Nel primo episodio di Mad Men, Lucky Strike vuole realizzare una pubblicità, ma c’è un problema: non può più promettere benefici per la salute, come le aziende del tabacco avevano fatto per anni. Una nuova ricerca ha collegato il fumo al cancro e il governo degli Stati Uniti non permette più alle aziende del tabacco di presentare il fumo come qualcosa di salutare.
«È tostato», dice Don Draper.
È così che Lucky Strike trova un messaggio tutto suo.
L’AI ha cambiato il mercato proprio come ha fatto l’e-commerce vent’anni fa. All’epoca, se vendevi qualcosa, dovevi essere online, perché era lì che andavano gli acquirenti. Oggi, se vendi software, devi avere l’AI, perché è quello che gli acquirenti si aspettano.
Gli strumenti di AI, o i software con funzionalità di AI, hanno rappresentato il 59% degli acquisti effettuati dagli acquirenti B2B nel settore tech nell’ultimo anno.
Quindi tutti fanno a gara per mettere l’AI nel proprio tagline. E, proprio come è successo con le aziende di sigarette, alla fine finiscono tutti per dire la stessa cosa.
Quando ogni concorrente apre la propria comunicazione parlando di AI, l’AI smette di essere un motivo per scegliere te.
In questo articolo analizzerò i quattro modi più comuni con cui le aziende B2B tech si stanno posizionando nell’era dell’AI e come trovare il vostro personale «È tostato».
Indice degli argomenti
Agenti AI e posizionamento B2B: il nome non basta
Conosci Fin. Conosci Devin. Conosci Aidan, il tuo nuovo dipendente. Conosci Ava, Julian, Alice, Otto e Kai.
Le aziende AI-native stanno dando ai loro software un nome umano e te li propongono da “assumere”, come se stessi assumendo una nuova persona nel tuo team.
Fin si definisce il customer agent con le migliori performance sul mercato e ti offre «22 motivi per assumere Fin». Devin è «il software engineer autonomo del tuo team». Aidan di Sable è «il tuo nuovo dipendente». Ava di Artisan è un AI BDR che lavora al fianco del tuo team. Julian e Alice di 11x sono lavoratori digitali per le attività telefoniche e di outbound sales. E poi c’è Kai, il tuo assistente esecutivo AI.
Alcune di queste aziende stanno persino creando avatar umani fotorealistici per rendere i loro agenti AI più attraenti.
Dare nomi umani agli agenti AI ha senso. Un agente AI svolge effettivamente il lavoro di una persona, quindi dargli un nome rende questa astrazione più facile da comprendere. Ma crea anche una situazione leggermente inquietante.
Stiamo dando un nome a un software mentre questo viene sempre più venduto come sostituto del lavoro umano. L’AI sta già facendo perdere il lavoro alle persone e, anche se le persone sembrano essere perlopiù d’accordo, c’è comunque qualcosa di vagamente distopico in tutto questo.
Eppure, non penso che dare un nome al proprio agente sia una cattiva idea.
In uno dei miei articoli precedenti sui Services as Software, sostenevo che questi prodotti competono lungo una linea di confine con il lavoro umano. Non stai semplicemente chiedendo a qualcuno di acquistare un altro software. Stai chiedendo alle aziende di valutare se un software possa produrre un risultato che oggi pagano una persona per ottenere.
Un nome, da solo, però, non può sostenere il tuo posizionamento.
Secondo il TrustRadius 2026 B2B Buying Disconnect Report, gli acquirenti dichiarano di misurare il successo dell’AI soprattutto in base al tempo risparmiato (70%) e alla maggiore qualità dell’output (49%), mentre solo il 20% considera la riduzione del personale un indicatore di successo.
In altre parole, gli acquirenti non si stanno necessariamente chiedendo: Questo software può sostituire Matteo? È più probabile che si chiedano: Può fare il lavoro più velocemente? E il risultato sarà migliore?
È una distinzione importante per il tuo messaging. Fin ne è un buon esempio. Si presenta come il customer agent con le migliori performance sul mercato e poi dedica il resto della pagina a dimostrare questa affermazione con tassi di risoluzione, numero di clienti, performance del modello, integrazioni, test e altre evidenze.
Se il tuo agente «gestisce i tuoi workflow», «lavora al fianco del tuo team» o «aiuta la tua azienda a lavorare in modo più intelligente», dargli un nome non renderà la proposta più chiara. Ora hai Aiden, il tuo nuovo dipendente, che… cosa fa, esattamente?
Dai un nome al tuo agente se questo rende il prodotto più facile da capire. Ma poi dimmi esattamente cosa fa, quale risultato produce e perché lo fa meglio delle alternative.
A proposito di nomi umani: se non ti va che gli agenti AI facciano finta di essere persone, puoi usare dei personaggi dei cartoni animati, come fa Town con i suoi Townies. Cliff è letteralmente una graffetta con un cappellino.
Town dà personalità ai suoi prodotti, ma non chiede al cliente di fingere che un software sia un essere umano.
