Molte aziende di e-commerce stanno adottando una cultura dell’intelligenza artificiale e dell’automazione che incoraggia la sperimentazione e la risoluzione dei problemi.
L’effetto è una rinascita dei progetti fai-da-te che ricorda le prime innovazioni del settore dell’e-commerce. È un atteggiamento “testa e vedi”.
Tendenza dell’intelligenza artificiale
Il “Work Change Report” di LinkedIn del 2025 predice un ambiente di lavoro più innovativo e basato sull’intelligenza artificiale.
Una miriade di sondaggi e rapporti sottolineano l’emergente spostamento del fai-da-te.
Uno studio LinkedIn del 2025 trovato che l’80% dei dirigenti di alto livello ritiene che l’adozione dell’intelligenza artificiale sia importante e favorirà una cultura del posto di lavoro più innovativa. Gartner riportato nel dicembre 2025 il 65% dei dipendenti ha dichiarato di essere entusiasta di utilizzare l’intelligenza artificiale sul lavoro.
La tendenza suggerisce una convergenza di tre priorità.
- Gestione teme che le loro aziende rimarranno indietro se non adottano l’intelligenza artificiale e l’automazione.
- Dipendenti utilizzano l’intelligenza artificiale perché semplifica il loro lavoro e la conoscenza acquisita è un’importante competenza professionale.
- Il costo di Il software e lo sviluppo standardizzati rendono l’intelligenza artificiale un’alternativa interessante.
Il vecchio è di nuovo nuovo
Ecco un esempio. Ho interagito con un’azienda nel nord-ovest degli Stati Uniti che ha consentito a quasi tutti i dipendenti di accedere ad account premium con OpenAI, Gemini e la piattaforma di automazione del flusso di lavoro n8n.
La direzione ha incoraggiato i dipendenti ad affrontare i problemi con l’intelligenza artificiale. Ho esaminato gli esempi e ho scoperto che lo staff aveva creato un semplice strumento basato su n8n per monitorare i prezzi della concorrenza.
Era relativamente semplice. Raccoglieva i prezzi, utilizzava un agente AI per confrontarli con i propri dati e li aggiungeva a un foglio Google ogni settimana. Questo aggiornamento settimanale alimentava una tabella pivot utilizzata dal professionista del marketing per identificare i cambiamenti.
Era simile al mio articolo del 2015, “Monitora i prezzi della concorrenza con Python e Scrapy,” che descriveva un controllo prezzi semplificato di un rivenditore regionale che era meno costoso e meno funzionale, ma pur sempre un funzionale risolutore di problemi.
Fai da te
Una versione ridotta del controllo prezzi n8n non richiede nemmeno l’intelligenza artificiale e potrebbe richiedere solo quattro passaggi.
Il flusso di lavoro n8n recupera i prezzi settimanalmente e aggiunge i risultati a un foglio Google.
Ecco come funzionerebbe.
- Utilizza un nodo cron n8n (uno scheduler) per eseguire l’automazione una volta alla settimana.
- Un nodo di richiesta Get HTTP recupera i prodotti e i prezzi della concorrenza. In alcuni casi, raccogliere i dati potrebbe essere semplice come aggiungerli /prodotti.json all’URL di un negozio.
- Una fase del codice utilizza JavaScript per trovare il prezzo più basso in una serie di varianti di prodotto.
- Un’integrazione di Fogli Google acquisisce i dati.
I commercianti potrebbero non aver nemmeno bisogno di assemblare manualmente il flusso di lavoro. Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono produrre file JSON importabili da n8n da semplici prompt.
Cultura
L’importanza dell’esempio del monitoraggio dei prezzi non risiede nel flusso di lavoro ma nell’atteggiamento che promuove. Un membro del team di marketing quasi senza esperienza di programmazione ha creato un file automazione della risoluzione dei problemi.
In definitiva, uno sviluppatore potrebbe migliorare il flusso di lavoro o ripulire il codice. Tuttavia, lo spostamento verso la costruzione di qualcosa riduce l’attrito tra problemi operativi e soluzioni.
L’atteggiamento fai-da-te che ha guidato gli imprenditori dell’e-commerce anni fa rinasce con questa nuova serie di strumenti.
Con un’intelligenza artificiale e innanzitutto l’automazione cultura, un team potrebbe creare flussi di lavoro personalizzati, come ad esempio:
- Monitoraggio dell’inventario. Un agente AI osserva i livelli delle scorte e la velocità delle vendite. Lo strumento avvisa quando inventario è basso e suggerisce promozioni quando è alto.
- Esamina l’estrazione del sentiment. L’intelligenza artificiale analizza ogni nuova recensione di prodotto, deducendone il sentiment e il tema. I feed di insight supportano la definizione delle priorità o i contenuti di marketing senza l’ordinamento manuale.
- Chatbot con domande frequenti. Utilizzando n8n, un database di domande frequenti, e ChatGPT, un commerciante crea un chatbot personalizzato per rispondere alle domande degli acquirenti.
- Filtro e-mail del servizio clienti. Collegato a Gmail, Slack e a un sistema di ticketing del servizio clienti, un agente AI monitora la casella di posta del servizio clienti, ordinando i messaggi in ticket o inviando messaggi Slack in caso di emergenza.
- Generazione di video 3D. Questo flusso di lavoro utilizza Google Drive, Remove.bg e Fal.ai per convertire i video dei prodotti per un negozio Shopify.
Opportunità
La tendenza del fai da te è un’opportunità in cui convergono le esigenze di intelligenza artificiale e flusso di lavoro. I dirigenti cercano protezione competitiva, i dipendenti perseguono efficienza e competenze e i vincoli di budget limitano il software e lo sviluppo.
