Pagamenti agentici e AI: come cambieranno consumatori, commercio e real estate
I pagamenti agentici rappresentano uno dei cambiamenti più importanti nell’evoluzione del commercio digitale: non è più soltanto il consumatore a cercare, confrontare e acquistare un prodotto. Un agente di intelligenza artificiale può svolgere una parte crescente di queste attività per suo conto.
Fino a ieri, la catena del consumo era relativamente semplice:
decidere → autorizzare → pagare → ricevere.
Anche nell’e-commerce il controllo rimaneva prevalentemente nelle mani della persona.
Oggi sta emergendo qualcosa di diverso.
Cosa sono i pagamenti agentici?
I pagamenti agentici, o agentic payments, sono transazioni nelle quali un agente AI può ricercare prodotti o servizi, confrontare alternative e completare alcune fasi dell’acquisto sulla base delle istruzioni e dei limiti definiti dall’utente.
Non parliamo quindi semplicemente di un chatbot che suggerisce cosa comprare.
Parliamo di sistemi capaci di agire economicamente per conto del consumatore.
Il passaggio fondamentale è questo: l’intelligenza artificiale non si limita più a suggerire una decisione. Può iniziare a eseguirla.
Amazon, OpenAI, Google e altri grandi operatori tecnologici stanno sviluppando sistemi che vanno precisamente in questa direzione.
Ed è qui che emerge una questione molto più profonda della tecnologia:
cosa succede al comportamento del consumatore quando una parte della decisione viene delegata a un algoritmo?
Dal commercio digitale al commercio agentico
Negli ultimi vent’anni il digitale ha cambiato soprattutto il luogo nel quale acquistiamo.
Prima il negozio fisico.
Poi il sito web.
Poi l’app.
Poi i marketplace.
Ora potremmo trovarci davanti a un passaggio differente.
Non cambia soltanto il canale.
Cambia il soggetto che esegue la decisione.
Nel cosiddetto agentic commerce, il consumatore definisce un obiettivo mentre l’intelligenza artificiale può occuparsi di parte del processo necessario per raggiungerlo.
Per esempio:
“Trova una scarpa da trail running sotto i 150 euro, disponibile entro venerdì.”
Un sistema tradizionale mostra una serie di risultati.
Un agente AI può invece:
- cercare le alternative;
- confrontare caratteristiche e prezzi;
- verificare disponibilità;
- selezionare un venditore;
- procedere verso l’acquisto sulla base delle autorizzazioni ricevute.
Questa differenza apparentemente tecnica modifica profondamente il customer journey.
Amazon, OpenAI e Google: il commercio agentico è già iniziato
Amazon Buy for Me
Amazon ha sperimentato soluzioni attraverso le quali un agente AI può aiutare il consumatore ad acquistare anche prodotti presenti sui siti di altri brand.
Il punto più interessante non è soltanto la capacità tecnologica.
È la relazione di fiducia.
Il consumatore non deve più fidarsi soltanto del marketplace.
Deve fidarsi del fatto che l’agente interpreti correttamente il suo intento.
Questo introduce una nuova dimensione nella customer experience:
la fiducia nell’autonomia dell’algoritmo.
OpenAI e lo shopping dentro ChatGPT
Anche il rapporto tra intelligenza artificiale generativa ed e-commerce sta cambiando.
Le conversazioni con sistemi come ChatGPT stanno progressivamente diventando uno dei luoghi nei quali le persone:
- scoprono prodotti;
- chiedono confronti;
- valutano alternative;
- cercano informazioni prima dell’acquisto.
Il passaggio successivo è l’integrazione della transazione direttamente nell’esperienza conversazionale.
Questo significa eliminare progressivamente passaggi come:
ricerca → sito → scheda prodotto → confronto → carrello → checkout.
Da un punto di vista commerciale significa ridurre l’attrito.
Da un punto di vista comportamentale significa però anche eliminare alcuni dei momenti nei quali il consumatore si ferma e riconsidera la propria decisione.
Google e l’Agentic Shopping
Anche Google sta sviluppando sistemi nei quali l’intelligenza artificiale può diventare un intermediario attivo tra consumatore e mercato.
Tra le applicazioni possibili troviamo:
Monitoraggio automatico del prezzo
L’utente definisce prodotto, caratteristiche e budget.
L’agente può monitorare le condizioni del mercato e agire quando vengono soddisfatti determinati criteri.
Ricerca automatizzata presso negozi e rivenditori
Gli agenti AI possono raccogliere informazioni su:
- disponibilità;
- prezzi;
- condizioni commerciali;
- caratteristiche dei prodotti.
