È ormai un luogo comune affermare che l’Intelligenza Artificiale abbia un enorme potenziale di trasformazione nel settore del commercio al dettaglio, ma in OneStock filosofia è chiara: l’IA acquisirà vero valore solo quando risolverà problemi aziendali concreti. Ecco perché la nostra visione dell’IA si basa su tre pilastri strategici, ciascuno progettato per generare un impatto misurabile e una maggiore redditività per i rivenditori. E l’intera visione è sostenuta da un’unica innovazione architettonica rivoluzionaria: il OneStock MCP Server.
Pilastro 1: Aprire la strada al futuro del commercio autonomo – Il prossimo motore di crescita
Il commercio agentico non sembra più una moda passeggera, ma rappresenta un cambiamento strutturale fondamentale nel modo in cui i consumatori faranno acquisti ed effettueranno transazioni, e i principali analisti concordano su questo punto: McKinsey & Company illustra come l’IA generativa stia ridefinendo l’esperienza del cliente nel settore del commercio.
Inoltre, come descrive Emily Pfeiffer di Forrester nel suo blog“Is Agentic Commerce Thing?”, questa dinamica si manifesta in due forme principali:
Come esperienze con agenti esterni: quelle che si verificano al di fuori del proprio marchio su piattaforme generiche (ad esempio, tramite ChatGPT, Gemini o Perplexity).
Esperienze gestite direttamente dall'azienda: quelle integrate nei canali propri del marchio, che garantiscono il pieno controllo sul percorso del cliente e sui dati.
OneStock
In quanto Order Management System distribuita Order Management System OMS), OneStock un elemento fondamentale per questo nuovo canale. Rappresenta la fonte principale per la disponibilità delle scorte, gli impegni nei confronti dei clienti (o di consegna) e il ciclo di vita degli ordini. Fornendo questi dati critici in tempo reale attraverso i nuovi MCP Server (per gli agenti interni) e un solido feed di dati sui prodotti (per gli agenti esterni), OneStock agli agenti AI di offrire un'esperienza completa ed eccezionale sia prima che dopo l'acquisto.
L'ecosistema intelligente
Tuttavia, OneStock solo uno dei componenti fondamentali. L'efficacia dell'esperienza agenziale dipende interamente dalla qualità dei dati unificati su cui si basa. Altri componenti rivestono la stessa importanza in questo nuovo ecosistema:
Le soluzioni di gestione delle informazioni sui prodotti (PIM), come Akeneo, forniscono i dati dettagliati sui prodotti (specifiche, caratteristiche, immagini) necessari agli agenti per fornire informazioni complete sui prodotti e garantirne l'uniformità su tutti i canali di vendita.
I motori di ricerca, come Algolia, forniscono gli strumenti essenziali in tempo reale per migliorare l'esperienza di ricerca e renderla uniforme su tutti i canali.
Anche le piattaforme marketplace svolgono un ruolo fondamentale. Prendiamo ad esempio Mirakl. Grazie ad anni di esperienza nella gestione di ecosistemi complessi di piattaforme di e-commerce, nel collegare migliaia di venditori, nella gestione di cataloghi distribuiti e nell’agevolare transazioni senza intoppi, l’azienda ha acquisito una profonda competenza nelle sfide infrastrutturali che il commercio autonomo dovrà affrontare. Queste basi le hanno permesso di lanciare Mirakl Nexus, un’infrastruttura neutrale progettata per collegare i commercianti agli agenti di intelligenza artificiale, consentendo la ricerca autonoma, le transazioni e la gestione post-vendita attraverso gli ecosistemi delle piattaforme.
Pilastro 2: Aumentare notevolmente l'efficienza operativa – Il fattore di risparmio sui costi
L'intelligenza artificiale è fondamentale tanto per i team interni e quelli a contatto con i clienti quanto per l'esperienza del consumatore finale. A livello di settore, è fondamentale continuare a migliorare l'esperienza quotidiana dei team del settore retail per guadagnare tempo, ridurre gli errori e tagliare i costi operativi. Il MCP server la creazione di agenti basati sull'intelligenza artificiale in grado di risolvere problemi specifici e ricorrenti in tutta l'organizzazione
- Per gli utenti aziendali: configurazione del sistema più rapida e approfondimenti immediati e utilizzabili, basati sull'intelligenza artificiale, ricavati dalle metriche operative
- Per il servizio clienti: strumenti per gli operatori che consentono di effettuare ricerche e filtri più rapidi e di intervenire immediatamente sugli ordini a livello trasversale tra i sistemi, accelerando così i tempi di risoluzione.
