Intelligenza artificiale e vantaggio competitivo: come trasformare l’IA in una risorsa strategica
Intelligenza artificiale e vantaggio competitivo sono oggi al centro delle decisioni di ogni impresa che investe in innovazione. Intelligenza artificiale e vantaggio competitivo non dipendono solo dall’adozione di nuove tecnologie, ma da come queste vengono integrate nelle risorse interne e nei processi che generano valore nel tempo.
Le aziende sono da sempre impegnate a costruire e difendere un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti. Nella corsa alla soddisfazione del cliente, vince chi sviluppa processi più efficienti – capaci di sostenere prezzi più bassi – o chi propone prodotti e servizi con una qualità percepita superiore, per cui i clienti sono disposti a pagare di più.
Con l’arrivo dell’IA generativa e delle tecnologie di automazione avanzata, questo equilibrio cambia. La sfida non è solo “adottare l’IA”, ma capire dove e come usarla per creare valore aggiunto duraturo, evitando di alimentare una nuova bolla tecnologica fatta di investimenti difficili da ripagare.
Intelligenza artificiale e vantaggio competitivo: tecnologia disruptive e general purpose
L’intelligenza artificiale è considerata una tecnologia disruptive, capace di modificare in profondità processi organizzativi, funzioni chiave e modelli di consumo, con impatti potenzialmente elevati sulla produttività e sulla crescita economica complessiva. In letteratura economica, l’IA viene spesso descritta come una general purpose technology, cioè una tecnologia a uso generale che, come l’elettricità o Internet, può abilitare innovazione in molti settori diversi.
Questo tipo di tecnologie ha storicamente sostenuto i maggiori avanzamenti nel progresso tecnologico e nella crescita economica, perché genera benefici non lineari nel tempo. Attraverso automazione, analisi avanzata dei dati e generazione autonoma di innovazioni incrementali, l’IA può ridisegnare i meccanismi classici di produzione e la tradizionale distinzione tra capitale e lavoro, con effetti anche sulle forme di organizzazione aziendale.
Non tutti gli studiosi, però, concordano sulla natura “rivoluzionaria” dell’IA. Alcuni autori sostengono che l’IA vada letta come una tecnologia “normale”, a cui imprese e sistemi economici si adatteranno senza necessità di regolazioni straordinarie o salti tecnologici eccezionali. In questo scenario, l’IA diventa un requisito di base, ma non necessariamente una fonte di vantaggio competitivo sostenibile.
Il punto centrale, per chi si occupa di strategia e marketing digitale, è comprendere quando l’IA diventa una risorsa strategica e quando resta solo un fattore di efficienza facilmente imitabile. È qui che modelli di management consolidati come la Resource Based View (RBV) e la catena del valore di Porter offrono una chiave di lettura preziosa.
Lente RBV: quando l’IA diventa una risorsa strategica e non solo efficienza
La Resource Based View spiega il vantaggio competitivo partendo dalle risorse dell’impresa: asset tangibili e intangibili, competenze, conoscenze, routine organizzative. Sono queste risorse, e soprattutto le loro combinazioni uniche, a rendere un’azienda difficile da imitare e capace di sostenere profitti superiori nel lungo periodo.
Per generare un vero vantaggio competitivo, le risorse devono presentare caratteristiche specifiche (spesso riassunte nell’acronimo VRIN): devono essere di valore, rare, difficilmente imitabili e non facilmente sostituibili. Applicata all’IA, questa lente mostra una distinzione chiara tra applicazioni “sostitutive” e applicazioni “abilitanti”.
Le applicazioni di IA che si limitano ad automatizzare attività ripetitive o a ridurre costi operativi migliorano l’efficienza, ma raramente soddisfano i criteri VRIN. Sono soluzioni acquistabili sul mercato, spesso standardizzate, che i concorrenti possono replicare velocemente: in poco tempo diventano prerequisiti di settore e non più fattori distintivi.
La situazione cambia quando l’IA viene co-specializzata con risorse specifiche dell’impresa: dati proprietari, conoscenza tacita, competenze specialistiche, relazioni con clienti e fornitori, routine decisionali consolidate. In questi casi l’IA non resta un semplice tool, ma entra in un sistema integrato di risorse, diventando una capability difficile da imitare.
In particolare, il potenziale strategico dell’IA emerge nei processi ad alta intensità di giudizio umano, dove la tecnologia è complementare – e non sostitutiva – al lavoro delle persone. Qui l’IA riduce i costi cognitivi di ricerca e analisi, amplia lo spazio delle alternative, evidenzia trade-off e rischi, e accelera l’apprendimento attraverso il feedback continuo.
Questa integrazione crea un vero e proprio cognitive moat: un vantaggio cumulativo di apprendimento e decisione che porta a scelte migliori, innovazione più rapida e una proposta di valore più distintiva o una gestione del rischio superiore, traducendosi in margini più elevati nel tempo.
