Il panorama del commercio digitale sta subendo una trasformazione radicale, allontanandosi dal modello tradizionale basato sull'interazione umana per abbracciare un futuro dominato dall'esecuzione automatizzata delle macchine. Questa è la tesi centrale di un'analisi approfondita condotta da Dusan Salovic e Andrew McCrite di IBM iX, che delinea l'emergere del cosiddetto "Agentic Commerce". Non si tratta più solo di agenti che rispondono a domande, ma di entità autonome capaci di prendere decisioni e di portare a termine transazioni in completa autonomia. Questo spostamento fondamentale non solo ridefinisce il rapporto tra acquirente e venditore, ma sconvolge anche le basi della domanda, della comunicazione del valore e della misurabilità nel marketing.

Andrew McCrite, Expert Lead nel settore della consulenza aziendale digitale presso l'agenzia digitale IBM iX, è un consulente di spicco per le aziende che affrontano processi di trasformazione digitale. Dusan Salovic, Senior Data Scientist presso IBM iX, è uno specialista in AI agentica, automazione e flussi di lavoro intelligenti, applicando l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza dei processi di marketing, commercio e gestione. La loro analisi congiunta mette in luce come questa nuova era stia prendendo forma rapidamente.

Quando gli agenti diventano clienti

Fino a poco tempo fa, i concetti digitali seguivano una logica chiara e consolidata: le persone navigavano attraverso pagine web, confrontavano offerte, valutavano opzioni e prendevano decisioni d'acquisto. Questa sequenza di azioni, profondamente radicata nelle abitudini dei consumatori digitali, presupponeva una costante interazione umana con interfacce grafiche e contenuti testuali e visivi.

Tuttavia, questa logica sta rapidamente perdendo la sua centralità. Gli agenti di intelligenza artificiale sono ora in grado di elaborare richieste strutturate e complesse, come ad esempio "crema solare con fattore di protezione 50 per pelle sensibile sotto i 20 euro". Dopo aver esaminato le opzioni disponibili che soddisfano questi criteri, possono concludere l'acquisto direttamente, senza alcun bisogno di un intervento umano. Ciò significa che il classico percorso del cliente, o "Customer Journey", si evolve in una sequenza automatizzata di passaggi chiaramente definiti. Questa transizione sposta il focus dall'esperienza utente a quella dell'agente.

Questi agenti non si limitano a semplici interrogazioni. Sono capaci di comprendere requisiti complessi e di eseguire autonomamente processi a più fasi. Parallelamente, le piattaforme di commercio si stanno evolvendo verso architetture basate su API (Application Programming Interface), dove nuovi protocolli garantiscono sicurezza, autorizzazione e gestione dei pagamenti. Le decisioni di acquisto vengono sempre più delegate a queste entità autonome, che operano con una logica algoritmica precisa e priva di emozioni.

Dalla User Experience alla Agent Experience

Tradizionalmente, il marketing e l'experience design sono stati orientati verso la percezione umana. Metriche come il tasso di clic (CTR), il tempo di permanenza su una pagina o l'imbuto di conversione (Conversion Funnel) presupponevano che i contenuti fossero visti, interpretati ed elaborati emotivamente da un essere umano. Gli agenti, però, funzionano in modo diverso. Non consumano interfacce visive né storie nel senso tradizionale. Essi accedono a dati strutturati, confrontano attributi e prendono decisioni basate su criteri chiari e oggettivi. Con questa evoluzione, emerge una nuova prospettiva: la "Agent Experience".

Perché un agente possa funzionare efficacemente, sono cruciali informazioni di prodotto leggibili dalle macchine, attributi univoci e l'accesso in tempo reale a prezzi, disponibilità e opzioni di consegna. Anche la fiducia deve diventare tecnicamente misurabile, attraverso recensioni analizzabili, certificazioni e una qualità dei dati coerente e affidabile. Il successo, in questo nuovo paradigma, non si manifesta più principalmente attraverso i clic, ma piuttosto dalla frequenza con cui gli agenti raccomandano un marchio, dall'affidabilità con cui vengono gestite le transazioni e dalla stabilità con cui i sistemi operano all'interno delle logiche decisionali dell'AI agentica. Le aziende devono quindi ripensare il modo in cui presentano i loro prodotti e servizi, rendendoli digeribili e verificabili dalle macchine.

La base tecnologica per l'Agentic Commerce

L'Agentic Commerce può prosperare solo se i sistemi sono configurati in modo tale che gli agenti AI possano trovarli, confrontarli e utilizzarli per le transazioni. Per la maggior parte dei marchi, questo non significa un completo rifacimento del proprio negozio online. Generalmente, è sufficiente una connessione aggiuntiva "snella" che renda disponibili in tempo reale i dati di catalogo, prezzo e consegna. L'efficienza è la chiave, e la facilità di integrazione è fondamentale.

