AI e Customer Insights: opportunità, timori e nuove competenze

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il lavoro di chi si occupa di analisi dei dati, ricerca e comprensione dei clienti. Ma la trasformazione in corso non riguarda soltanto gli strumenti: coinvolge il modo stesso in cui le organizzazioni generano insight e li utilizzano nelle decisioni. È quanto emerge dal report “The Future of AI in Insights” realizzato da Caplena con la piattaforma QuestionPro, che fotografa lo stato dell’arte della funzione insights nel 2026 attraverso una survey condotta su 154 professionisti tra brand e agenzie. Il quadro che emerge è ambivalente: da un lato un forte ottimismo sulle opportunità offerte dall’AI, dall’altro una crescente attenzione ai rischi legati a qualità dei dati, eccesso di automazione e perdita di contesto.

L’AI al centro della trasformazione degli insights

Per molti professionisti del settore l’intelligenza artificiale rappresenta innanzitutto un acceleratore del lavoro di analisi. Gli strumenti basati su AI consentono di esaminare grandi quantità di feedback in tempi molto più rapidi rispetto al passato, riducendo le attività manuali e rendendo possibile lavorare su volumi di dati qualitativi prima difficilmente gestibili. Questa evoluzione permette anche di valorizzare fonti informative diverse dalle tradizionali survey. Ticket di assistenza, registrazioni dei contact center o dati di utilizzo dei prodotti diventano così nuove basi per comprendere meglio l’esperienza dei clienti e individuare pattern ricorrenti. In questo scenario, il lavoro degli insights team tende a spostarsi dalla semplice raccolta dei dati verso l’orchestrazione di informazioni provenienti da molteplici fonti.

Il vero nodo: fiducia, qualità dei dati e ruolo umano

Accanto all’entusiasmo per le nuove possibilità offerte dalla tecnologia, il report mette in evidenza anche alcune preoccupazioni diffuse tra gli intervistati. La prima riguarda la qualità e l’affidabilità dei dati: quando l’analisi viene automatizzata su larga scala, il rischio di interpretazioni superficiali o fuori contesto aumenta. La seconda riguarda la fiducia nei risultati generati dai sistemi di AI, soprattutto quando si lavora con informazioni qualitative o con feedback complessi. Per questo motivo molti professionisti sottolineano la necessità di mantenere un forte human-in-the-loop, in cui la tecnologia supporta l’analisi ma il giudizio umano rimane centrale nell’interpretazione degli insight.

Frizioni organizzative più che tecnologiche

Uno degli aspetti più interessanti del report riguarda le difficoltà che rallentano l’evoluzione della funzione insights. Secondo lo studio, i principali ostacoli non sono legati alla mancanza di interesse verso l’AI, ma a frizioni organizzative più profonde: sistemi tecnologici frammentati, dati distribuiti in silos, vincoli di budget e processi interni che rendono difficile integrare le informazioni provenienti da fonti diverse. In molte organizzazioni i team sono chiamati a produrre insight più velocemente e su un numero crescente di dati, ma senza avere sempre infrastrutture e risorse adeguate per farlo.

Verso una nuova generazione di insights

Guardando ai prossimi anni, il report individua alcune evoluzioni che potrebbero ridefinire il settore. Tra queste emergono approcci più interattivi e conversazionali all’analisi dei dati, l’uso di agenti AI per supportare il lavoro dei ricercatori e la possibilità di estendere la ricerca qualitativa su scala molto più ampia. La direzione di fondo sembra chiara: il valore degli insights non dipenderà soltanto dalla velocità dell’analisi, ma dalla capacità di trasformare grandi volumi di dati in comprensione reale dei comportamenti e delle esperienze dei clienti. In questo contesto, la funzione insights non è destinata a ridursi, ma a diventare ancora più strategica. Il vero obiettivo non sarà produrre più report, ma aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori, mantenendo equilibrio tra automazione, rigore metodologico e capacità interpretativa.

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