Chiudo qui un arco di articoli che ho dedicato all’incrocio tra due mondi che, per anni, ho sentito raccontare come alternativi: le piattaforme Adobe e l’agentic AI. Questo è il pezzo in cui metto le carte sul tavolo e dico da che parte sto. Non per fare manifesto fine a sé stesso, ma perché dopo due anni passati a sperimentare sul campo mi sono fatto un’idea precisa, e preferisco esporla con un nome e un cognome sopra piuttosto che nascondermi dietro la prudenza.
La mia tesi è semplice: il futuro dell’e-commerce non è “Adobe o AI”. È l’incrocio dei due. Competenze di piattaforma forti — Adobe Commerce, AEM, Analytics, Target — messe in moto dagli agenti. Chi legge questa fase come uno scontro, e prova a schierarsi, secondo me sta guardando il problema sbagliato.
Perché “Adobe contro AI” è una falsa scelta
Nell’ultimo anno e mezzo ho sentito due narrazioni opposte, entrambe rassicuranti e entrambe, secondo me, sbagliate.
La prima: “gli agenti AI renderanno obsolete le piattaforme”. Costruisci un checkout con quattro prompt, chi ti serve un consulente Adobe. La seconda, speculare, arriva da chi sulle piattaforme ci ha costruito una carriera: “l’AI è hype, il commerce serio gira su sistemi enterprise e lì l’AI non tocca palla”.
Le trovo entrambe difensive. La verità che ho toccato con mano è meno comoda: un agente vale quanto vale il sistema su cui agisce. Un LLM bravissimo che opera su un catalogo mal modellato, su regole di prezzo incoerenti, su un’architettura Analytics che misura le cose sbagliate, produce errori più velocemente. La piattaforma non sparisce: diventa il terreno che decide se l’agente è utile o pericoloso.
E dall’altra parte, una piattaforma Adobe messa su benissimo ma governata a mano, ticket per ticket, oggi lascia sul tavolo un intero strato di produttività. Adobe stessa lo ha riconosciuto: al Summit di aprile 2026 ha portato Commerce MCP e l’impianto CX Enterprise, cioè ha reso i propri sistemi interrogabili e azionabili da agenti tramite lo stesso standard — MCP — che uso io. Quando il vendor apre le sue piattaforme al protocollo degli agenti, la domanda “Adobe o AI” smette di avere senso.
Il percorso: dai primi esperimenti del 2024 ai miei MCP su misura
Non ci sono arrivato per teoria. Ci sono arrivato inciampando.
Nel 2024 ho cominciato a usare i primi agenti su lavoro vero, non su demo. All’inizio era quasi un gioco: far leggere a un modello un log di errori, farmi spiegare un pezzo di codice legacy di un modulo Commerce, generare bozze di configurazione. Utile, ma ancora un assistente seduto di fianco a me. Il salto l’ho sentito quando ho smesso di chiedere “spiegami” e ho iniziato a chiedere “fallo” — dando all’agente accesso reale agli strumenti.
Il 2025 è stato l’anno in cui ho capito che il collo di bottiglia non era il modello, era il contesto. Un agente diventa davvero utile quando conosce quel merchant: le sue regole di business, la sua tassonomia, i suoi KPI. Così ho iniziato a costruire MCP su misura — connettori che espongono a un agente esattamente le operazioni di un sistema, con i suoi permessi e i suoi vincoli. Non un chatbot generico, ma un ponte tra Claude e la piattaforma specifica.
Nel 2026 questo modo di lavorare è diventato la mia normalità. Con Claude Code orchestro interventi tecnici; con Cowork — che dal 7 luglio gira anche su web e mobile con esecuzione in cloud — porto lo stesso approccio agentico fuori dall’IDE, dentro flussi operativi che prima erano solo umani. I modelli sono maturati in parallelo: Sonnet 5 a fine giugno, poi Opus 4.8. Ma il punto per me non è mai stato “quale modello”. È: quanto bene ho descritto all’agente il sistema su cui deve lavorare. Ed è lì che le competenze Adobe, quelle vere, tornano a contare.
