Che cos'è il commerce basato sugli agenti?

Gli agenti AI sono sistemi alimentati dall'intelligenza artificiale che eseguono autonomamente le attività progettando workflow con gli strumenti disponibili. Mentre i bot più semplici rispondono ai prompt, gli agenti intelligenti moderni hanno funzionalità più ampie: possono ragionare, pianificare e agire su più sistemi e piattaforme AI.

A differenza delle tradizionali esperienze di e-commerce, che richiedono a una persona di cercare manualmente i prodotti, confrontare le opzioni, leggere le recensioni e completare il checkout passo dopo passo, il commerce basato sugli agenti sposta gran parte di questo lavoro sugli agenti AI. In un flusso tradizionale, gli acquirenti devono saltare tra schede e rivenditori per valutare le scelte e inserire manualmente le loro informazioni alla cassa.

Con il commercio agente, gli assistenti dello shopping basati su AI raccolgono proattivamente i requisiti, scansionano più rivenditori in tempo reale, valutano i prodotti rispetto alle preferenze e ai vincoli dell'utente e effettuano acquisti o raccomandazioni per conto dell'utente. Questo semplifica il processo.

Il commerce basato sugli agenti non è limitato allo shopping online. È rilevante per un'ampia gamma di esperienze commerciali, tra cui viaggi e acquisto di biglietti, abbonamenti e servizi digitali e integrazioni retail.

Il commerce basato sugli agenti fa parte della prossima fase di integrazione dell'AI generativa (gen AI) nel commercio. Uno studio del 2026 dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che il 45% dei consumatori utilizza già l'AI per parte del percorso di acquisto.

L'uso spazia dall'interpretazione delle recensioni alla ricerca di offerte, il che indica che le abitudini dei consumatori stanno cambiando verso decisioni d'acquisto basate sull'AI. Altre ricerche suggeriscono che il commerce basato sugli agenti potrebbe generare tra i 3 e i 5 trilioni di dollari a livello globale entro il 2030.¹

L'attuale ondata è stata plasmata dai progressi nella gen AI e negli ecosistemi di strumenti, dai modelli OpenAI utilizzati all'interno degli assistenti alle integrazioni retail che toccano sempre più spesso i marketplace come Amazon.

Le precedenti generazioni di retail AI, come i motori di raccomandazione o i chatbot, erano reattive e richiedevano un intervento umano graduale. Gli agenti AI agentici moderni si differenziano in tre modi:

• Autonomia: possono agire senza input costanti da parte dell'utente, seguendo framework e guardrail predefiniti.
• Ragionamento: adattano le raccomandazioni e le azioni in base alle condizioni in evoluzione, come le variazioni di prezzo o l'esaurimento delle scorte.
• Interoperabilità: si integrano in molte piattaforme di AI e workflow attraverso API aperte e connettori open source, consentendo l'automazione su più sistemi.

Mentre la prima commerce AI era limitata a rispondere a domande e a fare suggerimenti statici di prodotti, gli agenti di oggi possono operare come assistenti di shopping, agenti di shopping o agenti di commercio. Possono essere incorporati in applicazioni come ChatGPT, Gemini o Perplexity. Attraverso l'interazione in linguaggio naturale, abbinano l'intento di query ai dati strutturati dei prodotti e gestiscono pagamenti e altre attività su piattaforme di e-commerce e sistemi retail.

Questi agenti dello shopping non si limitano a consigliare un paio di scarpe; navigano nelle piattaforme di e-commerce, confrontano il prezzo tra più rivenditori, applicano coupon e completano gli acquisti utilizzando metodi di pagamento agentici pre-autorizzati.

Man mano che il commerce basato sugli agenti continua a evolversi, lo faranno anche i comportamenti e le aspettative dei consumatori. Oggi, i clienti sono abituati a recarsi su un sito o piattaforma specifica per cercare prodotti o servizi specifici. Ma il commerce basato sugli agenti sfuma questi confini e rende accessibili all'acquisto quegli stessi prodotti e servizi tramite altri mezzi.

Ad esempio, un consumatore potrebbe aver bisogno di riordinare un articolo per la casa, prenotare un hotel o rinnovare un abbonamento. In un modello tradizionale, per completare queste attività, gli utenti visitano uno o più siti web. Con il commerce basato sugli agenti, possono invece chiedere aiuto a un agente AI. L'agente completa la transazione tramite un'interfaccia conversazionale o un servizio connesso. L'utente non deve visitare il sito web o l'app del rivenditore.

L'adozione sta accelerando sia per le imprese che per i consumatori. Molte startup ora offrono componenti implementabili per l'orchestrazione, la valutazione e la governance degli agenti che sono spesso costruiti su framework open source per facilitarne l'uso.

