Le aziende B2B industriali e della distribuzione che gestiscono cataloghi molto ampi si trovano spesso davanti allo stesso problema: quando arrivano richieste di preventivo, richieste di offerta, RdO, RFQ (Request for Quotation), gare d’appalto o bandi di gara, identificare in tempi rapidi i prodotti corretti da offrire è un’attività complessa, lenta e ad alto assorbimento di competenze specialistiche.
In molti casi, infatti, il cliente invia file con righe prodotto difficili da interpretare: codici articolo incompleti o errati, marchi non indicati, descrizioni troppo sintetiche, denominazioni di modello scritte in modo diverso rispetto a quelle presenti nei listini, oppure semplici specifiche tecniche che obbligano l’azienda a individuare un prodotto equivalente tra quelli dei brand commercializzati.
Per affrontare questo scenario noi di KEA abbiamo sviluppato una soluzione di Agentic AI progettata per il settore B2B, industriale e della distribuzione: un’applicazione basata sull’intelligenza artificiale che ottimizza e velocizza il matching dei dati di prodotto nelle attività di elaborazione di preventivi, tenders, bandi di gara, RdO e RFQ.
A che cosa serve un agente AI per richieste di preventivo, RFQ e bandi di gara
L’obiettivo del sistema è assistere gli addetti commerciali e tecnici quando devono trasformare una richiesta ricevuta dal cliente in una proposta concreta, coerente e competitiva.
Quando arriva una richiesta di offerta, il problema non è solo “trovare un codice”. Spesso occorre:
- capire quale prodotto il cliente stia cercando realmente
- individuare il marchio o il catalogo corretto in cui cercarlo
- riconoscere varianti, equivalenze o prodotti sostitutivi
- confrontare descrizioni tecniche espresse in modi diversi
- lavorare su documenti eterogenei e talvolta in lingue differenti.
È proprio in questo contesto che un’applicazione di AI agentica mostra il suo valore: non si limita a eseguire una singola ricerca, ma orchestra più funzioni e più strategie di analisi per aiutare l’addetto a elaborare in modo più rapido ed efficace la richiesta di preventivo o il bando di gara.
Perché la ricerca tradizionale non basta
Le sole query su database relazionali funzionano bene quando il dato richiesto è preciso, pulito e allineato ai codici presenti nei listini. Nella pratica, però, molte RdO, RFQ e gare d’appalto non presentano queste condizioni.
Se il documento contiene solo una descrizione tecnica essenziale, oppure riporta codici parziali, sigle incomplete o brand non trattati dall’azienda, una ricerca puramente deterministica rischia di non dare risultati utili. Ancora più difficile è il caso in cui il cliente chieda implicitamente o esplicitamente un prodotto equivalente, lasciando all’azienda il compito di identificare la soluzione più adatta da offrire.
Per questo, nelle attività di matching prodotto per richieste di offerta, request for quotation e bandi di gara, serve un approccio più evoluto, capace di combinare logiche diverse.
Un approccio multidimensionale al product matching
La nostra soluzione adotta un approccio multidimensionale, pensato per riflettere il modo in cui ragiona un addetto esperto.
L’agente AI può:
- cercare corrispondenze esatte o quasi esatte nei dati strutturati
- consultare listini e cataloghi dei marchi commercializzati
- eseguire ricerche semantiche su descrizioni tecniche
- arricchire le informazioni tramite grounding web quando il testo della richiesta è troppo povero
- proporre prodotti equivalenti o similari, con fonti e motivazioni a supporto
- valorizzare conoscenze già validate in precedenza dall’azienda.
In questo modo il sistema non tratta ogni riga del file come un semplice testo da cercare, ma come un problema di interpretazione e decisione commerciale da supportare con l’AI.
Il ruolo della ricerca semantica nei cataloghi prodotto
Per individuare corrispondenze anche quando mancano dati perfetti, la ricerca semantica su database vettoriale è particolarmente efficace. Questo vale soprattutto quando il documento ricevuto contiene descrizioni tecniche, requisiti dimensionali, prestazioni richieste o altre informazioni non immediatamente riconducibili a un codice articolo esatto.
Per ottenere risultati di qualità, il database vettoriale non deve essere alimentato solo con i listini. È fondamentale includere anche i cataloghi dei brand, perché sono più ricchi di descrizioni, specifiche tecniche, dimensioni, campi applicativi, configurazioni e contesto d’uso. Sono proprio questi contenuti a fornire alla ricerca semantica la profondità necessaria per individuare corrispondenze utili nelle attività di elaborazione di preventivi, RdO, RFQ e tenders.
Quando il grounding web migliora il matching
Ci sono casi in cui la descrizione presente nella richiesta è troppo scarna per esprimere appieno il potenziale della ricerca semantica. Se però si dispone almeno di un codice articolo parziale, della denominazione del modello o del marchio, il sistema può cercare sul web una descrizione tecnica più completa del prodotto richiesto.
Questo passaggio di grounding web permette di arricchire il testo di partenza e di lanciare poi la ricerca semantica su una base informativa più solida. Il risultato è un matching più affidabile, soprattutto quando la richiesta iniziale contiene poche parole, ma il prodotto è presente online con caratteristiche meglio descritte.
