Per anni, l’intelligenza artificiale ha svolto il ruolo di consulente nel mondo retail. Prevede la domanda, suggerisce i prezzi e propone la riallocazione delle scorte, lasciando tuttavia la decisione finale alle persone. Nella survey condotta da Nvidia nel 2026 sulle aziende retail e del largo consumo che utilizzano attivamente l’AI, l’89% dichiara un aumento dei ricavi annuali, mentre il 95% registra una riduzione dei costi. i cambiamenti più significativi determinati dall'intelligenza artificiale nelle operazioni di vendita al dettaglio e nel comportamento dei consumatori potrebbero dover ancora arrivare. Si prevede che entro il 2028 il 60 percento dei brand utilizzerà l'intelligenza artificiale agentica per interagire direttamente con i singoli clienti.
Gli agenti AI autonomi sono in grado non solo di raccomandare azioni, ma anche di eseguirle. Questi agenti possono svolgere attività in modo indipendente: nel retail, per esempio, riallocare le scorte quando la domanda aumenta e aggiornare i prezzi in tempo reale tra canali online e negozi fisici. Possono anche supportare lo sviluppo del prodotto e il coinvolgimento dei clienti, ad esempio, assistendo nella progettazione dei capi, alimentando strumenti di prova virtuali o offrendo esperienze di acquisto altamente personalizzate. virtual try-on o offrendo esperienze di acquisto altamente personalizzate. Tuttavia, un approccio centrato sull’esperienza umana resta fondamentale per approvare decisioni che comportano un elevato livello di complessità, rischio o necessità di valutazione.
L’inizio della transizione verso l’autonomia
Alcuni retailer europei stanno già muovendo i primi passi verso questo futuro agentico. La ricerca Nvidia evidenzia infatti che il retail è secondo solo alle telecomunicazioni per adozione dell’agentic AI, con il 47% degli operatori che già utilizza o sta valutando agenti autonomi. Zalando, retailer online internazionale con sede a Berlino, sta evolvendo la propria interfaccia conversazionale in un agente lifestyle che agisce come concierge personale del consumatore, andando oltre il semplice filtro di ricerca.
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Promesse e limiti dell’autonomia
Molti degli strumenti e dei processi oggi definiti “agentic” sono in realtà poco più che soluzioni tradizionali di RPA (robotic process automation) evolute.
I modelli realmente agentici potrebbero consentire ai retailer di sfruttare appieno l’enorme quantità di dati a loro disposizione.
«Si dice spesso che “il diavolo è nei dettagli” nel retail, ma questi dettagli non sono gestibili solo dall’uomo», osserva Enrico Cantoni, Global Retail and Fashion Vertical Leader di Sopra Steria. Gli agenti autonomi, invece, sono in grado di elaborare questi dati rapidamente e utilizzarli per prendere decisioni.
«Con l’agentic AI esiste l’opportunità di eseguire in autonomia migliaia di micro-decisioni quotidiane con un livello di precisione oggi irraggiungibile», aggiunge Cantoni.
Nonostante il potenziale vantaggio competitivo, gli agenti – a differenza degli esseri umani – non possiedono una naturale propensione alla valutazione del rischio, né empatia o sensibilità contestuale rispetto alle possibili reazioni dei consumatori. In altre parole, manca loro quell’intuizione che spesso guida le decisioni umane.
La consapevolezza dei consumatori rispetto all’agentic AI è in crescita, ma il livello di fiducia varia significativamente in base ai casi d’uso. Secondo il report Sopra Steria del 2026, il 55% dei consumatori europei dichiara di conoscere l’agentic commerce, ma l’accettazione dipende dal Paese e dalla tipologia di acquisto. Mentre il 45% degli intervistati si dice disposto a delegare a un agente AI l’acquisto di prodotti elettronici o high-tech, solo il 16% farebbe lo stesso per salute o farmaci.
L'importanza dei dati, del processo decisionale e del design
Con l’AI che assume un ruolo sempre più centrale nei processi decisionali, la solidità della base dati di un retailer diventa tanto critica quanto la supervisione umana nel mitigare la mancanza di buon senso degli agenti. In particolare, Cantoni sottolinea la necessità di un linguaggio di business condiviso, o “semantic backbone”, che si ponga al di sopra di applicazioni e data lake, garantendo agli agenti autonomi il contesto corretto per prendere decisioni efficaci. In assenza di questo livello semantico, esiste un rischio concreto di allucinazioni e di un’applicazione incoerente delle regole di business.
Questa base dati deve inoltre essere accompagnata da una governance rigorosa, capace di rispondere sia ai requisiti di sicurezza operativa sia alle normative emergenti, come l’AI Act europeo. È fondamentale, ad esempio, che i retailer adottino un approccio compliant by design nello sviluppo di strategie di agentic AI e definiscano chiaramente ciò che un agente può e non può fare.
«Il vantaggio competitivo andrà a chi sarà disposto a ripensare il business end-to-end», afferma Cantoni. «I retailer che lo tratteranno come un semplice progetto tecnologico resteranno indietro. Quelli che lo interpreteranno come una riprogettazione dell’organizzazione definiranno la prossima fase del settore».
- Contenuto originale pubblicato il 5 Maggio 2026: Dashboard to decision-maker: retail’s big shift to agentic AI
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