Perché abbiamo costruito WitAI: sourcing AI-leveraged per team B2B

Federico e io abbiamo iniziato Wisewood nel 2023 con una tesi chiara: il sourcing B2B era strutturalmente inefficiente in modi che il tooling AI stava per rendere ovvi. Due anni dopo, la piattaforma che abbiamo costruito — WitAI — è diventata il motore operativo dietro ogni progetto che gestiamo. Questo è il perché e il come, e uno schizzo di dove sta andando.

Il problema con l'intake del sourcing

Se hai mai chiesto un quote a un sourcing agent, hai visto lo stesso pattern svolgersi. Mandi un brief. Tre giorni dopo arrivano domande di chiarimento. Rispondi. Una settimana dopo arriva un quote. Fai una follow-up. Passa un'altra settimana. Due settimane dentro, hai un quote su cui puoi agire. Per un settore la cui intera value proposition è efficienza operativa, il passaggio di intake era — e nella maggior parte delle agenzie ancora è — la parte più lenta, più soggetta a errori e con più perdita di contesto del workflow.

Le ragioni sono strutturali. Un senior project manager deve leggere ogni brief manualmente, decidere quali fabbriche shortlistare, gestire il primo round di negoziazione prezzi, redigere il quote, e tradurre qualsiasi ambiguità tecnica nel brief in una domanda al buyer. Lo fa per una dozzina di brief contemporaneamente, e ognuno è unico. Il collo di bottiglia è l'attenzione umana, non la capacità di fabbrica. Il tooling AI colpisce esattamente quel collo di bottiglia.

Cosa abbiamo costruito

Intake AI-leveraged

WitAI analizza i brief in arrivo — testo, sketch, foto di riferimento, perfino una mood board Pinterest — ed estrae i campi strutturati che guidano il resto del workflow: categoria di prodotto, volume target, range di budget, esigenze di certificazione, timeline. Identifica le informazioni mancanti e le chiede al buyer o le segnala al nostro team perché le chieda. Tutto il passaggio che richiedeva tre giorni di andata e ritorno avviene in minuti per il buyer, con il nostro team che valida gli output invece di digitarli.

Matching delle fabbriche

Strutturato il brief, la piattaforma lo abbina al nostro database fornitori — 2.000+ fabbriche verificate tra Asia, Europa e Africa, indicizzate per capacità di categoria, tier di capacità, profilo certificazioni, storico lead time, punteggi qualità e fascia di prezzo. L'output è una shortlist di candidati con il razionale per ogni match. Un senior project manager fa ancora la selezione finale — AI propone, umani scelgono — ma stanno scegliendo tra tre o cinque curati, non cercando da zero.

Gestione del workflow

Ogni passaggio dall'ordine campione attraverso la produzione attraverso il QC fino alla spedizione passa per WitAI. I buyer vedono l'avanzamento del progetto su un'unica dashboard. Il nostro team vede la stessa dashboard. Report QC, foto di avanzamento fabbrica, tracciamento spedizioni — tutto in una timeline. La piattaforma è il record operativo del progetto, non una superficie di vendita bullonata sopra un workflow d'agenzia opaco.

Il percorso catalogo

Insieme al sourcing custom, la piattaforma espone un catalogo curato di prodotti nelle nostre categorie ad alta velocità — promotional goods, merchandising, gadget, divise per eventi, tessili tecnici. Sono prodotti che già sourchiamo su scala, dove teniamo noi l'impegno di stock, e dove il buyer può personalizzare con il proprio brand senza dover raggiungere il MOQ di fabbrica. Per un buyer con una scadenza evento stretta o un lancio marketing-driven, il percorso catalogo è più veloce della produzione custom di un ordine di grandezza. Per un buyer che non ha mai gestito un progetto di sourcing, è un modo molto meno rischioso di testare la relazione prima di impegnarsi su una build bespoke.

Cosa è cambiato per i buyer

Sul percorso custom, il tempo al primo quote è sceso da settimane a giorni, e il tempo al primo campione è sceso da un mese a una-quattro settimane. Sul percorso catalogo, il tempo alla spedizione è sceso fino a poche settimane per personalizzazioni brandizzate su articoli a stock. Buyer che prima aspettavano due settimane solo per sapere se un progetto era fattibile possono ora scoprirlo in un pomeriggio. La frizione all'inizio della relazione era ciò che uccideva la conversione nella maggior parte delle agenzie di sourcing; l'abbiamo rimossa.

Cosa è cambiato per noi

Internamente, il layer AI ha assorbito il tipo di lavoro che non richiede giudizio senior e ha liberato i nostri project manager per spendere il loro tempo su ciò che lo richiede — negoziazione fornitori, recupero difetti, salvataggio pianificazione, il lavoro relazionale che definisce la differenza tra un progetto che spedisce e uno che quasi spedisce. Il nostro cost-to-serve è sceso, le metriche di soddisfazione buyer sono salite, e siamo finiti con capacità di prendere più progetti senza assumere linearmente con il revenue.

“L'AI non ha sostituito il nostro team. Ha rimosso il lavoro che il nostro team non doveva fare, così potevano fare il lavoro che solo gli umani possono.”— Marco Legnini, Co-fondatore & CEO di Wit

Dove sta andando

Il prossimo layer che stiamo costruendo è interazione diretta buyer-piattaforma per il percorso catalogo — buyer che configurano personalizzazioni brandizzate, ricevono pricing istantaneo e triggerano la produzione dalla dashboard WitAI senza un hand-off di account management. Per la produzione custom ci stiamo muovendo verso validazione delle specifiche assistita da AI — catturare le ambiguità tecniche in un brief prima che diventino domande alla fabbrica, prima che diventino difetti.

A più lungo termine, l'obiettivo è che i buyer sentano che ingaggiare Wisewood per un progetto di sourcing debba sentirsi come aprire uno strumento, non come aprire una relazione di servizio. La relazione conta ancora — per progetti non triviali sempre conterà — ma la frizione di iniziare dovrebbe essere zero. Questo è ciò che l'AI ci permette di costruire, e questo è il motivo per cui lo stiamo costruendo.