Mai puțin de 40% dintre consumatori spun că au încredere în recomandările oferite de inteligența artificială generativă, însă AI devine deja un instrument important în procesul de cumpărare. Pentru branduri și retaileri, schimbarea ridică o problemă nouă: nu mai este suficient să fie vizibili pentru oameni. Produsele lor trebuie să poată fi găsite, înțelese și recomandate și de modelele AI.

Consumatorii sunt sceptici în privința inteligenței artificiale, dar asta nu îi împiedică să o folosească pentru a compara produse, a analiza recenzii sau a decide ce merită cumpărat.

Aceasta este una dintre contradicțiile identificate de McKinsey într-o analiză publicată la finalul lunii august 2026, care urmărește schimbările din procesul de cumpărare și modul în care tehnologia, presiunile financiare și noile priorități ale consumatorilor modifică relația acestora cu brandurile.

Nivelul de încredere în recomandările generate de AI este în prezent sub 40%, potrivit McKinsey. Scepticismul se extinde și asupra altor canale bazate pe algoritmi, inclusiv social media. Cu toate acestea, AI începe să joace un rol tot mai important exact în etapa în care consumatorii analizează alternativele și încearcă să aleagă între diferite produse sau servicii.

CITEȘTE ȘI: Cele mai bune aplicații meteo: ce aplicații pentru vreme, ploaie și radar merită folosite

AI nu cumpără încă în locul nostru. Dar ne ajută să alegem

Pentru moment, inteligența artificială este folosită mai ales înainte de tranzacția propriu-zisă.

Un studiu McKinsey realizat în Franța, Germania și Marea Britanie arată că 84% dintre respondenți folosesc instrumente AI în viața de zi cu zi, iar 38% le utilizează inclusiv pentru cercetarea produselor și serviciilor sau pentru a decide ce să cumpere.

Dintre consumatorii care introduc AI în procesul de cumpărare, 63% îl folosesc pentru a compara branduri, modele, prețuri și recenzii, 55% pentru a afla mai multe despre o anumită categorie sau despre un produs, iar 46% pentru descoperirea unor produse noi și inspirație.

Utilizarea scade însă pe măsură ce consumatorul se apropie de tranzacția propriu-zisă. Oamenii sunt mai dispuși să lase AI-ul să sintetizeze informații sau să compare alternative decât să îi permită să completeze coșul de cumpărături, să facă plata sau să comande automat produse.

CITEȘTE ȘI: Prioritățile marilor retaileri în eCommerce

Cu alte cuvinte, consumatorii par momentan mai confortabili să externalizeze către AI o parte din procesul de gândire decât controlul efectiv asupra banilor și tranzacției.

Această diferență este importantă inclusiv pentru discuția despre așa-numitul agentic commerce, scenariul în care agenții AI nu doar recomandă produse, ci pot executa diferite etape ale achiziției în numele utilizatorului.

McKinsey estimează că, până în 2030, comerțul intermediat de agenți AI ar putea orchestra tranzacții cu o valoare totală cuprinsă între 3.000 și 5.000 de miliarde de dolari la nivel global.

Problema brandurilor: AI nu se informează doar de pe site-ul oficial

Schimbarea procesului de cumpărare generează însă o provocare diferită pentru companii.

Ani la rând, strategia digitală a unui brand putea fi concentrată în câteva zone relativ clare: site propriu, motoare de căutare, publicitate online, marketplace-uri și social media.

Modelele lingvistice schimbă această logică.

McKinsey a analizat timp de șase luni 25 de branduri și aproximativ 2,6 milioane de citări realizate de modele lingvistice. Concluzia este că site-urile companiilor reprezintă doar o parte foarte mică din sursele pe care AI le utilizează atunci când formulează răspunsuri și recomandări.

Potrivit companiei de consultanță, aproximativ 1% dintre citările modelelor AI provin direct de pe site-urile brandurilor.

Pentru companii, problema devine astfel mai complicată decât optimizarea propriului website.

