"Devo andare a un evento. Ho 200€. Acquistami un abito."

Immaginiamo questo scenario. Un utente non apre Google, non naviga un sito e-commerce, non filtra decine di prodotti. Si limita a dire a un agente AI:

"Devo partecipare a un evento serale. Ho un budget di 200 euro. Conosci la mia taglia, il mio stile, i colori che indosso di solito. Acquistami un abito."

L'agente AI seleziona il prodotto, verifica disponibilità e prezzo, completa il pagamento tramite un checkout integrato e notifica l'utente dell'acquisto avvenuto.

Nessuna ricerca. Nessun sito. Nessun funnel tradizionale.

Uno scenario che oggi sembra difficile da immaginare, ma che non è affatto un semplice esercizio teorico: è la naturale evoluzione delle funzionalità che OpenAI, Google e le principali piattaforme digitali stanno già introducendo. Ne parleremo meglio nella parte finale di questo articolo, ma prima andiamo per gradi…

Il cambio di paradigma: da "ricerca → sito → checkout" a "richiesta → suggerimento → acquisto"

Per oltre un decennio il commercio digitale si è basato su un paradigma consolidato: ricerca → sito → checkout. SEO, advertising, UX e CRO hanno ruotato attorno al sito come hub centrale dell'esperienza.

Le piattaforme di AI generativa stanno introducendo un modello radicalmente diverso: richiesta → suggerimento → acquisto.

La conversazione diventa l'interfaccia primaria. L'AI diventa il punto decisionale. Il sito, sempre più spesso, diventa opzionale.

Perché OpenAI e Google stanno spingendo verso l'AI-native commerce

OpenAI e Google stanno evolvendo i propri assistenti da strumenti informativi a ambienti transazionali completi. Dal punto di vista strategico, il razionale è evidente e risponde a una logica comune alle grandi piattaforme digitali:

• Riduzione drastica dell'attrito cognitivo e operativo
• Maggiore controllo del momento decisionale
• Incremento dei tassi di conversione
• Nuovi modelli di monetizzazione (commissioni, revenue share, sponsored results)

Google sta integrando acquisti nativi con Gemini e AI Search, introducendo buy button e Universal Commerce Protocol con partner come Shopify, Walmart, Target ed Etsy. OpenAI ha lanciato Instant Checkout per consentire acquisti direttamente in ChatGPT, con evoluzione verso AI agents autonomi che non si limitano a suggerire, ma agiscono.

Il valore si sposta dal traffico alla scelta finale, cioè dal presidio del funnel alla capacità di essere selezionati dall'AI nel momento decisionale.

L'infrastruttura invisibile: API, checkout headless e dati strutturati

Dal punto di vista tecnico, questo modello è possibile solo grazie a un'evoluzione architetturale chiave:

• Cataloghi prodotto esposti via API
• Checkout headless
• Pricing e disponibilità in tempo reale
• Identity e payment tokenizzati

Le piattaforme e-commerce più avanzate stanno già lavorando in questa direzione.

Shopify come esempio

Shopify si sta posizionando sempre più come commerce backend, non solo come builder di storefront. Il prodotto diventa un oggetto interrogabile via API da AI assistant, agenti autonomi e touchpoint esterni al sito.

In questo contesto, l'e-commerce non "vende" solo sul proprio dominio, ma ovunque venga presa una decisione di acquisto.

Use case concreto: il fashion e gli agenti AI

Il fashion è uno dei settori dove questo paradigma può esplodere più rapidamente. Già da tempo alcuni brand utilizzano gli agenti AI per i suggerimenti di stile. Altri stanno andando oltre: JD Sports ha recentemente annunciato l'adozione di AI-commerce con Microsoft Copilot, Google Gemini e OpenAI ChatGPT per shopping conversazionale negli USA.

Scenario realistico

Un brand del settore fashion dispone di catalogo aggiornato in tempo reale, dati su taglie, fit, colori, occasioni d'uso e storico acquisti cliente nel CRM.

Un agente AI, integrato via API, può:

1. Ricevere una richiesta ("outfit per evento serale, budget 150€")
2. Incrociare preferenze cliente, disponibilità stock e rotazione collezioni
3. Selezionare automaticamente outfit completo e accessori coerenti
4. Completare l'acquisto in un'unica transazione

Il tutto senza che il cliente "navighi" nulla.

Il ruolo strategico del CRM in uno scenario di acquisto delegato

In questo modello il CRM non è più solo uno strumento di comunicazione post-vendita. Diventa il sistema decisionale che alimenta l'agente AI e ne governa le regole di scelta.

Le principali piattaforme CRM (Salesforce, Adobe, HubSpot, ma anche soluzioni verticali retail) stanno evolvendo per rendere i dati cliente immediatamente consumabili via API, supportare decisioni real-time e orchestrare esperienze cross-canale.

Taglia, stile, budget, frequenza d'acquisto e contesto diventano input operativi per l'AI. Non si tratta più di personalizzazione del messaggio, ma di personalizzazione dell'azione.

Omnicanalità e misurazione della customer journey: nuove sfide

L'AI commerce si inserisce in un contesto di omnicanalità già complesso, ma ne cambia radicalmente le regole.

Domande chiave:

• Dove inizia la customer journey se l'utente non "cerca"?
• Come attribuire una conversione generata da un agente AI?
• Qual è il ruolo dei canali tradizionali nel lungo periodo?

I modelli di attribution basati su touchpoint e click mostrano tutti i loro limiti. Servono approcci più evoluti, orientati a journey probabilistiche, decision making automatizzato e customer lifetime value.

Il vero futuro: delegated commerce

Ritorniamo all'esempio usato nell'introduzione di quest'articolo: "Devo andare a un evento. Ho 200€. Acquistami un abito."

Il vero punto di rottura non è l'acquisto dentro una chat. È la delega totale.

Un futuro molto prossimo in cui l'utente definisce obiettivi, imposta vincoli e affida l'esecuzione a un agente AI.

Per il retail questo implica un cambio profondo nel modo di competere, nel valore del brand e nel rapporto diretto con il cliente.

I brand di fronte a un nuovo tipo di competizione

Con l'affermarsi del delegated commerce, il confronto competitivo cambia natura. Non si gioca più solo su visibilità, creatività ed esperienza di navigazione.

Ma su:

• Qualità e struttura dei dati
• Integrazione dei sistemi
• Chiarezza delle regole decisionali
• Affidabilità operativa end-to-end

I brand non dovranno convincere soltanto le persone, ma anche i sistemi che prenderanno decisioni per loro.

L'AI commerce come nuovo canale operativo

L'AI commerce non è una semplice estensione dell'e-commerce tradizionale. È un canale con logiche proprie, che richiede architetture aperte e interoperabili, integrazione profonda tra CRM, e-commerce e supply chain, e nuovi modelli di misurazione orientati al valore nel tempo.

Le aziende che oggi investono in questa direzione non stanno inseguendo una tendenza tecnologica, ma costruendo le basi operative per competire in uno scenario dove la scelta di acquisto non sarà più esplicita, ma delegata.