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Le nuove frontiere del commercio agentico
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Global Equity Observer
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febbraio 19, 2026
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Le nuove frontiere del commercio agentico
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febbraio 19, 2026
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Le nuove frontiere del commercio agentico
Le nuove frontiere del commercio agentico |
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Capire come l’intelligenza artificiale rimodella il vantaggio competitivo è diventato un tema dominante per i mercati azionari. Negli ultimi mesi abbiamo esaminato questo problema dal punto di vista dei servizi di informazione finanziaria e delle società di servizi professionali all’interno del settore industriale. Si tratta di studiare un’area di opportunità e cambiamenti rivoluzionari con rilevanza immediata: il commercio agentico.
Il commercio agentico descrive quell’attività di e-commerce avviata o modellata da un sistema basato sull’intelligenza artificiale (in genere un modello linguistico di grandi dimensioni o un “agente”) dopo che un consumatore ha interagito con esso. Riteniamo che si tratti di un cambiamento importante per gli investitori perché cambia il modo in cui viene espressa la domanda, il modo in cui vengono scoperti i prodotti e, potenzialmente, il punto in cui l’economia cresce nello stack commerciale (software, pagamenti, logistica, pubblicità e mercati). Nel breve termine, è probabile che determini un’evoluzione più che una repentina rivoluzione. Tuttavia, è chiaro in che direzione sta puntando: l’interfaccia attraverso cui i consumatori effettuano gli acquisti sta diventando più conversazionale, più personalizzata e sempre più capace di eseguire transazioni.
Da “cerca e fai clic” a “chiedi e acquista”
In termini generali, il commercio agentico si ha quando un consumatore interagisce con un’interfaccia basata sull’IA per trovare, valutare e/o acquistare un prodotto o un servizio. In pratica, emergono due modelli chiaramente separati:
- Commercio agentico “conversazionale” (con intervento umano)
Un utente interagisce con il proprio agente IA preferito per descrivere ciò che desidera, esplorare le varie scelte e restringere il campo delle opzioni disponibili; l’utente tuttavia continua a effettuare l’ordine finale e a dare l’autorizzazione. Questo iter differisce dalla ricerca tradizionale sotto due aspetti importanti:
- Raccomandazioni iper-personalizzate. Nel tempo, un assistente IA può accumulare dati sufficienti per creare un quadro di preferenze, vincoli e comportamenti di un utente (ad es. taglia, stile, fascia di prezzo, modalità di consegna preferite, affinità ad un marchio). Tale quadro rende la scoperta dei prodotti significativamente più personalizzata rispetto a una query generica.
- Maggiore specificità sin dall’inizio. Le richieste di informazioni da parte dell’intelligenza artificiale incoraggiano intrinsecamente risposte dettagliate. Anziché cercare i “jeans da uomo” e quindi filtrare i risultati sul sito di un esercente, un utente può specificare in un’unica richiesta stile, taglia, colore, prezzo massimo e destinazione d’uso, spesso producendo risultati migliori con un minor numero di clic.
- Commercio agentico interamente autonomo (senza intervento umano)
In questo modello più futuristico, ma strategicamente importante, il consumatore delega l’intera attività di acquisto, specificando obiettivo e vincoli, e l’agente restituisce una conferma d’acquisto. Un prompt potrebbe essere formulato così: “Compra delle scarpe da corsa su strada per tratti di 5-10 km, numero 43, con buona ammortizzazione, un leggero supporto per l’iperpronazione, prezzo massimo 150 euro, colore verde/blu, consegna al mio indirizzo di casa, con addebito sulla mia carta Visa.” Se questo modello si diffonde su ampia scala, comprime il tradizionale funnel di acquisto (sfoglia → confronta → acquista) in una singola fase composta da istruzione più autorizzazione.
Che cosa deve essere implementato per consentire al commercio agentico di espandersi su ampia scala?
