I quattro livelli alla base del commercio autonomo

L'intelligenza artificiale generativa è ancora soprattutto una cosa da ricerca e da studiare, e il clic finale, almeno per ora, si fa su un sito normale e lo fa una persona, non una macchina.  

Ma mentre la maggior parte del dibattito pubblico si concentra ancora sugli assistenti all'acquisto rivolti ai consumatori, la trasformazione dell'infrastruttura che permette agli agenti di cercare, negoziare e assistere i pagamenti su larga scala è già operativa, soprattutto nei flussi B2B, dove il consenso e la responsabilità sono più chiari.  

I primi progetti pilota mostrano che l'e-commerce sta diventando un ecosistema multi-agente dove agenti pubblici, agenti commerciali, fornitori di servizi di pagamento (PSP) e agenti di reti di carte di credito si mettono d'accordo e fanno transazioni in tempo reale. Ogni livello di questa infrastruttura ha ruoli e punti di controllo diversi. Capirli sarà fondamentale per il vantaggio competitivo dei commercianti man mano che il commercio agente cresce.  

Livello uno - Piattaforme di IA per i consumatori: i nuovi guardiani della scoperta

Entro la fine del 2025, le piattaforme di intelligenza artificiale pubbliche come ChatGPT, Perplexity e altre erano diventate canali di scoperta importanti che influenzano sempre di più i commercianti che i consumatori scelgono di visitare.  

Il 29 settembre 2025, Agent Pay di Mastercard è arrivato su ChatGPT, permettendo ai titolari di carte negli Stati Uniti di fare acquisti direttamente nelle chat. Nel frattempo, OpenAI ha collaborato con Shopify per rendere più di un milione di negozi visibili e accessibili tramite le conversazioni su ChatGPT .  

A differenza di noi umani, gli agenti di intelligenza artificiale non scorre o capisce bene la gerarchia visiva: ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini e altri prendono dati strutturati da feed, API e markup schema.org.  

Nonostante tutto quello che fa il team del marchio commerciale, la homepage, i banner e i flussi UX non contano molto per un agente.

Gli agenti invece guardano i prodotti come righe in una tabella con caratteristiche, prezzi, disponibilità e politiche che possono analizzare e confrontare tra diversi venditori.  

I commercianti che hanno quasi tutti gli attributi (95%+) nel loro feed di prodotti spesso dicono di avere più visibilità nei consigli dell'intelligenza artificiale rispetto a quelli con cataloghi meno completi. Invece, gli agenti di solito ignorano i prodotti a cui mancano informazioni come i tempi di spedizione, le taglie o le politiche di restituzione.  

Le cose migliori da fare per far vedere di più i commercianti nel commercio con agenti:

1. Mostra dati completi e ben organizzati sui prodotti tramite feed e markup schema.org, così gli agenti possono capire bene il catalogo.  
2. Fai in modo che la struttura del catalogo segua le domande in linguaggio naturale ("scarponi da trekking impermeabili sotto i 200 euro con consegna entro venerdì"), non solo la logica interna di vendita.
3. Tieni sempre aggiornati le scorte e i prezzi in tempo reale. Gli agenti non amano i dati vecchi o sbagliati e abbasseranno subito il punteggio dei commercianti che spesso non dicono la verità sulle scorte o sulle promesse di consegna.
4. Offri API di checkout facili da usare per gli agenti o usa i nuovi standard di commercio agente per evitare il fragile scraping HTML.
5. Metti nella lista bianca gli agenti affidabili e allo stesso tempo mantieni le difese contro le frodi per distinguere l'automazione utile dai bot dannosi.

Con l'espansione del commercio agente, i commercianti che ottimizzano i dati leggibili dalle macchine piuttosto che (solo) la persuasione umana domineranno la scoperta guidata dagli agenti. Chi invece continua a puntare esclusivamente sulle visualizzazioni delle pagine rischia di diventare invisibile.