Shopping conversazionale
La ricerca commerciale può trasformarsi progressivamente in una conversazione continua con un’intelligenza artificiale.
Il punto chiave è che ricerca, valutazione e acquisto tendono a convergere.
Perché i pagamenti agentici cambiano il comportamento del consumatore
Il tema centrale non è soltanto tecnologico.
È sociologico e psicologico.
Quando una persona delega una parte della decisione a un agente AI, cambiano almeno quattro elementi:
controllo, fiducia, responsabilità e percezione del rischio.
1. Chi decide realmente quando decide un agente AI?
La domanda può sembrare filosofica, ma avrà conseguenze molto concrete.
Se il consumatore dice:
“Comprami il miglior prodotto sotto i 500 euro”
sta prendendo una decisione?
Solo in parte.
L’utente decide:
- l’obiettivo;
- il budget;
- alcuni criteri.
L’agente potrebbe invece decidere:
- quale prodotto;
- quale venditore;
- quale compromesso accettare;
- quale variabile privilegiare.
La decisione diventa quindi distribuita tra persona e algoritmo.
Questo introduce un problema centrale per il futuro del marketing:
Quanto controllo siamo disposti a delegare all’intelligenza artificiale?
La risposta probabilmente varierà enormemente in funzione del prodotto, del prezzo e della rilevanza personale della decisione.
2. Fiducia negli agenti AI: cosa succede quando l’algoritmo sbaglia?
Immaginiamo che un agente acquisti un prodotto sbagliato.
Chi viene considerato responsabile?
Il consumatore che ha dato l’autorizzazione?
La piattaforma?
Il produttore del sistema AI?
Il venditore?
La questione legale sarà importante.
Ma c’è un’altra questione ancora precedente:
chi percepisce il consumatore come responsabile?
Perché il comportamento economico dipende fortemente dalla responsabilità percepita.
Se una persona ritiene di perdere il controllo della decisione, potrebbe aumentare la diffidenza verso il sistema.
Al contrario, se considera l’agente affidabile, potrebbe delegargli progressivamente decisioni sempre più importanti.
3. Quali dati utilizza un agente AI per decidere?
Un agente commerciale efficace potrebbe conoscere progressivamente:
- cosa acquistiamo;
- quanto spendiamo;
- quali marchi preferiamo;
- quanto siamo sensibili al prezzo;
- quali compromessi accettiamo;
- dove viviamo;
- quando acquistiamo;
- quali alternative scartiamo.
Non si tratta soltanto di profilazione.
L’intelligenza artificiale potrebbe imparare qualcosa di molto più prezioso:
il nostro modello decisionale.
Il vero patrimonio informativo non sarà quindi soltanto sapere cosa compra una persona.
Sarà capire come decide.
Per imprese, banche, assicurazioni, piattaforme e operatori digitali questa potrebbe diventare una delle informazioni economicamente più rilevanti dei prossimi anni.
Dal consumatore digitale al consumatore agentico
Possiamo quindi iniziare a distinguere due modelli.
Consumatore digitale
Utilizza strumenti digitali per prendere autonomamente una decisione.
Cerca.
Confronta.
Legge.
Decide.
Compra.
Consumatore agentico
Definisce un obiettivo e delega all’intelligenza artificiale una parte del processo necessario per raggiungerlo.
Non cambia semplicemente lo strumento.
Cambia il modello di consumo.
Ed è proprio questo passaggio che imprese e ricercatori dovrebbero iniziare a studiare.
AI e real estate: cosa succede se l’algoritmo cerca casa per noi?
Nel settore immobiliare, il tema dei sistemi agentici diventa particolarmente interessante.
L’acquisto di una casa è molto diverso dall’acquisto di un prodotto di consumo.
Coinvolge:
- patrimonio;
- credito;
- famiglia;
- emozioni;
- identità;
- progetto di vita;
- percezione del rischio.
Per questo il real estate rappresenta uno degli ambiti più interessanti nei quali studiare la relazione tra AI, fiducia e delega decisionale.
L’agente immobiliare AI personale
Immaginiamo un agente AI che conosca:
- budget;
- area geografica;
- caratteristiche dell’immobile;
- dimensione desiderata;
- servizi;
- tempi di percorrenza;
- scuole;
- mobilità;
- caratteristiche del quartiere;
- preferenze personali.
Potrebbe monitorare automaticamente migliaia di annunci immobiliari.
Potrebbe escludere quelli non coerenti.
Potrebbe confrontare prezzi e caratteristiche.
Potrebbe persino interagire con altri sistemi per ottenere informazioni supplementari.
A quel punto una parte significativa della ricerca immobiliare non sarebbe più effettuata direttamente dalla persona.