CITEȘTE ȘI: E.ON vrea standardizarea datelor înainte să ducă AI-ul în rețeaua energetică

Un consumator poate întreba un chatbot „care este cel mai bun televizor pentru un living luminos?”, „ce laptop ar trebui să aleg pentru editare video?” sau „ce hotel este potrivit pentru o familie cu copii?”. Răspunsul poate fi construit din recenzii, publicații, forumuri, comparații independente, magazine online și numeroase alte surse.

Brandul nu mai controlează în aceeași măsură informația pe baza căreia este evaluat.

GEO începe să stea lângă SEO

De aici apare și interesul tot mai mare pentru Generative Engine Optimization (GEO), un termen folosit pentru optimizarea informațiilor astfel încât acestea să poată fi înțelese și utilizate mai ușor de motoarele AI.

Pentru companii, asta poate însemna pagini de produs mai clare, specificații tehnice structurate, secțiuni FAQ, taxonomii consistente, informații actualizate despre produse și afirmații care pot fi susținute prin date.

Dar optimizarea propriului site nu este suficientă.

Recenziile, comunitățile online, publicațiile independente și alte surse externe pot avea o greutate importantă în răspunsurile generate de AI. Din această perspectivă, reputația digitală începe să devină nu doar ceva ce vede consumatorul, ci și o parte din informația pe care modelele AI o folosesc pentru a evalua un brand.

McKinsey rezumă schimbarea printr-o formulare simplă: pentru companii, GEO începe să devină noul SEO.

SEO nu dispare, evident. Motoarele de căutare rămân un canal important de descoperire și trafic. Dar o parte din etapa de research începe să se mute din lista tradițională de rezultate Google către interfețe conversaționale.

Cumpărătorul poate ajunge pe site după ce alegerea a fost deja făcută

Pentru retaileri, una dintre cele mai importante consecințe este schimbarea momentului în care se formează decizia.

În modelul tradițional de eCommerce, un retailer încearcă să aducă utilizatorul pe site și apoi să îl convingă să cumpere prin design, informații, recomandări, preț, promoții sau experiența de utilizare.

Într-un proces intermediat de AI, o parte importantă a acestei selecții poate avea loc înainte ca utilizatorul să intre pe site.

AI-ul poate analiza opțiunile disponibile și poate reduce zece produse la trei, iar consumatorul poate ajunge în magazinul online cu o alegere deja aproape făcută.

McKinsey consideră că firmele vor trebui astfel să concureze nu doar pentru atenția consumatorilor, ci și pentru includerea produselor lor în recomandările generate de AI.

Asta presupune ca informațiile despre produse să fie ușor de accesat, comparat și interpretat de sisteme automate: caracteristici clare, date structurate, denumiri consistente, informații corecte despre preț și disponibilitate și argumente de diferențiere care pot fi susținute prin dovezi.

Încrederea rămâne însă principala limită

Paradoxul actual este că influența AI asupra cumpărăturilor poate crește mai repede decât încrederea consumatorilor în tehnologie.

Oamenii pot accepta ca un chatbot să compare 20 de produse și să le prezinte trei variante potrivite, fără să fie însă dispuși să îi ofere acces complet pentru a face achiziția autonom.

Studiul european al McKinsey sugerează că disponibilitatea de a delega către AI este mai mare atunci când acțiunea este limitată, transparentă și reversibilă. În schimb, confortul scade atunci când AI primește autoritatea de a lua decizii recurente sau de a face plăți fără o confirmare explicită.

Din acest motiv, evoluția către cumpărături complet autonome ar putea avea loc în etape.

Mai întâi AI-ul caută și sintetizează informația. Apoi recomandă. Ulterior poate pregăti coșul sau tranzacția, lăsând utilizatorului aprobarea finală. Abia după construirea unui nivel suficient de încredere ar putea deveni obișnuite scenariile în care agentul cumpără autonom în limite stabilite de utilizator.

Pentru branduri și retaileri, schimbarea începe însă mai devreme.

Chiar dacă AI-ul nu plătește încă în locul consumatorului, el începe deja să decidă ce produse ajung pe lista scurtă.