Attualmente osserviamo due criticità di natura pratica che influenzeranno il ritmo di adozione: l’accessibilità dei dati relativi ai prodotti e l’autorizzazione all’effettuazione di pagamenti, tale da non intaccarne l’affidabilità e da ridurre le contestazioni/i resi.
Innanzitutto, gli agenti devono poter accedere in tempo reale ai cataloghi dei commercianti. Ancor oggi, l’intelligenza artificiale spesso fatica a gestire gli acquisti a causa di dati obsoleti, incompleti o con una formattazione disomogenea.1 Il commercio agentico può funzionare in modo affidabile solo se gli esercenti rendono disponibili informazioni accurate – scorte, prezzi, varianti, tempi di consegna e politiche di reso – che consentono all’intelligenza artificiale di trovarle in modo programmatico. Tutto ciò ci porta al seguente scenario futuro:
- aumento della standardizzazione e della leggibilità, da parte delle macchine, dei dati relativi ai prodotti (maggiore chiarezza delle caratteristiche, etichettatura, omogeneità della tassonomia);
- accessibilità in tempo reale al catalogo, da parte degli esercenti, tramite API2/connettori compatibili con gli agenti di IA; e
- predisposizione strategica di efficaci piattaforme di abilitazione al commercio per aiutare gli esercenti a organizzare e fornire quei dati.
In secondo luogo, per arrivare alla piena autonomia, l’infrastruttura di pagamento deve evolversi dalla necessità di “dimostrare che un essere umano sta effettuando l’acquisto” a “dimostrare che un agente autorizzato sta effettuando un acquisto per conto di un essere umano”. Le reti e gli emittenti di carte hanno già costruito gran parte del toolkit sottostante mediante la tokenizzazione (cioè la sostituzione dei dettagli sensibili delle carte con token non sensibili) e mediante flussi di autenticazione moderni. Il passo successivo consiste nell’estendere questi strumenti alle transazioni avviate dagli agenti di IA con un inequivocabile consenso del consumatore, tutele (limiti di spesa, regole per esercenti/categorie) e una solida gestione delle eccezioni. L’obiettivo è quello di rendere possibile la delega senza aumentare le frodi o le contestazioni relative ai resi. La quantità di dati che viene acquisita in relazione a queste transazioni e il soggetto che acquisisce tali dati (reti di pagamento o fornitori LLM3) potrebbe incidere in misura rilevante sugli aspetti economici dell’elaborazione dei pagamenti agentici.
Come pensare al TAM (Total Addressable Market o mercato potenziale totale)
Poiché i consumatori non hanno una quantità illimitata di denaro da spendere, il commercio agentico, realisticamente parlando, non può produrre una “crescita infinita” per il sistema. A nostro avviso è molto più rilevante approfondire in che modo la spesa verrà ridistribuita su tutti i canali e modelli di business.
Una speranza per il commercio al dettaglio e le piattaforme è che gli strumenti agentici aumentino la penetrazione online rendendo tutto più scorrevole, in particolare per le spese di routine, come la spesa alimentare settimanale. Anche nel caso in cui la spesa complessiva per l’e-commerce – attualmente pari a circa il 16%4 della spesa al dettaglio totale negli Stati Uniti – rimanesse invariata, i sistemi agentici potrebbero aumentare il numero di transazioni. A un agente non importa di suddividere un paniere tra più esercenti se questo gli consente di ottimizzare prezzo, disponibilità o consegne. Ciò potrebbe ridefinire la composizione del paniere, i modelli di evasione degli ordini e le dinamiche economiche dei modelli di aggregazione che prevedono “un solo punto vendita per tutto”.
