Nel 1860, nel cuore di Parigi, Aristide Boucicaut inaugurava Le Bon Marché, il primo grande magazzino della storia moderna. L’innovazione stava in un’idea rivoluzionaria: eliminare il commesso. Per secoli, comprare qualcosa significava dialogare con un intermediario che conosceva la merce, suggeriva alternative, orientava le scelte. Boucicaut sostituì quella conversazione con corridoi aperti, prezzi fissi esposti, libertà di toccare e osservare senza mediazioni. Il cliente diventava sovrano del proprio percorso d’acquisto, libero di esplorare senza filtri umani.
Quella disintermediazione si è amplificata esponenzialmente con il digitale. Amazon, eBay, Zalando hanno portato alle estreme conseguenze l’idea del grande magazzino: cataloghi infiniti, confronti istantanei, recensioni che trasformano l’esperienza di migliaia di sconosciuti in social proof cristallizzata. Nessun commesso vi interrompe, nessuna voce vi orienta. Siete soli davanti a uno schermo, padroni assoluti delle vostre scelte. O almeno, questa è l’illusione che abbiamo coltivato per vent’anni.
Oggi il cerchio si chiude. OpenAI ha appena reintrodotto l’intermediario, ma questa volta indossa le sembianze invisibili di un algoritmo. Dal 26 gennaio 2026, l’intelligenza artificiale di ChatGPT può concludere vendite senza mai farvi uscire dalla conversazione, prelevando una commissione del 4% su ogni transazione. Un numero apparentemente tecnico che nasconde qualcosa di più profondo: stiamo tornando al commercio intermediato, dove qualcuno ascolta cosa cercate e vi porta direttamente alla soluzione. Solo che adesso quell’intermediario conosce milioni di clienti simultaneamente, ricorda ogni loro preferenza, e ha incentivi economici che nessun commesso ottocentesco avrebbe mai potuto immaginare.
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La conversazione come punto vendita: cosa ci guadagnano il cliente, l’esercente, l’AI
La meccanica è disarmante nella sua semplicità. Chiedete “ho bisogno di cuffie con cancellazione del rumore, budget 150 euro, spedizione rapida”, e l’intelligenza artificiale vi presenta tre opzioni calibrate. Scegliete, pagate, ordine concluso. Il sito del venditore rimane un’astrazione, un luogo che tecnicamente esiste ma che praticamente avete saltato a piè pari.
Per il commerciante, l’equazione economica inizia con cifre che sembrano quasi generose. Su una vendita da 100 euro, OpenAI preleva 4 euro. Shopify aggiunge le sue commissioni standard, circa 2,9% più 30 centesimi. Totale: quasi 7 euro per ogni transazione. Il cliente finale paga lo stesso prezzo che avrebbe trovato altrove, ma il margine del venditore si assottiglia mentre due intermediari tecnologici si spartiscono la differenza.
Apparentemente è meno di quanto costa vendere su Amazon, dove le commissioni oscillano tra l’8% e il 15% a seconda della categoria merceologica, senza contare i costi pubblicitari praticamente obbligatori per ottenere visibilità. Sembra un affare, almeno sulla carta. Ma questa lettura ignora la lezione più cristallina che ci arriva dalla storia dei marketplace digitali: le commissioni iniziano sempre basse, poi crescono inesorabilmente quando la dipendenza dei venditori diventa strutturale.
Amazon è partito chiedendo meno del 10% nella maggior parte delle categorie. Oggi quelle stesse categorie costano il doppio, e la differenza si è ampliata gradualmente, anno dopo anno, mentre i commercianti scoprivano che abbandonare la piattaforma significava perdere accesso a una base clienti ormai imprescindibile. Il 4% di OpenAI è il prezzo iniziale: costruire dipendenza, rendere l’integrazione indispensabile, far crescere il volume transazionale. La fase successiva, quella dove i prezzi salgono perché possono salire, arriverà quando i venditori capiranno che rinunciare a ChatGPT equivale a sparire dalla vista di centinaia di milioni di potenziali acquirenti.
Questo ritorno all’intermediazione ha però una caratteristica radicalmente diversa dal passato. Il commesso del negozio di tessuti conosceva una dozzina di clienti abituali, forse qualche centinaio nel corso della sua carriera. L’intelligenza artificiale conosce potenzialmente centinaia di milioni di persone, ricorda ogni conversazione precedente, incrocia preferenze espresse in contesti diversi, apprende continuamente dai comportamenti collettivi. È come se quel commesso ottocentesco avesse accesso istantaneo alla memoria di ogni acquisto mai effettuato nel suo settore, in ogni epoca, in ogni luogo.
