L'assistente AI di Zalando: quando l'IA ti consiglia di andare alla concorrenza – Una strategia di shopping rischiosa

Da chatbot a life coach: come la nuova intelligenza artificiale di Zalando sta rivoluzionando il commercio online

Il dilemma dell'IA: il nuovo assistente virtuale di Zalando sta distruggendo il suo core business?

L'assistente AI di Zalando si è rapidamente evoluto da un semplice chatbot a un versatile compagno di vita. Ma ora il più grande rivenditore di moda europeo si trova di fronte a un enorme dilemma strategico: per competere con le super-IA multipiattaforma di Google, OpenAI e altri, il suo ecosistema finora rigorosamente chiuso deve aprirsi sempre più ai dati esterni. Questo racchiude un potenziale esplosivo: cosa succederebbe se il motore di vendita dell'azienda improvvisamente consigliasse ai clienti prodotti più adatti o più economici della concorrenza? Questo cambio di paradigma non solo segna un punto di svolta per Zalando, ma esemplifica anche come il cosiddetto "commercio agentico" stia radicalmente rimodellando il commercio online globale. Un'analisi approfondita di questo rischioso equilibrio tra il genuino interesse del cliente, i potenziali milioni di dollari in pubblicità e la spietata logica aziendale.

L'assistente virtuale di Zalando basato sull'intelligenza artificiale: stretto tra gli interessi dei clienti e la logica aziendale

Quando la tua macchina di vendita inizia improvvisamente a pubblicizzare i concorrenti

Zalando, una delle più grandi piattaforme di moda in Europa, da anni considera il suo assistente basato sull'intelligenza artificiale un elemento centrale della propria strategia digitale. Con la presentazione dei risultati semestrali del 2026, è emerso un dettaglio che va ben oltre il tipico annuncio di prodotto: l'assistente non si baserà più esclusivamente su dati interni, ma integrerà sempre più risultati di ricerca esterni, come quelli relativi a eventi o tendenze moda. Quello che inizialmente appare come un miglioramento tecnico, in realtà rappresenta una potenziale svolta nella logica di business dell'azienda, perché un assistente che guarda oltre il proprio catalogo potrebbe, a lungo termine, considerare anche prodotti e offerte di altri rivenditori.

Questo sviluppo coincide con un periodo di ristrutturazione che interessa l'intero settore del commercio al dettaglio online. I cosiddetti sistemi di intelligenza artificiale agentiva stanno assumendo sempre più compiti precedentemente svolti dagli esseri umani: ricerca di prodotti, confronto dei prezzi, preparazione delle decisioni di acquisto e, in alcuni casi, persino il completamento dell'acquisto stesso. Zalando si trova quindi all'incrocio di due ruoli strutturalmente contraddittori: quello di venditore della propria gamma di prodotti e quello di consulente neutrale, che dovrebbe anche raccomandare offerte di terzi qualora rappresentino effettivamente una scelta migliore per il cliente.

L'evoluzione dal chatbot al life coach digitale

L'assistente AI di Zalando è nato nel 2023 come una funzionalità relativamente semplice, basata su OpenAI, che aiutava i clienti a trovare prodotti adatti tra una gamma di circa 1,8 milioni di articoli all'epoca. Nell'autunno del 2024, l'assistente era stato implementato in tutti i 25 mercati di Zalando, nelle rispettive lingue nazionali, accompagnato dallo strumento di analisi delle tendenze Trend Spotter, che raccoglie le tendenze moda attuali da diverse città europee. Da allora, le modalità di utilizzo sono cambiate radicalmente: mentre circa sei milioni di clienti hanno consultato l'assistente per ricevere consigli nel corso del 2025, questa cifra aveva già raggiunto quasi dieci milioni nel solo primo trimestre del 2026, con un aumento di quattro volte rispetto allo stesso periodo dell'anno precedente.

