Cosa è successo: L'ascesa dell'Agentic Commerce
In una recente intervista a InternetRetailing, Liva Ralaivola, VP della ricerca di Criteo, ha delineato il futuro in rapida evoluzione dell’agentic commerce — un nuovo paradigma nel retail online in cui agenti di intelligenza artificiale (IA) agiscono in modo autonomo per conto dei consumatori. A differenza delle precedenti ondate di IA, focalizzate sull’assistenza e sulle raccomandazioni, l’agentic commerce introduce sistemi autodiretti che eseguono in modo proattivo la scoperta, il confronto, la negoziazione, l’acquisto e la gestione post-vendita dei prodotti, tutti collegati in modo trasparente all’intento e ai vincoli dell’utente.
Ralaivola ha sottolineato che questi agenti IA diventeranno presto l’interfaccia principale per lo shopping, sostituendo i siti web tradizionali come principali punti di contatto con i consumatori. Questa visione va oltre la semplice automazione: i sistemi di agentic commerce sono progettati per interpretare preferenze sfumate, orchestrare transazioni complesse e imparare da ogni interazione dell’utente. Criteo ha risposto sviluppando modelli IA fondamentali per supportare questa trasformazione, concentrandosi contemporaneamente su trasparenza e privacy, in un contesto di crescente flusso e valore dei dati dei consumatori.
L'importanza per l'e-commerce e l'infrastruttura dei contenuti
L’ascesa dell’agentic commerce segna un punto di svolta nel retail digitale, con ampie implicazioni per ogni aspetto dell’infrastruttura e delle operazioni di contenuto dell’e-commerce.
Impatto sui Product Data Feed
Gli agenti IA richiedono informazioni di prodotto dettagliate, accurate e strutturate per agire efficacemente per conto degli utenti. A differenza della navigazione statica del catalogo, l’agentic commerce si basa su feed leggibili dalle macchine e aggiornati, che supportano confronti e selezioni in tempo reale. I rivenditori devono investire in feed robusti e standardizzati, con ampia copertura di attributi come colore, taglia, valutazioni e sostenibilità. Questo passaggio impone un aggiornamento dell’intera infrastruttura di dati e protocolli di validazione, riducendo latenza e tolleranza agli errori. L’incapacità di fornire feed di alta qualità comporta il rischio di diventare invisibili nei processi di acquisto guidati dall’IA, poiché gli agenti filtreranno automaticamente i dati incompleti o incoerenti.
Evoluzione degli standard di catalogo
L’agentic commerce richiede standard di contenuto interoperabili che permettano scambi di dati senza attriti tra piattaforme, marketplace ed ecosistemi IA. Le strutture di catalogo legacy, spesso frammentate e specifiche per brand, mancano della profondità semantica necessaria agli agenti IA. La transizione verso schemi universali — sia per i metadati di prodotto che di offerta — è destinata ad accelerare, spinta dalla necessità di interpretazioni automatiche e decisioni più accurate. Standard emergenti come GS1 e modelli di dati aperti diventeranno fondamentali per le integrazioni, garantendo che descrizioni, specifiche, prezzi e disponibilità siano sempre aggiornati e leggibili dalle macchine.
Qualità e completezza delle pagine prodotto
I modelli di IA agentica valutano automaticamente le schede prodotto in base alla qualità e completezza delle informazioni. Attributi mancanti, ambiguità o contenuti visivi e testuali poco strutturati riducono significativamente la probabilità che un articolo venga proposto da un agente IA. In termini pratici, questo innalza la competizione tra rivenditori: investire in contenuti arricchiti — dalle dimensioni dettagliate alle risorse multimediali e certificazioni di terze parti — influisce direttamente su visibilità e conversione nei percorsi cliente guidati dagli agenti. Strumenti di automazione e audit dei contenuti basati su IA diventeranno risorse strategiche per monitorare e ottimizzare la qualità del catalogo su larga scala.
Velocità di onboarding dell’assortimento
L’autonomia degli agenti IA aumenta le aspettative di aggiornamenti quasi istantanei degli assortimenti, sia per nuovi prodotti sia per variazioni di inventario. Rivenditori e marchi devono ottimizzare i flussi di onboarding automatizzando la raccolta, normalizzazione e pubblicazione dei dati. Le piattaforme no-code e IA che permettono ai team di business di adattare o ampliare rapidamente gli assortimenti senza interventi IT diventano indispensabili. Questa agilità non è più un vantaggio competitivo, ma una necessità in un ecosistema commerciale in cui gli agenti privilegiano i cataloghi più completi e aggiornati.
Proliferazione dell’automazione no-code e AI
L’architettura dell’agentic commerce genera nuove opportunità per le piattaforme no-code e l’automazione basata su IA:
- I content manager possono gestire regole di raccomandazione personalizzate, A/B test e campagne senza coinvolgere sviluppatori.
