creare segmenti di pubblico complessi con linguaggio naturale. Tramite la funzione Query Assist (un Copilot integrato), il marketer può descrivere a parole il segmento desiderato – ad esempio: “clienti dal Lazio che hanno cliccato almeno due delle ultime cinque newsletter e non hanno effettuato acquisti negli ultimi 6 mesi” – e l’AI genera automaticamente le regole di segmentazione corrispondenti nel database. Questo elimina la necessità di conoscere la struttura dati o il linguaggio di query (SQL) sottostante.
Query Assist sfrutta un modello GPT di OpenAI per comprendere la descrizione e tradurla in filtri su campi e eventi. Il risultato per il marketer è un enorme risparmio di tempo e la riduzione di errori: segmenti che prima richiedevano l’intervento di un esperto data analyst ora possono essere creati da chiunque in pochi secondi. Microsoft segnala che l’obiettivo è democratizzare la segmentazione, mantenendo comunque la possibilità per gli utenti avanzati di rifinire manualmente i criteri.
Generazione di contenuti di Marketing (Content Ideas)
Dynamics 365 Marketing include funzionalità di AI copywriting integrate nell’editor di email e messaggi. Ad esempio, Copilot Content Ideas aiuta a generare bozze di email: l’utente inserisce alcuni punti chiave o bullet (sul prodotto o l’offerta da promuovere) e l’AI produce un testo email completo, con varie opzioni tra cui scegliere. Si può anche specificare il tono di voce desiderato (formale, entusiastico, informativo, ecc.), e il modello adatterà lo stile di conseguenza.
Questa funzionalità, lanciata in anteprima nel 2022 e poi migliorata con l’integrazione di OpenAI GPT-3.5 nel 2023, ha mostrato un notevole salto di qualità nei testi generati. Secondo Microsoft, l’uso di Content Ideas fa risparmiare ore di copywriting e aiuta a superare il blocco creativo, permettendo ai marketer di concentrarsi più sulla strategia che sulla stesura da zero. Oltre alle email, simili capacità di generazione esistono per post social, descrizioni di campagne, o persino per creare brevi questionari/sondaggi. Il tutto è integrato nell’interfaccia: ad esempio, mentre si edita una newsletter, si può chiedere al Copilot di “suggerire un’introduzione accattivante per questo annuncio” e inserirla con un click.
Predictive Scoring
Sul fronte lead e customer scoring, Dynamics 365 offre modelli predittivi out-of-the-box. In Dynamics 365 Sales, il Predictive Lead Scoring usa un modello ML addestrato sui dati storici dell’organizzazione per assegnare ad ogni lead un punteggio (0-100) indicante la probabilità di conversione. Questo punteggio viene reso disponibile anche in Dynamics 365 Marketing, dove può essere usato per creare segmenti (“tutti i lead con punteggio > 80”) o per attivare automatismi (es. notificare il commerciale se un lead supera la soglia X).
Analogamente esiste lo Opportunity scoring per qualificare le opportunità di vendita aperte. Questi modelli si basano su machine learning tradizionale (analisi di regressione su feature come settore del lead, fonte, interazioni email, ecc.) e apprendono continuamente man mano che nuovi dati di outcome (vinto/perso) sono disponibili, anche se l’addestramento è gestito come servizio e non richiede all’utente di fare tuning manuale. Oltre ai punteggi, l’AI fornisce spiegazioni sulle cause (feature importance) – ad esempio evidenziando che “il lead ha un punteggio basso perché manca il numero di telefono e non ha interagito ultimamente”, offrendo così indicazioni su come migliorare la qualificazione.
Ottimizzazione dei Customer Journey
All’interno di Dynamics 365 Customer Insights – Journeys (la componente di orchestrazione marketing), l’AI può aiutare a ottimizzare i flussi. Ad esempio, c’è una funzionalità di suggerimento orario di invio ottimale per email (che analizza quando ciascun contatto è più propenso ad aprire in base ai dati passati, e può regolare l’invio di conseguenza). Inoltre, grazie all’integrazione con Customer Insights (CDP), i marketer possono porre domande in linguaggio naturale sui dati clienti – es. “quali sono i segmenti chiave dei nostri acquirenti ripetuti?” – e ottenere analisi descrittive e prescrittive immediate via Copilot.
Microsoft sta anche introducendo Copilot in Customer Insights che permette di interrogare il profilo cliente con domande tipo “qual è la probabile prossima migliore offerta per questo cliente?” e ottenere risposte basate sia su regole definite sia su modelli predittivi che considerano somiglianze con clienti passati. Un altro esempio è l’assistente per creare quiz o sondaggi: l’AI può proporre domande da porre in un form in base agli obiettivi della campagna. Anche la parte di customer service/field service in Dynamics 365 beneficia di AI agent (i Power Virtual Agents, chatbot intelligenti, integrati con la Knowledge Base e potenziati da Azure OpenAI per comprendere le richieste degli utenti e formulare risposte articolate). Questi bot possono essere usati anche nel marketing per gestire interazioni iniziali con potenziali clienti sul sito (Lead Generation via chat).