Il commercio basato su agenti solitamente passa attraverso diverse fasi, collegando l'input con un'azione indipendente dell'AI:

Al centro del commerce basato sugli agenti c'è la relazione utente-agente. Gli utenti definiscono obiettivi, permessi e vincoli, come limiti di budget o preferenze di brand. Ad esempio, un consumatore potrebbe chiedere a un agente AI: "Trovami una tenda da campeggio a meno di 150 USD e fammela consegnare entro venerdì". L'agente di shopping interpreta la richiesta, accede ai dati strutturati dei prodotti e applica filtri basati su prezzo, specifiche e disponibilità di consegna.

Se eseguita correttamente, questa interazione sarà meno un riempimento di moduli e assomiglierà di più a una conversazione guidata che migliora l'esperienza dell'utente rispettando le autorizzazioni e i vincoli.

L'agentic AI va oltre gli strumenti standard pianificando workflow a più passi, chiamando API esterne e adattando azioni lungo il percorso. Questa complessità consente azioni autonome come monitorare in tempo reale le variazioni dei prezzi, riordinare l'inventario quando esaurisce e completare acquisti senza ripetuta approvazione umana. L'autonomia è solitamente a livelli in modo che gli acquisti a basso rischio siano completamente automatizzati, mentre quelli costosi o sensibili potrebbero comunque richiedere l'approvazione umana.

Nel precedente esempio della tenda da campeggio, l'agente autorizzato cerca in più database di rivenditori tra diversi fornitori per confrontare le offerte in tempo reale. Potrebbe anche utilizzare un protocollo agent-to-agent per negoziare extra, come articoli in bundle o sconti fedeltà.

Il commerce basato su agenti rende il processo di scoperta del prodotto meno incentrato sulla ricerca o la navigazione e più sul raggiungimento di un obiettivo specifico. Gli agenti analizzano i dati dei prodotti provenienti da più fonti. Confrontano fattori come prezzo, disponibilità, tempi di consegna e recensioni.

Con l'evoluzione delle funzionalità basate su agenti, questi processi diventano sempre più multimodali, cioè incorporano testo, immagini, storia utente e dati strutturati. Questo sviluppo sta stimolando l'interesse per l'ottimizzazione generativa dei motori (GEO), che si concentra sulla strutturazione del contenuto del prodotto, in modo che i LLM e gli agenti possano interpretarlo. Invece di ottimizzare solo per le ricerche umane, i marchi ora hanno bisogno di dati di prodotto leggibili dalle macchine, attributi standardizzati e metadati chiari, in modo che i sistemi di AI possano scoprirli e utilizzarli.

Affinché il commerce basato su agenti possa operare su larga scala, i rivenditori e i fornitori di servizi devono rendere i loro sistemi accessibili tramite interfacce leggibili dalle macchine. Questa accessibilità di solito comporta l'esposizione di API per cataloghi di prodotti, prezzi e disponibilità in tempo reale, insieme a politiche di reso, garanzie e altre informazioni.

Queste interfacce consentono la comunicazione tra commercianti e agenti, così che gli agenti AI possano convalidare l'inventario ed eseguire acquisti per conto dell'utente. Sempre più spesso, questa integrazione viene discussa in termini di standard emergenti o proposti, spesso indicati come Agentic Commerce Protocol (ACP). Questi standard mirano a definire il modo in cui gli agenti AI e i commercianti scambiano questo tipo di informazioni strutturate.

I pagamenti basati su agenti sono una parte fondamentale del processo di commerce basato sugli agenti. Negli ultimi anni, le principali piattaforme di e-commerce e i fornitori di servizi di pagamento hanno ampliato le funzionalità API per supportare workflow di acquisto automatizzati e gestione degli abbonamenti. Gli acquisti agenziali vengono completati utilizzando sistemi di autenticazione delegata, come l'Agent Payments Protocol (AP2) di Google, le credenziali tokenizzate AI-ready di Visa o l'integrazione di Stripe con il checkout istantaneo in-app in ChatGPT. Questi sistemi di autenticazione consentono la trasparenza delle transazioni e forniscono tracce di audit per supportare il rilevamento delle frodi.

Una volta completato un acquisto, gli agenti potrebbero occuparsi di altri compiti, come il monitoraggio delle spedizioni e la gestione dei resi. Possono anche avviare raccomandazioni di prodotti after-market per accessori o beni complementari per andare oltre la vendita iniziale.

Il commerce basato sugli agenti offre molti vantaggi, tra cui:

• Elaborazione delle transazioni più rapida ed efficiente
• La capacità di scalare l'attività di acquisto su grandi volumi
• Personalizzazione in tempo reale delle offerte
• Riduzione degli attriti alla cassa grazie ai pagamenti basati su agenti
• Migliore precisione operativa con meno supervisione manuale.

