L'intelligenza artificiale (IA) è da tempo una forza di trasformazione nel settore del commercio al dettaglio, dai consigli sui prodotti alla gestione delle scorte. Ma con l'evolversi delle capacità dell'IA, sta emergendo un nuovo concetto: l'IA agentica. A differenza dei modelli tradizionali di IA, che si basano sull’intervento umano per funzionare, l’IA agentica opera con maggiore autonomia: prende decisioni, avvia azioni e si adatta dinamicamente alle nuove informazioni senza bisogno di una supervisione costante. Questa capacità ha profonde implicazioni per i negozi fisici, che cercano sempre più di colmare il divario tra l’esperienza digitale e quella in negozio.
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Cos’è l’IA agentica?
Per capire l’importanza dell’IA agentica, è importante distinguerla dagli agenti IA. Gli agenti IA sono programmi specifici progettati per svolgere compiti prestabiliti, come i chatbot che rispondono alle domande dei clienti o i motori di raccomandazione che suggeriscono prodotti in base alla cronologia di navigazione. L’IA agentica, invece, va oltre i compiti predefiniti, imparando, adattandosi e prendendo decisioni in tempo reale. Pensa agli agenti di IA come ad assistenti utili che seguono le istruzioni, mentre l’IA agentica si comporta più come uno stratega proattivo in grado di anticipare le esigenze e agire in modo indipendente.
Forbes ha recentemente riportato che, sebbene il termine “agenti” (o “agentic”) nel contesto dell’IA sia a volte usato in modo eccessivo al punto da diventare irrilevante, «sembra esserci un consenso a livello di settore sul fatto che, a differenza dell’IA generativa — che si concentra sulla generazione su larga scala di testi, immagini, video e audio — gli agenti di IA sono progettati per agire, prendere decisioni ed eseguire compiti con livelli sempre maggiori di autonomia».
Una delle principali preoccupazioni legate a questa nuova generazione di IA è il suo incredibile fabbisogno energetico. I modelli di IA, in particolare quelli coinvolti nel processo decisionale in tempo reale, richiedono una notevole potenza di elaborazione. Questo significa che le aziende che non riescono a ottimizzare la propria infrastruttura di IA rischiano di trovarsi con costi operativi insostenibili. Affinché l’IA agentica possa davvero affermarsi su larga scala, dovrebbe essere più efficiente dal punto di vista energetico, riducendo così i costi operativi e allineandosi agli obiettivi ambientali. Tuttavia, è una discussione fondamentale da affrontare: l’IA agentica è rilevante per il settore retail?
L'IA agentica nei negozi fisici
Nel settore della vendita al dettaglio tradizionale, questa tecnologia sta trasformando il percorso dell’acquirente. I consumatori di oggi si aspettano esperienze fluide e personalizzate che uniscano la comodità del digitale al coinvolgimento in negozio. La tecnologia basata sull’intelligenza artificiale aiuta a raggiungere questo obiettivo analizzando il comportamento degli acquirenti, ottimizzando la disposizione dei negozi e prevedendo quali prodotti avranno più successo in determinate posizioni.
Immagina un sistema supportato dall’IA (e che a sua volta supporta) in grado di monitorare i flussi di clienti, adattare i contenuti di marketing digitale in base alle variazioni della domanda e avvisare il personale quando un cliente di alto valore entra in negozio. Queste funzionalità permettono ai rivenditori di creare un ambiente di acquisto più dinamico e reattivo, in grado di soddisfare le aspettative dei clienti e, allo stesso tempo, aumentare le vendite. Ad esempio, un rapporto di McKinsey ha rilevato che i rivenditori che utilizzano la personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale hanno registrato aumenti delle vendite fino al 10% e hanno migliorato significativamente la soddisfazione dei clienti.
In questo rapporto, McKinsey definisce la personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale come un principio fondamentale per raggiungere il massimo rendimento:
“[I leader del settore] investono in capacità di attivazione rapida basate su analisi avanzate. I leader sviluppano capacità di creazione di contenuti su larga scala e di processo decisionale basato sull’intelligenza artificiale, in modo da poter rispondere in tempo reale ai segnali dei clienti. Sfruttano analisi predittive e modelli per determinare quali contenuti e messaggi proporre a quali clienti (ad esempio, modelli di propensione o algoritmi predittivi per individuare la prossima azione migliore). Inoltre, mettono in atto solidi processi di misurazione che tracciano l’impatto degli interventi sui clienti e reimmettono queste informazioni nei loro sistemi e nei loro team. Questi processi li aiutano a fornire i contenuti giusti attraverso i canali giusti nei momenti giusti del percorso del consumatore.»