AI e negoziazione immobiliare
Il passaggio successivo potrebbe essere ancora più rilevante.
Un agente potrebbe:
- confrontare il prezzo richiesto con il mercato;
- stimare margini di negoziazione;
- proporre un’offerta;
- dialogare con un altro agente digitale;
- individuare condizioni economicamente più convenienti.
La negoziazione potrebbe quindi diventare progressivamente machine-to-machine.
E questo cambierebbe radicalmente il ruolo di:
- portali immobiliari;
- agenzie;
- sviluppatori;
- costruttori;
- banche;
- investitori.
Mutui e intelligenza artificiale
Un altro ambito rilevante riguarda i finanziamenti.
Un agente AI per i mutui potrebbe teoricamente:
- confrontare offerte bancarie;
- analizzare tassi e condizioni;
- valutare diversi scenari;
- monitorare l’andamento del mercato;
- suggerire un rifinanziamento;
- gestire alcune fasi amministrative.
Anche in questo caso il problema non sarà soltanto tecnologico.
La domanda sarà:
fino a che punto un consumatore è disposto a delegare una decisione finanziaria così importante?
La vera variabile è la soglia di delega
Probabilmente non esiste una risposta unica alla domanda:
“Le persone si fideranno degli agenti AI?”
La vera domanda è un’altra.
Quanto siamo disposti a delegare, per quali decisioni e fino a quale valore economico?
Potremmo accettare facilmente che un’intelligenza artificiale acquisti automaticamente:
- prodotti alimentari;
- biglietti;
- piccoli servizi;
- prodotti ricorrenti.
La disponibilità potrebbe diminuire quando entrano in gioco:
- automobili;
- investimenti;
- mutui;
- patrimonio;
- immobili.
Questo limite può essere definito come una sorta di soglia psicologica della delega algoritmica.
Ed è una variabile che oggi andrebbe misurata.
Cosa dovrebbe misurare una ricerca sui pagamenti agentici?
In Business Intelligence Group studiamo da anni i processi decisionali delle persone attraverso ricerca sociale, analisi comportamentale e market intelligence.
L’arrivo del consumo agentico richiede però nuove domande.
Una ricerca strutturata dovrebbe analizzare almeno cinque dimensioni.
1. Segmentazione psicologica
Chi è maggiormente disposto a delegare decisioni all’intelligenza artificiale?
Le variabili potrebbero comprendere:
- fiducia tecnologica;
- familiarità con AI;
- età;
- bisogno di controllo;
- avversione al rischio;
- livello di istruzione;
- capacità finanziaria;
- esperienza digitale.
2. Tipping point economico
Qual è il valore massimo che siamo disposti a delegare?
50 euro?
500 euro?
5.000 euro?
500.000 euro?
Il valore assoluto, però, non basta.
La soglia dipenderà probabilmente dal tipo di acquisto.
3. Fiducia nel brand dell’agente
Un’altra domanda fondamentale riguarda il soggetto che controlla l’intelligenza artificiale.
La disponibilità a delegare potrebbe essere molto diversa se l’agente appartiene a:
- Amazon;
- Google;
- una banca;
- un’assicurazione;
- un portale immobiliare;
- una startup sconosciuta.
La fiducia nell’AI è quindi anche fiducia nell’organizzazione che sta dietro l’AI.
4. Responsabilità percepita
Quando l’AI commette un errore, chi ritiene responsabile il consumatore?
Questa dimensione può avere un impatto diretto su:
- reputazione;
- fiducia;
- customer experience;
- intenzione di utilizzo;
- fedeltà alla piattaforma.
5. Delega decisionale nel real estate
Nel settore immobiliare bisogna inoltre distinguere le diverse fasi della decisione.
Un consumatore potrebbe essere disposto a delegare:
Ricerca dell’immobile: molto.
Selezione preliminare: abbastanza.
Valutazione: forse.
Negoziazione: meno.
Offerta vincolante: ancora meno.
Firma: pochissimo.
Non sappiamo ancora dove si trovi realmente questa soglia.
Ed è proprio questo che la ricerca dovrebbe misurare.
Perché il commercio agentico cambia anche il marketing
Per decenni il marketing digitale ha cercato di rispondere a una domanda:
Come convincere una persona a scegliere il nostro prodotto?
Con gli agenti AI potrebbe emergere una seconda domanda:
Come fare in modo che un agente AI consideri il nostro prodotto la scelta migliore per quella persona?
Questo potrebbe cambiare profondamente:
- SEO;
- advertising;
- marketplace;
- customer journey;
- pricing;
- reputazione;
- distribuzione;
- branding.
