De la e-commerce la agentic commerce

Comerțul și inteligența artificială nu mai sunt aliați, sunt una și aceeași entitate în mișcare. Ceea ce observăm astăzi nu este o simplă accelerare tehnologică, ci o schimbare de paradigmă: comerțul tradițional, bazat pe predicții statistice și segmente statice de clienți, cedează locul unui ecosistem fluid, anticipativ și hiper-contextual, guvernat de agenți cognitivi autonomi.

Interfețele conversaționale multimodale bazate pe modele lingvistice de mari dimensiuni anulează distincția dintre căutare și conversație; sistemele de recomandare prescriptive depășesc predictibilitatea probabilistică și intră în domeniul anticipării intenției latente; agenții autonomi execută fluxuri tranzacționale complexe cu un grad de sofisticare care, acum câțiva ani, era rezervat exclusiv decidenților umani.

O nouă paradigmă a experienței de cumpărare

Experiența de cumpărare transcende granițele tradiționale ale interacțiunilor om-mașină, evoluând spre un model agentic în care inteligența artificială (AI) nu mai joacă rolul de simplu facilitator, ci de orchestrator autonom al întregului ciclu comercial.

Această transformare, susținută de progresele în modelele generative și arhitecturile cognitive avansate, redefinește comerțul ca un flux intențional, proactiv și hiper-personalizat, în care agenții de AI anticipează nevoi, negociază condiții și execută tranzacții cu o precizie și o viteză imposibile anterior.

Conform analizei McKinsey & Company (The agentic commerce opportunity) comerțul agentic este descris drept „proces de cumpărare susținut de agenți de AI capabili să anticipeze, să personalizeze și să automatizeze fiecare etapă a parcursului pentru a genera experiențe fără fricțiuni și orientate proactiv” este proiectat să genereze venituri de până la 1 trilion USD în Statele Unite și între 3 și 5 trilioane USD la nivel global până în 2030.

De la procese fragmentate și stresante la experiențe coordonate și gestionate

În prezent parcursul consumatorului în retail este caracterizat de o fragmentare structurală: navigarea prin numeroase site-uri, platforme și activități independente generează stres și consum de timp considerabile (de exemplu organizarea unei călătorii în afara țării presupune gestionarea zborurilor, a opțiunilor de cazare, a transferurilor locale și a activităților auxiliare).

Un agent de AI funcționează însă ca un integrator sistemic, captând preferințele și constrângerile utilizatorului (buget, stil, date) pentru a orchestra întregul lanț valoric într-un flux unitar și coerent. Luăm următorul exemplu: atunci când un utilizator planifică o călătorie agentul AI poate interacționa simultan cu mai multe platforme aeriene pentru identificarea celor mai avantajoase itinerarii, cu proprietarii de hoteluri pentru selecții personalizate de cazare și cu servicii logistice pentru optimizarea transportului local, reducând durata procesului de la ore la minute.

Această coordonare emergentă, susținută de un raționament multi-step și de procese adaptive de învățare, convertește fragmentarea operațională într-o experiență fluentă, diminuând încărcarea decizională și amplificând satisfacția utilizatorului.

McKinsey evidențiază că această evoluție are un impact structural, nu marginal, fiind accelerată de infrastructura digitală globală existentă, care acoperă deja aproximativ 68% din populația mondială prin acces la internet.

Trei modele de interacțiune care modelează viitorul comerțului

Viitorul interacțiunilor comerciale se conturează prin prisma a trei arhitecturi AI, fiecare cu implicații profunde asupra dinamicii pieței:

1. Agent-to-site, în care agentul consumatorului interacționează direct cu platforma comerciantului, executând căutări, comparații și tranzacții prin API-uri standardizate;
2. Agent-to-agent, un model de negociere peer-to-peer între agenți autonomi, unde entitățile digitale simulează tratative umane pentru optimizarea termenilor (preț, livrare, garanții)
3. Brokered agent-to-site, mediat de agenți intermediari care orchestrează coordonări cross-platform, acționând ca hub-uri cognitive pentru ecosisteme fragmentate.

Adoptare mai rapidă și mai extinsă

Spre deosebire de valul incipient al e-commerce-ului, care a fost constrâns de infrastructura digitală emergentă, comerțul prin AI beneficiază de o bază instalată masivă: cu o penetrare globală a internetului de circa 68%, tranziția poate scala exponențial, atingând miliarde de utilizatori fără investiții majore în accesibilitate fizică.

Această maturitate infrastructurală — susținută de rețele 5G/6G și edge computing — permite o difuzie virală, comparabilă, dar mai accelerată, cu revoluțiile web și mobile.

Proiecțiile indică o adopție rapidă în piețe emergente, unde agenții pot compensa decalajele de alfabetizare digitală prin interfețe conversaționale multimodale.