Livello due - Agenti commerciali: dalla visibilità al controllo dei risultati

Anche se hai fatto tutto il necessario per ottimizzare gli agenti pubblici, potresti avere visibilità, ma non hai ancora il controllo sull'esperienza del marchio, sul risultato delle transazioni o su come il tuo messaggio arriva ai consumatori. Recenti sondaggi nel settore dicono che la maggior parte dei grandi rivenditori pensa che i pagamenti tramite agenti diventeranno la norma entro tre anni, ma molti non hanno ancora capito come i loro sistemi gestiranno gli acquisti iniziati dagli agenti, le modifiche dopo l'acquisto o i rimborsi quando si lavora su larga scala.

È qui che entra in gioco un agente commerciale su misura.  

Quando un agente pubblico arriva con una richiesta tipo"una scarpa da corsa da 120 sterline da spedire entro martedì", un agente commerciale capisce cosa si vuole, la collega al catalogo e alla logistica del commerciante e mette insieme la migliore offerta che il commerciante può fare. Può gestire in tempo reale i limiti di inventario, scegliere le opzioni di spedizione e consegna che rispettano la scadenza e mantenere la voce del marchio nel modo in cui vengono presentati i prodotti e i compromessi. Anziché lasciare che sia un agente pubblico a setacciare le pagine e fare ipotesi, gli agenti commerciali diventano controparti negoziali attive in grado di modificare i pacchetti, applicare promozioni e proporre alternative quando non esiste una corrispondenza esatta.  

Con il tempo, gli agenti commerciali potrebbero diventare il modo standard per interagire con i PSP e gli schemi. Mostreranno in tempo reale l'inventario, i prezzi e i segnali di rischio che gli altri livelli dell'infrastruttura potranno usare per ottimizzare le cose. In questo modello, l'agente pubblico o broker coordina più commercianti, mentre ogni agente commerciale si concentra sul massimizzare la conversione, il margine e l'esperienza del cliente per la propria attività.  

Nel commercio agente, il futuro è dei commercianti che hanno creato agenti per gestire attivamente le transazioni e i risultati, invece di stare lì ad aspettare di essere trovati.

Livello tre - Agenti di pagamento: il centro di controllo operativo  

Gli agenti all'interno dei PSP e delle piattaforme di pagamento globali come Nuvei gestiscono sempre più spesso l'intelligence operativa che trasforma le intenzioni in movimenti di denaro su larga scala. Si occupano di rilevamento delle frodi, ottimizzazione dei percorsi, prestazioni di autorizzazione, gestione delle controversie, riconciliazione, decisioni di tesoreria e applicazione della conformità su migliaia di commercianti e milioni di transazioni. Man mano che questi punti di controllo convergono nel commercio agentico, l'intelligence che le piattaforme di pagamento generano può moltiplicarsi lungo l'intera catena del valore.  

Un agente di pagamento può lavorare in uno di questi punti di controllo:

• Checkout e finanziamento. Decidere in tempo reale se una transazione va approvata, quale fonte di finanziamento usare e quali segnali di frode applicare. Intelligenza qui vuol dire imparare nuovi modelli di comportamento degli agenti e adattarsi man mano che gli agenti cambiano. ‍
• Autor izzazionee instradamento. Decidere se inviare una transazione tramite 3D Secure, quale acquirente o percorso scegliere in base alle prestazioni in tempo reale e se fare offerte dinamiche sulle commissioni e sui percorsi di instradamento. Alcuni studi recenti mostrano che l'instradamento basato sull'intelligenza artificiale e l'ottimizzazione del rischio possono ridurre le perdite dovute alle frodi di oltre la metà e aumentare i tassi di approvazione abbastanza da portare a un aumento dei ricavi a una cifra alta per alcuni commercianti, soprattutto nei segmenti transfrontalieri e ad alto rischio.
• Controlli post-pagamento. Ottimizziamo le prove di chargeback, i tempi di rilascio dei fondi e la gestione della liquidità, con decisioni che riguardano migliaia di transazioni al giorno.

