L’intelligenza artificiale sta ridisegnando le regole del commercio digitale, trasformando non solo i processi interni delle imprese, ma anche il modo in cui queste incontrano, comprendono e servono i propri clienti. Durante l’incontro del Netcomm Digital Commerce Strategy Talk del 20 gennaio 2026, organizzato in collaborazione con LiveHelp, Koodit e Nexi Italia, esperti dal mondo dei Brand e dei servizi di digital enabling si sono confrontati sulle priorità di adozione dell’AI nei processi Commerce di Front-end e Back-end, e su come organizzarsi per gestire al meglio progetti, scouting delle soluzioni e integrazione nei processi aziendali.
Dal dibattito è emerso un quadro in cui l’AI non è più una tecnologia da esplorare, ma una leva strategica concreta che impatta su produttività, relazione con il cliente e modelli di business. Il confronto tra casi reali — dall’ottimizzazione della supply chain alla semplificazione del linguaggio assicurativo, dai magazzini robotizzati potenziati dall’AI predittiva fino all’analisi automatizzata delle pagine prodotto — ha evidenziato che la vera sfida non è tecnologica, ma organizzativa e culturale: saper scegliere dove l’AI genera valore misurabile, definire una governance chiara e superare le resistenze interne al cambiamento.
Un altro tema centrale è stato il ruolo degli AI Agent come nuovi intermediari del commercio. Nexi ha presentato il protocollo AP2 (Agent Payments Protocol) sviluppato con Google e oltre 60 partner, pensato per abilitare transazioni sicure gestite autonomamente dagli agenti AI per conto degli utenti: uno scenario che mette in discussione l’assunzione fondamentale dei flussi di pagamento attuali, in cui è l’essere umano a cliccare esplicitamente “Compra”. Il futuro dei pagamenti, secondo questa visione, è agentico, e richiede nuovi standard per garantire autorizzazione, autenticità e accountability.
Sul versante dei processi di Back-end, l’AI predittiva applicata alla supply chain ha dimostrato risultati economici tangibili. Un caso nella distribuzione farmaceutica ha prodotto quasi un milione di euro di risparmi in meno di un anno su un campione di sole mille referenze, grazie all’ottimizzazione della pianificazione e dell’inventory management. Il principio è semplice ma potente: sapere con elevata accuratezza quali prodotti serviranno, quando e dove, consente di ridurre sprechi, abbattere immobilizzi e impostare pricing e promozioni in modo più efficiente.
Leroy Merlin ha confermato la priorità della supply chain per un retailer con oltre 200.000 prodotti a catalogo e un marketplace da quasi quattro milioni di referenze, affiancando a questo ambito due ulteriori progetti strategici: l’assistenza AI nella fase di ricerca pre-acquisto — dove il cliente spesso descrive un problema anziché un prodotto — e l’uso dell’intelligenza artificiale per analizzare e migliorare la qualità delle pagine prodotto, con risultati già misurabili in termini di time-to-market e correttezza dei contenuti.
Sul fronte della relazione con il cliente, la distinzione tra Assistente AI e Agente AI è emersa come questione progettuale prima che tecnologica. Un Assistente risponde alle domande e supporta l’utente; un Agente, collegato ai sistemi aziendali tramite API, può compiere azioni concrete come sospendere una polizza o avviare un processo. La scelta di quanto spazio d’azione concedere all’AI è una decisione aziendale che richiede regole, controlli e livelli di supervisione adeguati.
Un tema trasversale è stato quello della Generative Engine Optimization (GEO) come evoluzione della SEO: i grandi assistenti AI stanno diventando i nuovi intermediari delle fasi di ricerca e scelta, allontanando potenzialmente il consumatore dal rapporto diretto con il Brand. I relatori hanno suggerito che i brand dovranno investire maggiormente nella parte alta del funnel, portando i clienti a fare ricerche di marca e non solo di prodotto o bisogno.
Infine, il confronto ha fatto emergere quattro modelli di implementazione dell’AI nelle imprese: il miglioramento dei processi esistenti per recuperare produttività; la riprogettazione dell’esperienza cliente per settore merceologico; l’uso dell’AI come parte di un ecosistema di rete e non solo di filiera; e — il più radicale — il ripensamento stesso del ruolo dell’impresa nel nuovo contesto competitivo. Come ha osservato Roberto Liscia, Presidente Netcomm, quest’ultimo è un passaggio che poche aziende stanno ancora affrontando, ma che rappresenta la vera portata trasformativa dell’intelligenza artificiale.
6 takeaway strategici
- L’AI non è un progetto IT, è una trasformazione di business I progetti funzionano quando si parla direttamente al vertice aziendale in termini di ritorni economici, efficienza e marginalità. Le resistenze cadono di fronte a benefici chiari e misurabili.
- Governance e compliance prima dei progetti Partire con iniziative AI senza aver coinvolto la Compliance, il GDPR e l’AI Act è un errore frequente che può bloccare i progetti per mesi. Il suggerimento è avviare subito il dialogo con gli uffici regolamentari, locali e di gruppo.
- Il futuro dei pagamenti è agentico Gli AI Agent stanno diventando capaci di scoprire, negoziare e acquistare per conto degli utenti. Servono nuovi protocolli — come l’AP2 di Google e Nexi — per garantire sicurezza, trasparenza e accountability nelle transazioni automatizzate.
- AI predittiva nella supply chain: valore misurabile e immediato L’ottimizzazione di inventory, demand planning e pricing tramite Machine Learning genera risparmi a doppia cifra e impatti concreti anche sugli obiettivi ESG, rappresentando uno degli ambiti con il ROI più rapido.
- Dalla SEO alla GEO: i brand devono ripensare il funnel Con gli AI Assistant che mediano le fasi di ricerca e scelta, i brand devono investire nella parte alta del funnel e costruire riconoscibilità di marca, non solo visibilità di prodotto.
- Partire rapidi, poi evolvere Serve una prova veloce per validare il progetto e superare la diffidenza. Iniziare con soluzioni stand-alone o LLM già disponibili, ottenere risultati, e poi eventualmente passare a modelli e architetture più sofisticate.
