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L’intelligenza artificiale sta ridisegnando l’intero ciclo di vita di un ecommerce, dalla gestione del magazzino alla relazione con il cliente, dalla ricerca prodotti al pagamento. Per i merchant più attenti, questa trasformazione non è una minaccia — è un’opportunità competitiva da cogliere adesso.
Il report Netcomm “AI Commerce: La Nuova Frontiera del Commercio Intelligente” (gennaio 2026), elaborato con il contributo di Leroy Merlin, Mediolanum Assicurazioni, BD Rowa Italy, Profiter.ai, LiveHelp e Nexi Italia, fotografa con precisione lo stato dell’adozione AI nei processi commerce di front e back-end. I dati e le testimonianze dirette raccolte in quel documento sono la base di questo approfondimento.
Il nuovo paradigma dell’AI Commerce: da strumento a infrastruttura strategica
Fino a pochi anni fa, l’AI integrata negli Ecommerce significava principalmente motori di raccomandazione e chatbot basilari. Oggi il perimetro è radicalmente diverso. Come evidenziato nel report Netcomm, l’AI sta trasformando simultaneamente i processi di back-end (analisi, supply chain, marketing automation) e quelli di front-end (customer service, shopping assistant, personalizzazione, antifrode).
Alberto Danese, Head of Data Science di Nexi, descrive questo momento come una “(r)evolution”: l’AI predittiva, generativa e agentica hanno il potenziale di impattare il commercio su scala. La distinzione chiave che emerge dal report è tra AI predittiva — orientata a classificare, confrontare e prevedere — e AI generativa, capace di creare, interagire e generare contenuti. Il passo successivo, già in corso, è l’AI agentica: sistemi autonomi che non si limitano a rispondere, ma agiscono in modo proattivo all’interno dei processi aziendali.
eCommerce B2B: il 30% degli ordini passa online, l’89% dei buyer usa l’AI generativa
I numeri del B2B digitale italiano confermano un’accelerazione senza precedenti. Secondo dati recenti di settore, il 30% degli ordini B2B transita già da canali digitali, mentre l’89% dei buyer professionali utilizza l’AI generativa nei propri processi di acquisto e ricerca.
Roberto Liscia, Presidente di Netcomm, inquadra il fenomeno con precisione: “Il commercio digitale B2B non è più una semplice evoluzione tecnologica, ma rappresenta una leva strategica per la competitività delle imprese amplificato dall’Intelligenza Artificiale”. Per le aziende che operano in contesti B2B, questo significa rivedere sia i touchpoint di vendita che l’intera architettura informativa che supporta il processo d’acquisto: configuratori di prodotto, preventivazione automatica, cataloghi dinamici e assistenti specializzati diventano leve di differenziazione reale.
Come usare l’AI in un ecommerce di nuova generazione: esempi concreti
L’integrazione dell’AI in un ecommerce può avvenire a diversi livelli di maturità e investimento. Il report Netcomm identifica un principio guida trasversale: le aziende di piccole e medie dimensioni possono partire da soluzioni standalone già disponibili e testate — come quelle native in piattaforme quali Shopify — mentre le realtà più strutturate devono affrontare un percorso più articolato, che include governance, policy interne e integrazione con i sistemi esistenti.
Nei paragrafi che seguono analizziamo le principali aree di applicazione, con esempi concreti tratti dall’esperienza delle aziende partecipanti al tavolo Netcomm.
Customer care e assistenza predittiva grazie ad agenti AI e chatbot
Il customer service è l’area in cui l’impatto dell’AI è già più visibile e misurabile. Alessandro La Ciura, Co-Founder e CEO di LiveHelp, descrive una trasformazione profonda: gli assistenti e gli agenti AI funzionano bene soprattutto nella gestione di grandi volumi di richieste ripetitive, liberando gli operatori umani per le interazioni che richiedono empatia, giudizio e capacità di gestire situazioni non standard.
La distinzione tra Assistente AI e Agente AI è qui fondamentale. Un assistente risponde e informa; un agente agisce. Quando l’AI viene collegata tramite API agli applicativi aziendali, può compiere azioni concrete: sospendere una polizza, aggiornare una pratica, avviare un processo di reso. È questa la frontiera dell’AI agentica applicata al customer care.
La tecnologia abilitante in questo contesto è la RAG (Retrieval Augmented Generation): un sistema che “insegna” al modello AI a usare i contenuti specifici dell’azienda — documenti, contratti, policy, FAQ — per produrre risposte accurate e coerenti. Senza una RAG proprietaria, un LLM generico risponde in modo impreciso o non allineato al contesto aziendale. Con una RAG ben costruita, l’AI diventa un operatore virtuale affidabile e controllabile.