I PSP e le piattaforme di pagamento con dati sparsi in tutto il mondo, configurazioni globali multi-acquirente e processi decisionali basati sull'intelligenza artificiale integrata saranno in una posizione migliore per sviluppare modelli sensibili agli agenti in diverse aree geografiche e casi d'uso.

Le informazioni che arrivano da questi PSP possono diventare una risorsa comune per i commercianti che vogliono approfittare del commercio agente senza dover sviluppare tutte le funzionalità da soli e l'intera infrastruttura che lo sostiene.  

Livello quattro - Agenti dello schema: codificare fiducia e standard

Le reti di carte di credito stanno diventando sempre più sofisticate, passando da semplici sistemi di pagamento passivi a livelli di orchestrazione intelligenti che distinguono gli agenti dalle transazioni umane e usano modelli di sicurezza specifici per ogni contesto.  

Per esempio, nell'ottobre 2025, Visa ha presentato il suo Trusted Agent Protocol (TAP), sviluppato insieme a Cloudflare, per dare una verifica crittografica agli agenti AI durante la navigazione e il checkout. Grazie a questo protocollo, i commercianti e i PSP possono distinguere gli agenti affidabili dall'automazione dannosa con modifiche minime alla loro infrastruttura.

Nel frattempo, Mastercard sta collaborando con partner come Microsoft, IBM e Google per far crescere il commercio agente a livello globale e ha detto che vuole espandere Agent Pay in tutta l'America Latina.  

Gli agenti del programma stanno iniziando a individuare e classificare le transazioni "con agente presente" tramite: ‍

• Protocollo Trusted Agent (Visa): le firmecrittografiche controllano chi è l'agente mentre navighi.
• Pagamento agente (Mastercard): credenziali speciali che dicono "Sono ChatGPT che agisce per conto di Alex B"

Gli agenti dello schema individuano il traffico degli agenti attraverso gli IP cloud, le impronte digitali di automazione e i flag di protocollo. Questi distinguono gli agenti legittimi dagli esseri umani e dai bot dannosi, quindi applicano regole specifiche per gli agenti, come un minore attrito per gli agenti affidabili e un controllo più rigoroso per quelli sconosciuti. Coordinano inoltre l'autenticazione preservando i segnali di identità degli agenti attraverso il flusso PSP → emittente → regolamento.  

Quello che manca ancora è un'adozione diffusa e interoperabile di questi standard, oltre a regole chiare sulla responsabilità che dicano cosa succede quando un agente autorizzato prende una decisione dannosa per conto di un consumatore o di un'azienda.  

Man mano che il commercio agentico cresce, gli agenti di schema saranno sempre più responsabili di coordinare l'autenticazione, applicare modelli di frode sensibili al contesto e far rispettare le nuove categorie "con agente presente" che si affiancano alle attuali distinzioni tra "con carta presente" e "senza carta presente".  

Allo stesso tempo, si sta studiando come i protocolli delle reti di carte (come TAP e Agent Pay) potrebbero essere estesi per garantire l'interoperabilità APM.  

La tua infrastruttura di pagamento è pronta per il commercio agentico?

Secondo alcuni sondaggi del settore, quasi il 60% delle banche e delle grandi aziende pensa che i pagamenti tramite agenti diventeranno la norma nei prossimi tre anni, con un'adozione iniziale concentrata sulla fatturazione ricorrente e sui flussi di acquisto B2B.  

Probabilmente è solo questione di tempo prima che questi modelli si diffondano anche nel B2C, soprattutto per gli acquisti ripetuti e a basso rischio. L'e-commerce sta diventando un ecosistema multi-agente, dove le intenzioni delle persone vengono espresse sempre più indirettamente piuttosto che tramite clic.

Per i commercianti, la domanda non è tanto se gli agenti arriveranno, ma piuttosto se la loro infrastruttura sarà pronta quando gli agenti diventeranno il modo principale per fare acquisti.

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Asaf Ben Gal è il capo del reparto AI & Analytics di Nuvei, dove si occupa di guidare la strategia dell'azienda in materia di intelligenza artificiale e le iniziative di machine learning applicato per trasformare le tecnologie avanzate in risultati concreti per il business.