Parallelamente, la gamma di funzioni si è ampliata. L'assistente ora non si limita a rispondere a domande sull'abbigliamento, ma integra anche consigli di bellezza nella stessa conversazione, in modo che per la prima volta la consulenza di moda e quella cosmetica fluiscano in un dialogo unificato. Può aggiungere direttamente gli articoli al carrello, procedere al pagamento, riassumere il contenuto del carrello e suggerire abbinamenti adatti per i prodotti già selezionati. Zalando stessa descrive questo sviluppo come una transizione da un semplice strumento di shopping a un vero e proprio compagno di vita, progettato per supportare i clienti in tutti gli ambiti della loro quotidianità, non solo negli acquisti di abbigliamento.

Questa strategia è completata dalla partnership con il laboratorio europeo di intelligenza artificiale Qutwo, con il quale Zalando punta a sviluppare la prossima generazione di agenti lifestyle, e dal suo ruolo di uno dei soli due partner europei di lancio del protocollo Universal Commerce Protocol di Google. Questo protocollo è progettato per consentire ai clienti di scoprire e acquistare prodotti di moda e lifestyle direttamente tramite chatbot basati sull'intelligenza artificiale come Gemini. Zalando sottolinea di essere già la piattaforma di moda più frequentemente raccomandata dai sistemi di intelligenza artificiale conversazionale, ottenendo così l'accesso a gruppi di clienti completamente nuovi.

Perché un assistente chiuso perde il suo fascino

Il problema fondamentale che Zalando si trova ad affrontare non è certo nuovo, ma ha acquisito una nuova urgenza a causa della maturità tecnologica dei sistemi di intelligenza artificiale. Un assistente virtuale che conosce solo la propria gamma di prodotti non potrà mai, strutturalmente parlando, fornire il consiglio oggettivamente migliore, perché la stragrande maggioranza delle persone non vuole limitarsi a un solo rivenditore quando fa acquisti. Chi cerca l'abito perfetto per un matrimonio non è interessato a sapere se il capo ideale è disponibile su Zalando, presso un concorrente o direttamente dal produttore del marchio; vuole semplicemente trovare la soluzione migliore per le proprie esigenze.

È proprio qui che emerge un conflitto strutturale di obiettivi. Un assistente che continua a suggerire solo i prodotti di Zalando appare sempre più limitato e meno affidabile dal punto di vista dell'utente, non appena sistemi di intelligenza artificiale multipiattaforma come ChatGPT o Gemini sono in grado di effettuare ricerche e confronti tra diversi rivenditori. Se Zalando rimane con un sistema chiuso, la piattaforma rischia di perdere rilevanza rispetto ai rivenditori indipendenti, che possono offrire una selezione oggettivamente più ampia e potenzialmente prezzi migliori. Al contrario, se Zalando si apre progressivamente, l'azienda dovrà, in caso di dubbio, consigliare anche offerte della concorrenza, anche se ciò dovesse ridurre i propri ricavi.

Questo dilemma può essere illustrato con un semplice esperimento mentale. Se un cliente utilizza l'assistente di Zalando per cercare un abito specifico che non è disponibile o è disponibile solo a un prezzo più alto su Zalando, ma che potrebbe essere consegnato più velocemente e a un prezzo inferiore da un concorrente, un assistente veramente orientato al cliente dovrebbe segnalare questa alternativa. Un assistente che non lo fa si comporta essenzialmente allo stesso modo di un commesso tradizionale in un negozio fisico, che naturalmente offre solo la merce disponibile nel proprio punto vendita. La differenza cruciale è che i clienti si aspettano un grado di obiettività maggiore da un'intelligenza artificiale che agisce come consulente intelligente e neutrale rispetto a un commesso dietro il bancone.

Il dilemma del mercato come modello storico

La situazione attuale di Zalando ricorda molto da vicino una decisione che i principali marketplace online dovettero affrontare anni fa, le cui ripercussioni legali si fanno sentire ancora oggi. Amazon, ad esempio, ha dovuto ripetutamente pronunciarsi dinanzi ai tribunali europei sulla questione se la presentazione parallela dei propri marchi e delle offerte di venditori terzi indipendenti sulla stessa piattaforma generi confusione e distorsioni della concorrenza. Nel caso Louboutin contro Amazon, nel dicembre 2022, la Corte di Giustizia Europea ha stabilito che una presentazione uniforme di offerte di marchi propri e di terzi sotto lo stesso logo e senza un'etichettatura chiara può comportare responsabilità per violazione del marchio se gli utenti medi sono indotti a credere che la piattaforma stessa stia vendendo i prodotti.