ChatGPT per fare acquisti: consigli mirati, ma meno visibilità sulla selezione
Pensate alla differenza rispetto al modello Amazon tradizionale. Quando cercate “cuffie bluetooth” sul marketplace, vedete centinaia di risultati, filtri da applicare, opzioni da confrontare. Il potere decisionale rimane vostro, anche se già condizionato da algoritmi di ranking e posizionamenti sponsorizzati. Con l’agente conversazionale, quel mare di possibilità viene predigerito. Vi arrivano tre opzioni, già selezionate, già ordinate. La libertà di esplorare il grande magazzino digitale si trasforma nella comodità di ricevere consigli mirati. Guadagnate tempo, perdete visibilità sul processo di selezione.
Amazon lo sa bene, tanto da aver lanciato Rufus, il proprio assistente conversazionale che opera dentro il marketplace esistente. La strategia è evidente: ridurre la complessità della scelta attraverso raccomandazioni intelligenti, ma mantenere il controllo dell’esperienza dentro il proprio ecosistema. Rufus suggerisce, filtra, orienta, esattamente come farebbe ChatGPT. La differenza cruciale è che Rufus lavora esclusivamente sul catalogo Amazon, mentre un agente esterno può confrontare offerte attraverso piattaforme diverse, spezzando il monopolio verticale che i grandi marketplace hanno costruito negli anni.
La monetizzazione progressiva dell’influenza
OpenAI giura che le raccomandazioni sono imparziali, che nessun venditore può pagare per apparire in cima alle risposte dell’intelligenza artificiale. È una promessa che suona familiare a chiunque abbia osservato l’evoluzione dei marketplace digitali negli ultimi vent’anni. Tutti iniziano dichiarando neutralità, costruendo fiducia attraverso risultati organici e pertinenti. Poi, quando la base utenti raggiunge massa critica, arriva la monetizzazione.
La commissione del 4% rappresenta già il secondo passo in questa progressione. Il primo era offrire il servizio conversazionale gratuitamente, costruendo adozione e abitudine. Ora arriva il prelievo transazionale, che crea un incentivo strutturale potentissimo. Ogni vendita completata dentro ChatGPT genera ricavi per OpenAI. Più transazioni significa più entrate. E quando un’azienda tecnologica scopre un nuovo flusso di ricavi, la storia ci insegna che quel flusso tende a crescere, diversificarsi, sofisticarsi.
Open AI e le vendite: il prossimo passo saranno i messaggi sponsorizzati
Il terzo passo è già visibile all’orizzonte. OpenAI sta testando formati pubblicitari basati sulle impression, esplorando come integrare messaggi sponsorizzati dentro le conversazioni. Il quarto passo diventa inevitabile: posizionamenti a pagamento nelle raccomandazioni dell’intelligenza artificiale. Non banner lampeggianti o annunci evidenti, ma suggerimenti sottilmente orientati verso chi è disposto a pagare per quella visibilità. Il pay-to-play conversazionale, dove i commercianti acquistano opportunità di essere raccomandati al momento giusto, alla persona giusta, con le parole giuste.
Qui emerge il paradosso storico più affascinante. Il commesso del passato raccomandava ciò che il negoziante aveva in magazzino, certo, ma il suo interesse coincideva largamente con quello del cliente: vendere bene significava clienti soddisfatti che tornavano. La sua reputazione locale era il suo capitale. L’intelligenza artificiale opera su scala completamente diversa. Un singolo consiglio subottimale pesa infinitesimamente poco sulla reputazione complessiva del sistema. Se un milione di utenti riceve raccomandazioni eccellenti e mille ricevono suggerimenti orientati da incentivi commerciali, il feedback complessivo resta positivo. La scala diluisce la responsabilità individuale.
Il dilemma dei dati e la nuova asimmetria
Quando un cliente acquista sul sito di un commerciante, quest’ultimo raccoglie dati preziosi: cosa ha guardato prima di comprare, quanto tempo ha impiegato, quali alternative ha considerato. Questi dati alimentano strategie di marketing, personalizzazione, ottimizzazione dell’offerta.
Quando l’acquisto avviene dentro ChatGPT, quei dati rimangono opachi. Il commerciante sa che ha venduto, ma perde visibilità sul percorso decisionale. OpenAI, al contrario, accumula una comprensione senza precedenti delle preferenze degli acquirenti, delle loro esitazioni, dei loro criteri di scelta. È un’asimmetria informativa che ribalta il rapporto di forza: chi vende diventa dipendente da chi controlla l’accesso al cliente.
I grandi marketplace hanno costruito imperi proprio su questa asimmetria. Amazon sa infinitamente di più sui comportamenti d’acquisto di quanto sappiano i venditori che utilizzano la sua piattaforma. Questa conoscenza si traduce in potere contrattuale, capacità di dettare termini, possibilità di competere direttamente con i propri fornitori quando un prodotto diventa abbastanza redditizio.