Gli agenti AI possono aiutare i consumatori a ridurre i tempi di ricerca e ad accelerare il processo decisionale fornendo consigli personalizzati sui prodotti in base alla cronologia degli acquisti e alle preferenze. Per le aziende, il commercio agentico offre nuovi percorsi per la scoperta dei prodotti e la possibilità di monetizzare le interazioni con gli agenti attraverso offerte mirate o pacchetti di accordi.

Il commerce basato sugli agenti affronta alcune barriere all'adozione, tra cui:

• Prontezza dei dati: alcuni rivenditori lottano con dati di prodotto frammentati tra i vari sistemi, il che limita la reperibilità e l'interoperabilità.
• Fiducia: la ricerca di IBM dimostra che l'83% dei consumatori condivide preoccupazioni comuni in materia di privacy, uso improprio dei dati e marketing indesiderato. E alcuni clienti preferiscono ancora le transazioni manuali a quelle automatizzate.
• Adattamento legacy: i sistemi di pagamento e rilevamento delle frodi esistenti sono stati creati per la verifica umana, non per gli intermediari automatici. Le aziende che vogliono adottare esperienze agentiche dovranno aggiornarsi.

Sebbene il commerce basato sugli agenti venga spesso discusso nel contesto dello shopping online, le sue applicazioni si estendono a qualsiasi ambito in cui gli acquisti e le transazioni siano complessi, ripetitivi o urgenti. Man mano che gli agenti AI acquisiscono la capacità di interagire direttamente con fornitori e sistemi di pagamento, il commercio agente viene esplorato come livello di coordinamento per una vasta gamma di attività commerciali.

Le aziende possono utilizzare il commerce basato sugli agenti per automatizzare le decisioni di procurement, soprattutto per gli acquisti di routine o a basso rischio. Gli agenti AI possono convalidare i fornitori approvati, negoziare prezzi basati sul volume ed effettuare ordini. Nei contesti della supply chain, gli agenti possono anche rispondere a esigenze di inventario o interruzioni ricavando fornitori alternativi in tempo reale.

Circa il 61% dei responsabili della procurement cita i rischi geopolitici e della supply chain come le principali preoccupazioni e si prevede che entro il 2028 metà dei produttori del G2000 renderà operative supply chain circolari basate sull'AI. Il commercio agentico fornisce il livello di transazione e coordinamento che rende tutto ciò una realtà.

Nel retail, il commerce basato sugli agenti consente agli agenti AI di gestire acquisti ricorrenti, confrontare i prezzi tra più rivenditori in tempo reale e effettuare ordini in base alle preferenze o ai vincoli definiti dall'utente. Gli agenti potrebbero coordinare l'ordine online con il ritiro in negozio o la consegna locale, riducendo l'attrito tra i canali. Per i rivenditori, questa funzionalità potrebbe spostare la competizione verso i dati dei prodotti leggibili dalla macchina, la disponibilità e l'affidabilità dell'evasione, piuttosto che verso la sola visibilità del marchio.

Il commerce basato sugli agenti viene sempre più applicato alla gestione di abbonamenti digitali, licenze e servizi basati sull'uso. Gli agenti AI possono monitorare l'utilizzo dell'abbonamento, cancellare i servizi sottoutilizzati, aggiornare i piani al raggiungimento di soglie o cambiare fornitore in base a criteri di prezzo o di prestazioni. Questo caso d'uso si concentra più sull'ottimizzazione post-acquisto che sulla scoperta iniziale.

Nel settore dei viaggi e dell'ospitalità, il commerce basato sugli agenti supporta i flussi di lavoro di prenotazione end-to-end, inclusi voli, alloggi, trasporti terrestri e altri elementi. Gli agenti AI possono monitorare i prezzi, prenotare nuovamente i viaggi quando le condizioni cambiano e gestire automaticamente rimborsi o accrediti, entro limiti di approvazione predefiniti.

Le organizzazioni che vogliono abbracciare il commerce basato sugli agenti devono:

1. Standardizzare i dati sui prodotti in modo che siano leggibili sia dagli esseri umani che dalle macchine.
2. Integrare API aperte per consentire interazioni fluide tra agenti.
3. Applicare chiare misure di sicurezza per preservare la fiducia e la conformità.
4. Ripensare la SEO per AI in modo che gli agenti, non solo gli esseri umani, possano trovare le offerte e agire di conseguenza.

I primi ad adottare il commerce basato sugli agenti saranno in grado di influenzare il modo in cui questi sistemi intelligenti di AI gestiscono la scoperta, la raccomandazione e la fidelizzazione all'interno dell'ecosistema.