Construcția infrastructurii pentru comerțul prin AI

Comerțul AI nu este o extensie a e-commerce-ului actual, ci o ruptură care necesită un set complet nou de fundații tehnologice, protocolare, economice și juridice. Așa cum e-commerce-ul din anii 2000 a impus apariția gateway-urilor de plată, a logisticii integrate și a platformelor standardizate (Amazon, Shopify, Stripe, FedEx), comerțul prin AI reclamă un stack tehnologic radical diferit, construit în jurul autonomiei și interoperabilității.

Progresele tehnologice care fac posibil comerțul prin AI

Rata de îmbunătățire a modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM) și a arhitecturilor agentice este fără precedent în istoria tehnologiei: durata sarcinilor complexe pe care un model le poate duce la bun sfârșit în mod fiabil se dublează aproximativ la fiecare 7 luni (conform benchmark-urilor LongHorizon și GAIA).

În 2023 cele mai avansate modele rezolvau în mod autonom sarcini de maximum 5-7 pași; în decembrie 2025 agenții de top pot executa în mod fiabil fluxuri de 50-200 de pași, incluzând planificare dinamică, negociere și ajustare în timp real. Această creștere exponențială a „orizontului de planificare” este condiția tehnologică sine qua non pentru trecerea de la asistenți reactivi la adevărați executanți autonomi (McKinsey).

Cele cinci layere fundamentale ale infrastructurii AI

1. Model Context Protocol (MCP) – Un protocol standardizat de serializare și partajare a contextului complet (intenție, istoric de interacțiune, preferințe, constrângeri bugetare și temporale) între modele și tool-uri diferite.
2. Agent-to-Agent Protocol (A2A) – Standard deschis care permite agenților de la vendori diferiți să negocieze, să tranzacționeze și să-și transfere responsabilități în mod autonom. A2A este echivalentul TCP/IP in internet pentru comerțul AI: fără el, agenții rămân izolați în zone închise.
3. Agent Payments Protocol (AP2) – Protocol de plată care permite agenților să efectueze tranzacții verificabile în numele utilizatorilor, cu delegare granulară a autorizației, politici și dovada criptografică a consimțământului.
4. Computer-Use Agents (UI automation de ultimă generație) – Când API-urile lipsesc sau sunt incomplete agenții AI pot controla direct interfața grafică (mouse, tastatură, accesibilitate) cu acuratețe supra-umană, completând formulare, rezolvând CAPTCHA-uri și finalizând checkout-uri pe site-uri mai vechi fără API-uri.
5. Planificare dinamică cu re-planificare în timp real – Capacitatea de a construi planuri multi-step (ex. vacanță + bagaje + asigurare + transfer aeroport) și de a le re-optimiza instantaneu când apar schimbări (zbor anulat, reducere flash, modificare buget).

Necesitatea unui ecosistem agentic complet

Așa cum e-commerce-ul nu a fost posibil doar prin HTML, comerțul agentic nu va exista doar prin LLM-uri mai bune. Este nevoie de un stack complet și interconectat:

• Platforme de orchestrare (Anthropic Claude, OpenAI Swarm, Google Project Astra, xAI Grok Agents)
• Marketplace-uri cu AI specializați
• Sisteme de identitate descentralizată și delegare a autorizației
• Infrastructură de plăți programabile (AP2)
• Protocoale de încredere și audit (zero-knowledge proofs pentru consimțământ)
• Workflow automation engine-uri compatibile A2A

Amenințările pentru retaileri

BCG (Agentic Commerce is Redefining Retail—Here’s How to Respond) subliniază că pe măsură ce platformele GenAI (ChatGPT, Perplexity, Grok, Gemini) devin punctul de intrare implicit pentru intenția de cumpărare, retailerii tradiționali se confruntă cu o dublă disintermediere:

1. Disintermediere de trafic – zero-click shopping și agent-to-agent negotiation reduc drastic traficul direct către site-urile retailerilor.
2. Disintermediere de date – pierderea accesului la first-party behavioral data distruge capacitatea de personalizare, loialitate și monetizare prin retail media.

Agenții AI nu operează în logica loialității de brand; ei optimizează strict pe criterii precum preț, rating, viteză de livrare și disponibilitate în timp real. Consecințele sunt structurale:

• erodarea accelerată a marjelor (transparență perfectă a prețului)
• diminuarea puterii brandurilor tradiționale
• comprimarea veniturilor din retail media
• creșterea dependenței de ecosisteme AI terțe pentru vizibilitate și achiziție

Riscuri și implicații ale comerțului prin AI

În ceea ce privește comerțul prin AI încrederea încetează să fie un atribut soft, de brand sau de marketing, și devine un element principal al infrastructurii – la fel de critic ca protocolul TCP/IP pentru internet sau PCI-DSS pentru plățile online.

Când un agent autonom cheltuiește 5.000 EUR în numele utilizatorului pentru o relocare completă (imobiliare + mobilă + logistică + asigurări), întrebarea nu mai este „Îmi place magazinul X?”, ci „Pot să dorm liniștit știind că acest lanț de decizii luate de entități non-umane este corect, reversibil și auditabil?”.