Catena del valore e IA: dove si crea davvero il vantaggio competitivo
Per capire dove l’intelligenza artificiale e vantaggio competitivo possono incontrarsi in modo concreto, è utile riprendere il modello della catena del valore di Porter. Questo framework scompone le attività aziendali in attività primarie (logistica, operations, marketing e vendite, servizi) e attività di supporto (infrastruttura, gestione risorse umane, sviluppo tecnologico, approvvigionamenti).
Ogni attività contribuisce al valore totale creato per il cliente e al margine, cioè alla differenza tra valore generato e costi sostenuti. Analizzare la catena del valore significa chiedersi in quali attività si concentra oggi la creazione di valore e dove sono più presenti risorse umane chiave, know-how critico e decisioni strategiche di lungo periodo.
In quest’ottica, l’IA può assumere ruoli diversi:
- Ruolo sostitutivo: automazione di processi routinari a basso impatto strategico (es. micro-attività amministrative standard, data entry).
- Ruolo complementare: potenziamento di attività ad alta intensità cognitiva e di relazione (es. marketing strategico, pricing dinamico, gestione del rischio, R&S).
È in questo secondo spazio che intelligenza artificiale e vantaggio competitivo iniziano a convergere. Ad esempio, nelle attività di marketing e vendite, l’IA combinata con dati proprietari sui clienti può supportare decisioni di segmentazione, personalizzazione e customer journey design difficili da replicare dall’esterno.
Allo stesso modo, in Ricerca & Sviluppo o innovazione di prodotto, l’IA applicata a basi dati interne, feedback cliente e informazioni di mercato può ridurre i tempi di sviluppo e aumentare il tasso di successo dei nuovi lanci. In questi casi non si tratta solo di “tagliare costi”, ma di costruire capacità distintive nel decidere, apprendere e innovare.
Dati UE e Italia: diffusione dell’IA e ruolo delle competenze
Per capire quanto sia concreta la trasformazione in atto, basta guardare ai dati europei. Secondo Eurostat, nel 2024 oltre il 13% delle imprese dell’Unione europea utilizza tecnologie di IA, in crescita rispetto all’8% del 2023. Come già avvenuto per il cloud computing, l’adozione è molto più diffusa tra le grandi imprese (41%) rispetto alle PMI (13%).
Le applicazioni più comuni riguardano l’analisi automatica di testi scritti (7% delle imprese), la generazione automatica di testi o contenuti vocali e la trasformazione del parlato in formati leggibili dalle macchine (5%). A livello geografico emergono forti differenze: la Danimarca guida con il 28% delle imprese che usano IA, seguita da Svezia e Belgio (25%), mentre Romania (3%), Polonia e Bulgaria (6%) restano molto indietro. Una sintesi autorevole di questi trend è disponibile anche sul sito di Eurostat.
L’Unione Europea ha fissato obiettivi chiari al 2030: oltre il 90% delle PMI dovrà raggiungere almeno un livello base di capacità digitale e almeno il 75% delle imprese dovrà utilizzare servizi di cloud computing, strumenti di analisi dei big data o applicazioni di IA. Per monitorare il percorso, è stato definito il Digital Intensity Index (DII), basato sull’uso di 12 tecnologie digitali: un punteggio di 4 indica il livello base, oggi raggiunto dal 73% delle imprese, con picchi del 98% tra le grandi aziende.
In Italia, i dati ISTAT mostrano una crescita significativa: l’introduzione dell’IA nelle imprese con almeno 10 addetti è passata dal 5,0% del 2023 all’8,2% del 2024, fino al 16,4% del 2025. Le imprese più grandi registrano una crescita del 53,1%, mentre le PMI raddoppiano l’adozione passando dal 7,7% del 2023 al 15,7% del 2024, con una maggiore concentrazione nel Nord-Ovest.
Le tecnologie IA più diffuse includono:
- estrazione di conoscenza da documenti di testo (70,8% delle imprese che usano IA);
- IA generativa su linguaggio, immagini, video, audio e conversione del parlato (41,3%);
- machine learning per analisi dei dati (20,0%);
- riconoscimento immagini e automazione dei flussi di lavoro (18%);
- tecnologie per il movimento autonomo delle macchine (5,9%).
Nonostante i progressi, l’83,6% delle imprese italiane non utilizza ancora alcuna tecnologia di IA. Tra le principali barriere emergono la mancanza di competenze adeguate (citata da quasi il 60% delle aziende che hanno valutato ma non realizzato investimenti in IA), i costi elevati (43,0%) e considerazioni etiche (25,7%). Solo il 14,8% ritiene che l’adozione dell’IA non sarebbe utile per la gestione della propria impresa.
Le funzioni aziendali dove l’IA è più presente sono marketing e vendite (33,1%), processi amministrativi (25,7%) e Ricerca & Sviluppo / innovazione (20,0%). In marketing e amministrazione prevalgono IA generativa, analisi linguistica e automazione dei workflow; in sicurezza informatica e R&S dominano invece tecniche predittive di machine learning. Una panoramica aggiornata su IA e competitività è disponibile anche su Wikipedia e sul portale Digital Strategy della Commissione europea.