Al di là della dimensione legale, il caso Amazon rivela uno schema strutturale fondamentale: documenti interni dell'azienda hanno dimostrato che Amazon analizzava sistematicamente i dati di vendita dei venditori presenti sulla piattaforma per identificare i prodotti di successo e poi copiarli con i propri marchi privati, posizionati in modo più favorevole, ai quali veniva quindi garantito un posizionamento preferenziale nei risultati di ricerca. La Commissione europea ha classificato questo comportamento come abuso di posizione dominante sul mercato, poiché i dati non pubblici dei venditori venivano sistematicamente utilizzati a vantaggio del proprio business.

Applicando questo concetto alla situazione attuale di Zalando, la questione centrale può essere formulata in modo più preciso: un'azienda può agire contemporaneamente da custode di un mercato e da partecipante attivo in esso, senza che un ruolo distorca sistematicamente l'altro? Nei marketplace tradizionali, l'attenzione era focalizzata sulla visibilità delle offerte di prodotti nei risultati di ricerca e nelle classifiche. Con gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale, lo stesso problema si sposta a un livello superiore, perché ora non è più un algoritmo di ricerca con fattori di ranking visibili a decidere, bensì un modello linguistico con ponderazioni difficilmente comprensibili agli esterni, che stabilisce quali prodotti vengono presentati, in quale ordine e con quale raccomandazione. Questa mancanza di trasparenza rende più difficile individuare potenziali conflitti di interesse, ma non per questo meno reali.

Come le principali piattaforme di intelligenza artificiale stanno trasformando il commercio

Mentre Zalando sperimenta all'interno del proprio ecosistema, i fornitori di IA intersettoriali hanno già fatto passi da gigante nel campo del commercio agentico. Nell'autunno del 2025, OpenAI ha introdotto Instant Checkout, una funzionalità che permetteva agli utenti di ChatGPT negli Stati Uniti di effettuare acquisti direttamente dai venditori di Etsy all'interno della chat. Ciò è stato possibile grazie allo sviluppo di uno standard aperto chiamato Agentic Commerce Protocol in collaborazione con il fornitore di servizi di pagamento Stripe. Un aspetto rilevante di questo modello era la garanzia esplicita che l'inclusione in Instant Checkout non avrebbe influito sul posizionamento nei motori di ricerca e che i venditori avrebbero pagato una commissione solo sugli acquisti completati, senza alcun impatto sul prezzo finale per i clienti.

Nella primavera del 2026, tuttavia, OpenAI ha intrapreso una notevole correzione di rotta strategica. Invece di consolidare le transazioni di acquisto direttamente all'interno dell'interfaccia di chat, l'azienda ha progressivamente spostato il processo di pagamento vero e proprio in ambienti separati, controllati dai commercianti, tramite un reindirizzamento al sito web del commerciante o attraverso app specializzate all'interno di ChatGPT. La motivazione era quella di concentrarsi maggiormente sulla ricerca e la scoperta di prodotti di alta qualità, mentre il processo di pagamento effettivo rimaneva di competenza del commerciante. Questo cambiamento dimostra che anche i fornitori di intelligenza artificiale più influenti sono ancora alla ricerca del giusto equilibrio tra la comodità per l'utente, gli interessi del commerciante e il proprio controllo sull'interfaccia con il cliente.

Il protocollo Universal Commerce Protocol di Google adotta un approccio simile, ma tecnicamente più ampio, puntando a coprire l'intero percorso d'acquisto, dalla scoperta del prodotto all'acquisto vero e proprio. Zalando è uno dei due partner europei iniziali di questa iniziativa. Sono emersi tre standard tecnici concorrenti: l'Universal Commerce Protocol di Google e Shopify per l'intero percorso d'acquisto, l'Agentic Commerce Protocol di OpenAI e Stripe focalizzato sul processo di checkout e il Model Context Protocol di Anthropic per l'accesso in tempo reale ai dati strutturati. Questo sviluppo parallelo degli standard dimostra che il mercato del commercio agentico è ancora in una fase iniziale, caratterizzata da un'intensa fase di consolidamento, in cui le piattaforme devono posizionarsi consapevolmente definendo a quali standard aderire e quanto controllo cedere ai sistemi esterni.

