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Dall’attenzione alla selezione: come scelgono gli agenti di IA

Dal white paper “You’re not talking to a human”

L’agente esamina migliaia di opzioni e ne restituisce tre. Chi ha visto gli annunci di tutte le altre? Nessuno.

Andrea d’AgostiniCo-Founder e CEO di Monarchy Media
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In questo articolo
  1. 01Dall’attenzione alla selezione: come scelgono gli agenti
  2. Che cosa restituisce un agente
  3. Come decidono gli agenti
  4. Oltre lo schermo
  5. Domande
  6. Fonti

I numeri

  1. 24%dei consumatori già a proprio agio con agenti di IA che fanno acquisti per loro
  2. 32%nella Gen Z
  3. 39%a proprio agio con agenti che fissano appuntamenti per loro

Fonte: Salesforce, aprile 2025 1

Il vecchio ciclo d’acquisto era: notare, cliccare, rivelare un’intenzione. Quello nuovo comincia con una persona che esprime un’intenzione a un agente, il quale fa ricerca, restringe le opzioni e torna con una raccomandazione. Essere visti conta meno. Essere scelti è tutto.

Questo articolo spiega come funziona quel ciclo, che cosa restituisce un agente a una domanda semplice, come valuta il rischio e lo schema con cui Monarchy ci ragiona, lo Stack della selezione. Si chiude con ciò che cambia quando l’interfaccia va oltre lo schermo. Le opinioni sono indicate come “La visione di Monarchy” o “Il punto di vista di Andrea d’Agostini”.

01Dall’attenzione alla selezione: come scelgono gli agenti

Il ciclo d’acquisto era: una persona nota qualcosa, clicca e si comporta in un modo che rivela un’intenzione. Il nuovo ciclo è: una persona esprime un’intenzione a un agente, l’agente fa ricerca e restringe le opzioni, la persona approva e l’agente completa l’operazione.

DiagrammaIl nuovo ciclo d’acquisto
01Personaintenzione
02Agentericerca, rosa di opzioni
03Personadecisione
04Agenteacquisto

Fonte: Monarchy, sulla base del ciclo descritto sopra

TabellaAttenzione contro selezione
PassoVecchio cicloNuovo ciclo
1una persona nota qualcosauna persona esprime un’intenzione a un agente
2cliccal’agente fa ricerca e restringe le opzioni
3si comporta in un modo che rivela un’intenzionela persona approva
4–l’agente completa l’operazione
Che cosa contaEssere vistiEssere scelti

Fonte: questo articolo

La disponibilità dei consumatori è già significativa. In una ricerca Salesforce pubblicata nell’aprile 2025, il 24% dei consumatori si diceva già a proprio agio con agenti di IA che fanno acquisti per loro, percentuale che sale al 32% nella Gen Z; il 39% era a proprio agio con agenti che fissano appuntamenti per loro 1.

GraficoConsumatori a proprio agio con gli agenti di IA, aprile 2025
Agenti che fissano appuntamenti
39%
Gen Z: agenti che fanno acquisti per loro
32%
Agenti che fanno acquisti per loro
24%

Fonte: Salesforce 1

Che cosa restituisce un agente

Dal video riassunto: You’re not talking to a human
Dal video riassunto

Nel nostro laboratorio abbiamo fatto una richiesta generica alle principali piattaforme di IA: allestire uno studio per podcast, di alta qualità, senza spendere troppo. Ognuna è tornata con una sola videocamera, un solo microfono e un solo allestimento, una spiegazione del perché e l’offerta di acquistarli. Niente annunci. Niente foto. Solo una raccomandazione e una domanda. (Test interno di Monarchy; illustrativo, non uno studio statistico.)

Un semplice test comportamentale mostra lo stesso cambiamento. Prendete un prodotto o un servizio qualsiasi: una persona chiede a un assistente l’opzione migliore entro un certo budget, con le condizioni che contano per lei. L’agente esamina migliaia di opzioni e ne restituisce tre. Chi ha visto gli annunci di tutte le altre? Nessuno.

L’agente esamina migliaia di opzioni e ne restituisce tre. Chi ha visto gli annunci di tutte le altre? Nessuno.

Come decidono gli agenti

Un agente non si lascia impressionare. È sicuro oppure no. Conosce la storia, il budget e i vincoli della persona, e cerca l’opzione più adatta e meno rischiosa. Per una macchina il rischio ha l’aspetto dell’incoerenza: un prezzo diverso tra il vostro sito e un marketplace, una garanzia che cambia da rivenditore a rivenditore, recensioni che contraddicono ciò che affermate.

TabellaPer una macchina il rischio ha l’aspetto dell’incoerenza
DoveChe cosa vede l’agente
Prezzoun prezzo diverso tra il vostro sito e un marketplace
Garanziauna garanzia che cambia da rivenditore a rivenditore
Recensionirecensioni che contraddicono ciò che affermate

Fonte: questo articolo

Framework 2Lo Stack della selezione (dal basso verso l’alto)

↓ L’agente legge lo stack dall’alto verso il basso

Livello 5

Il momento umano

Quando l’agente vi passa il cliente, la telefonata, la visita e la conversazione devono confermare ciò che era stato promesso. Voce, tono e cura diventano il momento della verità.

Livello 4

Preferenza

Brand, fiducia e community, costruiti prima che la domanda venga posta. La posizione più forte è quando l’acquirente dice all’agente: “trovami il migliore, e controlla se sono loro”.

Livello 3

Prova verificabile

Recensioni, casi studio con risultati reali, premi e partner che garantiscono per voi, in luoghi che non controllate. Tutto ciò che dite di voi stessi conta ogni anno di meno.

Livello 2

Coerenza

Gli stessi fatti ovunque siate presenti: il vostro sito, i marketplace, le directory, le piattaforme di recensioni e i profili social. Gli agenti leggono l’incoerenza come un rischio.

Livello 1

Verità strutturata

Che cosa fate, per chi, a quale prezzo o con quale logica di prezzo, che cosa è incluso e che cosa è garantito. Scritto una volta, chiaramente, in un formato leggibile dalle macchine.

Oltre lo schermo

Dal video riassunto: You’re not talking to a human
Dal video riassunto

Anche l’interfaccia si sta spostando. Gli agenti lavorano sempre più attraverso voce, auricolari e occhiali oltre che telefoni e laptop. Quando l’agente risponde ad alta voce, non c’è una pagina di risultati su cui comprare un posto. C’è una sola frase su di voi.

Quando l’agente risponde ad alta voce, non c’è una pagina di risultati su cui comprare un posto. C’è una sola frase su di voi.

Adattato dal white paper Monarchy “You are not talking to a human” (2026) di Andrea d’Agostini. Le fonti sono elencate qui sotto; le citazioni sono riportate nella lingua originale, con la traduzione tra parentesi quadre. Le affermazioni indicate come punti di vista sono opinioni.


Fonti

  1. Salesforce, “Consumers Are Ready for AI Agents. Are Businesses?” 14 April 2025 (24% comfortable with agents shopping for them; 32% of Gen Z; 39% with agents scheduling appointments). https://www.salesforce.com/news/stories/consumers-ready-for-ai-agents-research/

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