Il 9 settembre Instacart e Shipt hanno annunciato, lo stesso giorno e senza coordinarsi, il lancio dei rispettivi assistenti di shopping basati su intelligenza artificiale. Clementine, il nuovo strumento di marketplace di Instacart, e Ask Shipt, integrato in app e sito, promettono la stessa cosa con parole diverse: costruire il carrello della spesa partendo da una conversazione o da una foto. Clementine impara dalle abitudini d’acquisto già registrate sulla piattaforma e tiene conto delle scorte disponibili nel negozio scelto dal cliente; genera ricette, ne recupera altre già pubblicate, segnala occasioni di risparmio e può reordinare in automatico i prodotti abituali, rispettando preferenze come gluten-free o biologico. Ask Shipt riconosce gli ingredienti da una foto di un piatto, pianifica un pasto per un evento, resta dentro un budget dichiarato e propone promozioni; il cliente può ancora rivedere e modificare il carrello prima di pagare. Shipt ha anche annunciato l’arrivo di “Shared Lists”, liste condivise che più persone potranno alimentare insieme prima che diventino un carrello vero.
La cornice comunicativa è quella della cura: liberare le famiglie dall’angoscia quotidiana del “cosa mangiamo stasera”, come ha detto il CEO di Instacart nell’annuncio. Ed è un’esigenza reale, non inventata per l’occasione. Ma è una cornice parziale, perché racconta solo la metà del rapporto che Instacart e Shipt hanno con chi usa le loro app. L’altra metà, meno visibile, è che entrambe le piattaforme vivono di un secondo cliente: i marchi che pagano per essere visti. Instacart ha costruito negli anni un’infrastruttura pubblicitaria sofisticata — oltre 5.500 marchi partner secondo le sue stesse comunicazioni, un accordo con Google per portare gli annunci sponsorizzati anche fuori dal marketplace, una partnership con The Trade Desk per vendere i dati comportamentali dei clienti alla pubblicità programmatica, e persino gli “smart cart” fisici nei negozi — i Caper Cart — che mostrano suggerimenti sponsorizzati da marchi come Del Monte o General Mills mentre il carrello viene riempito. Questo è il motore economico reale della gratuità (o quasi) del servizio: non la commissione sulla spesa, ma la visibilità venduta a chi produce.
Qui si apre la prima tensione strutturale, ed è interna, non tra piattaforma e retailer come si è già raccontato altrove: è una tensione tra le due funzioni che la stessa azienda chiede al suo algoritmo di svolgere contemporaneamente. Se Clementine scegliesse davvero, in ogni singola risposta, il prodotto migliore per quel cliente — il più economico, il più coerente con le sue abitudini reali, il più disponibile — finirebbe per erodere sistematicamente lo spazio che i marchi hanno comprato per farsi notare. Un assistente che “decide per te” è, per definizione, un assistente che smette di mostrarti la corsia intera con tutte le sue tentazioni sponsorizzate: decide, appunto, e la decisione elimina l’esposizione. Se invece Clementine, sotto la superficie della personalizzazione, continuasse a privilegiare leggermente i prodotti dei marchi che pagano — non è chiaro dagli annunci se e come questo avvenga, ma l’incentivo economico esiste ed è forte — allora l’aiuto al cliente e la monetizzazione dell’attenzione del cliente diventerebbero silenziosamente lo stesso identico atto, senza che nessuno dei due lo sappia. Instacart non ha spiegato pubblicamente come Clementine risolva questo conflitto d’interesse tra chi paga e chi sceglie; è una domanda che nessuna delle due aziende ha ancora dovuto affrontare in pubblico, perché finora l’assistente conversazionale al posto della semplice ricerca a scaffale digitale non esisteva.
