NRF 2026: cosa separa davvero chi scala l’AI da chi resta indietro
02/02/2026
Il retail è sempre stato un mercato dinamico, vivace e pronto a cogliere trend e opportunità: è il termometro perfetto per misurare l’adozione dell’AI nelle aziende. Ciò che accade oggi qui, accadrà domani in tutti gli altri settori, e gli States sono sempre pionieri del mondo intero.
A New York, dall’11 al 13 gennaio, l’NRF Retail’s Big Show 2026 ha confermato quello che molti sospettavano e pochi volevano ammettere: il retail sta vivendo una rivoluzione silenziosa, ma inarrestabile.
John Furner, Presidente e CEO di Walmart U.S., ha aperto l’evento con una dichiarazione che sintetizza perfettamente il momento: “Quello che stiamo vivendo non sono solo cambiamenti, ma una rivoluzione, e l’AI in particolare sta trasformando il modo in cui si fa business.”
I numeri parlano chiaro. Secondo l’ultimo report McKinsey (State of AI 2025), il 78% delle organizzazioni utilizza già l’AI in almeno una funzione aziendale, rispetto al 55% dell’anno precedente. Ma c’è un dato ancora più significativo: solo il 10% delle aziende sta implementando sistemi di AI agentica su larga scala all’interno delle proprie funzioni business. Questo significa che, mentre il 78% sta “sperimentando”, solo una piccola frazione sta effettivamente trasformando le operazioni.
Il divario tra chi scala, chi sperimenta e chi è scettico è il nuovo confine competitivo del retail.
La configurazione fisica dell’NRF racconta una storia precisa: Google, Microsoft, SAP, Salesforce, Zebra ti accolgono in prima fila con stand monumentali. Poi, man mano che ti sposti verso le aree periferiche incontri i produttori hardware, con le presenze importanti di Honeywell e Datalogic, fino ai competitor minori, molti asiatici, con spazi sempre più ridotti.
Il budget è in funzione delle dimensioni dei loro business e soprattutto delle prospettive di sviluppo futuro. È il mercato che sta ridefinendo le priorità.
La vera differenza competitiva oggi sta nel software che trasforma i dati in decisioni e piani di azione, che anticipa i trend e i comportamenti d’acquisto, che razionalizza le operazioni in tempo reale.
Passeggiando tra gli stand si percepisce come AI agentica e robotica non siano oggi una visione futuristica. Sono già realtà.
Walmart sta testando consegne autonome tramite droni su 270 negozi. Kroger sta sperimentando modelli di consegna last-mile basati su veicoli e robot autonomi in mercati selezionati. Google sta sviluppando sistemi di agentic commerce che abilitano conversazioni complesse e azioni autonome lungo il customer journey.
Nel customer support, gli agenti AI autonomi stanno già producendo risultati concreti: sistemi di eDesk basati su AI possono automatizzare fino al 65% delle richieste, oltre a reportistica in tempo reale per ottimizzare le operazioni dei punti vendita.
Queste tecnologie permettono di passare da una gestione reattiva a una proattiva, con benefici tangibili su fiducia dei clienti ed efficienza operativa.
McKinsey stima che l’adozione dell’AI su larga scala possa ridurre i costi operativi del 15% e aumentare i ricavi del 10%, ma questo accade solo quando l’AI ha accesso a dati giusti, puliti e integrati.
Dall’NRF 2026 emerge quanto le tecnologie che migliorano visibilità e accuratezza dei dati, come RFID e sistemi IoT collegati, stiano diventando sempre più centrali per ottenere quelle viste real-time di inventario, supply chain e processo decisionale che rendono possibile l’AI avanzata, da forecasting ad analisi predittive di vendite, stock, rotazioni e riordini.
Nel retail più avanzato la tecnologia non sta sostituendo le persone: sta ridisegnando e potenziando il loro ruolo.
È un aspetto che Brian Cornell, CEO di Target, ha ribadito con forza dal palco dell’NRF: l’interazione umana continuerà a essere un elemento decisivo dell’esperienza retail. Non a caso, la crescita di Target negli ultimi undici anni — +50%, pari a circa 35 miliardi di dollari di ricavi — è arrivata investendo in persone capaci di usare la tecnologia per creare valore, non per essere sostituite.
Sistemi come l’AI agentica stanno già dimostrando il loro impatto proprio in questa direzione: liberano le persone dalle attività ripetitive e permettono di concentrare tempo ed energie su ciò che fa davvero la differenza — relazione con il cliente, consulenza, capacità di risolvere problemi complessi.
Secondo Gartner, entro il 2028 il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà preso autonomamente dall’AI agentica, rispetto allo 0% del 2024, ma secondo me si tratta di una stima prudente. Questo non rende le persone meno rilevanti. Le rende più decisive.
Per questo oggi le aziende non dovrebbero più chiedersi semplicemente: “dovremmo investire in AI?”.
Le nuove domande sono quanto e come? Quali sono le best practice per sviluppare la cultura AI applicata ai processi e per abilitare prima e più possibile lo sfruttamento di questa enorme opportunità?