Fără un răspuns solid la această întrebare adoptarea la scară va rămâne blocată în segmentele de early-adopters și piețele cele mai tolerante la risc.

Încrederea este profund contextuală și cultural dependentă

Adoptarea nu va fi uniformă global:

• În SUA și în unele țări nordice 40-55% dintre consumatorii tineri declară că ar delega achiziții de valoare mare unui agent (date Anthropic/Claude Consumer Study 2025).
• În Germania, Franța sau Japonia, procentul scade sub 20% pentru tranzacții peste 500 EUR, din cauza preferinței pentru metode tradiționale de plată și a unei culturi a controlului direct.
• În India și în câteva țări din America Latină bariera principală nu este încrederea în tehnologie, ci încrederea în instituțiile financiare care stau în spatele plăților delegate.

Concluzia: traiectoria globală a comerțului agentic va fi puternic asimetrică, cu piețe „high-trust” (SUA, Singapore, Emirate) care vor atinge maturitatea în 2027-2029 și piețe „low-trust” care vor rămâne la stadiul asistenților simpli până la mijlocul anilor 2030.

Consimțământ dinamic și control utilizatorul – cerințe non-negociabile

Utilizatorii vor accepta delegarea doar dacă păstrează suveranitatea reală:

• Explainability în limbaj natural, ierarhic și interactiv („Arată-mi pas cu pas de ce ai ales acest furnizor” → „Zoom pe negocierea prețului” → „Arată-mi ofertele respinse”).
• Consimțământ granular și revocabil instant („Permite achiziții până la 500 EUR fără aprobare; peste această sumă cere confirmare biometrică”).
• „Butonul roșu” universal – anularea imediată a tuturor acțiunilor în curs ale agentului, cu rollback garantat al tranzacțiilor.

Riscul nu trebuie eliminat, ci gestionat inteligent

Scopul nu este un sistem „zero-risk” (imposibil și contraproductiv), ci un sistem care să:

• detecteze rapid anomaliile la nivel de ecosistem
• limiteze propagarea erorilor
• învețe din incidente în timp real
• ofere compensare automată și transparentă în caz de eroare confirmată

De la hype la execuție – Viziunea pe trei orizonturi a transformării AI în retail

În cadrul conferinței A View of AI and the Future of Retail Charisma Glassman (Global Head of Retail, Consumer & E-Commerce Advisory în cadrul Genpact) descrie o tranziție ordonată – de la eficiență operațională, la hiper-personalizare augmentată și apoi la experiențe autonome, oferind industriei retail o perspectivă coerentă asupra modului în care AI va remodela interacțiunea cu consumatorii în următorul deceniu.

Recomandări strategice pentru CEO și CDO din retail (2026)

1. Prioritizarea curățării și unificării datelor despre clienți – Consolidarea ecosistemului de date reprezintă o condiție indispensabilă pentru orice inițiativă avansată de AI. Anul 2026 constituie practic ultimul interval în care această operațiune poate fi realizată fără ca organizația să pornească cu un dezavantaj competitiv major.
2. Lansarea rapidă a 3–5 use-case-uri din Orizontul 1, cu ROI imediat – Automatizarea serviciilor de relații cu clienții, gestionarea retururilor și sisteme avansate de auto-informare (prin FAQ) pot genera economii substanțiale în câteva luni.
3. Dezvoltarea unui digital twin pilot pentru segmentul premium până la finalul lui 2027 – Primele implementări ar trebui orientate către cei mai valoroși 5–10 % clienți, unde gradul de personalizare are impact direct și imediat asupra profitabilității și retenției.
4. Formarea unei noi categorii profesionale: „AI translators” – Este esențială constituirea unui nucleu de specialiști capabili să medieze între logica operațională a business-ului și specificul tehnic al echipelor de AI. Acești intermediari accelerează execuția, reduc erorile și asigură alinierea strategică.

Concluzii

Comerțul tradițional este caracterizat de o fragmentare structurală: consumatorii sunt obligați să navigheze între multiple platforme, furnizori și procese distincte, ceea ce generează stres, întârzieri și inconsistențe în experiența finală. Această complexitate operațională limitează atât satisfacția clienților, cât și eficiența companiilor.

Modelele AI transformă radical acest peisaj prin capacitatea lor de a funcționa ca integratori sistemici. Ele pot reuni informații dispersate, pot interpreta preferințe, constrângeri și obiective, apoi pot coordona întreg lanțul valoric într-un flux coerent, fără întreruperi. În loc să răspundă pasiv comenzilor agenții AI pot anticipa nevoi, optimiza opțiuni și automatiza etape multiple ale procesului comercial.

Această orchestrare inteligentă reduce semnificativ încărcarea decizională a consumatorilor și accelerează procese care înainte necesitau efort și timp considerabil. Prin raționament multi-step și adaptare continuă AI convertește situații operaționale complexe în trasee simple și personalizate, sporind atât relevanța interacțiunilor, cât și performanța companiilor.