L’agentic commerce potrebbe cambiare il modo in cui le persone cercano, valutano e acquistano prodotti online, delegando agli AI Agent una parte sempre più ampia del customer journey. Ma perché questo scenario possa concretizzarsi, non basta adottare nuove tecnologie: servono dati di prodotto completi, strutturati e aggiornati, oltre a un ecosistema digitale in cui sistemi e piattaforme possano dialogare. È il punto di partenza dell’intervista a Paola Corain, Pimcore & Ecommerce Consultant di Esse Solutions, che utilizza la metafora dell’albero per descrivere questa evoluzione: l’AI e gli agenti sono ciò che cresce in superficie, mentre i dati rappresentano le radici su cui costruire il nuovo commerce.
Partiamo dall'agentic commerce: che cosa cambia concretamente rispetto all'ecommerce che conosciamo oggi e quale ruolo avranno gli AI Agent nel percorso di acquisto?
Secondo me la vera differenza sta nel fatto che oggi siamo ancora abituati a pensare all'ecommerce come a un luogo in cui la persona entra, cerca, confronta, sceglie e compra. Con l'agentic commerce questo percorso può cambiare parecchio, perché una parte di queste attività può essere delegata a un agente AI. L'utente potrebbe, per esempio, esprimere un'esigenza molto più articolata rispetto a una semplice ricerca: non necessariamente “voglio questo prodotto”, ma “mi serve un prodotto con queste caratteristiche, per questo utilizzo, entro questo budget”. L'agente può interpretare la richiesta, cercare tra diverse possibilità, confrontare le alternative e, in alcuni casi, arrivare fino all'acquisto.
Questo sposta il punto di attenzione. Se oggi gran parte dell'esperienza è costruita per aiutare una persona a navigare un catalogo, domani dovremo essere in grado di fornire informazioni che possano essere comprese e utilizzate anche da un agente. E qui arriviamo subito al tema dei dati. Un agente non può intuire che un prodotto ha una determinata caratteristica se quella caratteristica non è presente, oppure è scritta in modo ambiguo, incompleto o dispersa in sistemi diversi. Per questo penso che l'agentic commerce sia prima di tutto una questione di ecosistema digitale, non semplicemente di AI.
Quanto è oggi solida la base dati delle aziende italiane e quali sono le criticità che incontrate più frequentemente?
La situazione è molto diversa da azienda ad azienda. Ci sono realtà che hanno già fatto un percorso importante sulla gestione del dato e altre che invece hanno ancora una parte significativa delle informazioni distribuita tra Excel, ERP, ecommerce, cartelle condivise e sistemi che magari non comunicano perfettamente tra loro. Nella nostra esperienza, una delle criticità più frequenti non è nemmeno la mancanza di dati. Spesso i dati ci sono, ma non sono organizzati nel modo giusto. Troviamo informazioni duplicate, attributi compilati in modo diverso, descrizioni non uniformi, contenuti che non vengono aggiornati contemporaneamente sui diversi canali. Oppure dati commerciali presenti nell'ERP e informazioni di prodotto gestite separatamente dal marketing.
Un altro tema importante è la governance. Chi è responsabile di quel dato? Chi lo aggiorna? Qual è la fonte corretta? Quale sistema deve essere considerato autorevole? Sono domande che sembrano molto operative, ma diventano fondamentali quando iniziamo a parlare di AI. Se un agente deve prendere una decisione sulla base dei nostri dati, dobbiamo essere sicuri che quei dati siano corretti.
Possiamo usare la metafora dell'albero: se l'AI e gli agenti sono ciò che vediamo in superficie, i dati sono le radici. Che cosa succede quando queste radici non sono abbastanza solide?
Succede una cosa abbastanza semplice: l'albero può anche essere bellissimo, ma prima o poi fa fatica a crescere. L'AI è la parte più visibile. È quella di cui parliamo, che vediamo nelle demo e che genera più entusiasmo. Ma sotto c'è tutta una struttura che deve funzionare. Se i dati di prodotto sono incompleti, se le informazioni sono duplicate o incoerenti, se non sappiamo quale sia la fonte corretta o se i sistemi non comunicano tra loro, l'agente avrà difficoltà a capire cosa stiamo vendendo e soprattutto a prendere decisioni affidabili.
Facciamo un esempio molto semplice. Se un prodotto ha dieci attributi importanti per la scelta del cliente e noi ne abbiamo valorizzati correttamente solo sei, oggi magari una persona può andare sul sito, leggere la descrizione e telefonare al commerciale per chiedere gli altri quattro. Un agente non necessariamente avrà questa possibilità. Ecco perché la qualità del dato diventa ancora più importante. Le radici devono essere profonde, ma anche ben organizzate e continuamente nutrite. E questo secondo me è un aspetto interessante dell'Agentic Commerce: ci costringe a guardare con occhi nuovi problemi che nel mondo e-commerce conosciamo già da anni.
