La creazione di un’app segue ancora in gran parte un processo obsoleto: progettazione, sviluppo, lancio e infine passaggio di consegne, affinché analisi, personalizzazione e campagne future vengano gestite con una serie separata di strumenti. Ora, però, l’IA sta cambiando radicalmente ciò che un’app fa per i clienti e le conseguenze di questo cambiamento per le aziende.
Per molti brand, il percorso dall’adozione dell’IA ai benefici concreti è ancora lungo. L’IA sta accelerando la realizzazione delle app, riducendo la distanza tra dati e decisioni e trasformando la natura stessa di ciò che un’app rappresenta.
È ora di smettere di considerare l’app una semplice vetrina ottimizzata per i dispositivi mobili e di iniziare a trattarla come un sistema in continua evoluzione, capace di offrire agli acquirenti un’esperienza intuitiva, personalizzata e reattiva. Ecco come si manifesta concretamente questo cambiamento e cosa comporta per i team che devono gestirlo.
Riconoscere il ruolo dell’IA nella fase di creazione
Il percorso dall’idea iniziale all’app definitiva prevede di solito numerosi passaggi di consegne: nasce un’idea per il brand, viene approvato un design, uno sviluppatore lo traduce in codice, il risultato viene sottoposto a test di controllo qualità e prototipazione, quindi viene pubblicato. Ogni passaggio, però, richiede tempo prezioso e aumenta il rischio che l’intento originale vada perso o venga interpretato male.
L’IA sta diventando una risorsa preziosa nella fase di creazione. Le organizzazioni con un tasso di adozione dell’IA superiore al 50% dichiarano risparmi di tempo maggiori, soprattutto nelle fasi iniziali dello sviluppo. Il vantaggio è risultato particolarmente evidente in attività specifiche, come la raccolta dei requisiti, la stesura delle storie utente e la generazione di idee. Si tratta proprio di attività preliminari che possono richiedere settimane, se non mesi, prima ancora che venga realizzata una sola schermata. Inoltre, l’IA libera tempo prezioso, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi su funzionalità e logica anziché su attività implementative ripetitive.
La creatività, le funzionalità personalizzate e la logica non restano bloccate da lunghe attese per stabilire se valga la pena sviluppare un’idea. Gli agenti di IA rendono possibile il «lavoro basato sull’intuizione»: una sperimentazione rapida in cui anche chi non ha una formazione tecnica approfondita può sviluppare e testare le proprie idee. I sistemi di IA possono generare layout e componenti corrispondenti a partire da un frame di Figma, così il flusso di progettazione non deve più essere ricostruito a mano a ogni iterazione. Questo non sostituisce il giudizio che uno sviluppatore qualificato applica all’architettura o ai requisiti operativi, ma significa che meno idee devono restare in attesa durante lo sviluppo prima di poter stabilire se vale la pena portarle avanti.
Tempo ed energie dei team di progettazione e sviluppo si liberano così per gli aspetti delle app più difficili da standardizzare, come la logica del checkout, le integrazioni, le funzionalità specifiche del brand e la personalizzazione. Ci si allontana dal lavoro di implementazione di routine, che consiste nel trasformare un layout approvato in componenti funzionanti.
L’IA non è una semplice funzione di analisi in più
Una volta pubblicata un’app, il problema più difficile è di solito organizzativo e operativo, più che strettamente tecnico. I dati sulle prestazioni, gli strumenti per le campagne e le informazioni sui clienti tendono a essere distribuiti in sistemi separati, costringendo i team a passare dall’uno all’altro per capire cosa è successo e decidere come intervenire.
L’IA è sempre più importante per colmare questa lacuna. Secondo un recente rapporto di Deloitte, il 60% dei dirigenti usa ormai regolarmente l’IA per supportare le proprie decisioni. Per esempio, l’IA può aiutare i commercianti ad arrivare subito al punto: non solo a indagare sulle cause del calo delle conversioni o a prevedere i ricavi del prossimo trimestre, ma anche ad agire sulla base di queste informazioni. Ridurre il tempo che separa l’analisi dall’azione è fondamentale per stare al passo con mercati e clienti in rapida evoluzione. Si pensi alla creazione di una campagna per i carrelli abbandonati o allo sviluppo di un’opportunità di riattivazione dei clienti. Analisi e azione non sono più fasi distinte, gestite con strumenti diversi, e il ruolo dell’IA va oltre la semplice rendicontazione di ciò che è accaduto: contribuisce attivamente a orientare le decisioni e le azioni successive.
L’accesso, però, non equivale all’utilizzo: tra le aziende che adottano agenti di IA, il 68% dichiara che la metà o meno dei propri dipendenti interagisce con un agente nel lavoro quotidiano. Passare da un’adozione diffusa a un’utilità concreta nella vita di tutti i giorni e a decisioni prese con maggiore autonomia richiede un’attenta valutazione e un’adeguata preparazione.