Gli agenti moderni scompongono gli obiettivi in singoli passaggi, pianificano la loro implementazione e li eseguono autonomamente. Una richiesta come "scarpe da trail running sotto i 100 euro, consegna prima del weekend" viene tradotta in requisiti concreti, sistematicamente verificata e gestita in modo completamente automatizzato. Questo processo richiede una profonda capacità di comprensione del linguaggio naturale e una robusta infrastruttura di backend.

La base di tutto ciò sono le funzioni di commercio basate su API. Le informazioni sui prodotti, i prezzi e le disponibilità si trovano dietro servizi a cui è possibile accedere in tempo reale. Gli agenti necessitano di risposte strutturate a domande fondamentali: quali prodotti ci sono? Quanto costano? Sono disponibili? Quando possono essere consegnati? La standardizzazione dei dati e delle interfacce è quindi un requisito imprescindibile per il successo dell'Agentic Commerce.

Standard vincolanti garantiscono prevedibilità e interoperabilità. Diversi protocolli sono in fase di sviluppo o già in uso per facilitare questa interazione macchina-macchina:

Questi protocolli sono i pilastri su cui si costruisce la fiducia e l'efficienza degli scambi commerciali automatizzati.

Marketing e media nell'era degli agenti

Il marketing, tuttavia, non scomparirà; piuttosto, cambierà radicalmente il suo ruolo. I contenuti dovranno servire due livelli contemporaneamente: dovranno continuare a persuadere gli esseri umani, ma dovranno anche essere facilmente interpretabili dagli agenti. La forza di un marchio sarà misurabile attraverso segnali di fiducia, attributi standardizzati e una qualità dei dati impeccabile e affidabile. L'estetica e la narrazione visiva saranno affiancate da una struttura dati robusta e trasparente.

Anche gli editori si trovano di fronte a un cambiamento epocale. Gli agenti riassumono i contenuti anziché reindirizzare il traffico alle pagine originali. La rilevanza non deriverà più tanto dal numero di clic, quanto dal ruolo di fonte citata e affidabile nelle risposte generate dall'AI. Questo sposta l'attenzione dalla quantità di traffico alla qualità e all'autorità del contenuto. Le "Customer Journey" si dissolveranno in profili di requisiti che vengono elaborati algoritmicamente, eliminando la necessità di percorsi di navigazione complessi.

I budget destinati ai media si sposteranno verso la visibilità negli ecosistemi degli agenti e verso l'integrazione nei loro flussi di lavoro. Lo storytelling rimarrà importante, ma sarà completato dalla necessità di essere chiaro, credibile e inequivocabilmente interpretabile per le macchine. I modelli di attribuzione classici perderanno la loro efficacia. Nuove metriche guadagneranno importanza, come la quota di raccomandazioni degli agenti, la qualità dei segnali di fiducia strutturati o il grado di integrabilità tecnica dei sistemi.

Per gli inserzionisti: ripensare la comunicazione con punti di contatto limitati

Molti formati pubblicitari consolidati si basano su contatti ripetuti con il marchio. Annunci display, retargeting e analisi multi-touch presuppongono una visibilità prolungata nel tempo e la possibilità di "toccare" il consumatore in diverse fasi del suo percorso. Nel commercio gestito dagli agenti, questi punti di contatto esistono a malapena. Un agente presenta poche opzioni selezionate e altamente pertinenti. Non esiste un inventario di annunci e non c'è posizionamento visivo nel senso tradizionale. Un marchio è parte della selezione, oppure no. Questo richiede un ripensamento fondamentale della strategia pubblicitaria:

La transizione dal posizionamento a pagamento all'autorità guadagnata significa uno spostamento fondamentale di budget e priorità per le aziende. Le risorse dovranno essere reindirizzate verso l'ottimizzazione dei dati e la costruzione di una reputazione digitale solida e verificabile dalle macchine.

Il successo viene ridefinito

Gli agenti concludono le transazioni in interfacce basate sul dialogo, al di là degli strumenti di analisi classici e senza visibilità diretta per gli specialisti del marketing tradizionali. Il compito centrale per i marchi consiste nell'articolare chiaramente i propri valori, essere presenti nei sistemi di ricerca e raccomandazione degli agenti e creare infrastrutture adatte sia agli esseri umani che all'esecuzione autonoma. La sfida è duplice: soddisfare le esigenze di un pubblico umano sempre più informato e quelle di un'intelligenza artificiale sempre più sofisticata.

I marchi che agiranno precocemente e prepareranno le loro offerte per l'utilizzo dell'AI agentica plasmeranno le regole del commercio nei prossimi anni. Non saranno gli attori più rumorosi ad avere successo, ma quelli di cui gli agenti AI si fidano e in nome dei quali agiscono. Questa è una corsa verso l'affidabilità e la trasparenza algoritmica, piuttosto che verso la dominanza del mercato attraverso la pubblicità tradizionale.

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