Nel retail e nella ristorazione digitali, il confine tra esperienza di acquisto e assistenza clienti è sempre stato artificiale. Con il lancio di Gemini Enterprise for Customer Experience, annunciato al NRF 2026, Google Cloud prova a superarlo, proponendo un modello unificato in cui scoperta del prodotto, acquisto e supporto post-vendita vengono gestiti da un’unica interfaccia intelligente.
La proposta nasce da un problema concreto: i chatbot tradizionali sono statici, frammentati e incapaci di mantenere il contesto. I clienti sono costretti a ripetere le stesse informazioni passando dal sito web all’app mobile o al supporto telefonico. Gemini Enterprise for CX interviene proprio su questa discontinuità, introducendo agenti AI capaci di mantenere memoria, comprendere l’intento e agire lungo l’intero ciclo di relazione con il cliente.
Dalla conversazione all’azione: l’AI diventa operativa
Il cambio di paradigma è netto. Non si tratta più di sistemi che rispondono a domande, ma di agenti che risolvono problemi. Gemini Enterprise for CX agisce come un “concierge digitale” proattivo, in grado di eseguire compiti multi-step con ragionamento complesso, rispettando preferenze, contesto e consenso dell’utente.
Un esempio concreto è la capacità di gestire richieste articolate che incrociano dati tecnici, vincoli fisici, disponibilità in tempo reale e budget, mantenendo continuità tra fasi diverse del percorso cliente. La stessa logica si estende al post-vendita, dove l’agente può individuare un errore di evasione, attivare una sostituzione o emettere un rimborso senza interrompere l’esperienza.
Lo shopping agent e il ragionamento complesso
Al centro della piattaforma c’è un nuovo Shopping agent, progettato per collegare direttamente le interfacce front-end ai sistemi di back-end aziendali. A distinguerlo dai chatbot tradizionali è l’uso del ragionamento complesso, che consente di interpretare richieste non strutturate e trasformarle in azioni concrete.
La multimodalità è un altro elemento chiave. L’agente è in grado di comprendere immagini, video e input vocali, riducendo la frizione tipica della ricerca testuale. Questo abilita scenari in cui l’utente non deve più “sapere cosa cercare”, ma può mostrare o descrivere un’esigenza, lasciando all’AI il compito di tradurla in un risultato operativo.
Dalla personalizzazione all’esecuzione, con il consenso al centro
Un ulteriore salto riguarda l’esecuzione delle azioni. Gli agenti non si limitano a suggerire prodotti o percorsi, ma possono operare direttamente sui carrelli, sulla disponibilità di magazzino e sulle fasi di checkout, sempre su base consensuale. La personalizzazione non si fonda solo su regole statiche, ma sull’analisi del comportamento storico e del contesto locale, con l’obiettivo di ridurre l’indecisione e accelerare la conversione.
È su questo terreno che grandi operatori del retail stanno sperimentando l’approccio agentic, integrando l’AI nei flussi reali di acquisto e assistenza, non come strato accessorio ma come infrastruttura di relazione.
Customer Experience Agent Studio e il supporto su scala
Accanto allo shopping, Google Cloud introduce Customer Experience Agent Studio, uno strumento pensato per progettare, testare e distribuire agenti di supporto multimodali su larga scala. Il punto distintivo è l’integrazione nativa con lo storico delle interazioni, che consente agli agenti di operare con piena consapevolezza del contesto del cliente.
Questi agenti sono progettati per il problem solving attivo: orchestrano processi tra sistemi interni, automatizzano operazioni complesse e lasciano agli operatori umani i casi ad alta complessità. La piattaforma supporta inoltre modalità di affiancamento, fornendo suggerimenti in tempo reale agli addetti e strumenti di simulazione per formazione e onboarding.
Analisi, qualità e controllo in tempo reale
Un aspetto rilevante riguarda il controllo della qualità. La piattaforma introduce funzionalità di analisi in linguaggio naturale per individuare trend e colli di bottiglia nei servizi di assistenza, oltre a sistemi di valutazione automatica delle conversazioni che tengono conto del contesto, evitando metriche rigide e poco rappresentative.
La possibilità di generare agenti partendo da trascrizioni e documenti esistenti, unita a strumenti visuali a basso codice, riduce drasticamente il time-to-deployment, rendendo l’adozione dell’AI accessibile anche a team non specialistici.
Ristorazione e omnicanalità: l’AI entra nelle operazioni
Il perimetro di Gemini Enterprise for CX si estende anche alla ristorazione, con un Food Ordering agent multimodale e multilingue pensato per operare su app, siti web, telefono, chioschi e sistemi in-car. Qui l’AI non si limita a prendere ordini, ma suggerisce upsell contestuali, ottimizza le promozioni e restituisce insight operativi agli esercenti.
L’obiettivo è duplice: migliorare l’esperienza del cliente e semplificare la gestione operativa, consentendo aggiornamenti centralizzati di menu e prezzi su migliaia di punti vendita senza interventi manuali.
AI agentic e responsabilità: un vincolo strutturale
Google Cloud sottolinea che Gemini Enterprise for CX è progettato secondo principi di AI responsabile. I dati dei clienti non vengono utilizzati per l’addestramento dei modelli e gli agenti operano entro confini rigorosi di policy, compliance e sicurezza. In un contesto in cui l’AI agisce direttamente sui processi di business, il controllo diventa parte integrante dell’architettura, non un’aggiunta successiva.
Con questa mossa, Google Cloud posiziona l’AI agentic come infrastruttura abilitante del commercio e del servizio clienti, spostando l’attenzione dalla semplice conversazione all’esecuzione. Non un assistente che parla, ma un sistema che agisce, mantenendo contesto, responsabilità e continuità lungo l’intera relazione con il cliente,