Intelligenza artificiale e vantaggio competitivo: Impatto su Marketing e Business
Dal punto di vista del marketing e del business, il legame tra intelligenza artificiale e vantaggio competitivo passa soprattutto dalla capacità di usare i dati per migliorare decisioni, esperienze e relazioni con i clienti. Non è sufficiente introdurre un chatbot o qualche automazione in più: il tema è come integrare l’IA nei processi che contano davvero per le performance aziendali.
Nel marketing digitale, l’IA abilita:
- segmentazione avanzata basata su dati comportamentali e predittivi;
- personalizzazione in tempo reale di contenuti, offerte e messaggi;
- ottimizzazione multicanale di campagne e journey, dal sito alla messaggistica istantanea;
- misurazione più accurata del ROI delle iniziative.
Per la customer experience, l’IA permette di creare percorsi più fluidi e coerenti tra i canali, anticipare bisogni e ridurre attriti nei momenti critici (acquisto, assistenza, rinnovi). Quando questi sistemi si alimentano di dati proprietari e conoscenza specifica del business, diventano progressivamente più efficaci e difficili da replicare.
Dal lato operations e organizzazione, l’IA consente di ridurre i tempi dedicati a micro-task ripetitivi e a basso valore, liberando persone e team per attività a maggiore impatto strategico: sviluppo di nuove offerte, relazioni con i clienti chiave, analisi di mercato, innovazione di prodotto. Il vantaggio competitivo non nasce dalla sostituzione del lavoro umano, ma dal suo potenziamento.
Infine, sul piano della governance, l’IA può supportare il top management nella valutazione di scenari, nella gestione del rischio e nella definizione di strategie data-driven. Le imprese che costruiscono un’infrastruttura di IA integrata con le proprie risorse distintive riescono a reagire prima ai cambiamenti di mercato, testare più velocemente nuove iniziative e allocare meglio il capitale.
Come SendApp Può Aiutare con intelligenza artificiale e vantaggio competitivo
Per molte aziende, il primo terreno concreto in cui collegare intelligenza artificiale e vantaggio competitivo è la comunicazione diretta con il cliente, in particolare su WhatsApp Business. È qui che dati, automazione e relazione umana si incontrano ogni giorno: lead generation, assistenza, follow-up, vendita, fidelizzazione.
SendApp nasce proprio per aiutare le imprese a trasformare WhatsApp in un canale strategico, con automazioni intelligenti e strumenti pensati per integrare l’IA nei processi di marketing e customer care.
API ufficiali WhatsApp e infrastruttura scalabile
Con SendApp Official (API WhatsApp), le aziende possono collegare i propri sistemi (CRM, e-commerce, gestionali) a WhatsApp Business in modo sicuro e conforme, costruendo flussi automatizzati che sfruttano l’IA per:
- qualificare i lead in tempo reale;
- inoltrare le richieste al team giusto;
- personalizzare messaggi e offerte sulla base dei dati presenti nei sistemi interni.
In questo modo, l’IA non è un layer generico, ma lavora sui dati proprietari dell’azienda (storico conversazioni, acquisti, ticket, preferenze), diventando una componente chiave della sua capability relazionale.
Gestione conversazioni e team: IA a supporto, non in sostituzione
SendApp Agent aiuta imprese e team di vendita o supporto a gestire grandi volumi di conversazioni su WhatsApp in modo coordinato, con viste condivise e regole di assegnazione intelligenti. Qui l’IA può:
- instradare automaticamente le richieste in base al contenuto;
- suggerire risposte rapide o template personalizzati;
- segnalare conversazioni critiche o opportunità di up-sell e cross-sell.
Il risultato è un modello in cui la tecnologia potenzia il giudizio e la capacità relazionale degli agenti, aumentando la qualità delle interazioni e la probabilità di conversione, invece di limitarsi a sostituire l’intervento umano con bot generici.
Automazione cloud e journey conversazionali data-driven
Con SendApp Cloud, le aziende possono progettare flussi di automazione avanzati su WhatsApp e altri canali, integrando trigger, segmentazioni e logiche di personalizzazione basate sui dati. L’IA può essere innestata in questi flussi per:
- analizzare i contenuti delle conversazioni e aggiornare i profili cliente;
- adattare il percorso in base alle risposte (es. follow-up diversi per chi mostra interesse o per chi esprime obiezioni);
- testare varianti di messaggi e offerte e ottimizzare automaticamente le performance.
Questi sistemi, se collegati alle basi dati interne, costruiscono nel tempo una vera capability: un modo specifico dell’azienda di dialogare con il mercato, imparando a ogni interazione. È qui che l’integrazione tra intelligenza artificiale e vantaggio competitivo diventa tangibile, perché la personalizzazione e la velocità di risposta diventano difficili da imitare.
Per le imprese che vogliono fare un salto di qualità nell’uso di WhatsApp Business – passando da semplici campagne massive a una gestione strategica del canale – SendApp offre una consulenza dedicata e soluzioni scalabili, dalla fase di test fino ai volumi enterprise. È possibile iniziare con una prova operativa delle piattaforme e valutare, con dati alla mano, dove l’IA applicata alla messaggistica istantanea genera più valore.
