Il 68% degli italiani si fiderebbe di un agente di intelligenza artificiale più che del proprio migliore amico per effettuare un acquisto. Il 72% gli affiderebbe attività come la ricerca delle offerte, il riordino dei prodotti, i rinnovi e la gestione dei reclami. Una minoranza più ridotta, ma già rilevante, accetterebbe anche una decisione autonoma: il 26% consentirebbe al sistema di scegliere entro parametri prestabiliti e l’8% gli permetterebbe di completare l’intera transazione.
I dati arrivano dalla ricerca Consumer Pulse 2026 di Accenture, realizzata su 25.590 persone in 16 Paesi, tra cui 505 consumatori italiani. Il rapporto descrive il passaggio dall’intelligenza artificiale usata come consulente a quella autorizzata ad agire. L’utente non chiede più soltanto quale prodotto comprare. Può indicare un budget, alcune preferenze e limiti precisi, lasciando poi al software il compito di cercare, confrontare e concludere l’acquisto.
Accenture definisce questo modello agentic commerce, commercio agentico. La differenza rispetto ai tradizionali sistemi di raccomandazione riguarda l’autonomia. Un algoritmo che suggerisce un paio di scarpe resta uno strumento di supporto. Un agente che verifica misure, disponibilità, tempi di consegna e prezzo, seleziona il venditore e autorizza il pagamento assume invece una parte delle funzioni finora svolte dal cliente.
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Dalla ricerca del prodotto alla delega dell’acquisto
Il fenomeno può incidere sull’intero percorso commerciale. Gli agenti possono interpretare una richiesta espressa nel linguaggio comune, consultare siti e cataloghi, esaminare recensioni e condizioni contrattuali, applicare codici promozionali e controllare le spese di consegna. Possono anche ricordare acquisti precedenti, allergie, taglie, marche escluse e soglie di prezzo.
La Consumer Pulse 2026 segnala che il 60% degli italiani prevede che, entro dodici mesi, l’intelligenza artificiale influenzerà almeno la metà della spesa in una determinata categoria. La percentuale globale raggiunge il 71%. Il dato non significa che la maggioranza dei consumatori sia pronta ad abbandonare ogni controllo. Il 52% vuole restare coinvolto in almeno una fase del processo, soprattutto quando la scelta ha una componente emotiva o riguarda marchi ai quali attribuisce un valore personale.
La delega appare più probabile nelle attività considerate ripetitive: riordinare prodotti per la casa, rinnovare un abbonamento o verificare la tariffa più conveniente. Il 23% degli intervistati da Accenture afferma che un’esperienza positiva con un acquisto a basso rischio aumenterebbe la propensione a concedere maggiore autonomia all’agente.
Il passaggio può quindi procedere per gradi. Prima il software raccoglie informazioni, poi propone una selezione, quindi gestisce alcune operazioni e, infine, riceve il permesso di pagare. McKinsey ha descritto questa progressione come una curva di automazione: il cliente rimane il destinatario finale del prodotto, ma trasferisce alla macchina una quota crescente delle decisioni intermedie.
La fedeltà alla marca diventa più fragile
La conseguenza economica più immediata riguarda il valore dei marchi. Finora le aziende hanno investito in pubblicità, programmi fedeltà, confezioni e presenza nei punti vendita per conquistare uno spazio nella memoria del consumatore. Un agente artificiale può ridurre il peso di questi elementi e privilegiare criteri misurabili: prezzo, composizione, affidabilità del venditore, tempi di consegna, durata e giudizi degli acquirenti.
Il 51% degli italiani intervistati da Accenture indicherebbe all’agente le marche da considerare. Il consumatore conserva dunque una lista di preferenze iniziali. Tra coloro che si definiscono fedeli, scegliendo abitualmente da uno a tre marchi, il 42% accetterebbe però una marca alternativa qualora il sistema individuasse un’offerta ritenuta migliore.
Per le imprese, la fedeltà non scompare, ma deve superare un esame più frequente. Un marchio può continuare a essere favorito grazie alla reputazione e alle esperienze precedenti. Tuttavia, l’agente può confrontarlo in pochi secondi con decine di concorrenti e segnalare differenze che una persona difficilmente avrebbe cercato in autonomia.
