(Teleborsa) - Il 30% dei dati commerciali delle aziende si degrada ogni anno senza una manutenzione adeguata: persone che cambiano lavoro, imprese che chiudono o si fondono, informazioni che diventano obsolete. In Italia solo una PMI su tre dispone di professionisti dedicati all'analisi e all'organizzazione dei dati. Con l'avvento dell'intelligenza artificiale applicata alle vendite, questo gap culturale rischia di trasformarsi in un serio svantaggio competitivo con un impatto economico rilevante.Secondo le ricerche di Gartner, la scarsa qualità dei dati costa alle organizzazioni una media di 15 milioni di dollari all'anno, mentre uno studio del MIT Sloan Management Review stima che il costo dei dati errati si attesti tra il 15% e il 25% del fatturato per la maggior parte delle aziende. Per le PMI italiane, questo si traduce in opportunità di vendita perse, inefficienze operative e decisioni strategiche basate su informazioni sbagliate.Secondo l'Osservatorio Data & Decision Intelligence del Politecnico di Milano, nell'ultimo anno l'89% delle piccole e medie imprese italiane ha svolto delle attività di analisi dei dati (+10% rispetto al 2024). Tuttavia, nella maggior parte dei casi si tratta di pratiche occasionali, realizzate con dei fogli elettronici, senza delle figure dedicate e prive di un'organizzazione sistemica. La maggioranza delle PMI non ha ancora realizzato degli investimenti rilevanti in infrastrutture tecnologiche per la gestione dei dati."In Italia manca una cultura dell'analisi e dell'organizzazione dei dati, eppure si tratta di un processo aziendale vitale per qualsiasi attività di marketing e di vendita", spiega Stefano Bertoli, esperto di intelligenza artificiale applicata ai processi commerciali e fondatore della tech company RuleInside. "Con l'intelligenza artificiale che sta entrando nei reparti commerciali, le aziende devono affrontare un paradosso: i sistemi più avanzati richiedono le basi più solide. Un'intelligenza artificiale non può automatizzare dei processi di vendita utilizzando dei dati incompleti, duplicati o disorganizzati".Uno studio dell'Università di Harvard conferma che l'efficacia dell'intelligenza artificiale dipende direttamente dalla qualità e dalla strutturazione dei dati aziendali. Senza delle fondamenta solide, anche gli algoritmi più sofisticati producono dei risultati scadenti.I numeri dimostrano che investire nell'organizzazione dei dati non è solo una necessità tecnica, ma una leva strategica con un ritorno economico misurabile. Uno studio sistematico pubblicato su SSRN e condotto su piccole e medie imprese evidenzia che l'adozione di sistemi CRM strutturati porta a un miglioramento del 25-40% nella retention dei clienti e a un incremento del 15-30% nelle vendite. I guadagni in termini di efficienza operativa si attestano tra il 20% e il 35%, principalmente grazie all'automazione dei processi e al miglioramento della gestione dei dati.La ricerca di Nucleus Research ha dimostrato che ogni dollaro investito nell'implementazione di un sistema CRM genera un ritorno medio di 8,71 dollari in ricavi di vendita, con alcune organizzazioni che raggiungono ROI superiori al 245% quando i sistemi vengono implementati correttamente.Per quanto riguarda l'automazione basata sull'intelligenza artificiale, McKinsey stima che l'AI generativa potrebbe automatizzare tecnicamente il 60-70% delle attuali attività lavorative. Le organizzazioni che hanno adottato strumenti di automazione hanno registrato un aumento medio dell'efficienza del 20-30%, liberando tempo prezioso per attività ad alto valore aggiunto.Il vademecum per organizzare i dati commerciali - Per aiutare le PMI a prepararsi all'era dell'automazione intelligente, Bertoli ha sviluppato un vademecum in nove punti che sintetizza le best practice per l'organizzazione dei dati commerciali che va dall'identificazione di un referente per la raccolta dei dati passando per la definizione delle regole di catalogazione scritte ma anche strutturare i contatti, i prodotti e le interazioni. Utile anche adottare un CRM o un sistema centralizzato così come preparare i dati per l'automazione e per l'intelligenza artificiale.