Sviluppare e acquistare: la strategia di IA agentica per le aziende che funziona davvero

In breve: il dibattito tra sviluppo interno e acquisto nell'ambito dell'IA non implica necessariamente una scelta tra due alternative. Le aziende di maggior successo acquistano l'infrastruttura che richiederebbe un decennio per essere sviluppata, come dati verificati sul brand, intelligence competitiva e distribuzione diretta agli editori, per poi utilizzarla come base su cui creare workflow agentici differenziati, collegando il modello LLM scelto tramite Yext MCP.

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Nell'era dell'IA, la maggior parte dei leader del marketing si pone due grandi domande.

La prima domanda è " come viene mostrato il nostro brand nelle ricerche IA?", perché è la stessa che si pongono il CEO o il consiglio di amministrazione. La seconda domanda diventa quindi: " cosa possiamo fare al riguardo ?"

È qui che la maggior parte dei team si blocca, in parte perché inquadrano il passo successivo in termini binari: sviluppare internamente la soluzione tecnologica o acquistare una piattaforma.

Ma il concetto di "sviluppare o acquistare" impone un falso compromesso tra controllo e funzionalità. Fa sì che marketing e IT si contendano lo stesso budget invece di costruire qualcosa insieme. E poiché l'IA ha cambiato sia il mondo del marketing che il panorama del software, la soluzione non consiste più nello scegliere da che parte stare. Si tratta piuttosto di scegliere quale livello acquistare e cosa sviluppare con esso .

È importante sottolineare che anche ciò che conviene sviluppare non è più lo stesso di un tempo: oggi è possibile combinare diversi set di strumenti in modi che, fino a pochissimo tempo fa, non erano realizzabili senza il Model Context Protocol (MCP).

Perché un approccio basato solo sullo sviluppo si blocca a livello di dati

Partiamo dal quadro d'insieme.

Gli strumenti che la maggior parte dei professionisti del marketing utilizza sono stati creati per un mondo in cui gli esseri umani gestiscono ogni fase del flusso di lavoro: diagnosticare i problemi, scegliere le strategie e misurare i risultati, poi ripetere il processo.

Ma i progetti interni di IA basati su questo modello spesso presentano lo stesso problema: il livello dati.

Quando un'organizzazione cerca di implementare agenti IA senza disporre di dati affidabili alla base, rischia facilmente di compromettere l'autorevolezza del brand: un agente IA che ragiona e agisce sulla base di fonti frammentarie o dati web non verificati commetterà inevitabilmente degli errori. Ma l'infrastruttura necessaria per farlo nel modo giusto , inclusa l'integrazione di dati di brand verificati su larga scala, l'intelligence competitiva tra modelli di IA e le relazioni dirette con i publisher, richiede un decennio per essere sviluppata, non un singolo ciclo di budget.

In altre parole, costruire l'infrastruttura giusta in autonomia è troppo dispendioso in termini di tempo e costoso per la stragrande maggioranza dei brand. Eppure, prendere scorciatoie non è un'opzione, a meno che non si voglia consentire all'IA di interagire con i clienti e agire sulla base di dati rischiosi e non verificati.

Perché il solo acquisto limita i tuoi investimenti nell'IA

Detto questo, la trappola del "solo acquisto" per i brand è altrettanto reale.

Una ricerca di Gartner ha individuato direttamente un problema chiave: il cosiddetto "agent washing". È stato stimato che solo circa 130 dei migliaia di fornitori di IA agentica presenti oggi sul mercato siano "reali", e il resto siano fornitori che applicano l'etichetta "IA" sulle stesse dashboard e sugli stessi strumenti di automazione che esistono già da tempo. Questa rietichettatura dell'automazione esistente come agenti di IA (senza modificare l'architettura sottostante) ha reso razionale lo scetticismo della parte acquirente.

Ma anche una piattaforma legittima di marketing agentico può comportare un costo nascosto. Ti ritrovi con l'ennesimo strumento a cui il tuo team deve accedere, da cui deve estrarre i dati per poi trasferirli manualmente in tutti gli altri sistemi che utilizza. Apri una dashboard per trovare la risposta a una domanda, ma te ne vengono in mente altre tre a cui non è in grado di rispondere. Nel frattempo, gli LLM su cui la tua azienda ha già investito, Claude, ChatGPT, qualunque cosa tu stia usando internamente, non riescono a visualizzare nessuno di quei dati. Sono nascosti all'interno della piattaforma che hai appena acquistato.