Una ricerca accademica pubblicata nel 2025 ha sperimentato il comportamento di agenti di acquisto all’interno di un mercato simulato. I modelli hanno mostrato sensibilità a prezzo, recensioni, valutazioni e posizione dei prodotti, ma con differenze marcate tra un sistema e l’altro. Gli agenti tendevano anche a penalizzare le inserzioni indicate come sponsorizzate. Gli autori hanno rilevato che piccoli cambiamenti nelle descrizioni potevano modificare la quota di mercato ottenuta dai venditori.
Questi risultati indicano che la competizione potrebbe spostarsi dalla conquista dell’attenzione umana alla capacità di fornire informazioni leggibili, verificabili e aggiornate. Schede tecniche incomplete, prezzi poco trasparenti o condizioni di reso difficili da interpretare potrebbero ridurre la probabilità di essere selezionati.
Visibilità sugli agenti al posto della vecchia Seo
I marchi hanno costruito una parte della propria presenza digitale attorno ai motori di ricerca e alle piattaforme commerciali. L’arrivo degli agenti aggiunge un nuovo intermediario. Le aziende devono capire quali fonti vengono consultate, come vengono valutate le offerte e quali dati servono per entrare nelle selezioni proposte al cliente.
La tradizionale ottimizzazione per i motori di ricerca resta utile, ma potrebbe non bastare. Gli agenti hanno bisogno di cataloghi strutturati, inventari aggiornati, identificatori affidabili, informazioni sulle consegne, politiche di reso comprensibili e prove a sostegno delle dichiarazioni commerciali. Un sistema incaricato di trovare un elettrodomestico efficiente deve poter verificare consumi, garanzia, assistenza e disponibilità dei ricambi.
Accenture sostiene che le imprese dovranno rendere prodotti e messaggi facilmente interpretabili dalle macchine. La coerenza tra quanto promesso e quanto consegnato acquista maggiore peso, perché un agente può incorporare nelle scelte successive ritardi, resi, reclami o valutazioni negative.
Si apre anche un mercato di servizi rivolti agli agenti: infrastrutture per la verifica dell’identità, protocolli per comunicare i limiti di spesa, sistemi di autorizzazione e strumenti che attestino l’affidabilità del venditore. I dati commerciali assumono così una doppia funzione. Devono persuadere la persona e, nello stesso tempo, permettere al software di calcolare il rapporto tra costi e benefici.
Visa e Mastercard preparano i pagamenti autonomi
Il commercio agentico richiede strumenti di pagamento diversi dalla semplice memorizzazione di una carta. Un sistema autonomo deve dimostrare di agire per conto di un utente identificato, rispettare limiti prestabiliti e produrre una traccia verificabile delle operazioni.
Visa e Mastercard stanno lavorando su infrastrutture dedicate. Mastercard ha presentato una strategia basata su credenziali digitali, tokenizzazione e procedure per riconoscere gli agenti autorizzati. L’obiettivo dichiarato è permettere al consumatore di stabilire importi, categorie e commercianti ammessi, riducendo il rischio che il software effettui operazioni diverse da quelle richieste.
Visa descrive il commercio agentico come un’estensione dell’economia dei pagamenti. Gli agenti potrebbero ridurre gli errori nelle transazioni, scegliere il metodo di pagamento più adatto e intervenire quando un’operazione viene rifiutata. Il circuito ritiene però necessarie regole che consentano di identificare il soggetto che ha impartito l’ordine e di distinguere un agente legittimo da un programma fraudolento.
La posta economica è elevata. Chi controlla le credenziali, i sistemi di autenticazione e i protocolli utilizzati dagli agenti può occupare una posizione centrale nei nuovi flussi commerciali. Banche, circuiti, piattaforme tecnologiche e retailer competono quindi per diventare l’infrastruttura di fiducia tra consumatore, agente e venditore.