AI generativa per creare contenuti testuali, immagini e video
La produzione di contenuti è uno degli ambiti in cui il ritorno sull’investimento dell’AI si misura più rapidamente. Un ecommerce con migliaia di SKU affronta quotidianamente il problema della qualità e della quantità dei contenuti: schede prodotto incomplete, descrizioni generiche, immagini non ottimizzate sono tra i principali freni alla conversione.
Creare schede prodotto con l’AI
Leroy Merlin, che gestisce un catalogo first party di oltre 200.000 prodotti a cui si aggiunge un marketplace con quasi quattro milioni di referenze, ha avviato un progetto strutturato di ottimizzazione delle schede prodotto tramite AI. Il sistema analizza ogni pagina prodotto, la confronta con quelle dei competitor, assegna un punteggio e fornisce suggerimenti puntuali per singola scheda. In un anno, il progetto ha prodotto miglioramenti tangibili nel time to market, nella correttezza delle informazioni e nella qualità generale dei contenuti.
Per un merchant di dimensioni più contenute, strumenti come ChatGPT integrati in Shopify o plugin dedicati permettono già oggi di generare descrizioni prodotto, titoli SEO e meta description in modo semi-automatico, con revisione umana finale.
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Testi dinamici e personalizzati
Oltre alle schede prodotto statiche, l’AI generativa consente di creare contenuti dinamici e personalizzati in base al profilo dell’utente: banner promozionali che cambiano in funzione della cronologia di navigazione, email con oggetto e corpo adattati al segmento comportamentale, landing page che variano il copy in base alla fonte di traffico. Questi approcci — fino a poco tempo fa accessibili solo a grandi organizzazioni — sono oggi implementabili anche da team ecommerce di dimensioni medie grazie alle piattaforme di marketing automation di nuova generazione.
Recensioni, social proof e gestione della reputazione con l’AI
Le recensioni sono uno degli asset più preziosi di un ecommerce, e spesso uno dei più difficili da gestire su scala. L’AI può intervenire in più punti di questo processo: nell’analisi semantica delle recensioni esistenti per estrarre insight su prodotti e servizi, nella moderazione automatica dei contenuti, nella generazione di risposte personalizzate ai feedback negativi, e nel monitoraggio della reputazione su canali multipli.
Alcuni strumenti permettono già di classificare automaticamente le recensioni per sentiment e topic, fornendo al team ecommerce una dashboard aggregata che evidenzia pattern ricorrenti — ad esempio, problemi di taglia ricorrenti per una specifica linea di prodotti o critiche sistematiche alla velocità di spedizione di un determinato corriere. Questa intelligenza operativa, prima accessibile solo attraverso analisi manuali costose, diventa un flusso continuo e automatizzato.
Marketing automation e personalizzazione del customer journey
La segmentazione della base clienti e la pianificazione delle campagne di digital marketing sono tra i casi d’uso citati nel report Netcomm come prioritari nell’adozione AI back-end. La marketing automation evolve con l’AI da sistemi basati su regole predefinite a sistemi che apprendono dai comportamenti e ottimizzano in autonomia timing, contenuto e canale di ogni comunicazione.
Pietro Perona di Koodit sottolinea un punto importante: per le aziende digitalmente meno mature, la marketing automation già disponibile — capace di personalizzare navigazione, offerte e prezzi — può essere sufficiente nella fase attuale. L’errore da evitare è sovra-strutturarsi prima di aver costruito una base dati solida e processi interni maturi. L’AI amplifica ciò che già funziona; non corregge automaticamente ciò che è strutturalmente debole.
Prezzi dinamici per ecommerce basati su AI e confronto competitors
Il dynamic pricing è uno degli strumenti più potenti che l’AI mette a disposizione degli ecommerce manager. Leroy Merlin utilizza già un modello ML predittivo che integra le variabili di prezzo per costruire scenari, stimare l’elasticità della domanda e ottimizzare i volumi di vendita. Il sistema non si limita a reagire ai prezzi dei competitor, ma anticipa i movimenti di domanda, consentendo di impostare prezzi e promozioni in modo molto più efficiente.
