La trasformazione digitale nel settore retail è ormai un prerequisito di business. A conferma di ciò, secondo i recenti dati dell’Agenda CIO di Gartner, il 91% dei leader IT nel settore retail indica l’Intelligenza Artificiale come la principale priorità tecnologica da implementare entro il 2026.
L’adozione di queste tecnologie si inserisce in un percorso già avviato nell’ultimo decennio, caratterizzato dall’integrazione omnicanale e dalla crescente complessità delle supply chain. Proprio queste dinamiche hanno spinto i retailer ad automatizzare processi critici attraverso piattaforme software intelligenti.
L’automazione tradizionale, però, non è in grado di affrontare gli imprevisti né valutare situazioni in divenire: un limite cruciale in uno scenario di erosione dei margini, volatilità dei prezzi, crescente pressione competitiva e inesorabile avanzata dei pure player. Ed è qui che entra in gioco l’Agentic AI.
Dove gli agenti AI entrano in campo
Un agente AI, in quanto sistema software autonomo dotato di capacità percettive, decisionali e operative, può raccogliere informazioni da fonti multiple, interpretare situazioni complesse, prendere decisioni contestuali e agire di conseguenza, apprendendo progressivamente dall’esperienza.
Proprio grazie a queste caratteristiche e opportunità, “Agentic” non è stata solo la parola chiave dell’NRF Big Show 2026, il principale palcoscenico mondiale dell’innovazione nel retail, è stata una dichiarazione d’intenti dell’intero settore. I retailer più avanzati non si limitano infatti a guardare all’Agentic AI come un vero e proprio canale, ma la stanno già adottando come strumento di efficienza dei processi operativi interni.
Tra gli ambiti di applicazione:
· Esperienza cliente end-to-end: agenti conversazionali che non si limitano a rispondere ma guidano percorsi d’acquisto complessi, gestiscono resi e reclami interpretando intenzioni, propongono alternative basandosi su preferenze implicite ed esplicite, mantenendo coerenza in tutti i touchpoint.
· Orchestrazione della supply chain: sistemi che anticipano rotture di stock o over-stock analizzando variabili stagionali, promozionali e macroeconomiche, riallocando le scorte sui punti vendita in funzione di previsioni localizzate.
· Merchandising adattivo: soluzioni che gestiscono una composizione dinamica degli assortimenti e dei display degli store, in base a tendenze emergenti, performance storiche, vincoli logistici e marginalità, con capacità di testare ipotesi in cicli rapidi.
· Pricing dinamico e gestione promozionale: gli agenti AI ottimizzano i prezzi in tempo reale considerando competitor, elasticità della domanda, livelli di inventario, margini target e obiettivi strategici, generando alert e insight sulle strategie promozionali in essere.
· Gestione del personale: i sistemi definiscono turni, allocazione delle risorse umane tra reparti e livelli di formazione/esperienza, prevedendo picchi di affluenza e bilanciando competenze disponibili con necessità operative.
· Gestione fornitori e negoziazione: gli AI agent monitorano performance dei fornitori, identificano criticità nelle forniture e supportano negoziazioni con analisi predittive su disponibilità, prezzi di mercato e possibili alternative.
Implementazione e orchestrazione per la governance
Per implementare agenti AI con successo, è necessario adottare un percorso graduale e misurabile che prenda il via dall’identificazione di casi d’uso specifici ad alto impatto per passare allo sviluppo di proof of concept che ne validino l’efficacia e, successivamente, a un’implementazione scalabile che estenda progressivamente il perimetro di azione degli agenti.
Ma, il vero salto di qualità sta nell’orchestrazione necessaria per coordinare le interazioni tra agenti, gestire le dipendenze operative, garantire che ogni decisione autonoma rispetti priorità e gerarchie aziendali. Diversamente si sommeranno semplicemente automazioni isolate, senza costruire un ecosistema interconnesso dove gli agenti collaborano in modo controllato e coerente.
Sul piano tecnologico servono quindi piattaforme integrate che, come quelle di HCLSoftware, gestiscano e coordinino gli agenti AI attraverso architetture che combinano capacità linguistiche avanzate, memoria contestuale e connessione con i sistemi aziendali esistenti.
Queste piattaforme permettono agli agenti di mantenere memoria delle conversazioni precedenti, attingere a dati e procedure specifiche del retailer e operare sempre nel rispetto di vincoli e regole aziendali. L’integrazione nativa con i Data Lake e i sistemi operativi esistenti, la tracciabilità completa dei ragionamenti e delle decisioni prese dagli agenti e la supervisione umana sulle scelte ad alto impatto e sulla gestione delle eccezioni garantiscono affidabilità e controllo.
Dati all’AI, decisioni alle persone
Va evidenziato che queste piattaforme non sostituiscono il lavoro e il giudizio umano, ma lo potenziano. Nell’applicazione di un modello human-in-the-loop, gli agenti assumono il carico di analisi ripetitive, monitoraggio continuo ed esecuzione di task operativi, ma le decisioni rilevanti e critiche rimangono saldamente in mano ai professionisti. Secondo le stime di Gartner, entro il 2028 almeno il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà preso in modo autonomo o semi-autonomo tramite l’AI agentica, sgravando i professionisti da impegni a basso valore aggiunto.
In questa prospettiva, uno store manager, per esempio, non dovrà più passare ore a incrociare fogli di calcolo per decidere su quali invece attivare uno sconto, ma riceverà dall’agente AI raccomandazioni data-driven tracciate e verificabili che lo aiuteranno a prendere una decisione più “informata” e in tempi molto più brevi, abbinando questi insight con la sua esperienza e il suo intuito.
Allo stesso modo, un category manager potrà contare sul suggerimento di azioni correttive nel caso di un ritardo di una fornitura, lasciandogli la decisione finale in base a valutazioni relazionali, strategiche e di contesto che non si possono automatizzate.