La seconda inversione riguarda il marketing trade, e discende dalla prima. Negli ultimi anni i brand del largo consumo americano hanno imparato, spesso a fatica, a comprare visibilità sullo “scaffale digitale”: posizionamento nei risultati di ricerca dell’app, banner nel percorso d’acquisto, ora anche schermi fisici sul carrello smart. È un’evoluzione della battaglia per il facing a scaffale, replicata online. Ma quello scaffale digitale, per quanto astratto, restava comunque un elenco: il cliente scorreva, confrontava, decideva tra alternative visibili. Un assistente conversazionale che risponde con un carrello già composto, o con un’unica ricetta suggerita, comprime quell’elenco in una sola risposta. Non si tratta più di negoziare una posizione più alta in una lista di venti prodotti, ma di essere l’unico nome che l’algoritmo pronuncia — o di non esistere affatto in quella conversazione. È un imbuto molto più stretto del digital shelf a cui il trade marketing si è appena abituato, e nessuno dei due annunci di mercoledì ha spiegato quali regole (se ce ne sono) governeranno chi viene nominato dall’assistente e chi resta silenziosamente fuori dalla frase generata.
La terza inversione riguarda chi, fisicamente, riempie quei carrelli: i personal shopper di Instacart e Shipt, lavoratori a cottimo che da anni sono già oggetto di ottimizzazione algoritmica, ma di un tipo diverso. Instacart racconta da tempo — un suo responsabile dei dati lo spiegava già nel 2017 — di usare il deep learning per instradare i shopper nei negozi mentre completano gli ordini, imparando dalle sequenze di milioni di prelievi quale percorso tra gli scaffali sia più rapido. È un’ottimizzazione del come si lavora, che lascia intatto il giudizio del lavoratore su cosa scegliere: quale confezione di pomodori è più matura, se accettare una sostituzione ragionevole, quale marca proporre quando quella richiesta è esaurita. Clementine e Ask Shipt spostano la linea più indietro: molte di quelle decisioni — cosa comprare, quale sostituto accettare in anticipo, quale marca è coerente col budget dichiarato — vengono ora prese dall’assistente insieme al cliente, prima ancora che un carrello venga assegnato a un lavoratore. Al personal shopper resta la parte più fungibile del mestiere: camminare, scansionare, caricare. È esattamente la porzione di lavoro più difficile da rivendicare come competenza, e quindi più difficile da difendere quando arriva il momento di negoziare la paga.
Non è un timore ipotetico. Nel 2023 gli shopper di Shipt scoprirono, senza preavviso, che la vecchia tariffa trasparente — cinque dollari fissi più una quota sul totale della spesa, oltre alla mancia intera — era stata sostituita da un modello algoritmico opaco, che diceva di considerare tempo di prelievo, sostituzioni e traffico stradale senza mai spiegare come li pesasse. È la stessa dinamica, descritta dalla letteratura sul lavoro delle piattaforme come uno strumento di controllo tanto più efficace quanto meno comprensibile a chi lo subisce. Ogni volta che una di queste aziende ha introdotto un nuovo strato di “intelligenza” a beneficio dichiarato del cliente o dell’efficienza operativa, quello strato ha finito per restringere, non ampliare, il margine di discrezione — e quindi di trattativa — del lavoratore che sta all’altro capo dell’ordine. Non è una regola meccanica né una certezza per Clementine o Ask Shipt, ma è un precedente che vale la pena tenere a mente prima di leggere questi due lanci solo come una comodità in più per chi ordina la spesa.
Restano così due domande che si intrecciano. La prima è se Instacart e Shipt riusciranno a spiegare, prima che qualcun altro lo faccia per loro, come i loro assistenti bilancino l’interesse del cliente che chiede consiglio e quello del marchio che ha pagato per essere raccomandato — o se preferiranno lasciare la questione nella zona grigia in cui si trova oggi. La seconda è se la parte di giudizio che un tempo apparteneva al personal shopper, quella che rendeva il mestiere un po’ più di una semplice camminata tra gli scaffali, si sposterà stabilmente dall’altra parte della app, verso l’assistente e verso il cliente che ci parla — lasciando al lavoratore in negozio solo l’ultimo, meno negoziabile, gradino della catena.
