L\u2019arrivo delle reti di agenti IA ha gettato le basi per uno dei cambi epocali pi\u00f9 significativi dell\u2019economia digitale dalla nascita delle dot-com. Mentre alcuni prevedono un futuro totalmente autonomo per questi strumenti, le opportunit\u00e0 pi\u00f9 interessanti stanno gi\u00e0 prendendo forma. Il cambiamento in corso non sostituir\u00e0 il modo in cui si acquista, bens\u00ec porter\u00e0 a un\u2019evoluzione e a un potenziamento dell\u2019esperienza, che offriranno un nuovo valore per consumatori, retailer e brand.<\/p>\n
Sono particolarmente entusiasta, ma non della visione lontana di un\u2019IA che agisce in modo autonomo, bens\u00ec degli enormi, incredibili progressi gi\u00e0 in corso e di come ci stanno aiutando. I prossimi 10 anni scopriremo quanto efficacemente brand, retailer e LLM potranno usufruire di queste capacit\u00e0 per creare esperienze di acquisto affidabili, conversazionali, basate sui dati. Noi di Criteo riteniamo che il vero salto in avanti possa essere rappresentato da un\u2019innovazione pragmatica fondata su affidabilit\u00e0, interoperabilit\u00e0 e dati di qualit\u00e0 elevata. Partendo da qui, vorrei condividere cinque motivi per cui non vedo l\u2019ora di vivere in prima persona il futuro dell\u2019agentic commerce, dal 2026 in poi.<\/p>\n
Dopo aver assistito a diversi cicli tecnologici andare e venire, ho imparato ad affrontare le conversazioni sull\u2019IA con un ottimismo misurato. Gli ultimi 30 anni di evoluzioni tecnologiche hanno seguito un modello coerente: nuovi canali hanno portato all\u2019espansione dell\u2019ecosistema e vi si sono aggiunti, non hanno sostituito quelli esistenti. L\u2019agentic commerce<\/a> seguir\u00e0 lo stesso percorso, con in pi\u00f9 una nuova tipologia di coinvolgimento, ma non rimpiazzer\u00e0 quelle esistenti.<\/p>\n Prendiamo in considerazione l\u2019ultima grande trasformazione dell\u2019ambito retail. Quando \u00e8 nato l\u2019e-commerce, tutti hanno pensato alla fine dei negozi fisici. Ma ora, quasi 30 anni dopo, questi continuano a dominare la scena e l\u2019e-commerce rappresenta solo il 20% delle vendite al dettaglio totali<\/a> a livello internazionale secondo eMarketer. Anche se crescer\u00e0 nei prossimi 5 anni, le previsioni di Ark Invest, secondo cui il 25% dell\u2019e-commerce sar\u00e0 dominato dalla tecnologia agentica<\/a> entro il 2030, parliamo comunque di una percentuale di vendite lievemente superiore al 5%. Simili tendenze incrementali<\/a> mostrano che la navigazione mobile non ha sostituito quella desktop, cos\u00ec come il commercio sui social non ha sostituito l\u2019e-commerce tradizionale; piuttosto, ha aggiunto un\u2019ulteriore ambiente in cui sviluppare coinvolgimento.<\/p>\n Lo stesso avverr\u00e0 per l\u2019IA agentica nel commerce. Le previsioni che vedono un ecosistema totalmente autonomo, in cui agenti IA gestiscono acquisti autonomamente sopravvalutano l\u2019adozione di questa condotta. Secondo diverse dimostrazioni, l\u2019evoluzione sar\u00e0 pi\u00f9 graduale e assistita: i sistemi agentici potenzieranno ricerca, confronto ed efficienza in fase di acquisto, ma la presa di decisioni continuer\u00e0 ad essere prettamente umana.<\/p>\n I consumatori sono attirati dagli strumenti agentici quando questi riducono le difficolt\u00e0 tipiche di alcuni percorsi di acquisto, facendo risparmiare tempo, semplificando la fase di scelta e consentendo di identificare i prodotti giusti al prezzo giusto. Rimuovendo queste barriere, gli agenti possono portare ad acquisti in precedenza abbandonati e permettere un\u2019espansione dello shopping online, non allo spostamento completo verso altri canali.<\/p>\n Si tratta di progressi notevoli ma che comunque non indicano un passaggio alla completa automazione. Le piattaforme LLM odierne sono pi\u00f9 efficaci nel potenziare ricerca e confronto, ma gli acquirenti continuano a voler mantenere il controllo sulle decisioni finali. Le esperienze agentiche continuano ad evolversi e il loro utilizzo crescer\u00e0 in linea con l\u2019efficacia con cui risponderanno a queste esigenze fondamentali.<\/p>\n La ricerca, frammentata nel corso degli anni, ha portato al passaggio dalle tradizionali indagini su Google a contesti come quello di Reddit, di partecipazione a forum di conversazione con utenti reali per argomenti specifici. Le piattaforme LLM stanno velocizzando questo cambio, attraverso domande basate su prompt che fungono da nuovo modello di ricerca. Questo porta a una suddivisione della fase di scoperta, che si svolge lungo diversi punti di contatto.