Ogni acquirente dovrebbe vivere un’esperienza personalizzata
La maggior parte delle app di commercio mobile tende a mostrare a quasi tutti i visitatori la stessa homepage, aggiungendo in seguito elementi di personalizzazione tramite widget di raccomandazione. L’IA sta anticipando questa personalizzazione: la introduce in ciò che l’acquirente vede appena apre l’app, e non soltanto nei contenuti che gli vengono proposti dopo che ha già iniziato a navigare.
Una ricerca di BCG sull’esperienza cliente sostiene che i brand non hanno più il pieno controllo del percorso del cliente, anche se i consumatori potrebbero continuare a giudicarli come se lo avessero. Per questo, un’esperienza generica o discontinua all’interno dell’app ha conseguenze più pesanti rispetto al passato.
Il meccanismo alla base è che i segnali comportamentali, come ciò che una persona ha consultato, abbandonato o acquistato in precedenza, possono ora modificare in tempo reale il layout e i contenuti, senza dover pubblicare una nuova versione dell’app nello store. Chi torna a fare acquisti dopo aver lasciato degli articoli nel carrello non deve per forza vedere lo stesso banner generico mostrato a chi visita l’app per la prima volta. È un problema di progettazione diverso rispetto alla scelta del banner da mostrare a un segmento e significa che i team di prodotto e design devono pensare a interfacce che si adattino a ciascun utente, anziché rimanere statiche all’interno di una vetrina digitale fissa.
Guardando al futuro
Le app di e-commerce non sono prodotti statici, realizzati una volta sola e poi distribuiti: sono sistemi che vengono continuamente sviluppati, gestiti e perfezionati. L’IA interviene in ciascuna di queste fasi: trasforma i progetti in esperienze app funzionanti, aiuta i team a passare dalle intuizioni all’azione e si adatta a ciò che ogni acquirente sperimenta in base al suo coinvolgimento nell’app. Sono applicazioni diverse, ma conducono alla stessa meta: un’app come sistema adattivo, che può essere creato, gestito e personalizzato con l’IA.
Non considerate l’IA un’altra funzionalità da aggiungere all’app. Sta diventando una componente fondamentale dell’infrastruttura alla base dell’esperienza di e-commerce, e questo cambia il modo in cui l’app va gestita e le fasi da affrontare prima di scalarla.
La preparazione dei dati deve precedere l’automazione basata sull’IA. Spesso il collo di bottiglia è rappresentato dai dati sottostanti, non dall’IA aggiunta al flusso di lavoro. I responsabili tecnologici e i team che intendono ampliare le implementazioni basate su agenti dovrebbero innanzitutto esaminare la propria architettura dei dati.
La governance deve essere definita prima di ampliare l’autonomia. Considerato quanto sia ancora disomogeneo l’uso quotidiano degli agenti, persino nelle aziende in cui sono ampiamente adottati, il primo passo irrinunciabile consiste nel definire quali decisioni un sistema possa prendere senza supervisione e quali, invece, debbano essere sottoposte alla valutazione di una persona.
Il tempo risparmiato nella progettazione e nello sviluppo è un vantaggio solo se viene reimpiegato in modo strategico. Se l’IA assorbe le attività di routine necessarie per realizzare un’app, la maggiore capacità che ne deriva è utile solo se i team hanno un piano su come impiegarla, per esempio dedicandola alla logica personalizzata e alle integrazioni.
Le strategie di personalizzazione devono passare dalla scelta del banner da mostrare a un determinato segmento alla progettazione di sessioni che possano apparire e risultare diverse per ogni visitatore. Questo ha importanti implicazioni per i sistemi di progettazione e i processi di controllo qualità (QA), che devono essere concepiti per gestire la variabilità.
E l’app non è solo ciò che vedono i clienti. Per i responsabili tecnologici, la questione riguarda sempre meno la sola interfaccia e sempre più ciò che la tecnologia sottostante è in grado di creare, comprendere e modificare. L’IA si sta integrando simultaneamente in tutte queste funzioni: accelera lo sviluppo dell’app, collega dati e decisioni e trasforma la vetrina digitale in un’esperienza che risponde alle esigenze di chi la utilizza, invece di mostrare a tutti le stesse cose.
Questo, però, non elimina il ruolo del giudizio umano, né nella governance né nel determinare quali decisioni spettino davvero a un sistema. Il modello in cui sviluppo, lancio e ottimizzazione costituivano tre fasi separate, affidate a tre team distinti, sta però lasciando il posto a un approccio più snello e integrato. In futuro, non sarà importante lanciare un’app già completa, ma gestirla come un sistema destinato a evolversi continuamente.
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