- Per il personale di negozio: agenti di evasione ordini guidati per un prelievo e un imballaggio in negozio più rapidi e precisi.
- Per gli integratori di sistemi: un monitoraggio più efficace e una migliore comprensione dei comportamenti, oltre a un'interfaccia MCP standardizzata per accelerare lo sviluppo e l'integrazione.
Ogni azione basata sull'intelligenza artificiale si fonda su informazioni sui prodotti complete, coerenti e affidabili; tuttavia, la creazione di una base di dati affidabili sui prodotti rappresenta una delle maggiori sfide che le aziende devono affrontare oggi; Gartner stima che la scarsa qualità dei dati costi alle organizzazioni in media 12,9 milioni di dollari all'anno, mentre Forrester collega i dati frammentati alla perdita di ricavi, a tempi di immissione sul mercato più lenti e a tassi di reso più elevati. L'IA diventa un moltiplicatore di forza in entrambe le direzioni. Quando viene alimentata con dati imprecisi o incoerenti, accelera l'impatto di tali problemi, prendendo decisioni sbagliate più rapidamente, amplificando le inefficienze operative ed erodendo i margini di profitto. Ma quando l'IA opera su dati di prodotto puliti, arricchiti e ben strutturati, il suo valore si moltiplica: le previsioni diventano più accurate, la personalizzazione più efficace, le decisioni relative all'inventario più precise e l'esperienza del cliente più redditizia. Ecco perché investire in dati di prodotto affidabili è una delle mosse più strategiche che un'azienda possa compiere oggi. Informazioni di alta qualità sui prodotti alimentano l'IA, garantendo che ogni azione automatizzata e ogni modello predittivo siano fondati sulla realtà. In questo modo, dati affidabili sui prodotti diventano il motore silenzioso alla base della redditività guidata dall'IA.
Di Akeneo
Pilastro 3: Prendere decisioni migliori per aumentare la redditività – L'ottimizzatore
Il futuro della gestione degli ordini è predittivo e auto-ottimizzante. Grazie all'utilizzo di modelli avanzati di intelligenza artificiale, OneStock con decisione su funzionalità che incrementano direttamente i vostri profitti:
- Affidabilità delle scorte più intelligente: adeguamenti automatici delle scorte di sicurezza e delle scorte tampone in base alla domanda in tempo reale e al rilevamento proattivo delle anomalie.
- Ottimizzazione dell'accuratezza delle promesse: messa a punto dinamica delle stime di consegna sulla base dei dati storici relativi alle prestazioni dei corrieri e dei magazzini.
- Orchestrazione intelligente della gestione degli ordini: reindirizzamento automatico degli ordini a rischio e ottimizzazione della logica di instradamento per massimizzare il margine.
- Previsioni operative predittive: anticipare i volumi degli ordini e il fabbisogno di risorse per ottimizzare la gestione del personale e le operazioni di magazzino.
Il fondamento architettonico: ilMCP Server OneStock
I pilastri 1 e 2, ovvero Agentic Commerce l'efficienza operativa, richiedono un nuovo tipo di base. Le architetture tradizionali basate su API non sono mai state progettate per l'orchestrazione dinamica e articolata in più fasi richiesta dagli agenti di intelligenza artificiale. Troppo spesso si basano su flussi di lavoro manuali e su integrazioni fragili e costose.
Ecco perché OneStock introdotto MCP server suo MCP server, lanciato nell'ottobre 2025 (la documentazione OneStock è disponibile qui). Questo server rappresenta l'anello mancante che consente all'IA di sfruttare appieno OMS su larga scala. Dotato di strumenti dichiarativi che coprono tutte le esperienze pre-vendita e post-vendita, il MCP server l'interfaccia standardizzata e intelligente necessaria per una comunicazione fluida tra l'IA e il sistema. Leggi di più sul nostro blog riguardo al MCP server.
Conclusione: l'intelligenza artificiale deve – e può – risolvere problemi aziendali concreti
La strategia OneStockin materia di intelligenza artificiale si basa su una visione chiara e pragmatica: favorire il commercio autonomo, aumentare l'efficienza operativa e migliorare la redditività, il tutto grazie a un'architettura moderna e unificata pronta per l'intelligenza artificiale. In qualità di pioniere del Model Context Protocol (MCP), OneStock gettando le basi architettoniche per il prossimo decennio del commercio. Il futuro del commercio al dettaglio è autonomo.