<\/p>\n Il passaggio \u00e8 evidente in un comportamento che sta emergendo. Un recente sondaggio condotto a livello internazionale da Criteo su 10.000 partecipanti* ha rilevato che il 40% degli acquirenti statunitensi utilizza regolarmente assistenti agentici per la ricerca di prodotti, tuttavia il 96% degli stessi utilizza anche altri canali, tra cui motori di ricerca, piattaforme social, siti di brand e retailer. Si tratta quindi del comportamento multicanale a cui abbiamo assistito lo scorso anno, quindi nessuna novit\u00e0 sta davvero soppiantando la condotta esistente. La fase di scoperta, invece, si sta distribuendo in pi\u00f9 canali e i consumatori si spostano tra diversi punti di contatto.<\/p>\n Man mano che questa frammentazione prende velocit\u00e0, la distribuzione della discoverability diventer\u00e0 la nuova tendenza. I prodotti dovranno essere individuabili in qualsiasi punto inizi la ricerca dei consumatori: dal contesto front-end dei retailer ai social, dalle piattaforme LLM ad altri ambienti IA emergenti. In queste circostanze, stiamo lavorando per aiutare i clienti a rendere i propri prodotti reperibili in questo ecosistema agentico sempre pi\u00f9 variegato.<\/p>\n La credenza che vede le piattaforme LLM cannibalizzare le reti del retail media \u00e8 errata. Questi sistemi porteranno a un\u2019espansione del funnel portando alla creazione di nuovi punti di ingresso per la scoperta e l\u2019intento, mentre l\u2019ambiente retailer continuer\u00e0 a essere il nucleo di conversione, fedelt\u00e0 e completamento.<\/p>\n Come puntualizza Emily Pfeiffer di Forrester<\/a>, I consumatori non cercano un\u2019unica esperienza di shopping generica. Si aspettano una fase di scoperta guidata, personalizzata e cercano sempre pi\u00f9 interfacce conversazionali che rispecchino le interazioni intuitive e contestuali tipiche delle piattaforme LLM, a cui si stanno sempre pi\u00f9 abituando. Tutto questo sta alzando il livello dei riferimenti in ambito UX per i retailer e rende pi\u00f9 urgente il bisogno di modernizzare il front-end di siti web, app ed esperienze in-store.<\/p>\n L\u2019affermazione di assistenti in ambito retail \u00e8 un indizio di come lo shopping online abbia la capacit\u00e0 di crescere pi\u00f9 velocemente: durante Black Friday e Cyber Monday,\u00a0 le sessioni condotte dall\u2019assistente di Amazon Rufus che hanno ottenuto acquisti, secondo Sensor Tower, sono cresciute di oltre il 100%, mentre quelle senza Rufus del 20%<\/a>. Anche Sparky, l\u2019assistente di Walmart, si sta affermando. Inoltre, secondo Accenture, gli acquirenti statunitensi preferiscono utilizzare assistenti con chat di retailer o specifici dei brand<\/a> rispetto alle piattaforme LLM di terzi.<\/p>\n Al contempo sta emergendo una nuova opportunit\u00e0 incrementale: le raccomandazioni sponsorizzate all\u2019interno dei chatbot di propriet\u00e0 dei rivenditori e nelle integrazioni delle loro app con piattaforme LLM come ChatGPT, in cui i retailer controllano il posizionamento dei prodotti.<\/p>\n La strada da seguire \u00e8 quella di una propriet\u00e0 equilibrata e della collaborazione. I retailer che creeranno esperienze agentiche nei propri ambienti e condivideranno anche dati commerce strutturati con piattaforme LLM in modo selettivo, continueranno a influenzare il percorso dei clienti e ad ampliare la discoverability in un panorama sempre pi\u00f9 eterogeneo.<\/p>\n Nell\u2019ecosistema IA incombe una domanda: le piattaforme LLM come monetizzeranno su larga scala? Il modello pi\u00f9 sostenibile e flessibile sar\u00e0 quello pubblicitario e questo sta gi\u00e0 accadendo, Google infatti ha iniziato a mostrare annunci<\/a> nella modalit\u00e0 di ricerca con AI overview. La pubblicit\u00e0 consente alle piattaforme di acquisire valore dalle fasi di scoperta e decisione, senza che queste siano titolari di acquisto o completamento.<\/p>\n Come ha riferito Eric Seufert in Mobile Dev Memo<\/a>, i modelli affiliate e marketplace si basano sull\u2019acquisizione di transazioni complete, il che pu\u00f2 limitare espansione e interoperabilit\u00e0. La pubblicit\u00e0 invece monetizza attenzione e intenzione. Placement contestuali all\u2019interno di esperienze conversazionali porteranno alla creazione di opportunit\u00e0 di revenue dai margini elevati, che evolveranno assieme al coinvolgimento degli utenti. Quando gli annunci native sono altamente rilevanti e in linea con il contesto, si integrano alla perfezione nelle esperienze, diventando cos\u00ec contenuti utili, non interruzioni. Questo li rende uno strumento di monetizzazione potente e modulabile.<\/p>\n2. Gli assistenti agentici porteranno a un nuovo tipo di scoperta che determiner\u00e0 ricerche ancora pi\u00f9 frammentate e a una discoverability dei prodotti pi\u00f9 competitiva.<\/h2>\n
3. Le esperienze agentiche porteranno i retailer a modernizzare la propria struttura front-end con l\u2019IA, il che dar\u00e0 maggior rilievo al retail media.<\/h2>\n
4. Quello pubblicitario diverr\u00e0 il modello di monetizzazione principale per le piattaforme LLM, che creer\u00e0 un ulteriore flusso di revenue scalabile.<\/h2>\n