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06/10/2026
di Mario Mancuso

B2B Digital Commerce a 316 miliardi, ma sull'AI le aziende italiane faticano a implementarla e scalarla

Secondo l'Osservatorio del Politecnico di Milano, il 59% delle grandi imprese ha avviato progetti di intelligenza artificiale, ma solo il 4% ne fa un uso estensivo. Sul fronte della customer experience, il 38% si colloca nei cluster più avanzati

Marta Valsecchi, Sara Zagaria e Paola Olivares, Direttrici dell'Osservatorio

Marta Valsecchi, Sara Zagaria e Paola Olivares, Direttrici dell'Osservatorio

Il B2B Digital Commerce in Italia ha raggiunto nel 2025 un valore di 316 miliardi di euro, in crescita del 14% rispetto all'anno precedente, pari al 20% delle transazioni complessive nelle filiere di prodotto. È quanto emerge dalla ricerca dell'Osservatorio B2B Digital Commerce & Experience del Politecnico di Milano, presentata oggi al convegno "B2B Digital Commerce & Experience: eppur si muove".

La crescita degli scambi digitali è trainata da tre canali principali. L'EDI, che consente lo scambio automatizzato di documenti tra sistemi informativi, è utilizzato dal 53% delle grandi aziende ed è particolarmente diffuso nelle filiere ad alti volumi transazionali come elettrodomestici ed elettronica di consumo. I Portali B2B sono presenti nel 56% delle grandi imprese e si articolano in tre modelli a maturità crescente: Digital Catalogue (10%), Commerce Platform (73%) e Unified Commerce (17%). I Marketplace B2B, utilizzati in fase di vendita dal 18% delle grandi imprese, mostrano forti differenze settoriali, nell'agroalimentare la loro presenza è circa doppia rispetto alla media.

Sul fronte della customer experience, il 38% delle grandi aziende italiane si colloca oggi nei cluster più avanzati del percorso di maturità cliente-centrica, dieci punti percentuali in più rispetto alla rilevazione precedente. Il 33% è però ancora nelle fasi iniziali e solo nel 29% dei casi esiste una strategia formalizzata per la gestione della customer experience. I quattro cluster individuati dalla ricerca sono: Strategic Deployer (19%), con un approccio integrato nella strategia aziendale e in media cinque progetti AI attivi; Adopter (19%), che hanno costruito le fondamenta organizzative e tecnologiche ma faticano a trasformare le informazioni raccolte in conoscenza condivisa; Experimenter (29%), in cui la trasformazione è avviata ma non ancora sostenuta da una governance trasversale; ed Explorer (33%), ancora nella fase iniziale con iniziative di change management limitate.

Sul fronte dei dati clienti, il 69% delle grandi imprese utilizza CRM o software dedicati, ma meno del 10% adotta una data strategy strutturata e il 30% si affida ancora massivamente a Excel e database locali. "Passare da una logica centrata sul prodotto a un modello realmente orientato al cliente resta una sfida complessa", ha osservato Sara Zagaria, Direttrice dell'Osservatorio. "I buyer chiedono maggiore autonomia, ma la forza vendita mantiene un ruolo centrale nei momenti a maggior valore aggiunto".

Sul fronte dell'intelligenza artificiale, l'adozione è cresciuta in modo significativo:  dal 14% del 2025 al 59% nel 2026; ma la vera sfida è la scalabilità: solo il 4% delle grandi imprese B2B dichiara un utilizzo estensivo dell'AI. Il 53% di chi non la utilizza cita la mancanza di una visione strategica come principale ostacolo. Tra i progetti già implementati prevalgono quelli legati al Content Management, generazione di testi, automazione documentale, produzione di asset digitali, mentre le applicazioni più vicine alla relazione con il cliente sono ancora in fase di sviluppo.

Guardando agli ambiti di maggiore interesse per il futuro, emergono il coaching dei dipendenti (63%), la classificazione e prioritizzazione delle richieste di customer service (62%), esperienze guidate dall'AI come demo e product tour (62%) e le funzionalità di CPQ, ovvero l'automazione delle fasi di configurazione e preventivazione del prodotto (60%). Il passaggio è significativo: dall'AI utilizzata per automatizzare singole attività si va verso sistemi chiamati a interpretare il contesto e supportare decisioni commerciali.

Sul fronte settoriale, metallo, elettromeccanica ed ELDOM mostrano le iniziative più strutturate, favorite dalla gestione di cataloghi complessi e processi di configurazione. Nei settori più regolamentati come il farmaceutico, l'AI si concentra maggiormente su qualità, tracciabilità e controllo delle informazioni.

"L'AI accelera la trasformazione, ma rende anche più evidenti i prerequisiti necessari per coglierne appieno le potenzialità", ha dichiarato Paola Olivares, Direttrice dell'Osservatorio. "La sfida non è più soltanto sperimentare, ma portare le applicazioni a scala: integrarle nei processi, renderle accessibili ai dipendenti e sostenerle con dati di qualità e una governance chiara".

"Emerge sempre più chiaramente la necessità di integrare strumenti e dati in una strategia capace di generare valore per clienti, forza vendita e partner commerciali", ha aggiunto Marta Valsecchi, Direttrice dell'Osservatorio.

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