AppY Lab

Azienda: “Usiamo già l’AI.”

È una delle frasi che sento più spesso parlando con imprenditori e manager.

Poi faccio una domanda:

“Dove?”

E arrivano risposte come:

“Scriviamo le email.”
“Facciamo le presentazioni.”
“Riassumiamo i documenti.”
“Creiamo qualche immagine.”
“Prepariamo i post per LinkedIn.”

Tutto utile.

Ma c’è una domanda che secondo me vale molto di più:

l’AI è entrata nei vostri core business task?

Vendite.
Preventivazione.
Customer care.
Gestione documentale.
Controllo dei dati.
Lead generation.
Amministrazione.
Operations.

Perché c’è una differenza enorme tra usare l’AI per fare più velocemente una singola attività e riprogettare un processo aziendale affinché una parte del lavoro venga eseguita automaticamente.

La prima ti fa risparmiare qualche minuto.

La seconda può cambiare la struttura dei costi e la capacità di scalare.

La prossima volta che qualcuno in azienda dice “noi usiamo già l’AI”, provate semplicemente a chiedergli:

“Su quale core business task?”

Sono curioso delle risposte.

Vi lascio anche il link ad una guida che abbiamo creato sulle 8 attività core per inserire l'AI per una PMI:
https://tally.so/r/QKkbK8

Le startup che mi interessano di più non sono necessariamente quelle con l’idea migliore.

Negli anni ho incontrato founder con idee brillanti.

Mercati enormi.
Pitch perfetti.
Deck bellissimi.

E poi, davanti ai primi segnali contrari del mercato, tutto si fermava.

Ne ho incontrati altri con un’idea iniziale molto più normale.

Ma ascoltavano.

Testavano.
Parlavano con i clienti.
Cambiavano una feature.
Rivedevano il pricing.
Buttavano via settimane di lavoro quando capivano che stavano andando nella direzione sbagliata.

E quei progetti, lentamente, diventavano più interessanti.

È una delle cose che vedo continuamente anche lavorando con Startup Zero.

L’idea iniziale conta.

Ma molto meno di quanto pensiamo quando ci innamoriamo di una startup sulla carta.

Perché l’idea che presenti il primo giorno quasi certamente non sarà esattamente quella che funzionerà.

Quello che conta è la capacità del founder di imparare abbastanza velocemente da arrivarci.

Se dovessi scegliere tra:

un’idea eccezionale con un founder rigido

e

un’idea buona con un founder capace di ascoltare, testare e cambiare,

io sceglierei molto spesso il secondo.

Perché puoi modificare un prodotto.

È molto più difficile modificare la disponibilità a mettere in discussione le proprie convinzioni.

Qual è secondo te la qualità più importante di un founder nei primi mesi di una startup?

“È troppo caro.”

All’inizio della mia carriera commerciale sentivo questa frase e pensavo subito al prezzo.

Dovevo giustificarlo.
Difenderlo.
Magari ridurlo.

Con il tempo ho capito che molto spesso “è troppo caro” non significa affatto che il problema siano i soldi.

Può voler dire:

“Non ho ancora capito perché mi serve.”

“Non mi fido abbastanza.”

“Non vedo il ritorno.”

“Non è una priorità adesso.”

Oppure, naturalmente, può voler dire davvero:

“Non ho il budget.”

Ma se parti subito con uno sconto, non saprai mai quale delle cinque risposte avevi davanti.

Oggi provo a fare una cosa molto più semplice.

Chiedo.

“Rispetto a cosa ti sembra troppo alto?”

Oppure:

“Quale risultato dovrebbe produrre questo investimento per avere senso?”

La conversazione cambia completamente.

Non stai più difendendo un numero.

Stai cercando di capire una decisione.

E qualche volta scopri che il prezzo era l’ultimo dei problemi.

Una delle lezioni più utili che ho imparato nelle vendite è questa:

non rispondere troppo velocemente alle obiezioni.

Prima cerca di capire cosa stanno davvero dicendo.

Ti è mai capitato che un “costa troppo” nascondesse in realtà un problema completamente diverso?

Domani torna Match Point Podcast con una puntata che unisce AI, dati, marketing e strategia.

Con Mauro Baldoni avrò il piacere di ospitare Sergio Salluce e Maria Elena Milani, co-founder di Nexallai, per parlare di un tema sempre più centrale:

come trasformare dati e insight in contenuti che generano risultati

Durante la live parleremo di:

content marketing data-driven
AI agentica applicata ai processi marketing
generazione di contenuti e media
automazione dei workflow
ruolo umano nella revisione e nella strategia
cosa cambia davvero per aziende, team marketing e agenzie

Spesso si parla di AI solo come strumento per “scrivere post”.
In realtà il tema vero è molto più ampio:
dati, processo, posizionamento, distribuzione e performance.

📌 Match Point Podcast #12
🎙 Con Cristiano Di Battista e Mauro Baldoni
🎙 Ospiti: Sergio Salluce e Maria Elena Milani
📅 22 settembre
🕔 ore 17.00
Segui la live qui:
🔵 Linkedin: linkedin.com/feed/update/urn:li:ugcPost:7506353679000854528/
🔴 Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=QwKBqlCwtwc
⚪ Facebook: https://www.facebook.com/events/1829187481685206

Se lavori su innovazione, marketing o crescita digitale, ti consiglio di seguirla.

Negli ultimi mesi ho visto demo costruite in poche ore che impressionavano tutti.

Interfacce belle.
Funzioni che sembravano complete.
Flussi che, durante la presentazione, funzionavano perfettamente.

Poi arrivavano gli utenti veri.

E lì iniziava un altro film.

Uno apre l’app da mobile.
Uno inserisce un dato che non avevi previsto.
Uno cambia device a metà processo.
Una API si aggiorna.
Una dipendenza smette di funzionare.

Il problema non è l’AI coding.

Il problema è pensare che aver costruito qualcosa velocemente significhi aver costruito qualcosa bene.

Oggi puoi creare una demo in tempi impensabili fino a pochi anni fa.

Ed è fantastico.

Ma una demo è un set cinematografico.

Da davanti sembra una città.
Poi giri l’angolo e scopri che dietro alcune facciate non c’è ancora nulla.

Un prodotto vero è diverso.

Deve essere usabile.
Manutenibile.
Sicuro.
Comprensibile anche da chi non lo ha costruito.

Per questo continuo a vedere l’AI coding come un acceleratore straordinario, ma non come un sostituto dell’ingegneria.

La velocità ti porta alla partenza.

La qualità decide quanto lontano arrivi.

Hai già provato a costruire qualcosa con il vibe coding? E soprattutto: cosa è successo dopo la demo?