OpenAI sta percorrendo la stessa strada, ma con una differenza cruciale: l’interfaccia conversazionale rende l’asimmetria ancora più profonda. Vedete mai le alternative che l’intelligenza artificiale ha scartato prima di mostrarvi quelle tre opzioni perfette? Sapete se esistevano prodotti migliori che semplicemente sono stati esclusi dal processo di selezione? La fiducia nell’agente diventa totale perché l’alternativa, cercare manualmente tra migliaia di opzioni, appare improvvisamente arcaica e inefficiente.
Torniamo per un attimo al commesso ottocentesco. Se vi raccomandava un tessuto invece di un altro, potevate chiedergli di mostrarvi tutto il magazzino. Potevate insistere per vedere opzioni che lui considerava inadatte. La trasparenza era fisica, materiale. Oggi quella materialità è scomparsa. L’intelligenza artificiale vi presenta risultati come se fossero l’esito di una ricerca esaustiva, ma il processo di filtraggio rimane invisibile. Quali prodotti ha considerato? Quali criteri ha applicato? Quali vincoli economici hanno influenzato la selezione? Domande legittime che restano senza risposta.
La minaccia esistenziale per il retail media
Se gestite spazi pubblicitari dentro marketplace e siti di commercio elettronico, questa evoluzione suona come un campanello d’allarme. Il retail media è diventato un’industria multimiliardaria proprio perché cattura l’attenzione nel momento cruciale: quando qualcuno sta già cercando di comprare qualcosa. Banner sponsorizzati, prodotti in evidenza, video promozionali funzionano perché l’intenzione d’acquisto è già lì, cristallina e misurabile.
Ma se la ricerca e la scoperta migrano dentro conversazioni con intelligenze artificiali, dove finiscono quegli spazi pubblicitari? Una chat ha solo una sequenza di messaggi, e inserire pubblicità esplicita in quella sequenza rischia di rompere l’esperienza che gli utenti apprezzano: la sensazione di parlare con un assistente competente e imparziale.
Il nuovo retail media nascerà dentro la logica stessa dell’intelligenza artificiale. Vedrete scritto “contenuto sponsorizzato”? Improbabile. I brand che investiranno avranno semplicemente maggiori probabilità di essere raccomandati. L’influenza sarà algoritmica, invisibile, profondamente integrata nei meccanismi di decisione dell’agente. Sarà più efficace della pubblicità tradizionale proprio perché sembrerà consiglio disinteressato.
Immaginate un futuro dove i brand pagano per essere inclusi nel training set delle preferenze dell’intelligenza artificiale. Acquistano peso statistico dentro i modelli decisionali. È pubblicità che opera a livello epistemologico: modella i criteri stessi con cui l’intelligenza artificiale valuta cosa è rilevante per voi. Una forma di influenza così sottile da essere quasi impercettibile, e proprio per questo tremendamente efficace.
Convivenza prima, sostituzione poi
Per i prossimi anni, marketplace tradizionali e commercio agenziale coesisteranno. Amazon continuerà a dominare gli acquisti pianificati, quelli dove sapete già cosa volete e cercate il miglior prezzo. Gli agenti conversazionali conquisteranno invece lo spazio dell’esplorazione assistita: quando avete un bisogno ma serve qualcuno che traduca quel bisogno in prodotto specifico.
Questa convivenza apparentemente pacifica nasconde però dinamiche competitive spietate. Gli agenti hanno un vantaggio strutturale: intercettano il bisogno prima che si trasformi in ricerca specifica. Quando chiedete a ChatGPT “cosa mi serve per allestire un ufficio domestico funzionale”, l’intelligenza artificiale può suggerirvi scrivania, lampada, sedia ergonomica, organizer, completando l’intera transazione senza che dobbiate mai aprire un browser. Amazon vede solo il risultato finale: traffico in calo, ricerche che spariscono, categorie intere che migrano altrove.
La fase successiva diventa inevitabile quando gli utenti scoprono che delegare la ricerca è più efficiente che condurla personalmente. Perché passare venti minuti a confrontare recensioni quando un agente può sintetizzarle, identificare pattern, presentarvi la scelta ottimale in trenta secondi? La comodità erode progressivamente l’abitudine di esplorare. I marketplace tradizionali diventano destinazioni di nicchia per chi vuole ancora il controllo totale sul processo, mentre la massa si affida agli intermediari algoritmici.