Trasparenza, errori e responsabilità
La disponibilità dei consumatori dipende dalle garanzie. Il rapporto Accenture cita protezione dei dati, permessi configurabili, possibilità di intervento immediato e procedure di ricorso. Un agente incaricato di acquistare un biglietto o rinnovare una fornitura può commettere errori, interpretare male un vincolo o scegliere un prodotto sulla base di informazioni inesatte.
Occorre stabilire chi risponde dell’operazione: l’utente, il fornitore del sistema, la piattaforma che lo ospita, il commerciante o il servizio di pagamento? Il problema diventa più difficile quando l’agente utilizza più strumenti e passa attraverso diversi operatori prima di concludere la transazione.
Uno studio sul diritto europeo dei consumatori ha osservato che molte norme sono costruite sull’idea di una decisione presa direttamente da una persona. Gli agenti mettono sotto pressione questa impostazione perché selezionano informazioni, negoziano e acquistano con un intervento umano limitato. Restano applicabili le tutele su pratiche commerciali scorrette, contratti a distanza, privacy e responsabilità, ma servono procedure capaci di ricostruire la catena delle decisioni.
Dal 2 agosto 2026 entreranno inoltre in applicazione ulteriori obblighi di trasparenza previsti dall’articolo 50 dell’AI Act europeo per i sistemi destinati a interagire direttamente con le persone o a generare contenuti. La Commissione europea precisa che l’AI Act adotta un modello basato sul rischio e si affianca alle altre norme dell’Unione, tra cui il regolamento sulla protezione dei dati.
Il negozio fisico conserva una funzione economica
La crescita degli agenti non implica la scomparsa dei punti vendita. Secondo Accenture, il 24% degli italiani attribuisce valore alle interazioni personali per costruire fiducia e il 23% considera il negozio uno spazio capace di offrire un’esperienza piacevole. La tecnologia può occuparsi della componente funzionale, mentre il personale e gli ambienti fisici restano importanti quando il cliente vuole provare, chiedere spiegazioni o ricevere assistenza.
Il negozio può inoltre diventare il luogo nel quale verificare una scelta preparata dall’agente. Il software restringe il numero delle alternative; il consumatore valuta il prodotto dal vivo e conclude l’acquisto. Questo modello può ridurre il tempo impiegato per cercare informazioni, ma richiede inventari integrati e dati coerenti tra sito, applicazione e punto vendita.
Per i retailer, gli investimenti riguarderanno quindi due aree. La prima comprende dati, logistica e sistemi di pagamento necessari per dialogare con gli agenti. La seconda riguarda personale, consulenza, assistenza e qualità dell’esperienza. Automatizzare le operazioni ripetitive senza rafforzare il servizio rischia di trasformare il commerciante in un semplice fornitore intercambiabile.
Una nuova distribuzione del potere commerciale
Gli agenti possono ridurre i costi di ricerca per i consumatori e aumentare la pressione competitiva sui venditori. Possono però anche concentrare il potere nelle piattaforme che stabiliscono le fonti consultate e i criteri di selezione. Se pochi sistemi gestiranno una quota consistente degli acquisti, entrare nelle loro raccomandazioni diventerà determinante quanto comparire oggi nei risultati di un motore di ricerca o negli scaffali di una grande catena.
Le imprese dovranno misurare la propria capacità di essere comprese e selezionate dalle macchine. I consumatori dovranno invece sapere quali interessi economici influenzano l’agente, quali dati utilizza e perché preferisce una determinata offerta.
Il 68% rilevato da Accenture misura una disponibilità dichiarata, non l’adozione effettiva. La distanza tra fiducia teorica e acquisti autonomi resta ampia: soltanto l’8% degli italiani consentirebbe oggi una transazione interamente gestita dall’intelligenza artificiale. Il ritmo della crescita dipenderà dalla qualità delle prime esperienze, dalla sicurezza dei pagamenti e dalla possibilità di contestare rapidamente gli errori.
Il commercio agentico sposta una parte della scelta dal consumatore al software. Per marchi e retailer, la conseguenza è già misurabile: la fedeltà deve essere riconquistata a ogni confronto e le promesse devono trasformarsi in dati verificabili. La convenienza continuerà a contare, ma sarà valutata da sistemi capaci di esaminare un numero di alternative molto superiore a quello accessibile a una persona.
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