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I due percorsi e le rispettive conseguenze

Dal punto di vista economico, Zalando ha essenzialmente due percorsi strategici fondamentalmente diversi, che si distinguono considerevolmente per le loro conseguenze a lungo termine. Il primo percorso prevede la massimizzazione costante della propria gamma di prodotti e dei relativi ricavi, utilizzando l'assistente principalmente come strumento di vendita per i prodotti Zalando, con le informazioni esterne che fungono solo da supporto, e non da informazioni supplementari orientate all'azione. Il secondo percorso prevede la massimizzazione dell'interfaccia con il cliente, consolidando così il suo ruolo di primo punto di contatto in ogni percorso di acquisto, anche se ciò significa indirizzare i clienti verso offerte esterne in alcuni casi.

La risposta più ovvia risiede in una strategia ibrida, come già accennato nelle recenti comunicazioni di Zalando. L'azienda stessa ha ripetutamente sottolineato di considerare inizialmente il commercio tramite agenti solo come un canale aggiuntivo a complemento del suo core business, non come un suo completo sostituto. Questo approccio prudente consente l'integrazione selettiva di informazioni esterne, come contenuti supplementari non legati alle vendite, ad esempio ricerche di tendenza o annunci di eventi, mentre il catalogo prodotti rimane chiaramente focalizzato sulla propria gamma di prodotti.

Perché i ricavi pubblicitari aggravano ulteriormente il conflitto di interessi

Un aspetto che ha ricevuto troppa poca attenzione nel dibattito pubblico sulla strategia di intelligenza artificiale di Zalando è la crescente importanza della pubblicità all'interno della piattaforma. Zalando ha recentemente incrementato significativamente i suoi ricavi pubblicitari, raggiungendo oltre 316 milioni di euro, con una crescita di circa il 42%. Questi ricavi pubblicitari provengono principalmente da marchi e rivenditori che pagano per una maggiore visibilità dei loro prodotti sulla piattaforma.

Non appena un assistente basato sull'intelligenza artificiale diventa l'interfaccia centrale per la scoperta di contenuti, la logica della pubblicità cambia inevitabilmente. Gli inserzionisti potrebbero presto pagare non solo per gli spazi pubblicitari nei risultati di ricerca tradizionali, ma anche per menzioni privilegiate all'interno delle risposte in linguaggio naturale dell'assistente. Questo sviluppo eserciterebbe ulteriore pressione sull'obiettività dei consigli basati sull'IA, poiché un assistente che funziona simultaneamente come consulente neutrale e piattaforma pubblicitaria a scopo di lucro deve soddisfare due aspettative strutturalmente contraddittorie. Gli utenti si fidano di un assistente nella misura in cui ne presuppongono la neutralità, mentre le aziende hanno un incentivo finanziario a minare proprio questa neutralità attraverso posizionamenti a pagamento.

Cosa ci insegna la concorrenza estera

Il confronto con il rivenditore cinese di fast fashion Shein offre un ulteriore contesto per le considerazioni strategiche di Zalando. Shein si sta espandendo aggressivamente nei mercati europei e possiede ingenti riserve finanziarie che, secondo gli osservatori, potrebbero teoricamente essere sufficienti per un'acquisizione di Zalando. Sebbene attualmente i clienti ordinino ancora più frequentemente da Zalando che da Shein, il divario si sta riducendo costantemente, aumentando la pressione su Zalando affinché si affermi attraverso la differenziazione piuttosto che attraverso la pura concorrenza sui prezzi.

In questo contesto competitivo, la qualità dei consigli supportati dall'IA sta acquisendo sempre maggiore importanza come fattore di differenziazione. Un fornitore come Shein, che compete principalmente sui prezzi bassi e su una vastissima gamma di prodotti, difficilmente svilupperà lo stesso interesse per una logica di consulenza veramente neutrale e orientata al cliente di Zalando, che si concentra maggiormente sulla qualità del marchio, sulla selezione dei prodotti e sulla qualità del servizio. Zalando potrebbe quindi ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti aggressivi sul prezzo ma meno orientati alla consulenza proprio grazie a un assistente sempre aperto e affidabile, a condizione che l'azienda sia disposta ad accettare perdite di fatturato a breve termine nella propria gamma di prodotti in cambio di guadagni a lungo termine in termini di fiducia.

