Il 75% dei venditori preferisce dati puliti all’AI

La maggior parte degli strumenti di sales intelligence è solo un’interfaccia sopra gli stessi dataset licenziati, senza intelligenza proprietaria

Cosa preferiresti: il miglior assistente AI per le vendite o dati perfetti sui potenziali clienti? Se la risposta sembra scontata, non lo è per chi vende software. Nello studio pubblicato a settembre 2026, il 75% dei professionisti B2B delle vendite sceglierebbe i dati perfetti. Eppure, gli stessi professionisti stimano che il 32% dei record di contatti e account nel loro CRM sia inaccurato, incompleto o obsoleto. Un record su tre è spazzatura.

Il paradosso non è una questione di gusti: è la fotografia di un sistema che si accontenta di dati rotti. E i costi non sono simbolici. Secondo Gartner, le organizzazioni perdono in media 9,7 milioni di dollari all’anno per la scarsa qualità dei dati. Non una tantum: ogni anno. Mentre i fornitori di AI promettono di trasformare le vendite, la base su cui dovrebbero lavorare è già compromessa.

Ma se tutti sanno che i dati fanno schifo, perché il mercato continua a vendere le stesse liste?

Un CRM pieno di bugie

I numeri si contraddicono, e dovrebbero mettere in imbarazzo. Da un lato, la maggioranza dei venditori dichiara che preferirebbe dati puliti a un assistente AI perfetto. Dall’altro, nel report State of Sales di Salesforce, il 74% dei professionisti delle vendite si concentra sulla pulizia dei dati per massimizzare i rendimenti dell’IA. Il 79% dei venditori ad alte prestazioni dà priorità all’igiene dei dati, contro appena il 54% dei sottoperformanti. Non è una stima prudente: è una confessione di chi compila il CRM ogni giorno. La differenza non sta nel software, ma nel rigore con cui i team trattano le informazioni che già possiedono.

Eppure il mercato non premia chi pulisce. Premia chi vende l’accesso a database sempre uguali, rivestiti da interfacce sempre più brillanti. È qui che il paradosso diventa una trappola commerciale.

Tutti vendono lo stesso dataset (e lo chiamano AI)

La risposta alla domanda lasciata aperta è scomoda. La maggior parte degli strumenti di sales intelligence, secondo il comunicato diffuso da Firmable, è solo un’interfaccia sopra gli stessi dataset licenziati. Ecco perché i dati sono stagnanti, duplicati e incentrati sugli Stati Uniti: non c’è alcuna intelligenza proprietaria, solo la stessa materia prima riciclata.

Firmable non fa mistero della sua posizione: afferma di aver costruito il proprio asset di dati da zero, scegliendo quello che definisce il percorso più difficile. Il ragionamento è che il vantaggio composto di possedere il livello dati è ciò che rende davvero utili gli agenti AI, invece di renderli semplicemente veloci a sbagliare. Traduzione: se il tuo assistente AI impara da dati che anche i tuoi concorrenti hanno comprato, non c’è alcun vantaggio competitivo. C’è solo un costo di licenza e la sensazione di fare qualcosa di intelligente.

Ma qui arriva la domanda che i comunicati evitano. Se per vincere serve un dataset proprietario, chi paga il prezzo dell’igiene dei dati? Quanto costa davvero costruire, mantenere e verificare milioni di record? E perché proprio ora, nel pieno della corsa all’AI generativa, un’azienda sente il bisogno di raccontare la fatica del percorso più difficile? Forse perché vendere l’ennesimo assistente su dati condivisi non basta più. O forse perché i regolatori, tra GDPR e possibili interventi antitrust su chi controlla i dataset, iniziano a chiedersi da dove arrivino davvero quei dati.

Il 23% che non ti aspetti

La risposta non sta nella tecnologia, ma nei comportamenti di chi sta vincendo. Solo il 23% dei professionisti B2B delle vendite usa l’AI per valutare o prioritizzare i lead: esattamente l’attività che potrebbe ripulire la pipeline e migliorare la qualità del portafoglio. I team in iper-crescita, invece, dedicano una mediana del 65% del loro tempo alla vendita, contro il 53% di tutti gli altri. E sono quasi tre volte più propensi a dire che l’AI ha migliorato significativamente i risultati: 29% contro 11% dei team con crescita inferiore al 30%.

Chi vince, insomma, non sta comprando l’algoritmo migliore. Sta pulendo i dati, protegge il tempo di vendita e usa l’AI con parsimonia, probabilmente su asset che controlla direttamente. Quanti di questi team stanno costruendo un vantaggio duraturo, e quanti stanno solo inseguendo un assistente che lavora su dati altrui? La prossima volta che un vendor ti promette l’AI miracolosa, chiediti: ma i dati su cui si allena sono suoi?