Cosa cambia sul campo (senza nomi, con i fatti)
Un esempio anonimizzato. Un merchant fashion, GMV nell’ordine dei 15 milioni, su Adobe Commerce. Il problema classico: decine di richieste ripetitive al mese — prodotti non visibili, promo che non si applicano, verifiche di stock e prezzo — ognuna con un piccolo costo di context switch per il team. Nessuna di queste richiede sviluppo. Richiede diagnosi.
Con un MCP costruito su quella piattaforma, un agente oggi legge lo stato del catalogo, incrocia le regole di prezzo, verifica l’indicizzazione e propone — o applica, dietro conferma — la correzione. Il developer interviene solo dove serve davvero codice. L’agente non ha sostituito la competenza Adobe: l’ha resa scalabile. Chi ha configurato le regole di quel connettore, chi sa perché un prodotto sparisce da una category, sono io. L’agente esegue la mia esperienza più in fretta di quanto potrei farlo a mano.
È qui che la mia convinzione diventa netta: l’AI agentica non svaluta le competenze di piattaforma, le moltiplica. Chi conosce a fondo Commerce, AEM, Analytics e Target ha oggi una leva che due anni fa non esisteva. Chi quelle competenze non le ha, con gli agenti costruisce castelli più veloci ma sulla stessa sabbia.
Da che parte sto, e come mi presento oggi
Per anni mi sono presentato come consulente Adobe: tra i primi in Italia certificato su Adobe Commerce, poi certificato AEM, Analytics e Target — Master su Target. È un’identità di cui vado fiero e che non rinnego.
Ma oggi mi presento in modo diverso, e questo articolo serve anche a dichiararlo: sono il consulente Adobe che parla anche la lingua degli agenti. Uno che conosce il dettaglio di una regola di prezzo su Commerce e, allo stesso tempo, sa scrivere l’MCP che permette a Claude di manovrarla in sicurezza. Non ho scelto tra le due cose. Ho passato due anni a cucirle insieme, perché sono convinto che sia lì che si gioca la partita.
Il futuro del commerce, per come lo vedo io, non premierà né i puristi della piattaforma né gli entusiasti dell’AI generica. Premierà chi sta nel mezzo: profondità di dominio più capacità di metterla in moto con gli agenti. È una posizione scomoda, perché ti obbliga a restare bravo su due fronti che invecchiano in fretta. Ma è l’unica che, guardando il mio lavoro degli ultimi due anni, ha continuato a dare risultati.
Chiudo l’arco qui, ma non chiudo il discorso. Continuerò a raccontare cosa funziona e cosa no, sempre dal punto di vista di chi mette le mani nei sistemi, non di chi li commenta da fuori.
Domande frequenti
L’AI agentica renderà obsolete le competenze su Adobe Commerce?
No. Secondo la mia esperienza le rende più scalabili: un agente vale quanto vale il sistema su cui agisce, e quel sistema lo modella chi conosce a fondo la piattaforma. Chi ha competenze Commerce, AEM, Analytics e Target ottiene dagli agenti una leva maggiore, non una sostituzione.
Cos’è un MCP su misura in ambito e-commerce?
MCP (Model Context Protocol) è lo standard che permette a un agente AI di leggere e azionare un sistema esterno. Un MCP su misura espone a un agente le operazioni specifiche di una piattaforma — catalogo, regole di prezzo, stock — con i permessi e i vincoli di quel merchant, così che l’agente lavori sul contesto reale e non su risposte generiche.
Adobe supporta l’approccio agentico?
Sì. Al Summit di aprile 2026 Adobe ha presentato Commerce MCP e l’impianto CX Enterprise, rendendo le proprie piattaforme interrogabili e azionabili dagli agenti tramite lo standard MCP.
Meglio investire nella piattaforma o nell’AI?
La mia risposta è: in entrambe, perché il valore sta nell’incrocio. Una piattaforma solida senza agenti lascia produttività sul tavolo; un agente su un sistema mal modellato produce errori più in fretta. Il vantaggio competitivo nasce dall’unione delle due cose.
Chi sono. Sono Fabio Canovi, consulente Adobe presso il gruppo Lutech. Tra i primi in Italia certificato Adobe Commerce e certificato AEM, Analytics e Target (Master su Target). Negli ultimi due anni ho unito le competenze Adobe con l’AI agentica, lavorando con Claude Code e Cowork e costruendo MCP su misura per portare gli agenti dentro le piattaforme e-commerce reali.