L’e-commerce 2026 entrerà in una fase decisiva della sua evoluzione: non più semplici integrazioni tecnologiche, ma modelli di vendita e relazione con il cliente progettati nativamente attorno all’intelligenza artificiale. Secondo un’analisi di McKinsey & Company[1], l’applicazione dell’AI generativa in ambito retail può generare centinaia di miliardi di valore lungo tutta la catena, dal marketing alla logistica, con un impatto diretto sui margini dell’intero settore.
In questo scenario, l’e-commerce 2026 si conferma uno dei primi ambiti in cui l’AI sta trasformando concretamente l’esperienza di acquisto. Le interazioni diventano sempre più conversazionali, i percorsi di scelta si accorciano e il ruolo degli assistenti intelligenti cresce rapidamente. Il risultato è un cambiamento profondo: non sono più solo le persone a scegliere i brand, ma anche gli algoritmi.
Agentic e-commerce 2026: come l’AI ridefinisce il processo di acquisto
Un segnale chiave di questo cambiamento è il ruolo crescente degli agenti AI autonomi. Non si tratta più solo di assistenti che suggeriscono prodotti, ma di sistemi in grado di gestire parti sempre più ampie del processo di acquisto. “Stiamo passando da un e-commerce pensato per essere navigato a uno progettato per essere compreso dall’intelligenza artificiale. Nel prossimo futuro, la competitività di un brand dipenderà sempre di più dalla qualità dei dati, dei contenuti e delle informazioni che mette a disposizione, non solo dei consumatori, ma anche dei sistemi AI che li supportano nelle decisioni di acquisto”, afferma Sara Ferrarini, SEO Specialist di Extera.
Un e-commerce a prova di AI
Oltre ai singoli casi d’uso, infatti, l’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui l’e-commerce viene pensato e costruito. Dati di prodotto, attributi e informazioni tecniche diventano centrali non solo per orientare le persone, ma anche per permettere ai sistemi AI di interpretare correttamente caratteristiche, condizioni e differenze tra le alternative. Per le aziende, questo significa costruire esperienze digitali basate su contenuti chiari, strutturate e costantemente aggiornate, capaci di supportare l’utente finale sia nell’esperienza diretta dei prodotti all’interno dell’e-commerce sia in quella mediata dai sistemi intelligenti che guidano le decisioni di acquisto.
Oltre al cambiamento epocale dell’Agentic Commerce con i suoi Agenti AI autonomi, Extera ha individuato cinque trend chiave che le aziende dovrebbero presidiare già oggi per affrontare al meglio l’anno appena iniziato:
1. Ricerca e-commerce sempre più conversazionale
La classica barra di ricerca lascia spazio al dialogo: gli utenti esprimono bisogni, dubbi e preferenze, mentre l’AI guida la selezione. Le prime implementazioni mostrano tassi di conversione nettamente superiori rispetto alla navigazione tradizionale.
2. Pagine prodotto dinamiche e personalizzate
Nel nuovo e-commerce non esiste più una scheda prodotto uguale per tutti. Contenuti, ordine delle informazioni e messaggi si adattano in tempo reale al contesto, rendendo l’esperienza più rilevante e aumentando conversioni e valore medio dell’ordine.
3. Motori di raccomandazione next-gen basati su LLM
I classici “prodotti correlati” basati su regole o collaborative filtering stanno lasciando il posto a motori di raccomandazione basati su LLM, capaci di comprendere linguaggio naturale, contesto di sessione, cronologia cross-canale e segnali comportamentali. L’obiettivo diventa proporre ciò che ha più senso ora per quell’utente, in quello specifico momento e contesto.
4. Shopping multimodale
Nel 2026 diventa più comune cercare “mostrando”, non solo scrivendo: foto, screenshot e micro-video guidano la ricerca all’interno dei motori e l’assistenza. L’Al riconosce stile e dettagli e propone opzioni “come questo, ma con questi vincoli”. Utile per fashion, beauty, home décor e ricambi. Meno filtri, match rapido.
5. Visibilità del brand nelle risposte AI
Accanto alla SEO tradizionale emerge una nuova sfida: essere presenti e riconoscibili nelle risposte generate dai motori di intelligenza artificiale. Contenuti autorevoli, aggiornati e strutturati diventano fondamentali per mantenere rilevanza nel processo decisionale. Accanto alle metriche di posizionamento classiche, si affermano quindi nuove metriche di “AI Visibility”, che è cruciale monitorare per comprendere come e quanto il brand appare nelle risposte AI.
[1] McKinsey & Company, “LLM to ROI: How to scale gen AI in retail“, 5 agosto 2024. Secondo lo studio, l’AI generativa può sbloccare un valore economico nel settore retail stimato tra i 240 e i 390 miliardi di dollari, pari a un incremento dei margini tra l’1,2 e l’1,9%.