Tipologia di AI utilizzata (agenti autonomi vs modelli tradizionali)
Microsoft adotta sia algoritmi di machine learning tradizionali sia AI Generativa con LLM all’interno di Dynamics 365. I modelli predittivi (Lead Scoring, Churn Prediction, Customer Lifetime Value, ecc.) rientrano nell’AI “standard”: sono modelli addestrati sui dati del cliente, spesso usando le capacità di Azure Machine Learning in backend.
L’utente li attiva e configura con pochi click (es. definisce l’orizzonte temporale dei dati da usare) e il sistema costruisce il modello automaticamente. Questi modelli non vengono chiamati “agenti” – sono servizi di predizione incorporati nel prodotto. D’altro canto, i Copilot introdotti nel 2023 rappresentano l’uso di AI Generativa (principalmente basata su GPT-4 e GPT-3.5 di OpenAI) per interagire in linguaggio naturale e generare contenuto. Microsoft li chiama AI assistant o AI collaborator, enfatizzando che affiancano l’utente come farebbe un collega virtuale. Ad esempio, Query Assist e Content Ideas sono funzionalità Copilot che utilizzano LLM ma richiedono un input umano (una richiesta o prompt) per attivarsi, e poi restituiscono un output che l’umano può accettare o modificare.
Riguardo all’AI Agentica autonoma, Microsoft Dynamics per ora non implementa agenti che agiscono da soli proattivamente nel marketing. La filosofia “Copilot” implica che c’è sempre l’utente che innesca l’AI e supervisiona. Tuttavia, in alcune aree confinanti (es. nella Power Platform) Microsoft ha concetti di agenti autonomi: un esempio sono i flussi di Power Automate con AI che possono essere scatenati da eventi e compiere azioni (un po’ come mini agenti RPA intelligenti), oppure i già citati Power Virtual Agents che portano avanti conversazioni con utenti finali senza intervento umano.
In ambito Marketing, possiamo immaginare scenari in cui un Power Virtual Agent ingaggia un visitatore web, lo qualifica ponendo domande, e crea un record lead nel CRM se c’è interesse – questo è vicino a un “agente autonomo” (lavora 24/7 e impara dalle interazioni quali risposte funzionano meglio), benché limitato al dominio Q&A. La maggior parte dell’AI in Dynamics oggi comunque funziona a supporto: automazioni intelligenti che eseguono ordini o pre-elaborano informazioni per l’utente. Microsoft si concentra sul concetto di AI responsabile: l’AI fornisce spiegabilità (ad es. evidenziando i fattori che portano a una predizione) e mantiene sempre l’uomo nell’equazione decisionale.
Tecnologie e partnership AI
Microsoft ha una posizione unica grazie alla sua partnership e investimento in OpenAI. Tutti i Copilot di Dynamics 365 sono costruiti utilizzando il servizio Azure OpenAI, il quale offre accesso a modelli come GPT-4, GPT-3.5, Codex e DALL-E con garanzie di sicurezza aziendale. In particolare, Query Assist e Content Ideas dichiarano esplicitamente di usare i modelli OpenAI GPT come fondazione. Sin dal 2019 Microsoft e OpenAI collaborano strettamente, e Microsoft ha integrato i modelli di OpenAI in molti prodotti (Dynamics 365, Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot, etc.).
Ciò significa che nel backend, quando un utente Dynamics chiede al Copilot “crea un segmento di clienti fedeli”, quella richiesta viene inviata all’endpoint Azure OpenAI dove un modello GPT-4 la elabora e restituisce la risposta (nel caso, i criteri di segmentazione). Microsoft aggiunge un livello di controllo e post-processing: ad esempio, filtri per rimuovere contenuti potenzialmente inappropriati e per rispettare la privacy (i dati sensibili del CRM non vengono usati per addestrare il modello OpenAI, e ci sono impostazioni per controllare cosa il modello può vedere).
Oltre a OpenAI, Microsoft sfrutta le proprie Azure Cognitive Services per funzioni AI aggiuntive: ad esempio analisi del sentiment nelle risposte email, riconoscimento di entità (nomi di aziende, luoghi) in testo libero inserito dai lead, traduzione automatica di contenuti in lingue diverse per campagne globali. Nella Power Platform esiste AI Builder, che consente di addestrare modelli AI personalizzati (ad es. per classificare lead caldi/freddi in base a campi custom) senza codice; queste capacità possono arricchire le soluzioni Dynamics.
Non si registrano partnership di Dynamics 365 Marketing con vendor specifici tipo Salesforce–Google o HubSpot–OpenAI (nel caso di Microsoft, la partnership AI chiave rimane quella con OpenAI stessa). Tuttavia, Microsoft sta integrando Teams e LinkedIn (sue proprietà) con AI: ad esempio i dati di LinkedIn possono alimentare modelli di punteggio, oppure l’AI di Viva Sales (un add-on collegato a Dynamics) usa GPT per generare suggerimenti durante le chiamate commerciali. Un’altra tecnologia interessante è la fusion dei dati in Microsoft Customer Insights: qui si applicano algoritmi AI per unificare profili e prevedere segmenti di clienti ad alto valore, agendo come il cervello analitico dietro Dynamics 365 Marketing.
