L'AI rivoluziona il valore: focus sulle piattaforme clienti nei mercati emergenti

Con l’AI che diventa sempre più economica, potente e accessibile, la creazione di valore potrebbe spostarsi a valle, verso le piattaforme che controllano la relazione con il cliente, i cataloghi, i pagamenti e le infrastrutture. Questa l’opinione degli analisti di HanEtf, secondo cui le piattaforme possono monetizzare l’AI attraverso tre canali principali: migliorando l’economia dei servizi esistenti (raccomandazioni più precise, maggiore conversione pubblicitaria, rilevazione delle frodi, customer service), creando nuove interfacce (assistenti per lo shopping, consulenti finanziari, pianificatori di viaggio) e permettendo all’AI di eseguire transazioni per conto dell’utente (selezionare prodotti, effettuare pagamenti, prenotare viaggi o approvare prestiti). Per gli investitori, questa tematica potrebbe quindi spostarsi gradualmente dalla spesa per infrastrutture e data center verso le piattaforme più capaci di trasformare concretamente i progressi dell’AI in ricavi e maggiore efficienza.

La catena del valore e l'agentic commerce

In merito al primo punto, il principale vincolo alla creazione di valore potrebbe spostarsi verso valle, a favore di chi possiede la relazione con il cliente, i cataloghi di prodotti, le infrastrutture di pagamento e i dati specifici dei singoli mercati. Un recente manuale di IFC e World Bank sottolinea, infatti, come la diffusione dell’AI stia procedendo più rapidamente rispetto a quella delle precedenti tecnologie dirompenti e come i mercati emergenti possano, in alcuni casi, evitare i problemi legati a infrastrutture tecnologiche obsolete. Morgan Stanley ha descritto un fenomeno collegato con il termine agentic commerce, un’evoluzione dell’e-commerce in cui una transazione viene avviata o guidata da un agente AI sulla base delle esigenze espresse dal cliente. Questo potrebbe modificare il punto della catena del valore in cui si concentrano i profitti, coinvolgendo marketing, pagamenti, software e logistica.

E’ possibile segnalare anche alcuni casi emblematici. Alibaba rappresenta, probabilmente, l’esempio più completo, perché combina tutte e tre le direttrici sopra esposte, secondo HanEtf. Il gruppo sta collegando i propri modelli Qwen ai marketplace Taobao e Tmall, che complessivamente offrono oltre quattro miliardi di prodotti. L’obiettivo è permettere agli utenti di effettuare ricerche in linguaggio naturale, confrontare le alternative e arrivare all’acquisto attraverso un intermediario AI. La società Sea offre un potenziale equivalente nel sud-est asiatico: Shopee e Google starebbero sviluppando un prototipo di shopping agentico simile a quello di Alibaba. Invece di navigare manualmente nell’app, l’utente potrebbe descrivere ciò che sta cercando a un assistente AI, che analizzerebbe il catalogo di Shopee, confronterebbe prezzi e alternative e preparerebbe l’ordine da sottoporre alla conferma dell’utente. Parallelamente, la divisione finanziaria di Sea sta sviluppando sistemi di pagamento abilitati dall’AI, evitando di dover trasferire questa parte dell’esperienza a un’applicazione esterna. In questo modo, Shopee potrebbe controllare marketplace, pagamento e rete logistica all’interno dello stesso ecosistema.

Questo elemento è particolarmente importante in quanto un’AI integrata direttamente nella piattaforma sfrutta un’infrastruttura già esistente e rende l’esperienza molto più difficile da replicare.

Infine, Nubank rappresenta invece uno degli esempi più interessanti nel fintech. La banca digitale brasiliana afferma che le funzionalità di AI assimilabili a un private banker integrate nell’app vengono già utilizzate da milioni di clienti ogni mese. I suoi modelli proprietari vengono inoltre impiegati per valutare e prezzare il credito e le richieste di prestito quasi in tempo reale. Il fenomeno si inserisce in una tendenza più ampia nel settore finanziario: secondo il 2026 Global AI in Financial Services Report della Cambridge Judge Business School, le fintech risultano più avanti degli operatori finanziari tradizionali nell’adozione avanzata dell’AI, con un tasso del 47% contro il 30%.

Le piattaforme dei mercati emergenti possono, quindi, avere un vantaggio significativo nel catturare il valore economico generato dall’utilizzo dell’AI, semplicemente continuando a fare ciò che già fanno, ma con un componente AI che rende l'esperienza più personalizzata, economica e veloce. India e Cina, in particolare, continuano a beneficiare di una crescita economica significativa e dell’aumento dei consumi, mentre gli investimenti nelle infrastrutture digitali hanno ridotto le barriere all’ingresso per le società internet. La combinazione di ampia base clienti, crescita dei consumi e infrastrutture in miglioramento consente alle piattaforme di scalare rapidamente. Alcuni Etf sono stati ideati proprio per cavalcare questa tematica di lungo periodo. (riproduzione riservata)