Come l'IA di Agentic potenzia la vendita al dettaglio omnicanale
L’IA agentica gioca un ruolo fondamentale nel retail omnicanale. Da tempo i rivenditori cercano di unificare le esperienze di acquisto online e offline, ma la sfida sta nel creare un ecosistema davvero interconnesso. Con l’IA agentica, i rivenditori possono colmare questo divario in modo più efficace. Ad esempio, un sistema di IA può analizzare il comportamento di ricerca online, incrociarlo con i modelli di acquisto in negozio e adeguare automaticamente i livelli delle scorte o le strategie promozionali di conseguenza. Un cliente che sta cercando scarpe da corsa sul sito di un rivenditore potrebbe ricevere una notifica di sconto personalizzata quando entra in un negozio nelle vicinanze.
I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono prevedere le ore di punta e distribuire il personale di conseguenza. Questo aiuta a ridurre i tempi di attesa e a migliorare la soddisfazione dei clienti. Ad esempio, un caso di studio di Walmart ha dimostrato che le previsioni della domanda basate sull'intelligenza artificiale hanno ridotto del 30% gli articoli esauriti, garantendo che i clienti trovassero i prodotti di cui avevano bisogno quando andavano in negozio.
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I dati sul traffico sono fondamentali per l'innovazione
Per i rivenditori, stare al passo con queste innovazioni non è più una scelta facoltativa. Le aspettative dei consumatori stanno cambiando rapidamente e chi non riesce ad adattarsi rischia di rimanere indietro rispetto ai concorrenti che sfruttano le analisi basate sull’intelligenza artificiale per prendere decisioni migliori.
Disporre di dati precisi sul traffico è fondamentale per diversi motivi:
Permette di ottimizzare meglio la gestione del personale. I negozianti possono assicurarsi di avere il giusto numero di dipendenti in negozio nei momenti giusti, migliorando il servizio clienti e tenendo sotto controllo i costi del personale.
Migliora le previsioni sulla domanda. Analizzando l’andamento storico dell’affluenza insieme a fattori esterni come il tempo e gli eventi locali, l’intelligenza artificiale riesce a prevedere i trend di vendita con maggiore precisione, permettendo ai rivenditori di gestire le scorte in modo più efficace.
Queste informazioni aiutano a prendere decisioni di merchandising più oculate. Sapere dove i clienti trascorrono più tempo permette ai rivenditori di posizionare strategicamente i prodotti ad alto margine, aumentando così le probabilità di acquisto.
Tuttavia, questi vantaggi dipendono da un fattore fondamentale: l’accuratezza dei dati sottostanti. I modelli di IA, per quanto avanzati, possono essere efficaci solo nella misura in cui lo sono le informazioni su cui sono stati addestrati. I dati sono fondamentali per le prestazioni dell’IA, ma rappresentano anche la sfida più grande per l’IA agentica. L’efficacia degli agenti di IA dipende in gran parte dalla qualità dei dati con cui vengono addestrati. Senza dati di alta qualità e specifici per il settore, fanno fatica a funzionare bene in contesti industriali specifici.
“Il nostro recente rapporto sui CDO ha rilevato che il 43% delle aziende indica la qualità, la completezza e la disponibilità dei dati come il principale ostacolo all’implementazione delle iniziative di IA”, ha dichiarato Amit Walia, CEO di Informatica, in una recente pubblicazione. Ha inoltre sottolineato che “senza dati di alta qualità e specifici per il settore, anche i modelli di IA più avanzati non saranno all’altezza”.
Un conteggio impreciso del traffico, ad esempio, porta a previsioni errate, a un impiego inefficiente del personale e alla perdita di opportunità di guadagno. Ecco perché è fondamentale investire in soluzioni di analisi dei dati in negozio di alta qualità. Grazie a informazioni precise sul negozio, i rivenditori possono assicurarsi che i loro sistemi di IA autonoma prendano le decisioni migliori possibili, favorendo in definitiva la crescita e l’efficienza in tutte le loro operazioni.
Il futuro del commercio al dettaglio dipende dall’intelligenza basata sui dati, e l’IA agentica rappresenta il prossimo passo in questa evoluzione. Adottando queste tecnologie, i rivenditori possono creare esperienze più flessibili e incentrate sul cliente, ottimizzando al contempo le loro operazioni in modi che prima erano inimmaginabili. La chiave sta nel gettare basi solide attraverso una raccolta accurata dei dati e nello sviluppare strategie basate sull’IA che migliorino sia l’esperienza di acquisto che i risultati aziendali. In un settore caratterizzato da margini ridotti e forte concorrenza, sfruttare l’IA agentica non è solo un vantaggio competitivo: è fondamentale.
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