L’AI e l’e-commerce in Italia: a che punto siamo?

Michela, qual è il livello di maturità del mercato e-commerce italiano nell’adozione di AI generativa e ricerca avanzata, rispetto ad altri Paesi?

L’Italia vive un paradosso. Siamo sicuramente indietro rispetto al mercato nordamericano e nordeuropeo sull’adozione di infrastrutture avanzate e sulla mentalità data-driven. Molte delle aziende italiane sono ancora legate a processi legacy e a una gestione intuitiva del magazzino e del marketing. Altre aziende poi, anche di grandi dimensioni, operano ancora con silos informativi: l’ERP non parla con il CRM, che a sua volta è scollegato dal magazzino e dalle piattaforme e-commerce.

Senza un’infrastruttura dati fluida e pulita, l’AI Search o i sistemi predittivi rimangono gusci vuoti. In questo senso forse il nostro ritardo non è nella mancanza di interesse verso l’AI, ma nella mancanza delle fondamenta necessarie per farla funzionare: l’accessibilità e la qualità del dato.

La dimensione media delle imprese italiane poi è un freno naturale agli investimenti massivi in R&D. Questo ritardo ci offre però l’opportunità del leapfrogging: saltare intere generazioni tecnologiche. Molte aziende stanno passando direttamente da processi manuali o legacy a soluzioni AI-native, evitando di dover ammortizzare tecnologie intermedie ormai superate. In questo, il punto critico da considerare c’è: saltare le generazioni tecnologiche è possibile dal punto di vista del software, ma non per le persone; un team che non ha mai masticato la cultura del dato (anche banalmente su Excel o su un semplice CRM) farà fatica a comprendere un’AI predittiva. Il salto tecnologico dovrà quindi necessariamente essere supportato da un upskilling.

Quali rischi comporta l’adozione dell’AI generativa per le vendite online? Come si possono gestire?

Il primo rischio, forse quello più immediato, è quello legato alle cosiddette “allucinazioni”.
Dobbiamo ricordare che l’AI non sa le cose, le calcola: se il modello non è correttamente vincolato ai dati reali del catalogo e soprattutto se i dati di partenza non sono ben strutturati, rischia di generare promesse che l’azienda non può mantenere, come inventare caratteristiche tecniche o funzionalità inesistenti. Questo non si traduce solo in un aumento dei resi e in potenziali problemi legali, ma mina la base stessa del commercio: la fiducia tra cliente e brand. Se tradiamo questa fiducia con un’informazione errata composta da un algoritmo, recuperare l’utente diventa difficilissimo.

C’è poi un tema più sottile ma altrettanto pericoloso: l’erosione dell’identità del brand.
Se deleghiamo interamente la generazione dei contenuti e l’interazione con l’utente all’AI, corriamo il rischio di una standardizzazione linguistica e creativa. In particolari mercati in cui il tone of voice è uno dei pochi veri elementi differenzianti, il pericolo è quello di finire per suonare tutti allo stesso modo. Ad esempio un e-commerce di lusso e un fast-fashion non possono avere la stessa voce, e mantenere questo controllo sul contenuto e l’interazione con le persone è una sfida che richiede una supervisione umana costante.

Per alcuni casi specifici non dobbiamo poi sottovalutare la dipendenza tecnologica: affidare i pilastri del proprio business a modelli di terze parti significa di fatto cedere una fetta della propria sovranità aziendale e avere un impatto diretto e immediato sui margini e sull’operatività. Il nostro compito è quindi quello di accompagnare i nostri clienti nell’integrare l’AI in modo intelligente, mantenendo sempre il controllo sulla strategia.

L’introduzione dell’AI generativa richiede una ristrutturazione dei team e-commerce, oppure un’evoluzione di ruoli, competenze e responsabilità?

Più che di una ristrutturazione, io vedo la necessità di un’evoluzione della responsabilità. Dal punto di vista operativo, chi si occupa di caricare schede prodotto o gestire flussi di reso deve trasformarsi in un curatore del dato, dandosi anche il compito di istruire l’AI e validarne gli output. Se l’algoritmo suggerisce un prodotto o genera una risposta, il team deve avere la competenza strategica per capire se quell’output è coerente con gli obiettivi aziendali e l’identità del brand.

Il ruolo dell’ E-Commerce Strategist diventa ancora più centrale come connettore. Dobbiamo essere in grado di tradurre le opportunità dell’AI (tecniche) in vantaggi di business (strategici). Questo richiede team più agili, in cui la barriera tra chi “capisce il codice” e chi “capisce il cliente” cade definitivamente.

A livello decisionale poi, con l’AI che accelera i processi, il collo di bottiglia rischia di diventare la burocrazia decisionale umana. I team devono quindi strutturarsi per essere reattivi in poco tempo: se i dati della AI Search ci dicono che c’è un trend emergente non possiamo aspettare lunghi processi decisionali per ricalibrare il merchandising.

In sostanza, dal punto di vista della gestione dei team, la vera sfida non è tecnologica ma culturale e organizzativa: in un sistema in cui la tecnologia sta diventando una commodity accessibile a tutti, l’unico vero vantaggio competitivo non sarà possedere l’AI, ma avere un team capace di integrarla nei processi con intelligenza senso critico.

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