Posizionamento B2B: i limiti delle etichette OS e operating layer
Quest’anno tutto è diventato un operating system. Esiste un OS nativo per l’AI per il retail, uno per l’agricoltura e persino uno per gestire piccoli bar.
Asana ora è «l’OS per i team composti da persone e agenti». Bigzy si è definita un «AI operating system per le aziende di commercial landscaping» e, insieme, ha annunciato una nuova categoria: «Grounds Intelligence». Nautis è stata lanciata come «AI-Native Startup Operating System», che copre strategia, fundraising, finanza, operations, recruiting, compliance, CRM e documentazione.
E lo stanno facendo persino i veri sistemi operativi. Microsoft ora posiziona Windows come un OS per gli agenti AI. Quando Windows deve riposizionarsi come un OS, significa che la parola ha smesso di significare qualcosa.
Il fascino è facile da capire. «OS» suona come qualcosa di fondamentale. Non sei uno strumento che può essere sostituito: sei il layer su cui gira tutto il resto. Posizionare un prodotto come un «OS» permette ai founder di evitare di scegliere che cosa sia davvero il prodotto, perché un OS può fare tutto.
Ed è proprio questo il problema.
I founder B2B vogliono che i loro prodotti siano un’unica grande piattaforma e sperano che ogni cliente si ricordi tutte le 30 cose che fanno, anche se gliene serve soltanto una. Ma gli acquirenti non ragionano così. Arrivano con un’esigenza precisa: gestire le relazioni con i clienti (CRM), risolvere i ticket di assistenza (help desk), gestire le paghe (payroll). Le categorie software nascono attorno a queste esigenze.
«Operating layer», «AI intelligence platform» e «Grounds Intelligence» non dicono all’acquirente quale problema risolve il prodotto. E quindi le persone non capiscono che cosa faccia. E non saranno loro a fare il lavoro di capirlo al posto tuo.
A meno che tu non sia un brand conosciuto e gli acquirenti sappiano già che cosa fai. Asana può definirsi un OS perché gli acquirenti sanno che è uno strumento per la gestione del lavoro. «OS» descrive quanto si è ampliato il prodotto, non serve a spiegare chi è. Per un’azienda meno conosciuta, invece, «OS» non dice nulla.
Se il tuo prodotto fa più cose di qualsiasi categoria esistente, hai tre opzioni:
Dividilo, come ha fatto Stripe. Stripe è una piattaforma, ma vende Payments, Billing e Connect come prodotti separati, ognuno con un’esigenza specifica.
Parti dal tuo use case più forte. Conquista il cliente con l’unica cosa che gli acquirenti stanno già cercando, poi proponi il resto una volta che sei dentro.
Crea prima l’esigenza, poi la categoria. Clay ci è riuscita facendo del «GTM engineering» un’esigenza che le persone hanno imparato a riconoscere. Questa strategia richiede anni di educazione del mercato e un budget marketing consistente.
Software agentic: quando le promesse rendono i brand indistinguibili
Prendi una qualsiasi categoria software consolidata e vai a dare un’occhiata alle homepage dei suoi principali player. Probabilmente troverai la parola «agentic» nei loro tagline.
Attio prima si presentava come «Powerful, flexible and data-driven CRM». Ora il suo tagline dice: «Welcome to agentic revenue».
Acquia prima si presentava come una «open, composable digital experience platform (DXP)». Ora si definisce una «agentic content platform».
Per le aziende già affermate, «agentic» è una scorciatoia per dire «siamo l’opzione moderna». Segnala ai team più orientati all’innovazione che il prodotto è stato costruito per il modo in cui si lavora oggi. Perché comprare un normale CRM quando puoi comprarne uno agentic?
Il problema è che quella parola smette presto di essere distintiva. Quando anche i player consolidati iniziano a usarla, il vantaggio del challenger scompare e l’intera categoria comincia a suonare uguale.
Ecco come si presenta il problema. Prova ad abbinare questi tagline alle rispettive aziende:
«Tutte le tue persone e i tuoi agenti AI che lavorano insieme.»
«Persone e agenti che lavorano come un unico team.»
Sono Slack e monday.com. Due prodotti diversi, di due categorie diverse, che dicono la stessa cosa. Al punto che non riesci più a capire quale sia quale.
Nella categoria degli enterprise CMS, i principali vendor fanno tutti le stesse promesse: content operations potenziate dall’AI, workflow basati sull’AI, velocità e scalabilità.
Optimizely faceva una promessa simile, ma poi ha cambiato brand.
La nuova identità visiva di Optimizely è l’opposto di quello che ti aspetteresti da un enterprise CMS. Invece di dashboard e persone sorridenti in riunione, il brand di Optimizely è fatto di illustrazioni surreali. Forse non capirai cosa significhi un uomo alla guida di un criceto, ma di certo non confonderai Optimizely con Acquia.
Invece di promettere più velocità e scalabilità, la grande idea di Optimizely è che i marketer debbano essere liberi di crescere. Il suo CEO, Alex Atzberger, dice: «L’AI è fantastica per portare avanti le attività, ma il vero lavoro — le decisioni, il coraggio, l’intuizione, l’esperienza — rimane profondamente umano».
