Agentic commerce: quando non siamo più noi a fare la spesa

Per anni abbiamo parlato di e-commerce, poi di omnicanalità, poi di intelligenza artificiale applicata al marketing. Ora il lessico si aggiorna di nuovo, e lo fa in modo piuttosto esplicito introducendo l’agentic commerce, la cui traduzione non ufficiale ma efficace potrebbe essere: “Qualcuno – o qualcosa – che compra al posto nostro”.

Non è una provocazione, bensì uno dei temi di retail che emergono a livello internazionale in questo inizio 2026 e che potrebbe cambiare il futuro della distribuzione moderna.

Dall’AI che consiglia all’AI che decide

Siamo di fonte ad un passaggio netto: l’AI non si limita più a suggerire prodotti, ma inizia a operare come agente autonomo, capace di cercare, confrontare e completare un acquisto.

Il dato che colpisce è quello sulla fiducia, secondo Axios, testata americana che monitora da vicino l’evoluzione dell’economia digitale, tra Gen Z e Millennial, oltre la metà dichiara di affidarsi ai consigli dell’AI nelle scelte di prodotto e non solo di usarli ma di delegarli. Per brand e retailer questo significa una cosa semplice e scomoda insieme: la competizione non si gioca più solo sullo scaffale, fisico o digitale, ma nell’interfaccia tra algoritmo e consumatore. In sintesi, se l’agentic AI non intercetta un’offerta, quell’offerta smette di esistere.

Ma concretamente: come funziona l’agentic commerce?

Di fatto, non siamo più noi a cercare un prodotto, confrontare alternative, decidere tempi e prezzo ma lo fa un agente AI al posto nostro, partendo da istruzioni semplici: “Compra il miglior detersivo sotto i sei euro; riordina quello che manca per la settimana; scegli l’opzione più conveniente come l’ultima volta”.

L’esempio più intuitivo è questo: “Io non entro più in un sito o in un’app, dico al mio assistente digitale che sabato ho ospiti e che voglio restare nel budget, a questo punto è l’agente ad incrociare prezzi, disponibilità, promozioni, abitudini precedenti; poi compra, io, al massimo, approvo (e pago)”.

È qui che l’AI smette di essere un consigliere e diventa un delegato ed è questo passaggio che alcune analisi recenti, come quelle raccontate da Axios, indicano come il vero cambio di paradigma.

Marketing: parlare alle persone, ma anche alle macchine

In questo scenario, il marketing cambia destinatario, continua a parlare alle persone, certo, ma deve imparare a parlare anche alle macchine. Perché l’agente AI non “naviga” come una persona: non si lascia sedurre da un visual, non legge un payoff, non entra in un punto di vendita, legge dati: prezzi, disponibilità, attributi di prodotto, affidabilità dell’offerta, storico. Se un’informazione non è strutturata, aggiornata, coerente, semplicemente non entra nel perimetro decisionale. Non è penalizzata, peggio, è invisibile. Qui il campo da gioco cambia davvero: meno storytelling, più machine relevance. Non perché l’emozione non conti più, ma perché l’AI non si emoziona

La fiducia non è automatica

Il tema della fiducia, però, resta aperto. Alcune ricerche accademiche pubblicate di recente – tra cui quelle dell’Indian Institute of Management Lucknow – parlano esplicitamente di un necessario ripensamento etico dell’AI nel marketing.

Il rischio è noto: opacità nelle decisioni, bias algoritmici, difficoltà per il consumatore di capire “chi” sta scegliendo e “perché”. Nell’agentic commerce la questione si amplifica: se non scelgo io, ma non capisco come sceglie l’AI, la fiducia diventa fragile.

E in Italia? Arriva, ma senza strappi

Nel contesto italiano l’agentic commerce non sembra destinato a irrompere con effetti strabilianti; almeno non subito. In un mercato ancora fortemente legato alla relazione, soprattutto nel food e nella gdo, l’agente AI rischia di diventare più un filtro a monte che un decisore finale. La sfida è duplice: da un lato rendere dati e assortimenti compatibili con logiche algoritmiche; dall’altro non perdere quel capitale di fiducia che, in Italia, passa ancora molto dal punto di vendita, dal reparto, dall’insegna: meno delega cieca, più influenza silenziosa.

E un retailer, da dove dovrebbe iniziare?

Non servono rivoluzioni improvvise, ma alcuni passaggi diventano inevitabili. Il primo riguarda i dati di prodotto: assortimenti, prezzi, promozioni e attributi devono essere solidi, coerenti, leggibili, non per “fare AI”, ma per essere intercettabili da chi deciderà al posto del cliente. Il secondo è la coerenza dell’offerta. Infatti, nell’agentic commerce funzionano meglio le proposte chiare, riconoscibili, affidabili nel tempo. L’agente privilegia ciò che riduce il rischio, non ciò che sorprende. Il terzo è culturale: delegare la scelta a un algoritmo significa accettare di perdere controllo sul momento dell’acquisto, ma non sul valore della relazione, di conseguenza, il ruolo del retailer si sposta: meno persuasione, più credibilità.

Una questione di maturità

Secondo Deloitte, il messaggio è chiaro: la tecnologia è ormai data per acquisita e ciò che conta è la capacità di usarla senza erodere la fiducia costruita nel tempo.

In un contesto in cui le decisioni vengono delegate, coerenza, trasparenza e affidabilità diventano asset competitivi veri; non elementi di contorno. L’agentic commerce non è una moda linguistica; è un segnale e indica che il retail sta entrando in una fase in cui non si compete più solo per attenzione, ma per delega.

In sintesi, la domanda non è se gli agenti AI compreranno per noi (lo stanno già facendo); la domanda è se brand e retailer sono pronti a farsi scegliere da un algoritmo e, soprattutto, a spiegarlo a un consumatore che si fida sì, ma non ciecamente.

*direttore di Markup e Gdoweek