Il customer journey degli italiani ha un nuovo protagonista. La prima ricerca sistematica italiana sull’impatto dell’AI nel processo decisionale d’acquisto — condotta da TF Group ad aprile 2026 — fotografa un fenomeno già maturo: l’84% degli utenti AI la usa per fare shopping e oltre la metà (53%) la attiva in tutte le fasi del journey. Il 79% ha ridefinito almeno una volta il bisogno di partenza confrontandosi con un agente e il 59% trova opzioni che non avrebbe cercato da solo.
Sul versante più rilevante per il marketing, i numeri raccontano un effettivo trasferimento di autorità dallo strumento al brand suggerito. Il 58% dei consumatori percepisce come più affidabile un brand consigliato dall’AI; il 69% ha già acquistato almeno una volta un brand prima sconosciuto su sua raccomandazione; il 48% equipara il consiglio di shopping dell’AI a quello di un amico che ne conosce i gusti. Sui giovani 18-24 anni l’effetto sale al 66%.
Si delinea così una forma di intermediazione che si distingue tanto dall’endorsement aspirazionale quanto dal passaparola tra pari: il brand eredita una quota della credibilità che il consumatore ha già attribuito al modello, in un meccanismo che opera a monte della scelta.
Da qui la proposta concettuale che dà il nome alla ricerca. Dopo il First Moment of Truth (lo scaffale, P&G 2005) e lo Zero Moment of Truth (la ricerca digitale, Google 2011), si apre un Agentic Moment of Truth: una fase in cui la scelta avviene non più davanti a un’opzione fisica o a una SERP, ma dentro un dialogo con un agente che sintetizza, confronta e raccomanda. È un cambio di paradigma per le tre leve classiche del marketing — scoperta, valutazione, decisione — e per gli strumenti con cui le misuriamo.
Per i brand, l’AMOT impone anzitutto un compito conoscitivo. La sua intensità si distribuisce in modo diseguale lungo l’economia italiana: pesa il 65% nei prodotti tecnologici e il 61% nei viaggi, interessa beauty, arredamento, abbigliamento, prodotti culturali e finanziari in una banda fra il 49% e il 54%, e scende al 46% nell’alimentare. Comprendere come il fenomeno stia agendo nella propria categoria, sui propri target e nei propri mercati è la condizione preliminare di ogni decisione successiva, poiché i pattern di delega, fiducia e raccomandazione variano da settore a settore e da generazione a generazione. Misurare la propria presenza nelle conversazioni con gli agenti, leggerne sentiment e cornice competitiva, ricostruire una narrativa di brand interpretabile dai modelli sono passaggi che richiedono evidenza empirica situata.
Sul mondo della ricerca, l’AMOT proietta una sfida insieme tecnica e culturale: dotarsi di metriche e indici che restituiscano non solo cosa pensano i consumatori, ma cosa “pensa” l’AI dei brand, e con quale impatto reale sulle scelte d’acquisto. È un campo di misura già operativo, che chiede agli istituti un aggiornamento di toolkit e di postura analitica.
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