Se un'azienda volesse iniziare oggi a prepararsi all'Agentic Commerce, quali sono i primi tre aspetti che dovrebbe verificare internamente?
Partirei da tre domande molto concrete. La prima riguarda i dati. Che qualità hanno le nostre informazioni di prodotto? Sono complete? Strutturate? Aggiornate? Abbiamo una gestione centralizzata oppure ogni sistema contiene una versione diversa dello stesso prodotto?
La seconda riguarda l'architettura. Come comunicano tra loro ERP, PIM, e-commerce, marketplace e gli altri sistemi? Abbiamo un ecosistema realmente integrato oppure ci sono ancora molti passaggi manuali?
La terza riguarda la governance. Sappiamo chi è responsabile dei dati e quali sono le fonti ufficiali? Perché avere un PIM o un ERP non significa automaticamente avere dati governati.
Aggiungerei anche una quarta domanda: quanto è facile distribuire questi dati verso nuovi canali? Perché probabilmente nei prossimi anni ne avremo diversi. E non possiamo pensare di costruire ogni volta un progetto completamente nuovo per ogni nuovo touchpoint AI.
Guardando ai prossimi due o tre anni, quanto pensi che cambierà il modo in cui gli utenti scoprono e acquistano prodotti online? E quali aziende rischiano maggiormente di trovarsi impreparate?
Credo che assisteremo a un cambiamento importante soprattutto nella fase di scoperta e valutazione del prodotto. Oggi siamo abituati a partire da Google, entrare in un marketplace o direttamente in un ecommerce e iniziare a cercare. Sempre di più potremmo invece partire da una richiesta espressa in linguaggio naturale e lasciare all'agente una parte del lavoro di ricerca e confronto. Non credo però che dall'oggi al domani spariranno i siti ecommerce o i cataloghi. Piuttosto cambieranno i punti attraverso cui il cliente arriva al prodotto. Le aziende più esposte sono quelle che hanno cataloghi complessi, grandi quantità di prodotti e informazioni molto ricche, soprattutto quando queste informazioni sono frammentate o difficili da aggiornare.
Penso, per esempio, al B2B, dove spesso la scelta di un prodotto dipende da molte caratteristiche tecniche, compatibilità, configurazioni e condizioni commerciali. Se vogliamo che un agente possa fare questo lavoro al posto nostro, dobbiamo metterlo nelle condizioni di farlo.
In questo percorso, quale ruolo può avere un partner tecnologico come Esse Solutions?
Il ruolo del partner, secondo me, è prima di tutto quello di aiutare l'azienda a mettere ordine e a capire da dove partire. Non avrebbe molto senso arrivare da un cliente dicendo “adesso facciamo un progetto AI” senza aver prima analizzato dati, sistemi, integrazioni e processi. In Esse Solutions lavoriamo proprio sull'intersezione tra questi elementi: ecommerce, PIM, DAM, MDM, integrazioni e sistemi aziendali. Il nostro lavoro parte spesso da esigenze molto concrete e arriva a definire un ecosistema che possa sostenere anche esigenze future.
Pimcore, per esempio, può avere un ruolo importante nella gestione e nella governance delle informazioni e degli asset. Una piattaforma ecommerce come Shopware rappresenta invece il livello in cui queste informazioni diventano esperienza commerciale. Il punto è farli lavorare bene insieme. E forse questa è anche una delle cose più importanti che può fare un partner: evitare che ogni nuova tecnologia venga affrontata come un progetto isolato. Prima bisogna capire come si inserisce nell'architettura esistente e quale valore può portare realmente all'azienda.
Il 12 novembre, a Padova, parlerete di dati, ecommerce e nuovi modelli di acquisto insieme a Pimcore, Shopware e PayPal. Qual è il messaggio principale che vorreste lasciare alle aziende che stanno iniziando ad approcciare questo tema?
Il messaggio è molto semplice: non aspettate che l'Agentic Commerce diventi mainstream per iniziare a lavorare sulle vostre basi. Il 12 novembre abbiamo volutamente messo insieme prospettive diverse. Pimcore porta il tema del dato, Shopware quello dell'ecommerce e PayPal quello dei pagamenti. Sono pezzi diversi dello stesso ecosistema. E torniamo all'albero: l'AI è quello che vediamo crescere, ma le radici sono i dati. Se sono solide, possiamo far crescere nuovi rami e sperimentare nuove esperienze. Se sono fragili, ogni nuova iniziativa rischia di diventare più complessa di quanto dovrebbe. Non serve necessariamente fare tutto subito. Il primo passo può essere anche molto concreto: capire come sono organizzati oggi i dati di prodotto, dove vengono gestiti, come vengono aggiornati e come viaggiano verso l'e-commerce e gli altri canali. Da lì si può costruire il percorso. Prima di chiedersi quale agente AI adottare, forse vale la pena chiedersi se i nostri dati sarebbero in grado di rispondere alle sue domande. Se la risposta è sì, abbiamo già fatto un bel pezzo di strada.