AI nel retail: il conflitto d’interessi nella selezione dei partner tecnologici

Questa volta la posta in gioco non è solo vendere più maglioni, ma il processo di selezione dei partner tecnologici, con l’intelligenza artificiale dei giganti del cloud che valuta altri fornitori, creando un meta-mercato dove il conflitto di interessi è strutturale.

Il settore retail è in piena corsa all’intelligenza artificiale, ma questa volta la posta in gioco non è solo vendere più maglioni o ottimizzare gli scaffali.

La vera battaglia si sta spostando a monte, nel processo con cui i grandi retailer scelgono i propri partner tecnologici.

Shopify, Salesforce, Adobe, ma soprattutto i colossi del cloud come Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft stanno riversando fiumi di denaro per sviluppare e commercializzare piattaforme AI che promettono di valutare, selezionare e gestire altri fornitori.

Un meta-mercato in cui l’IA giudica l’IA, in un ciclo che rischia di concentrare un potere decisionale enorme nelle mani di pochissimi attori e dei loro algoritmi proprietari.

La domanda che dovrebbe sorgere spontanea è: chi valuta i valutatori?

E, soprattutto, quali dati e quali criteri opachi determinano chi sopravvive in questo nuovo ecosistema digitale?

La retorica dominante è quella dell’efficienza e del risparmio. Secondo un’analisi di Modern Retail, i retailer si rivolgono all’IA per la selezione dei partner tecnologici spinti dalla ricerca di riduzione dei costi. Casi come quello di Mattel, che avrebbe risparmiato 343 milioni di dollari tra il 2021 e il 2023 integrando l’IA, sono branditi come esempi del nuovo Eldorado.

Ma dietro ai proclami di ottimizzazione dei processi e di “democratizzazione” dell’accesso ai dati, si nasconde un modello di business che lega a doppio filo il cliente a un unico fornitore di infrastruttura cloud e AI. Quando Google Cloud svela nuovi strumenti di IA per i retailer o AWS pubblica linee guida su come implementare agenti AI al negozio per il retail, non stanno solo vendendo un servizio.

Stanno definendo l’architettura stessa su cui dovranno poggiare tutti gli altri software, dai CRM ai sistemi di inventario.

Non stiamo cercando l’ultima tendenza in fatto di IA. Ci concentriamo sulla semplicità d’uso, sulla velocità di scalabilità e sulla capacità di risolvere un problema significativo per il cliente o per il business

— Chandhu Nair, SVP of Stores, Data, AI and Innovation di Lowe’s, citato in Modern Retail

Questa dichiarazione, apparentemente pragmatica, rivela la tensione di fondo: i retailer sono costretti a navigare in un mercato iper-saturato di offerte AI, dove il “fornitore giusto” è sempre più spesso quello che si integra perfettamente con l’infrastruttura cloud già in uso. Microsoft, nel suo playbook, delinea chiaramente architetture di riferimento che legano i servizi retail ai propri prodotti Azure. È un classico caso di lock-in strategico, ma potenziato dall’opacità degli algoritmi di valutazione.

Come fa un retailer a essere certo che lo “strumento di valutazione partner” di Google Cloud non favorisca, anche solo inconsciamente, i vendor che girano su Google Cloud?

I criteri opachi della selezione automatizzata

I giganti tech sostengono di applicare criteri rigorosi e oggettivi. AWS, ad esempio, pubblica un framework per valutare i modelli di IA generativa, esaminando capacità funzionali, profondità di ragionamento e allineamento alla governance. Google Cloud offre un servizio di valutazione per confrontare modelli Google e di terze parti. Microsoft integra valutatori pre-costruiti nel suo Microsoft Foundry, misurando metriche di qualità, sicurezza e pertinenza.

Tuttavia, questi stessi criteri sono definiti e calibrati dai vendor stessi. Cosa si intende esattamente per “affidabilità” o “equità” in un algoritmo? Il rischio è che si creino dei circoli chiusi: le piattaforme AI dei big cloud valutano positivamente i partner che aderiscono ai loro standard tecnici e, forse, commerciali, creando ecosistemi preferenziali come il Generative AI Competency Program di AWS.

Per un retailer, scegliere uno di questi ecosistemi non è più una semplice decisione IT; è una scelta strategica che determinerà per anni da chi potrà acquistare software e servizi, con una trasparenza limitata su come quelle scelte vengono filtrate dall’IA.

La National Retail Federation (NRF) ha cercato di introdurre un principio di accountability, rilasciando delle linee guida per l’uso dell’IA nel settore retail che includono la responsabilità verso i partner commerciali. Christian Beckner, vicepresidente della NRF, ha sottolineato come questi principi siano “sempre più critici man mano che i retailer espandono le loro capacità di IA”. Ma si tratta di principi volontari, non di regole vincolanti. Mentre la NRF mette in guardia sui rischi di bias e discriminazione e sulla necessità di bilanciare minacce e opportunità, nel mondo reale sono le logiche di mercato e l’opacità tecnologica a dettare legge.

Il conflitto di interesse è strutturale

Il paradosso più grande è che gli stessi attori che forniscono gli strumenti per valutare i partner tecnologici sono anche i principali concorrenti in molte di quelle categorie. Salesforce, che spinge la sua AI Einstein per trasformare i venditori, è in competizione diretta con decine di altri CRM che un retailer potrebbe voler valutare. Shopify, che integra l’IA generativa in tutta la sua piattaforma per merchant, ha tutto l’interesse a far risultare il proprio ecosistema di app come il più performante e conveniente.

C’è poi il capitolo dati, il vero carburante di questo sistema. Per funzionare, queste piattaforme di valutazione AI devono ingerire quantità immense di informazioni sensibili: performance contrattuali dei fornitori, dati di fatturato, metriche operative, perfino comunicazioni interne. Le soluzioni retail di Google Cloud promuovono esplicitamente la modernizzazione dei dati per “riunire i dati del cliente in un unico posto”. Questo flusso di dati non solo consolida il potere della piattaforma, ma crea riservatezza e rischi di sicurezza stratosferici.

Cosa succede se quelle informazioni, anche in forma aggregata e anonima, influenzano i modelli che poi consigliano di abbandonare un fornitore a favore di un altro?

La domanda finale è quindi scomoda: questa automazione della selezione dei partner sta davvero portando a decisioni più informate e efficienti per i retailer, o sta semplicemente accelerando la formazione di oligopoli digitali in cui pochi gatekeeper controllano l’accesso al mercato?

Quando l’IA che sceglie il tuo software è fornita dallo stesso conglomerato che vende software concorrente, il conflitto di interesse non è un bug, è una feature del sistema.

I retailer, nella fretta di abbracciare l’efficienza promessa dall’IA, rischiano di consegnare le chiavi del loro futuro digitale agli stessi attori di cui dichiarano di voler diversificare la dipendenza.

La vera valutazione che serve ora non è tra un fornitore e l’altro, ma sulla capacità dell’intero settore di mantenere una sovranità decisionale in un mondo dove il giudice è anche parte in causa.