Cosa sono gli HubSpot AI Tools?

Alla fine del 2024 ho pubblicato una recensione su OMR che era piuttosto scettica riguardo agli HubSpot AI Tools. Da allora, soprattutto dopo il lancio di numerosi nuovi strumenti AI alla conferenza Inbound di settembre 2025, la situazione è cambiata radicalmente. Dopo mesi di utilizzo pratico in diversi progetti, è possibile trarre conclusioni più concrete.

Gli HubSpot AI Tools coprono ora tutti i settori chiave: marketing, sales, service e content. L’offerta spazia da semplici assistenti per la creazione di contenuti a agenti AI intelligenti e a strumenti di arricchimento dati. L’uso dell’intelligenza artificiale non è più una “novità” ma uno standard operativo per le aziende che vogliono aumentare l’efficienza.

Le principali funzionalità degli HubSpot AI Tools

Copilot e integrazione chat

Il copilot “Breeze” è un assistente chat che permette di eseguire rapidamente query nel CRM. È particolarmente utile per gli utenti meno esperti, poiché basta digitare richieste tipo “Mostrami tutti i deal aperti sopra 50.000 €” e ottenere la risposta direttamente nella chat.

Breeze sintetizza i dati nelle viste di contatti, aziende o deal, fornendo una panoramica rapida. Tuttavia, la qualità della sintesi dipende dalla completezza dei dati e dall’accuratezza delle attività di vendita precedenti. Le proposte di “prossimi passi” sono ancora generiche (ad esempio “Invia un’email di follow‑up”) e necessitano di personalizzazione.

Agenti e assistenti

HubSpot offre una serie di agenti e assistenti per personalizzare l’esperienza di Breeze:

    • Brand Assistant: garantisce la coerenza della corporate identity in landing page, blog e email generate dall’AI.
    • ICP Assistant, Sales Coach Assistant e FAQ Assistant: supportano rispettivamente la definizione del cliente ideale, la formazione delle vendite e le risposte alle domande frequenti.
    • Agent personalizzati: è possibile crearne di simili ai Custom GPT di OpenAI, adattandoli alle esigenze specifiche.

Gli agenti più avanzati includono:

    • Deal Loss Agent: analizza i deal persi, identifica pattern e suggerisce azioni correttive, purché il CRM sia ben curato.
    • Customer Agent: gestisce richieste dei clienti sul sito o nel ticketing, fornendo risposte contestuali se alimentato con conoscenza adeguata.
    • Social Post Agent, Research Agent, Prospecting Agent: automatizzano rispettivamente la creazione di post social, ricerche di mercato e la generazione di email outbound (quest’ultimo ancora insufficiente in termini di qualità).

Automazione e segmentazione guidata dall’AI

HubSpot permette ora di creare workflow tramite prompt testuali. Questa funzionalità è efficace solo per workflow semplici che rispettano gli standard di HubSpot; per processi complessi gli utenti esperti preferiscono la creazione manuale.

Le “Smart Properties” e i prompt inseribili nei workflow aprono nuove possibilità, ma consumano crediti AI. Anche la generazione di segmenti (ex “liste”) può avvenire via prompt, ad esempio “Crea una lista di tutti i contatti con un deal aperto”. La AI riesce a gestire filtri semplici, ma per condizioni nidificate è ancora necessaria l’intervento umano.

Strumenti generativi di contenuto per Content Hub e Marketing Hub

Qui l’AI dimostra il suo pieno potenziale. La generazione di email, landing page e blog è molto efficace, a patto di fornire input accurati. È fondamentale impostare un Brand Profile, un ICP (Ideal Customer Profile) e profili buyer/utente ben definiti; più dettagliati sono, più pertinenti saranno i contenuti prodotti.

Una funzionalità interessante è il Content Remix, che crea nuovi contenuti a partire da quelli esistenti (pagine, blog o email). I risultati richiedono comunque una revisione, ma sono ottimi spunti di partenza.

Opportunità per la tua azienda

L’adozione degli HubSpot AI Tools può portare a:

    • Aumento della produttività grazie a risposte rapide e automatizzate.
    • Maggiore coerenza del brand attraverso il Brand Assistant.
    • Analisi predittiva dei deal con il Deal Score, che evidenzia le opportunità più promettenti.
    • Supporto al servizio clienti più veloce grazie al Customer Agent.
    • Riduzione del tempo necessario per creare campagne di content marketing.

Tuttavia, il beneficio dipende fortemente dalla qualità e dalla costante cura dei dati nel CRM. Un dataset incompleto o non aggiornato riduce drasticamente l’efficacia degli agenti.

Pratica, sfide e critiche

Nonostante i risultati positivi, è necessario un controllo manuale del output generato dall’AI per garantire la qualità finale. Le limitazioni più evidenti includono:

    • Raccomandazioni di “prossimi passi” poco personalizzate.
    • Incapacità di gestire workflow complessi via prompt.
    • Qualità variabile dei contenuti generati dal Prospecting Agent.
    • Dipendenza da crediti AI per funzionalità avanzate, con costi aggiuntivi per piani più sofisticati.

Inoltre, l’AI non può compensare un CRM trascurato: i dati devono essere accurati, completi e costantemente aggiornati per permettere analisi affidabili.

Best practices per massimizzare i risultati

    • Curare i dati: assicurati che tutti i contatti, le aziende e le attività di vendita siano registrati correttamente.
    • Definire profili dettagliati: Brand Profile, ICP e buyer personas devono essere completi.
    • Testare i prompt: inizia con query semplici e incrementa gradualmente la complessità.
    • Monitorare i crediti AI: pianifica l’utilizzo per evitare sorprese in fatturazione.
    • Revisionare sempre i contenuti generati prima della pubblicazione.

Alternative e concorrenza

Nel panorama delle piattaforme CRM, altre soluzioni offrono funzionalità AI simili:

    • Salesforce Einstein: integrazione AI profonda, ma a costi più elevati.
  • Microsoft Dynamics