Perché il destinatario della comunicazione commerciale potrebbe non essere più soltanto una persona.
Potrebbe essere anche un algoritmo che rappresenta quella persona.
Dalla SEO alla GEO: quando sono le AI a scegliere le informazioni
Questo fenomeno si collega direttamente a un altro cambiamento già in corso: la Generative Engine Optimization (GEO).
La SEO tradizionale cerca di rendere un contenuto visibile nei motori di ricerca.
La GEO cerca invece di rendere un contenuto:
- comprensibile;
- autorevole;
- strutturato;
- facilmente citabile;
dai sistemi di intelligenza artificiale generativa.
Nel commercio agentico questo passaggio potrebbe essere ancora più importante.
Non dovremo soltanto essere trovati dalle persone.
Dovremo essere interpretabili dagli agenti che prendono decisioni per loro.
Il futuro del consumo sarà una negoziazione tra persone e algoritmi
Il punto non è stabilire se l’intelligenza artificiale sostituirà il consumatore.
Probabilmente non accadrà in modo così semplice.
È più realistico immaginare una decisione ibrida.
La persona definirà:
- obiettivi;
- limiti;
- preferenze;
- valori.
L’algoritmo gestirà:
- ricerca;
- confronto;
- ottimizzazione;
- esecuzione.
Il comportamento di consumo diventerà quindi una relazione continua tra agency umana e agency algoritmica.
Decidere nell’era dell’algoritmo
Il titolo di uno dei miei libri è “Decidere nell’era dell’algoritmo”.
Il tema dei pagamenti agentici rappresenta una naturale evoluzione di quella riflessione.
Non si tratta di essere favorevoli o contrari alla tecnologia.
Si tratta di comprendere come cambia la decisione umana quando iniziamo a delegarne una parte alle macchine.
Per imprese, banche, assicurazioni, operatori immobiliari e istituzioni questa non è una questione teorica.
È una questione strategica.
Perché nel prossimo futuro potremmo trovarci davanti a un consumatore che:
- non visita il nostro sito;
- non guarda tutte le nostre campagne;
- non confronta personalmente tutte le alternative;
- non esegue direttamente ogni transazione.
Una parte di queste attività potrebbe essere svolta dal suo agente AI.
La domanda quindi non è soltanto:
Cosa desiderano i consumatori?
La domanda diventa:
Quali decisioni vorranno continuare a prendere personalmente e quali saranno disposti a delegare all’intelligenza artificiale?
Questa è una delle domande che la ricerca di mercato dovrà iniziare a misurare.
Perché prima di costruire algoritmi che decidono per le persone, dobbiamo capire fino a che punto le persone vogliono davvero lasciarli decidere.
FAQ sui pagamenti agentici e sul commercio agentico
Cosa sono i pagamenti agentici?
I pagamenti agentici sono transazioni nelle quali un agente basato su intelligenza artificiale può svolgere alcune attività di ricerca, confronto, selezione e acquisto per conto dell’utente, rispettando criteri e autorizzazioni stabiliti in precedenza.
Cos’è il commercio agentico?
Il commercio agentico, o agentic commerce, è un modello nel quale sistemi di intelligenza artificiale partecipano attivamente al processo di acquisto, dalla ricerca del prodotto fino, in alcuni casi, alla transazione.
Qual è la differenza tra chatbot e agente AI?
Un chatbot principalmente risponde a domande e fornisce informazioni. Un agente AI può invece eseguire azioni, utilizzare strumenti esterni e completare attività sulla base degli obiettivi definiti dall’utente.
Come cambierà l’e-commerce con gli agenti AI?
Gli agenti AI potrebbero ridurre il numero di passaggi necessari per acquistare, automatizzando ricerca, confronto, verifica di disponibilità e alcune fasi della transazione.
Quali sono i rischi dei pagamenti agentici?
Le principali questioni riguardano sicurezza, controllo, privacy, responsabilità, trasparenza degli algoritmi e comprensione da parte del consumatore delle decisioni prese automaticamente.
Come può essere utilizzata l’intelligenza artificiale nel real estate?
L’AI può supportare ricerca immobiliare, analisi dei prezzi, valutazione territoriale, selezione degli immobili, gestione dei portafogli, analisi degli investimenti e confronto delle opzioni finanziarie.
Le persone sono pronte a lasciare acquistare una casa a un’intelligenza artificiale?
Non esistono ancora evidenze sufficienti per dare una risposta generale. La disponibilità alla delega dipenderà probabilmente dal valore economico, dalla fiducia nel sistema, dal livello di rischio percepito e dalla fase del processo immobil