Per molte aziende B2B questo fa la differenza tra una ricerca infruttuosa e la possibilità concreta di individuare il prodotto corretto o una valida alternativa da proporre in offerta.
Matching multilingua per richieste di offerta internazionali
Un altro vantaggio importante riguarda la gestione di documentazione in lingue diverse. Nelle attività di gara d’appalto, request for quotation o richiesta di preventivo internazionale, può accadere che il documento del cliente sia in una lingua diversa rispetto a quella dei listini e dei cataloghi interni.
In questi contesti il modello linguistico (LLM) può agire come efficace mediatore linguistico, abbattendo le barriere tra la lingua della richiesta e quella della documentazione tecnica disponibile. Questo rende la soluzione particolarmente interessante per aziende industriali e distributive che operano con fornitori, brand e clienti in mercati diversi.
Memoria delle corrispondenze validate dall’azienda
In molti contesti non basta trovare una corrispondenza una volta sola: è utile poterla riutilizzare quando richieste simili si ripresentano nel tempo.
Per questo la soluzione può includere anche un database relazionale di corrispondenze validate, in cui l’addetto esperto salva l’associazione tra “prodotto richiesto” e “prodotto da offrire”. Se in una successiva RdO, RFQ o gara d’appalto ricompare la stessa richiesta, il sistema può suggerire immediatamente la corrispondenza già approvata.
Questa memoria operativa consente di:
- ridurre i tempi di risposta
- preservare il know-how aziendale
- rendere più omogenee le offerte
- evitare che problemi già risolti debbano essere analizzati da zero.
Le corrispondenze possono naturalmente essere aggiunte, modificate o rimosse in qualsiasi momento, così da mantenere il sistema allineato all’evoluzione dei cataloghi, delle politiche commerciali e delle equivalenze approvate.
Come lavora l’agente AI
L’agente AI prende in carico il file contenente le richieste del cliente e gestisce autonomamente una sequenza di attività finalizzate a restituire all’addetto un file già elaborato.
A seconda dei casi e delle impostazioni, può:
- riconoscere corrispondenze esatte fra prodotto richiesto e prodotto presente nei listini
- cercare corrispondenze validate in precedenza
- ricostruire informazioni mancanti a partire da codice, modello, marchio o descrizione
- interrogare cataloghi e basi documentali
- effettuare grounding web per acquisire una descrizione tecnica più ricca
- eseguire ricerche semantiche per individuare prodotti equivalenti o similari
- riportare fonti rilevanti e motivazioni utili alla verifica umana.
Il risultato può contenere sia match esatti sia suggerimenti di prodotti equivalenti, aiutando l’addetto a preparare più velocemente la risposta al cliente.
Un supporto all’esperto, non una sostituzione
L’agente AI per preventivi, RdO, RFQ e bandi di gara non sostituisce l’addetto esperto. Lo affianca, supportando l’approccio human-in-the-loop.
Questo è un punto decisivo. In ambito B2B industriale, la scelta del prodotto da offrire richiede spesso valutazioni commerciali, tecniche e applicative che restano in capo alle persone. L’AI non elimina questo giudizio: lo rende più rapido, più informato e meglio supportato dai dati.
Quando il sistema propone prodotti similari o equivalenti, la presenza di fonti rilevanti e di un’esposizione chiara del ragionamento consente all’addetto di verificare la qualità del suggerimento e decidere consapevolmente quale articolo includere nell’offerta finale.
Vantaggi per aziende B2B, industriali e della distribuzione
Una soluzione di Agentic AI di questo tipo è particolarmente utile per le aziende che:
- gestiscono molti marchi, molti cataloghi e molti listini
- ricevono frequenti richieste di offerta complesse
- lavorano su codici prodotto non uniformi
- devono proporre equivalenze o alternative
- operano in contesti tecnici, competitivi e ad alta pressione sui tempi di risposta.
I benefici più concreti sono:
- riduzione del tempo necessario per elaborare preventivi e RFQ
- maggiore efficacia nel reperire il prodotto corretto o equivalente
- migliore valorizzazione delle competenze degli addetti esperti
- minore dispersione del know-how aziendale
- maggiore capacità di gestire volumi elevati di richieste
- supporto più robusto anche in presenza di dati incompleti, eterogenei o multilingua.
Agentic AI per il product matching: un vantaggio operativo e competitivo
Rispondere bene e in fretta a una richiesta di preventivo, a una RdO, a una RFQ o a un bando di gara può incidere direttamente sulla competitività commerciale dell’azienda. Quando l’analisi delle righe richieste richiede molto tempo, il rischio è duplice: da un lato si rallenta il processo di risposta, dall’altro si assorbono risorse specialistiche in attività in parte ripetitive e dispersive.
Un sistema di AI agentica per il matching prodotti consente di trasformare un’attività spesso manuale e frammentata in un processo più strutturato, assistito e scalabile. Non si tratta solo di automazione, ma di un vero supporto operativo alla qualità delle offerte.
Per aziende industriali, distributori e realtà B2B con cataloghi estesi, questa capacità può tradursi in un vantaggio concreto: più velocità, più coerenza, più capacità di risposta, più valore per il cliente.