Questa è la vera domanda alla base del dilemma tra sviluppo interno e acquisto: se una dashboard fornisce l’analisi, mentre il tuo LLM formula raccomandazioni e interagisce con il team, come devono essere progettati il software e i dati che lo alimentano?

Non si tratta di acquistare un'altra dashboard. Si tratta di ottenere il livello di dati giusto con cui i tuoi agenti di IA e il tuo LLM possano effettivamente comunicare.

Sviluppare E acquistare: l'architettura che collega il tuo LLM al livello dati di Yext

La risposta al dibattito tra sviluppo interno e acquisto è, in realtà, entrambi: acquista l'infrastruttura che ha richiesto un decennio per essere costruita e poi usala come base per sviluppare workflow distintivi.

Compra l'infrastruttura. Ad esempio, Scout è la base dei dati per Yext: 10 miliardi di punti dati competitivi, 12 milioni di sedi tracciate, 150 fattori di visibilità, citazioni monitorate su ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude, più un Knowledge Graph verificato e distribuzione diretta su oltre 200 publisher senza aggregatori nel mezzo.

Poi costruisci i flussi di lavoro tramite un MCP. L'MCP (Model Context Protocol) è uno standard aperto che consente a un LLM di connettersi direttamente a diverse fonti di dati, in modo da poter trovare informazioni reali dai dati combinati invece di copiare, incollare e passare da uno strumento all'altro. Inoltre semplifica la connessione dell'istanza LLM della tua azienda, come un'implementazione interna di Claude, ad altri set di dati interni o esterni. Questa combinazione può far emergere opportunità che in passato avrebbero richiesto anni per essere individuate o sfruttate.

Ecco perché abbiamo lanciato Yext MCP: collega il tuo LLM preferito (Claude, ChatGPT, Gemini e altri) direttamente al tuo CRM, dati demografici, segnali POS, intelligence competitiva iperlocale o qualsiasi altra fonte di dati, tutto in un unico luogo dove il tuo modello può eseguire query.

Senza MCP, una domanda del genere significa recuperare i dati a mano o aspettare che un team di ingegneri crei un'integrazione personalizzata per ogni fonte. Con Yext MCP, un professionista del marketing può aprire la propria finestra di Claude o ChatGPT, chiedere "dove stiamo perdendo terreno rispetto a [ concorrente] in [posizione] nella ricerca IA e a cosa dovremmo dare priorità per migliorare?" e il modello risponde da solo, senza bisogno di pipeline. Effettua query sui dati competitivi di Scout e sull'attività di citazione recente in tempo reale. Può quindi instradare le azioni raccomandate direttamente al Centro operativo affinché un team locale le esegua. La differenza non sta in un chatbot con un prompt più incisivo: si tratta di un LLM con una connessione permanente ai tuoi dati verificati.

Ecco cosa rende Yext una vera piattaforma di marketing agentico aziendale: il tuo modello, i nostri dati e il tuo flusso di lavoro. Ti offre la possibilità di combinare il meglio dello "sviluppo" di flussi di lavoro personalizzati con l'"acquisto" delle basi giuste per raggiungere i tuoi obiettivi, più velocemente.

L'investimento nella trasformazione che il consiglio di amministrazione vuole davvero vedere

Il software sta passando dall’essere il luogo in cui si svolge il lavoro a diventare un livello sottostante in cui il lavoro viene già svolto. Quindi, la vera domanda che la tua leadership dovrebbe porsi non è tanto se sviluppare o acquistare, ma se ciò che state costruendo sia destinato a durare.

Sviluppare e acquistare è la risposta. Stai acquistando un'infrastruttura che i tuoi concorrenti impiegherebbero un decennio a replicare e su di essa stai costruendo flussi di lavoro differenziati, con i tuoi dati, i tuoi modelli e la tua governance in essere. È questo l'investimento di trasformazione che vale la pena segnalare.

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