Profiter.ai, il cui sistema di analisi predittiva è costruito su Machine Learning applicato a KPI e bilanci, ha dimostrato che anticipare la domanda permette non solo di ottimizzare i prezzi ma di migliorare l’intera catena: dalla negoziazione con i fornitori alla riduzione degli sprechi, fino all’abbattimento degli immobilizzi di magazzino. In un progetto pilota con un grande distributore farmaceutico, su un campione di 1.000 SKU in meno di un anno sono stati generati benefici misurati in 911.000 euro.
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Shopping suggestion e raccomandazione prodotti
I sistemi di raccomandazione sono tra le applicazioni AI più consolidate nell’ecommerce. Ma la nuova generazione di shopping suggestion va oltre il classico “chi ha acquistato X ha acquistato anche Y”: integra segnali comportamentali in tempo reale, contesto di navigazione, disponibilità di magazzino e obiettivi di margine per generare suggerimenti che massimizzano simultaneamente la rilevanza per l’utente e il valore per il merchant.
Suggerimento prodotti in base alle preferenze di navigazione e alle domande dell’utente
Leroy Merlin ha individuato come priorità strategica la capacità di assistere i clienti nella fase di ricerca pre-acquisto. I clienti spesso cercano una soluzione a un problema (“muffa in cantina”, “infiltrazioni dal tetto”) piuttosto che un prodotto specifico. Un AI Assistant in grado di interpretare l’intento di ricerca e tradurlo in una selezione di prodotti pertinenti diventa un vantaggio competitivo diretto rispetto ai grandi modelli LLM che stanno presidiando le fasi di search e scelta a livello globale.
Voice commerce e ricerca vocale
La ricerca vocale e il voice commerce rappresentano il prossimo fronte evolutivo. Con la diffusione degli assistenti vocali e l’integrazione dell’AI nei dispositivi quotidiani, una quota crescente delle ricerche prodotto avverrà tramite comandi vocali. Per gli ecommerce, questo implica una revisione delle strategie di contenuto (testi più conversazionali, domande e risposte strutturate) e la preparazione tecnica per intercettare query vocali nei motori generativi. È un tema ancora in divenire, ma i merchant più avanzati stanno già costruendo le fondamenta.
Sicurezza dei pagamenti grazie ai sistemi AI
La prevenzione delle frodi è uno degli ambiti in cui l’AI predittiva ha dimostrato il valore più tangibile e misurabile. Nexi ha sviluppato Artemis, un modello AI predittivo proprietario che gira in tempo reale su tutte le transazioni dei clienti delle licenze italiane, con un tempo di risposta medio di 2 millisecondi e una copertura che rappresenta oltre il 20% di tutti gli alert antifrode.
Il sistema integra cold features (dati degli ultimi 12 mesi), hot features (ultimo mese) e white-hot features (ultima ora) per costruire un profilo di rischio dinamico e reattivo. La sua architettura estensibile permette di aggiungere nuovi dati e funzionalità senza ridisegnare l’infrastruttura.
Il passo successivo, che Nexi sta costruendo in partnership con Google attraverso il protocollo AP2 (Agent Payments Protocol), è l’estensione di questo framework all’AI agentica: quando un agente AI acquista per conto di un utente, servono meccanismi crittografici di autorizzazione, autenticità e accountability che garantiscano sicurezza anche in assenza di un click umano esplicito.
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Gestione intelligente del magazzino e dell’inventario
L’ottimizzazione delle scorte è un’area in cui il ritorno sull’investimento dell’AI è spesso immediato e quantificabile. Il problema classico — bilanciare il rischio di stock-out con quello di over-stock su un catalogo ampio e stagionale — si presta naturalmente a modelli predittivi che elaborano simultaneamente dati storici interni, segnali di mercato esterni e variabili contestuali.
BD Rowa Italy, che produce magazzini automatizzati per farmacie, grossisti e ospedali, ha integrato AI predittiva nei propri robot attraverso una partnership con Profiter.ai. Il sistema combina i dati storici della farmacia con previsioni di domanda forward-looking, consentendo una pianificazione a 3-6 mesi che evita rotture di stock. Parallelamente, BD Rowa utilizza i dati provenienti dalle oltre 16.000 macchine installate per implementare manutenzione preventiva automatizzata, con risparmi sulla componentistica nell’ordine di milioni di euro.
Koodit segnala risultati significativi nel 2025 su progetti di fulfillment e gestione spedizioni: l’AI ha migliorato le capacità predittive e la gestione degli ordini di approvvigionamento, con benefici concreti nella programmazione multicanale e nella riduzione di sovra-stock e stock-out.