Le zone grigie normative come ulteriore fattore di incertezza

Al di là delle considerazioni puramente economiche, sta emergendo una dimensione normativa che potrebbe influenzare significativamente la futura progettazione degli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale per gli acquisti online. La giurisprudenza europea in materia di marketplace online dimostra già quanto i tribunali siano sensibili alla commistione tra le offerte del venditore e quelle di terzi, soprattutto quando gli utenti medi non sono più in grado di distinguere chiaramente chi sia il venditore effettivo di un prodotto. Qualora un assistente virtuale basato sull'IA integrasse prodotti di terzi nelle proprie risposte senza indicare chiaramente se una raccomandazione si basi su una partnership a pagamento, su una valutazione oggettiva o semplicemente sulla disponibilità nel proprio magazzino, si creerebbe una zona grigia giuridica simile a quella esistente con i marketplace tradizionali.

A ciò si aggiunge la questione dell'utilizzo dei dati. Qualora Zalando dovesse effettivamente integrare in futuro i dati di prodotto di fornitori terzi nel proprio assistente virtuale, sarebbe necessario chiarire in quali condizioni tali dati possano essere raccolti, elaborati e visualizzati, soprattutto se i concorrenti temono che i propri dati di vendita vengano utilizzati indirettamente per migliorare l'offerta di Zalando. Questa stessa accusa ha contribuito in modo significativo all'indagine antitrust della Commissione Europea nel caso Amazon. Pertanto, separare con attenzione il proprio ruolo di piattaforma di raccomandazione da quello di concorrente che analizza i dati rappresenterà una sfida fondamentale per Zalando, non solo dal punto di vista economico ma anche legale.

Una valutazione ragionata dello sviluppo più probabile

Gli elementi a disposizione suggeriscono che Zalando inizialmente adotterà un approccio prudente, virando gradualmente verso una maggiore apertura senza compromettere a breve termine il proprio core business. L'attuale apertura ai risultati di ricerca esterni riguarda volutamente solo contenuti supplementari e non legati alle vendite, come informazioni sulle tendenze e elenchi di eventi, e dovrebbe essere considerata un primo test prudente prima di integrare effettivamente offerte di prodotti di terze parti.

Il fattore determinante per un'ulteriore apertura non deriverà probabilmente da considerazioni strategiche interne, bensì dalla pressione competitiva esterna esercitata da sistemi di intelligenza artificiale indipendenti come ChatGPT, Gemini o futuri assistenti per lo shopping specializzati. Una volta che i clienti si saranno abituati a utilizzare tali assistenti indipendenti dalla piattaforma per trovare le migliori offerte presso diversi rivenditori, un sistema chiuso come l'attuale assistente di Zalando perderà il suo appeal, anche se tecnicamente sofisticato all'interno della propria gamma di prodotti. Zalando sarà quindi probabilmente costretta ad accelerare la sua strategia di apertura non appena diventerà chiaro che i concorrenti o i fornitori di intelligenza artificiale multipiattaforma stanno conquistando quote di mercato significative nella fase iniziale del processo decisionale d'acquisto.

A lungo termine, lo scenario più probabile per Zalando sembra essere quello di combinare due modelli di ricavo paralleli: da un lato, continuare con i ricavi tradizionali derivanti dalla vendita della propria gamma di prodotti e, dall'altro, generare sempre più entrate tramite referral e pubblicità, fungendo da punto di partenza per decisioni di acquisto che potrebbero poi sfociare in prodotti al di fuori del proprio catalogo. Questo modello avvicinerebbe strutturalmente Zalando alla logica dei motori di ricerca o degli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale, dove la monetizzazione non si basa principalmente sulle vendite dirette, ma piuttosto sul controllo dell'attenzione e sulla facilitazione dei referral. La riuscita di questa transizione, senza cannibalizzare in modo sostanziale l'attuale business retail, rappresenterà la prova cruciale per la strategia di intelligenza artificiale di Zalando nei prossimi anni.

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