I grandi marketplace lo sanno. Amazon sta sviluppando Rufus proprio per combattere questa migrazione. Ma combattere significa cannibalizzare il proprio modello di business: se Rufus funziona troppo bene, gli utenti smettono di cliccare sugli annunci sponsorizzati che generano miliardi di ricavi. Se funziona male, perdono comunque gli utenti verso agenti esterni. È il classico dilemma dell’innovatore: l’alternativa migliore per il cliente è quella peggiore per il tuo conto economico.
Il commercio agenziale ha anche un altro asso nella manica: la memoria contestuale. ChatGPT ricorda che tre mesi fa avete comprato scarpe da corsa taglia 42, che preferite consegne rapide anche a costo superiore, che siete sensibili alla sostenibilità ambientale. Può integrare queste informazioni in ogni nuova raccomandazione senza che dobbiate ripeterle. Amazon ha dati simili, ma sono intrappolati dentro il perimetro del proprio marketplace. L’agente conversazionale, invece, può attingere da fonti multiple, confrontare offerte attraverso piattaforme diverse, costruire una visione davvero olistica delle vostre preferenze.
Questa capacità di orchestrare il commercio attraverso fonti eterogenee è esattamente ciò che spaventa i marketplace consolidati. Diventano fornitori intercambiabili dentro un ecosistema che controllano sempre meno. Il valore si sposta dal possedere il catalogo al possedere la relazione con il cliente, e quella relazione passa attraverso l’interfaccia conversazionale.
Il peso della scelta e il prezzo della delega
Aristide Boucicaut credeva che eliminare l’intermediario avrebbe liberato il cliente. Aveva ragione, ma solo parzialmente. La libertà di esplorare il grande magazzino portava con sé il peso della scelta infinita, l’ansia del confronto, la fatica della decisione. Oggi l’intelligenza artificiale promette di sollevarci da quel peso, ma il prezzo è rinunciare alla visibilità sul processo.
Vale la pena pagare questo prezzo? La domanda è tutt’altro che retorica. Delegare la scelta a un algoritmo significa fidarsi che quell’algoritmo abbia i nostri migliori interessi a cuore, quando sappiamo con certezza che ha anche interessi economici propri. Significa accettare che qualcuno, da qualche parte, ha stabilito criteri di valutazione che consideriamo giusti senza poterli esaminare o contestare.
C’è una bellezza paradossale nella fatica della scelta. Quando passate venti minuti a leggere recensioni contrastanti, a confrontare specifiche tecniche, a soppesare rapporto qualità prezzo, state esercitando una forma di autonomia cognitiva. State costruendo una comprensione diretta di cosa esiste sul mercato, di come si differenziano i prodotti, di quali compromessi esistono tra diverse caratteristiche. Quella conoscenza resta vostra, vi rende consumatori più consapevoli, meno dipendenti da intermediari per le decisioni future.
Quando delegate quella fatica a un agente, guadagnate tempo ma perdete quella comprensione incrementale. Le vostre scelte diventano più efficienti ma anche più opache a voi stessi. Smettete di capire perché comprate cosa comprate, perché le raccomandazioni che ricevete appaiono sempre così perfettamente calibrate. La vostra competenza di acquirenti si atrofizza, sostituita dalla competenza dell’algoritmo.
Forse il futuro del commercio sarà una stratificazione. Acquisti routinari, a basso coinvolgimento emotivo, delegati completamente agli agenti: carta igienica, detersivi, ricambi standard. Acquisti significativi, dove la scelta stessa ha valore identitario o simbolico, mantenuti sotto controllo diretto: regali importanti, oggetti che definiscono il vostro spazio abitativo, investimenti durevoli. Un’ecologia mista dove l’automazione serve senza sostituire, alleggerisce senza infantilizzare.
Ma questa stratificazione richiede consapevolezza e disciplina. Richiede di saper tracciare il confine tra comodità legittima e delega eccessiva. Richiede di chiedersi, ogni tanto, se quello che l’algoritmo vi suggerisce è davvero la scelta migliore o semplicemente quella più conveniente per chi controlla l’algoritmo.
Il 4% che OpenAI chiede ai commercianti è il prezzo d’ingresso in questo nuovo ecosistema. Un prezzo che oggi sembra competitivo, quasi generoso rispetto alle alternative. Ma è solo l’atto primo di una storia che conosciamo già, dove la dipendenza precede l’aumento delle tariffe, e la promessa di neutralità si dissolve lentamente davanti agli incentivi economici che crescono con ogni transazione completata.
Torniamo all’intermediazione, ma questa volta l’intermediario è invisibile, onnisciente, e risponde a logiche che solo i suoi creatori comprendono pienamente. Amazon ha impiegato due decenni per diventare il custode invisibile tra produttori e consumatori. OpenAI potrebbe riuscirci in due anni. La differenza è che questa volta il custode parla con voce umana. E forse, proprio per questo, dovremmo ascoltarlo con maggiore scetticismo.