Logistica e supply chain: la pianificazione predittiva cambia le regole
La supply chain è l’ambito che Leroy Merlin identifica come priorità assoluta. Con oltre 200.000 prodotti in catalogo distribuiti su canali multipli, la stagionalità dei mix prodotto e la complessità delle variabili di pricing, il gruppo Adeo utilizza modelli ML predittivi per ottimizzare il costo dello stock e definire il posizionamento corretto delle scorte nei diversi nodi della rete.
Profiter.ai porta una visione sistemica: i dati interni, anche in tempo reale, non sono sempre sufficienti per prendere decisioni corrette. Il vero vantaggio competitivo nasce dall’integrazione di variabili esterne — eventi macro, fluttuazioni di mercato, segnali contestuali — con i dati operativi interni. È la stessa logica che ha guidato la gestione della supply chain durante la pandemia Covid, quando era necessario prevedere scenari estremamente volatili per l’approvvigionamento di dispositivi medici e farmaci.
L’azienda ha anche avviato un’integrazione con Claude di Anthropic per affiancare l’AI generativa al modello proprietario di Machine Learning, costruendo un sistema verticale sulla supply chain addestrato su dati e casi d’uso specifici del settore.
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Come adottare l’AI nel tuo ecommerce: governance, priorità e modelli organizzativi
La domanda più frequente tra i merchant che vogliono integrare l’AI non è “quale strumento usare” ma “da dove cominciare”. Il report Netcomm offre indicazioni pratiche e convergenti da parte di tutti i partecipanti.
Il primo punto è la governance. Definire policy chiare — su GDPR, AI Act, gestione dei dati interni nei modelli e protezione dei dati dei clienti — non è un passaggio burocratico ma una condizione abilitante. LiveHelp segnala che uno degli errori più frequenti è avviare progetti AI senza aver coinvolto la compliance: il risultato è spesso il blocco del progetto per mesi. Leroy Merlin ha già strutturato policy che coprono sia gli aspetti definiti centralmente a livello di gruppo Adeo che quelli italiani, inclusa la formazione e sensibilizzazione interna.
Il secondo punto è la velocità. Pietro Perona di Koodit è esplicito: serve una prova rapida per capire se il progetto funziona e rimuovere diffidenza e freni interni. I progetti AI possono essere realizzati in pochi mesi; quando durano all’infinito, di solito è perché l’organizzazione non ci crede davvero. Essere rapidi serve anche a superare le resistenze culturali.
Il terzo punto è il coinvolgimento del vertice. Osvaldo Mauro di Profiter.ai osserva che i progetti funzionano quando si parla direttamente con il top management in termini di numeri: ritorni economici, efficienza, marginalità. Se un progetto ha benefici chiari e misurabili, le resistenze cadono. L’AI va presentata come leva di performance, non come sperimentazione tecnologica.
Roberto Liscia sintetizza il paradigma organizzativo necessario: l’AI è un elemento diffusivo nell’azienda. Si inizia da qualche attività, ma poi si estende. Serve cambiare la cultura, costruire le competenze e avere una regia di questo cambiamento prima di definire i progetti prioritari. Per molte imprese italiane, il vero ostacolo non è tecnologico ma culturale: la diffidenza verso l’innovazione — amplificata da un gap cognitivo e generazionale — è il primo scoglio da superare.
Conclusioni: l’AI Commerce non è il futuro, è il presente
Il panorama che emerge dal report Netcomm e dalle testimonianze dirette delle aziende partecipanti è inequivocabile: l’AI non è più una tecnologia in fase di sperimentazione per i grandi player. È un’infrastruttura operativa che sta ridefinendo i modelli competitivi dell’ecommerce, dal B2C al B2B, dalla farmacia al retailer multi-categoria.
Per i merchant che stanno valutando il proprio posizionamento, la domanda non è più “se” adottare l’AI, ma “come” farlo in modo strutturato, misurabile e sostenibile. Le variabili chiave sono la maturità digitale dell’organizzazione, la qualità dei dati disponibili, la capacità di definire KPI chiari per ogni progetto e la volontà del vertice aziendale di guidare — non solo approvare — la trasformazione.
Chi costruisce oggi le fondamenta — governance, competenze, architettura dati — sarà nelle migliori condizioni per sfruttare la prossima ondata: quella degli agenti AI che opereranno come intermediari autonomi nelle fasi di ricerca, scelta e acquisto. Quella fase è già iniziata.
Key-one.it, web agency di Milano, accompagna aziende e merchant nella progettazione e implementazione di strategie ecommerce evolute, integrando le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale in ogni fase del percorso digitale. Richiedi una consulenza gratuita con gli ecommerce specialist di Key-One.
