Smetti di chiederti cosa può fare l’AI. Inizia a chiederti cosa i tuoi utenti hanno realmente bisogno.

La maggior parte delle aziende che costruiscono prodotti di intelligenza artificiale inizia chiedendosi: “Cosa può fare l’AI?”, e questa è la domanda sbagliata.

La tecnologia è ampiamente accessibile ora. Chiunque può collegare un’API, addestrare un modello o aggiungere intelligenza artificiale generativa a un prodotto esistente. L’ostacolo non è l’accesso alla tecnologia. È capire a fondo gli utenti per sapere quali problemi si stanno realmente risolvendo.

Queste lezioni apprese costruendo una piattaforma si applicano sia che si stia costruendo per creatori, operatori sanitari, team di vendita aziendale o qualsiasi utente di cui si debba guadagnare la fiducia.

Inizia con le persone, non con la tecnologia

Quando chiedi agli utenti cosa li frustra di più, raramente senti lamentele sugli strumenti stessi; di solito, è un problema molto più fondamentale. I team di servizio clienti sono sommersi da biglietti che non possono rispondere abbastanza velocemente. I team di vendita hanno bisogno di un outreach personalizzato su larga scala, ma lavorano con un organico limitato. I creatori devono essere scoperti, ma gli algoritmi favoriscono già pubblici esistenti.

Il modello è lo stesso in tutti i settori: nessuno vuole che l’AI li sostituisca. Vogliono che l’AI gestisca il lavoro ripetitivo in modo che possano concentrarsi su ciò che conta veramente.

Prendi ad esempio i creatori che cercano di costruire un seguito. Il 54% cita “assicurarsi che il mio contenuto venga trovato” come la loro principale sfida, e ci vogliono in media 6,5 mesi per guadagnare il loro primo dollaro. Gli strumenti di intelligenza artificiale esistenti producono contenuti generici che non riflettono voci o estetiche individuali. Ciò di cui avevano bisogno non era altro contenuto generato — ma un’AI costruita attorno a ciò che fanno realmente, che conosca i loro punti di forza e di debolezza, in modo che l’AI possa gestire le attività più ripetitive, lasciandoli liberi di concentrarsi sulle attività più importanti.

Se inizi con quelle intuizioni piuttosto che con la tecnologia stessa, il prodotto appare diverso. I clienti e gli utenti stanno cercando un’AI che risolva i problemi che affrontano, non solo quelli che sono più facili da automatizzare.

Nessuno di questo accade se si inizia con cosa può fare la tecnologia e si lavora a ritroso. La migliore domanda non è cosa può fare l’AI; è cosa gli utenti hanno bisogno che non esista ancora.

La trasparenza non è una funzione, è un’infrastruttura

Quando si costruisce un’AI per qualsiasi attività commerciale in cui la fiducia è in primo piano, si presenta la stessa paura: “Se gli utenti scoprono che stavano interagendo con un’AI e non gliel’abbiamo detto, perdiamo credibilità”.

Non si tratta di paranoia da parte dei creatori. È ciò che i consumatori si aspettano. Quasi il 75% dei consumatori vuole sapere se sta comunicando con un agente AI. Le poste in gioco sono ancora più alte in settori in cui l’intero modello di business dipende dalla fiducia — servizi finanziari, sanità, legale o qualsiasi piattaforma costruita su relazioni personali.

L’istinto di molte aziende è quello di nascondere le interazioni con l’AI, renderle fluide e evitare di attirare l’attenzione su di esse. L’assunzione è che la trasparenza ridurrà l’engagement o renderà l’esperienza meno premium.

Il contrario è vero. Quando la trasparenza è costruita nella fondazione piuttosto che aggiunta come un afterthought, aumenta effettivamente il comfort e la fiducia. I creatori utilizzano l’AI più liberamente quando non c’è il rischio di un “gotcha” moment, e i fan apprezzano sapere cosa sta accadendo.

La sfida è che puoi essere trasparente solo se controlli come funziona l’AI. Gli strumenti di terze parti non ti mostrano cosa sta accadendo sotto il cofano. Non puoi spiegare come funzionano o quali dati sono stati utilizzati per addestrarli. Se non puoi spiegarlo, non puoi essere veramente trasparente al riguardo.

Se la fiducia è importante per il tuo business, la trasparenza deve essere costruita nell’infrastruttura – non è qualcosa che puoi aggiungere in un secondo momento.

Quando costruire e quando acquistare

Il default è utilizzare ciò che già esiste, perché è più veloce e meno costoso. Funziona bene quando l’AI è una caratteristica extra, ma non funziona quando l’AI è il fulcro di ciò che si sta costruendo.

Ci sono tre domande degne di essere poste.

1. Hai bisogno di personalizzazione per utente? Se ogni utente ha bisogno di un’AI che si comporti diversamente in base al proprio stile, voce o preferenze individuali, gli strumenti pronti all’uso non funzionano.
2. Puoi spiegare come funziona la tua AI? Con gli strumenti di terze parti, non puoi dire agli utenti cosa sta accadendo dietro le quinte o quali dati sono stati utilizzati per addestrarli.
3. Controlli la sicurezza e la privacy dei dati? Se gestisci contenuti sensibili o informazioni sugli utenti, non puoi esternalizzare questa responsabilità.

Se rispondi sì a tutte e tre, probabilmente devi costruire.

Il 42% delle aziende che hanno abbandonato le loro iniziative di AI nel 2025, in aumento rispetto al 17% nel 2024, ha imparato a sue spese che gli strumenti pronti all’uso spesso non possono soddisfare esigenze specifiche. La velocità non vale molto se il prodotto non funziona.

Questo non sarà il giusto approccio per tutti. Ma se l’AI è centrale in ciò che stai costruendo e i tuoi utenti devono fidarsi di te, acquistare ti dà velocità. Costruire ti dà controllo.

Cosa conta di più

Dopo aver costruito strumenti di intelligenza artificiale in un settore in cui la fiducia è tutto, alcuni principi sono diventati chiari.

• Inizia con le persone che lo utilizzano, non con la tecnologia che lo alimenta. Trascorri del tempo reale a capire i loro problemi prima di costruire qualcosa.
• Progetta la trasparenza fin dal primo giorno. Non puoi aggiungerla in un secondo momento. Se la fiducia è importante per il tuo business, rendila parte dell’architettura.

Se l’AI è centrale in ciò che stai facendo e hai bisogno di personalizzazione, privacy e la capacità di spiegare come funziona, costruisci. Non accontentarti di strumenti pronti all’uso che non possono consegnare ciò di cui gli utenti hanno realmente bisogno.

Quando costruisce un’AI per le persone, la tecnologia non è mai la parte più difficile – capire gli utenti è.