Optimizely ha l’AI, ma non mette l’AI al centro della scena. Il suo messaggio parla del marketer. Messa accanto alla «agentic content platform» di Acquia, solo una delle due sembra essere stata pensata per la persona che la userà ogni giorno.
Ecco cosa significa, in pratica, trovare il proprio «È tostato». (Ho scritto di più sul rebranding di Optimizely qui.)
Agenti AI al lavoro 24/7: collegare la promessa a risultati concreti
Ramp: «Un’unica piattaforma per tutta la finanza. Agenti per ogni workflow, al lavoro 24/7.»
Fuel Finance: «Dalla chiusura dei conti e gestione della liquidità fino a forecasting e analisi, lascia che gli agenti AI mandino avanti la finanza 24/7, mentre il tuo team mantiene il controllo.»
Il 24/7 è ormai diventato la promessa standard del software agentic. I tuoi agenti non dormono mai, non vanno mai in vacanza e portano a termine le attività dall’inizio alla fine. Molto meglio delle persone, che lavorano solo otto ore al giorno, no?
Ma pensa a cosa significa questa promessa per chi sta acquistando il prodotto. Se ti svegli nel cuore della notte per controllare che nessuno dei tuoi cinque agenti AI sia bloccato… su cosa stanno lavorando esattamente alle 3 di notte?
La maggior parte delle attività B2B non funziona secondo un ciclo di 24 ore. Il team finance chiude i conti una volta al mese e nessuno approva le fatture a mezzanotte.
Il 24/7 descrive come funziona il prodotto, ma non dice che cosa ottiene. Non puoi vincere la partita dicendo «anche i nostri agenti non dormono mai».
Questa promessa può funzionare quando le ore, di per sé, rappresentano un valore, perché il lavoro viene svolto mentre il tuo team è offline. Per esempio: l’assistenza clienti per persone che si trovano in altri fusi orari, i lead inbound che arrivano nel weekend o gli alert di sicurezza che non possono aspettare fino al mattino. Se è questo il tuo caso, assicurati che il 24/7 sia legato a un use case concreto, invece di aggiungerlo al tagline solo perché lo fanno tutti.
Parliamo un attimo del «dalla A alla Z». Più prometti che gli agenti gestiscono tutto end-to-end, più motivi dai a un acquirente attento per dubitare di te.
Gartner lo evidenzia nella sua ricerca sull’agentic AI: man mano che l’AI passa dal generare risposte all’agire concretamente, diventano sempre più importanti la fiducia, la governance e la capacità di capire dove il sistema può fallire.
Il mercato sta vivendo una fase di AI fatigue. Da anni gli acquirenti sentono dire che tutto è «AI-powered», intelligente e autonomo. Promesse vaghe come «automatizza l’intero workflow», «lavora in autonomia dalla A alla Z» o «gestisce tutto end-to-end» possono ritorcersi contro di te.
Gli acquirenti sono scettici. Devi mostrare loro cosa fa il tuo sistema, dove può fallire, quale risultato produce, quali evidenze supportano la tua promessa e dove entra ancora in gioco la persona.
Come differenziare il posizionamento B2B oltre l’AI
Agenti con un nome, etichette «agentic» e promesse 24/7 ti fanno suonare come tutti gli altri. I rebranding in chiave OS e le categorie inventate rendono invece poco chiaro quello che fai.
Entrambi i problemi nascono dalla scelta di mettere l’AI al centro del messaggio.
Non sto dicendo che dovresti nascondere l’AI. Molto probabilmente, i tuoi acquirenti stanno cercando attivamente «AI + [la tua categoria]» e senza quel termine rischieresti di diventare invisibile. Ma non dovresti costruire il tuo posizionamento solo intorno all’AI.
La soluzione è partire da ciò che l’AI rende possibile, non dall’AI in sé.
È quello che è successo con il cloud computing: le aziende hanno smesso di vendere «il cloud» e hanno iniziato a vendere deployment più rapidi, costi infrastrutturali più bassi e una scalabilità più semplice.
Guarda le aziende che non menzionano affatto l’AI nel loro hero. Rillet dice: «Zero-Day Close starts here». HeyReach dice: «10x your LinkedIn outbound. Unlimited senders, one fixed cost.» HockeyStack offre: «modern attribution that captures the complete buyer journey».
Tutte usano l’AI, ma non la mettono al centro della comunicazione. L’AI è il modo in cui riescono a offrire quel risultato.
Puoi usare l’AI nel subhead, nelle pagine prodotto e nelle demo, come prova a sostegno della tua promessa. È lì che gli acquirenti si aspettano di trovarla, dopotutto.
Ma dai la priorità a dire qualcosa che nessun altro nella tua categoria sta dicendo.
Quando tutti gli enterprise CMS promettevano velocità e scalabilità, Optimizely diceva che i marketer dovevano essere liberi di crescere.
Lucky Strike non diceva che le sue sigarette erano più salutari. Diceva che erano tostate.
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