L'Agentic Commerce si riferisce a un ecosistema economico in cui un software di intelligenza artificiale autonomo, noto come AI Agents , ha l'autorità e la capacità tecnica di prendere decisioni di acquisto ed eseguire transazioni finanziarie per conto di un utente umano o di un'azienda.
In questo modello, il consumatore cessa di essere l'operatore diretto dell'acquisto (che ricerca, confronta, clicca su "acquista") e diventa un "gestore", delegando il compito all'IA. L'agente opera all'interno di parametri prestabiliti (budget, preferenze di marca, scadenze) per risolvere un'esigenza, come rifornire la spesa, prenotare un viaggio o negoziare un servizio.
Il concetto centrale: da “uomo-macchina” a “macchina-macchina”
L'e-commerce tradizionale si basa su interfacce pensate per gli esseri umani (pulsanti colorati, foto accattivanti, trigger emozionali). L'Agentic Commerce segna il passaggio al M2M (Machine-to-Machine Commerce) .
In questo scenario, un agente di acquisto (del consumatore) negozia direttamente con un agente di vendita (del negozio) tramite API, in millisecondi, cercando la migliore offerta in base a dati logici (prezzo, specifiche tecniche, velocità di consegna), ignorando l'attrattiva visiva o emotiva del marketing tradizionale.
Come funziona in pratica
Il ciclo di negoziazione degli agenti segue generalmente tre fasi:
- Monitoraggio e attivazione: l'agente percepisce un'esigenza. Questa può provenire da dati IoT (un frigorifero intelligente che rileva che il latte è finito) o da un comando diretto ("Prenota un volo per Londra la prossima settimana al prezzo più basso").
- Selezione e decisione: l'agente analizza all'istante migliaia di opzioni sul web. Incrocia la richiesta con la cronologia dell'utente (ad esempio, "preferisce il latte senza lattosio" o "evita voli con scali brevi").
- Esecuzione autonoma: l'agente seleziona il prodotto migliore, inserisce i dettagli di consegna, effettua il pagamento tramite un portafoglio digitale integrato e avvisa l'utente solo al completamento dell'attività.
Esempi di applicazione
- Rifornimento domestico (casa intelligente): i sensori nella dispensa rilevano bassi livelli di detersivo per il bucato e l'agente effettua automaticamente l'acquisto al supermercato con il miglior prezzo del giorno.
- Viaggi e turismo: un agente riceve l'incarico di "Organizzare un weekend romantico in montagna con un budget di 2.000 R$". Prenota un hotel, il trasporto e la cena, coordinando le date con gli impegni della coppia.
- Negoziazione dei servizi: un agente finanziario monitora gli account di abbonamento (Internet, streaming, assicurazione) e contatta automaticamente i fornitori per rinegoziare tariffe più basse o annullare i servizi non utilizzati.
Confronto: E-commerce tradizionale vs. Agentic Commerce
| Caratteristica | E-commerce tradizionale | Commercio Agentico |
| Chi acquista | Umano | Agente AI (Software) |
| Fattore decisionale | Emozione, Marchio, Visivo, Prezzo | Dati, efficienza, rapporto costi-benefici |
| Interfaccia | Siti web, app, vetrine visive | API, codice, dati strutturati |
| Viaggio | Cerca → Confronta → Checkout | Bisogno → Consegna (zero attrito) |
| Marketing | Persuasione visiva e copywriting | Ottimizzazione e disponibilità dei dati |
L'impatto sui marchi: "Marketing per le macchine"
L'ascesa dell'Agentic Commerce pone le aziende di fronte a una sfida senza precedenti: come vendere a un robot?
Poiché gli agenti di intelligenza artificiale non sono influenzati da packaging accattivanti o influencer digitali, i marchi dovranno concentrarsi su:
- Disponibilità dei dati: garantire che le informazioni sui prodotti siano leggibili dall'intelligenza artificiale (Web semantico).
- Competitività reale: il prezzo e le specifiche tecniche avranno più peso del marchio .
- Reputazione digitale: le recensioni e le valutazioni saranno dati cruciali che l'agente utilizzerà per convalidare la qualità del prodotto.
Riepilogo
Agentic Commerce rappresenta la trasformazione del consumatore in un "supervisore dei consumi". È l'evoluzione definitiva della praticità, in cui la tecnologia elimina il carico cognitivo dalla routine di acquisto, consentendo agli esseri umani di concentrarsi sul consumo del prodotto, non sul processo di acquisizione.
