Qual è la visione OneStock ?
L’enorme potenziale trasformativo dell’Intelligenza Artificiale per il retail è già diventato un luogo comune, ma in OneStock siamo convinti: l’AI diventerà davvero preziosa solo quando risolverà problemi aziendali concreti.
Ecco perché la nostra visione dell’AI si basa su tre pilastri strategici, ognuno progettato per generare un impatto misurabile e una maggiore redditività per i retailer.
- Pilastro 1: Abilita il futuro del commercio agentico (Il prossimo motore di fatturato)
- Pilastro 2: Aumenta notevolmente l’efficienza operativa (Il risparmiatore di costi)
- Pilastro 3: Prendi decisioni migliori per la redditività (L’ottimizzatore)
E tutta questa visione è supportata da un’unica innovazione architettonica rivoluzionaria: OneStock MCP Server.
Pilastro 1: Abilita il futuro del commercio agentico (Il prossimo motore di fatturato)
Il commercio agentico non sembra più una tendenza passeggera, ma è un cambiamento strutturale fondamentale nel modo in cui i consumatori acquisteranno ed effettueranno transazioni, e i principali analisti sono d’accordo: McKinsey & Company riporta come l’intelligenza artificiale generativa sta rimodellando l’esperienza del cliente nel commercio.
Inoltre, come descrive Emily Pfeiffer di Forrester nel suo articolo, intitolato“Il commercio agentico è qualcosa di concreto?”, questa dinamica si manifesta in due forme principali:
- Esperienze di agenti esterni: quelle che si verificano al di fuori del tuo marchio su piattaforme generaliste (per esempio su ChatGPT, Gemini o Perplexity)
- Esperienze di agenti di proprietà: quelle integrate nei canali del tuo brand, che ti offrono il pieno controllo sui dati e sul percorso del cliente.
Qual è il ruolo del DOM in un mondo del commercio incentrato sull'azione?
In qualità di Sistema di Gestione Ordini Distribuiti (DOM/OMS), OneStock è un elemento chiave per questo nuovo canale. È la fonte principale per la disponibilità di inventario, la promessa al cliente (o promessa di consegna) e il ciclo di vita dell’ordine.
Fornendo questi dati critici in tempo reale tramite i nuovi strumenti MCP Server (per gli agenti di proprietà) e un robusto feed di dati di prodotto (per gli agenti esterni), OneStock consente agli agenti AI di proporre un’esperienza pre-acquisto e post-acquisto completa e perfetta.
Come si presenta l'ecosistema del commercio agentico?
Tuttavia, OneStock è solo una componente fondamentale. L’esperienza agentica è buona solo se lo sono i dati unificati che la supportano.
Altri componenti sono altrettanto importanti in questo nuovo ecosistema:
Soluzioni di gestione delle informazioni sui prodotti (PIM), come Akeneo, forniscono dati di prodotto arricchiti (specifiche, attributi, immagini) necessari all’agente per dare informazioni complete sul prodotto e unificarle per tutti i canali di vendita.
Motori di ricerca, come Algolia, forniscono gli strumenti essenziali in tempo reale per migliorare l’esperienza di ricerca e unificarla per tutti i canali.
Anche le piattaforme marketplace hanno un ruolo chiave. Per esempio, Mirakl. In anni di esperienza nell’orchestrare complessi ecosistemi di piattaforme e-commerce, connettere migliaia di venditori, gestire cataloghi distribuiti e facilitare transazioni fluide, Mirakl ha maturato una profonda competenza nelle sfide infrastrutturali che il commercio agentico dovrà affrontare.
Su queste solide basi ha lanciato Mirakl Nexus, un’infrastruttura neutrale progettata per connettere i retailer agli agenti AI consentendo la scoperta autonoma, le transazioni e la gestione post-vendita tra ecosistemi di piattaforme.
Pilastro 2: Aumenta notevolmente l’efficienza operativa (Il risparmiatore di 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. Come settore, è fondamentale continuare a migliorare l’esperienza quotidiana dei team di vendita retail per risparmiare tempo, ridurre gli errori e tagliare i costi operativi. Il server MCP facilita la creazione di agenti AI capaci di risolvere criticità specifiche e comuni all’interno dell’organizzazione:
- Per utenti aziendali: Configurazione più rapida del sistema, informazioni immediate e fruibili fornite dall’AI in base alle metriche operative.
- Per il servizio clienti: Strumenti agentici per cercare e filtrare più rapidamente e per azioni immediate sugli ordini tra i sistemi, con tempi di risoluzione più brevi.
- Per gli addetti in negozio: Agenti di fulfillment guidati per prelievo e imballaggio in negozio più rapidi e accurati.
- Per i System Integrator: Migliore monitoraggio e comprensione del comportamento, interfaccia MCP standardizzata per sviluppo e integrazione più rapidi.
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: Prendi decisioni migliori per la redditività (L’ottimizzatore)
Il futuro della gestione degli ordini è predittivo e auto-ottimizzante. Sfruttando modelli AI avanzati, OneStock si concentra su funzionalità capaci di incrementare direttamente i profitti:
- Scorte più affidabili e smart: regola automaticamente buffer e scorte di sicurezza in base alla domanda in tempo reale e al rilevamento proattivo delle anomalie.
- Promesse ottimizzate con più precisione: aggiusta dinamicamente le stime di consegna basandosi sulle prestazioni storiche del corriere e del magazzino.
- Orchestrazione intelligente degli ordini: reindirizza automaticamente gli ordini a rischio e ottimizza la logica di routing in ottica di margine più elevato.
- Previsioni operative predittive: prevede i volumi degli ordini e le esigenze in termini di risorse per ottimizzare il personale e le operazioni di magazzino.
Le basi architettoniche: il server OneStock MCP
I Pilastri 1 e 2, Agentic Commerce ed Efficienza Operativa, richiedono un nuovo tipo di fondamenta. Le architetture tradizionali basate su API non sono state progettate per l’orchestrazione dinamica e multi-step richiesta dagli agenti AI.
Troppo spesso si basano su flussi di lavoro manuali e integrazioni fragili e costose.
Per questo motivo, nell’ottobre 2025 OneStock ha rilasciato il suo server MCP (la documentazione OneStock è disponibile qui). Questo server è l’anello mancante che consente all’AI di sfruttare appieno l’intelligenza OMS su larga scala. Dotato di strumenti dichiarativi che coprono tutte le esperienze pre- e post-acquisto, il server MCP fornisce l’interfaccia standardizzata e intelligente necessaria per una comunicazione fluida tra AI e sistema. Leggi di più sul nostro blog riguardo al MCP server.
Conclusione: l’intelligenza artificiale deve – e può – risolvere problemi aziendali reali
La strategia AI di OneStock si basa su una visione chiara e pragmatica: abilitare il commercio agentico, aumentare l’efficienza operativa e migliorare la redditività, il tutto grazie a un’architettura moderna e unificata, pronta per l’intelligenza artificiale.
Pioniere del Model Context Protocol (MCP), OneStock fornisce le basi architettoniche per il prossimo decennio del commercio. Il futuro del retail è agentico.