- I contenuti dei prodotti possono essere arricchiti o tradotti tramite IA generativa, allineati agli standard di catalogo e validati in tempo reale per la compatibilità agentica.
- Ottimizzazione dei prezzi, allocazione delle scorte e decisioni promozionali possono essere automatizzate entro parametri aziendali definiti.
Questa democratizzazione della logica commerciale complessa riduce i cicli di go-to-market e consente ai team non tecnici di iterare più rapidamente.
Privacy dei dati, trasparenza e fiducia
Man mano che l’agentic commerce amplifica la scala e la profondità dell’elaborazione dei dati, crescono le preoccupazioni su privacy, bias e spiegabilità. I consumatori interagiranno sempre più con i marchi tramite i propri agenti IA — una tendenza che sfuma il confine tra servizio personalizzato e manipolazione algoritmica. Sebbene regolamenti come il GDPR forniscano un quadro legale, Ralaivola sottolinea che la fiducia autentica deriva da uno scambio di valore trasparente: gli utenti devono comprendere quali dati vengono utilizzati, per quale motivo e con quale beneficio.
I rivenditori e i fornitori di tecnologia stanno sviluppando strumenti di spiegabilità che consentono agli agenti di illustrare le motivazioni alla base delle raccomandazioni o delle scelte di prodotto. Introdurre chiarezza in esperienze opache mediate dall’IA è fondamentale non solo per la conformità normativa, ma anche per la reputazione del brand in un mercato dove la fiducia dei consumatori è in continua evoluzione.
Imperativi strategici per i rivenditori
Le tempistiche indicate da Ralaivola e confermate da recenti ricerche suggeriscono che l’adozione diffusa dell’agentic commerce avverrà entro il 2026. I principali player stanno già sperimentando agenti di shopping IA integrati e modelli commerciali fondamentali, segnando una svolta simile all’avvento del mobile commerce o dei marketplace. I rivenditori che tardano ad adattarsi rischiano di essere emarginati, poiché gli agenti IA diventeranno arbitri della visibilità dei prodotti e dei flussi transazionali.
Adattarsi a questa evoluzione significa:
- Ripiattaformare la gestione dei dati prodotto per automatizzazione e interoperabilità.
- Aggiornare la creazione e l’arricchimento dei contenuti per migliorare la visibilità agli agenti IA.
- Investire nella completezza dei product feed con controlli automatici continui.
- Accelerare l’onboarding dell’assortimento tramite soluzioni di workflow no-code e IA.
- Integrare trasparenza e spiegabilità in ogni raccomandazione e transazione.
Prospettiva più ampia del settore
L’importanza dell’agentic commerce è ormai riconosciuta oltre i singoli brand. Secondo McKinsey, gli agenti IA avanzati presto anticiperanno, personalizzeranno e automatizzeranno ogni fase del percorso d’acquisto, trasformando ricerca e scoperta dei prodotti in operazioni di background senza attriti. Gartner prevede che entro il 2028 un terzo delle aziende adotterà l’IA agentica, modificando radicalmente l’engagement dei clienti e la logistica. I primi programmi pilota di reti di pagamento globali e conglomerati retail confermano pubblicamente questa traiettoria.
Nonostante i progressi, rimangono sfide cruciali: garantire prevenzione antifrode, bilanciare interessi algoritmici concorrenti e mantenere standard etici nell’uso dei dati. La prossima ondata di innovazione sarà probabilmente focalizzata sulla governance, la sicurezza delle pipeline di commercio basate su IA e la definizione di chiare responsabilità in un ecosistema popolato da miliardi di agenti autonomi.
L’agentic commerce è destinato a ridefinire l’infrastruttura dell’e-commerce, i processi di contenuto e la natura stessa del rapporto tra consumatore e brand. La sua adozione non rappresenta solo un aggiornamento tecnologico, ma una trasformazione profonda e sistemica che determinerà i futuri vincitori e perdenti nel commercio digitale.
Poiché l’agentic commerce rimodella il panorama dell’e-commerce, la gestione solida dei dati di prodotto diventa un pilastro fondamentale. La capacità di fornire feed di dati completi e strutturati sarà decisiva affinché i rivenditori restino visibili agli agenti di shopping basati su IA. NotPIM è progettato per aiutare le aziende a superare queste sfide, offrendo soluzioni automatizzate per l’arricchimento del catalogo, la standardizzazione dei dati e l’integrazione fluida con varie piattaforme e-commerce. Investendo in dati di alta qualità e sfruttando l’automazione, i rivenditori possono posizionarsi per il successo in questo futuro in evoluzione e guidato dall’intelligenza artificiale.