Fino a poco tempo fa, progettare un e-commerce significava accompagnare una persona lungo un percorso abbastanza riconoscibile: ricerca, confronto, scheda prodotto, carrello e acquisto. Oggi, tra il cliente e lo store, sta entrando un nuovo intermediario. È l’AI che cerca, confronta, filtra le alternative e, sempre più spesso, può arrivare fino al checkout.
Il consumatore non scompare, ma delega una parte crescente del processo. Per chi lavora nell’e-commerce, questo cambia il modo in cui prodotti, dati e operazioni devono essere progettati.
Dalla ricerca alla delega
Il cambiamento è già visibile nei comportamenti.
Durante la stagione festiva 2025, il traffico proveniente da strumenti di AI generativa verso i siti retail statunitensi è cresciuto del 693,4% rispetto all’anno precedente. Non si trattava soltanto di visite esplorative: secondo Adobe, quel traffico ha registrato un tasso di conversione superiore del 31% rispetto alle altre fonti e un ricavo per visita in crescita del 254%.
Chi arriva da un assistente AI ha spesso già confrontato opzioni e ristretto il campo prima di entrare nello store.
Il passaggio successivo è l’agentic commerce: sistemi capaci non solo di suggerire un prodotto, ma di agire per conto dell’utente lungo diverse fasi dell’acquisto. Possono cercare una soluzione entro un budget, verificare disponibilità e condizioni, comporre un carrello o completare una transazione entro limiti definiti.
Google ha già introdotto l’Universal Commerce Protocol, uno standard aperto che permette ad agenti, retailer e sistemi di pagamento di comunicare dalla scoperta al post-vendita. Nuove funzioni consentono inoltre di dialogare con agenti del brand nei risultati di ricerca e acquistare senza uscire dagli ambienti AI.
Il prossimo cliente potrebbe non “vedere” lo store
Quando è un agente a selezionare le alternative, una homepage efficace o una campagna ben ottimizzata non bastano. L’AI deve poter comprendere in modo affidabile che cosa vende lo store, a quale prezzo, con quali varianti, disponibilità, tempi di consegna, politiche di reso e condizioni promozionali.
Il catalogo diventa così un’infrastruttura, non solo una raccolta di schede prodotto. Dati incompleti, descrizioni ambigue o informazioni non aggiornate possono rendere un’offerta invisibile o poco affidabile agli occhi del sistema che sta decidendo che cosa proporre.
Google sta ampliando gli attributi di Merchant Center oltre le keyword tradizionali, includendo risposte alle domande frequenti, accessori compatibili e prodotti sostitutivi. Nell’e-commerce conversazionale, essere trovati dipende sempre di più da dati strutturati, completi e coerenti.
L’AI non riguarda soltanto ciò che vede il cliente
Prepararsi a questo scenario non significa semplicemente inserire un assistente virtuale nello store. Per rispondere in tempo reale, un agente deve poter dialogare con catalogo, CRM, sistemi di pagamento, logistica, customer care e gestione dei resi.
La trasformazione si sposta quindi dietro le quinte. Occorre mappare i flussi, individuare i colli di bottiglia e decidere quali attività automatizzare: dall’aggiornamento del catalogo alle richieste ricorrenti e alle comunicazioni post-acquisto.
Ma automazione non significa assenza di controllo. La ricerca Visa mostra che circa due consumatori su tre usano o userebbero agenti di shopping per risparmiare tempo e trovare prezzi migliori, mentre quasi nove su dieci vogliono sapere come l’AI prende le proprie decisioni. Circa la metà smetterebbe di utilizzarla se venisse meno questa possibilità di controllo.
Servono quindi agenti progettati con regole, soglie, fallback ed escalation umana. L’automazione deve essere trasparente, reversibile e governabile.
Un nuovo ruolo per chi gestisce l’e-commerce
In questo scenario, chi lavora nell’e-commerce non può concentrarsi soltanto su campagne e conversion rate. Deve saper leggere lo store come un sistema: collegare dati e processi, definire KPI, valutare dove introdurre l’AI e governare il rapporto tra automazione e intervento umano.
È su questa evoluzione che si concentra il Master Part-Time in AI for E-commerce & Retail Optimization di Talent Garden, un percorso pensato per acquisire competenze strategiche e operative e capire come applicare l’AI ai processi e-commerce, all’esperienza cliente e alla crescita del business.
Perché il cliente del prossimo e-commerce sarà ancora una persona.
Ma, sempre più spesso, sarà un agente a decidere quali store meritano di arrivare fino a lei.
