Il commercio agentico è solo l’ultima ondata di una più ampia digitalizzazione che ha ridistribuito il potere di chi decide, cambiato tutto il processo decisionale e l’offerta disponibile, portando solo negli ultimi due anni la fedeltà al marchio in calo del 20%. I brand che in questo contesto riescono a fidelizzare, però, si distinguono maggiormente rispetto al passato e crescono cinque volte più rapidamente. Come arrivare tra i top performer? Prendendo decisioni coraggiose, in equilibrio tra artificiale e umano, restando eventualmente attendisti solo laddove permangono ancora nodi da sciogliere, come il tipo di monetizzazione dominante da parte delle principali piattaforme di intelligenza artificiale (IA). Oltre le incertezze, invece, è molto plausibile immaginare un futuro dove le persone utilizzeranno in pianta stabile assistenti virtuali intelligenti per scegliere cosa acquistare (dalla logica delle parole chiave a quella della conversazione), i dipendenti avranno nuovi superpoteri e i paradigmi economici e di business saranno trasformati, ponendo l’asticella della concorrenza più in alto.
A fare il punto sull’attuale scenario IA, in particolare per retail e largo consumo, è stato Linkontro 2026, evento annuale di riferimento per i due settori, firmato NIQ.
I numeri della svolta IA
Numeri e pratiche delle imprese che stanno puntando sull’intelligenza artificiale offrono alcune importanti linee guida. Una su tutte, il passaggio di questa tecnologia da mero strumento di aumento della produttività, atto a svolgere singole mansioni e a risolvere problemi frammentati, in acceleratore e modificatore sistemico di interi modelli economici e di business. Dal 2025, non a caso, si sono iniziate a vedere soluzioni IA che creano degli ecosistemi collaborativi in grado di risolvere questioni complesse.
A livello macro, secondo le stime aggregate da Bloomberg Intelligence, Statista, eMarketer e IDC:
- Il 70% dei CEO punta ad accelerare sull’IA.
- Per il 75% delle aziende l’IA è nelle top 3 priorità dei prossimi anni.
- Il 90% delle società alloca nell’IA investimenti importanti.
I dati presentati da Andrea Petronio e Marco Caldarelli - entrambi Senior partner di Bain & Company - tracciano un perimetro dove l’attenzione sul tema è elevata. Ciò nonostante, la metà delle aziende (48%) oggi è ancora in fase esplorativa e di test, un approccio quindi non di scala e “da follower”, che posiziona un passo indietro rispetto alle realtà leader, dove si genera maggior valore investendo il 20% di più in tecnologia e il 2% di più sul fronte dati e IA, per un importo pari all’1,3% del fatturato 2025. Secondo una ricerca Bain & Company su oltre 640 grandi imprese, questo ha già portato a:
- Un incremento di efficienza del 5% per il 60% delle aziende.
- Un impatto positivo superiore al 15% per il 25% delle aziende.
Casi studio e linee guida
Nel largo consumo iniziano a emergere storie di successo con l’IA. C’è chi ad esempio ha dimezzato i tempi del processo di innovazione per i concept dei nuovi prodotti, chi ha velocizzato di cinque volte la generazione della creatività e ottimizzato le spese di marketing del 10/15% a parità di ROI (Return on Investment o ritorno sull'investimento, ndr). Ma c’è anche il caso di P&G, che digitalizzando tutta la supply chain su scala globale e raccogliendo dati anche dalle parti terze ha ottimizzato i flussi logistici e ridotto del 15% le scorte. Anche sul fronte del retail si registrano significativi miglioramenti, come l’aumento delle vendite grazie a una migliore assistenza clienti, che supera i playbook di azioni predefinite per il personale in favore di indicazioni più specifiche e attualizzate. Spazio anche a chatbot per negoziare i contratti con fornitori minori, come fatto da Walmart, o a una più rapida scannerizzazione iniziale dei curricula per selezionare il personale: da tre giorni a tre minuti, nel caso di McDonald’s.
Quali sono, quindi, gli step per definire e realizzare la più calzante trasformazione del proprio business con l’IA?
- Eliminare i passaggi ridondanti e obsoleti, semplificando i flussi.
- Automatizzare attività ripetitive, focalizzandosi su quelle più strategiche.
- Ottimizzare e reinventare i processi.
I maggiori ostacoli per riuscirci, secondo le stesse aziende, sono:
- Disponibilità e qualità del talento (60%).
- Supporto del leadership team (50%).
- Disponibilità e qualità dei dati (40%).
- Finanziamenti (40%).
Partnership e soluzioni
Nel complesso, né retailer né industria oggi hanno chiaro cosa avverrà sui fronti evolutivi che l’intelligenza artificiale vede ancora più che aperti. È proprio questo che, secondo la Presidente di NIQ per il Nord America, Liz Buchanan, dovrebbe spingere le due parti a collaborare in modo inedito. Non si possono, infatti, affrontare queste sfide unilateralmente senza partnership sia digitali che fisiche, unitamente a un’esecuzione rapida e una cultura del dato. Le aziende autenticamente data-driven sono, a riprova, le più profittevoli e in più rapida crescita.
A tal proposito, «in GS1 Italy ci sono molti progetti fondamentali», ricorda Maniele Tasca, Vicepresidente dell’organizzazione non profit e General manager Selex Gruppo Commerciale.
Tra questi il GS1 Web Vocabulary, lo standard che semplifica l'inserimento di dati strutturati dettagliati su un prodotto in una pagina web. Tasca menziona poi l’importante finalizzazione di Ecogentra, la piattaforma digitale nata per supportare le aziende nella raccolta, gestione e condivisione delle informazioni di sostenibilità lungo la filiera, basata sul dataset ECR, nonché in linea con gli standard internazionali e la direttiva UE CSRD.
In sintesi, il mantra per tutti i decisori, dalle istituzioni alle aziende, è, come ben esemplificato da Gilles Gressani, Direttore della rivista Le Grand Continent e Presidente del Groupe d'études géopolitiques, disattivare la modalità snooze e svegliarsi subito. Anche perché, ciò che è avanguardia oggi tra dieci anni sarà probabilmente diventato commodity.