“Quando giochi a hockey, punta dove arriverà il dischetto, non dove si trova ora”5
Noi ci concentriamo sull’individuazione di aziende con attività immateriali che costituiscono una base per rendimenti sul capitale forti e sostenibili. Comprendere come gli sviluppi sul versante tecnologico, normativo o concorrenziale possano influire sulla solidità dei marchi in cui investiamo rappresenta una parte fondamentale della nostra costante attività di ribilanciamento del portafoglio. Rileviamo due ambiti in cui l’avanzata del commercio agentico può mettere in discussione o ribaltare lo status quo:
- Ricadute sul potere dei marchi. È probabile che il commercio agentico sia destinato a cambiare le modalità di ricerca dei prodotti (meno basate sulla SEO6 e più basate sui dati) e potrebbe premiare gli esercenti che forniscono dati SKU ricchi e affidabili e condizioni di servizio chiare. Può inoltre interagire in modo sfumato tenendo conto della forza del marchio e della differenziazione dei prodotti. Laddove la differenziazione del marchio è debole e i prodotti presentano un’elevata intercambiabilità, gli agenti hanno maggiori probabilità di ottimizzare in modo aggressivo gli aspetti del prezzo e della praticità. Questo potrebbe consentire ai piccoli operatori di competere un po’ più alla pari con quelli grandi. Sul versante opposto, i prodotti che hanno dimostrato la loro utilità e soddisfano casi d’uso specifici possono uscirne avvantaggiati: un agente di IA è in una posizione migliore rispetto a un essere umano per scansionare centinaia di SKU per trovare il prodotto o servizio di nicchia in grado di soddisfare specifiche esigenze. Ciò premia le società che puntano all’innovazione anziché limitarsi alle attività di commercializzazione.
- Impatto sulle piattaforme e sugli aggregatori di e-commerce. Se le interfacce IA diventano un punto di partenza dominante per gli acquisti, alcune piattaforme potrebbero trovarsi ad affrontare un rischio di disintermediazione (minore capacità di sfruttare gli annunci pubblicitari o fare upsell), mentre altre potrebbero beneficiare di un aumento del traffico e di un miglior tasso di conversione. Sarà fondamentale dare una risposta soddisfacente agli interrogativi sulla trasparenza, sulle responsabilità come “partner commerciale ufficiale” e sul potere contrattuale tra piattaforme e interfacce IA.
Per quanto riguarda i pagamenti, riteniamo che il commercio agentico rappresenti più un’evoluzione che una rivoluzione. Al momento, riteniamo che i circuiti delle carte di credito saranno probabilmente beneficiari netti in quanto la tokenizzazione e l’autenticazione basata sul consenso acquisiranno ancor più valore in un mondo basato sulle deleghe. Oggi, il 40% circa delle transazioni con carta di credito è tokenizzato da Visa e Mastercard per il tradizionale utilizzo nell’e-commerce. Gli istituti di elaborazione dei pagamenti tramite carta di credito potrebbero invece subire pressioni per effetto della contrazione di alcune fonti di ricavi tradizionali legate al rischio e alla conversione. Si tratta di un’area che continuiamo a monitorare con l’evolversi della situazione.
I vantaggi competitivi nel mondo del commercio agentico
Anche se, in definitiva, il commercio agentico rappresenta una quota modesta dell’e-commerce globale, è probabile che per qualche tempo sarà un argomento di dibattito per quanto riguarda l’azionario, per poi trovare un nuovo equilibrio. Nei prossimi Global Equity Observer condivideremo le nostre riflessioni su questi temi in evoluzione.
1 Riferimento alla Stock Keeping Unit (letteralmente “unità di stoccaggio) cioè un codice alfanumerico che aiuta i venditori a identificare i prodotti in inventario.
2 Application Programming Interface: un’API o interfaccia di programmazione delle applicazioni è un insieme di regole o protocolli che consente alle applicazioni software di comunicare tra loro per scambiare dati, funzioni e funzionalità.
3 Large Language Models (modelli linguistici di grandi dimensioni)
4 Fonte: Dati al 3° trimestre 2025, U.S. Census Bureau https://www.census.gov/retail/ecommerce.html
5 Citazione attribuita a Wayne Gretsky, ex giocatore di hockey su ghiaccio
6 Search Engine Optimisation (ottimizzazione per i motori di ricerca).
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Executive Director
International Equity Team
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