Universal Commerce Protocol emerge come standard aperto per gli agenti AI
Google e Shopify hanno co-sviluppato l'Universal Commerce Protocol (UCP), uno standard aperto che consente agli agenti AI di connettersi con i commercianti per la scoperta di prodotti, la navigazione e le transazioni. Annunciato di recente, l’UCP ha ottenuto l'endorsement di oltre 20 rivenditori e piattaforme, standardizzando le interazioni in ambienti conversazionali come la Modalità AI di Ricerca Google e l'app Gemini[1][5]. Le funzionalità di shopping native saranno disponibili a breve, consentendo agli utenti di completare gli acquisti senza uscire dalle chat, supportando al contempo le estensioni per i programmi fedeltà, gli abbonamenti e i prezzi dinamici.
Shopify integra l'UCP con aggiornamenti che includono le vendite dirette tramite i canali AI di Google, l'integrazione di Microsoft Copilot Checkout e l'accesso al suo Catalogo tramite il nuovo piano Agentic, anche per marchi non Shopify. Ciò espande l'infrastruttura a una più ampia partecipazione al dettaglio. Nel frattempo, JD Sports Fashion persegue un'alternativa tramite l'Agentic Commerce Suite (ACS) di commercetools con Stripe, consentendo acquisti AI con un clic su piattaforme come Microsoft Copilot, Google Gemini e ChatGPT.
Fondamenti tecnici dell'UCP
L'UCP struttura il commercio attraverso capacità a più livelli: primitive fondamentali come sessioni di checkout e voci di riga, estensioni modulari per variazioni di evasione (spedizione, pre-ordini, abbonamenti) e una macchina a stati che progredisce da incompleto (dati mancanti) a readyforcomplete. I commercianti dichiarano le funzionalità supportate; gli agenti negoziano la compatibilità, utilizzando trasporti come REST, GraphQL, JSON-RPC o A2A[4]. I pagamenti vengono negoziati dinamicamente per transazione, accogliendo qualsiasi processore o wallet, con le preferenze dell'acquirente prese in considerazione.
Quando l'autonomia dell'agente raggiunge i limiti - come la selezione delle finestre di consegna - l'UCP innesca trasferimenti senza problemi tramite continue_url e Embedded Checkout Protocol (ECP), incorporando l'UI del commerciante nell'interfaccia dell'agente con messaggistica bidirezionale. Ciò garantisce che nessuna transazione si blocchi, mescolando automazione e supervisione umana[3][4]. Le specifiche, ora pubbliche, attingono a miliardi di transazioni Shopify per la scalabilità.
Percorsi divergenti nel commercio agentico
Il percorso ACS di JD Sports evidenzia la diversità dell'ecosistema: mentre l'UCP enfatizza l'interoperabilità universale, l'ACS si adatta a stack specifici per piattaforme come ChatGPT. Entrambi mirano alla scalabilità conversazionale, ma le scelte dei rivenditori riflettono gli allineamenti dell'infrastruttura: UCP per ecosistemi aperti, ACS per alternative componibili[1]. I primi ad adottarlo come Etsy, Target, Walmart e Wayfair segnalano slancio, ma un'adozione frammentata potrebbe mettere alla prova la coesione a lungo termine.
Implicazioni per l'infrastruttura e-commerce
L'UCP standardizza le strette di mano AI-commerciante, impattando direttamente i feed di prodotti richiedendo dati di catalogo strutturati e in tempo reale per la scoperta da parte dell'agente, elevando la qualità del feed oltre l'XML statico a schemi dinamici e dichiarati dalle capacità. Gli standard di catalogazione guadagnano precisione: i commercianti devono esporre estensioni per abbonamenti o evasione, riducendo le discrepanze nei contesti AI e migliorando l'integrità della product card con prezzi accurati, inventario e termini[4][6].
L'implementazione dell'assortimento accelera poiché gli agenti aggirano la navigazione tradizionale, interrogando i cataloghi in modo conversazionale; gli strumenti no-code si integrano tramite il livello di negoziazione dell'UCP, consentendo a piattaforme come Shopify Admin di centralizzare i negozi AI senza build personalizzate[1]. I feed di prodotti diventano ancora più critici in questo nuovo ambiente. L'IA amplifica questo: gli agenti gestiscono l'80% dei flussi autonomamente, intensificando solo i casi limite, riducendo la latenza dalla scoperta al checkout. Per l'infrastruttura dei contenuti, ciò richiede product card più ricche e leggibili dalle macchine - immagini complete, varianti, recensioni - per alimentare le decisioni agentiche, che fanno pressione sui feed legacy affinché si evolvano o rischino di diventare invisibili nelle chat. Per saperne di più su questo processo, consulta il nostro articolo su come creare descrizioni di prodotti che generano vendite senza spendere una fortuna.
InternetRetailing; Shopify Engineering.
Questo cambiamento incorpora il commercio nelle interfacce AI, dove la robustezza del feed detta la visibilità; dati incompleti producono transazioni incomplete, sottolineando il ruolo dell'UCP nel forgiare standard pronti per gli agenti.
Da una prospettiva NotPIM, lo sviluppo dell'UCP segna un cambiamento critico verso il commercio basato sull'IA, rimodellando fondamentalmente l'importanza di dati di prodotto di alta qualità. L'enfasi sulle informazioni strutturate del catalogo in tempo reale si allinea perfettamente con la nostra missione principale: consentire alle aziende di gestire e ottimizzare in modo efficiente i propri dati di prodotto. Man mano che gli agenti AI diventano più diffusi, garantire l'accuratezza, la completezza e la coerenza dei dati diventa fondamentale per i commercianti che cercano di prosperare negli ambienti di commercio conversazionale. Questa tendenza sottolinea il crescente valore di piattaforme come NotPIM nell'abilitare i rivenditori a soddisfare le esigenze in evoluzione del panorama e-commerce. Ciò influisce anche sulla necessità di un product feed. Questo si allinea anche all'importanza di un delta feed per risparmiare risorse. E richiede una chiara comprensione della product matrix in e-commerce.