Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Nowy pośrednik między klientem a sklepem
E-commerce przez lata rozwijał się wokół przewidywalnej ścieżki zakupowej: klient wpisywał zapytanie w wyszukiwarkę, porównywał oferty, przechodził na stronę sklepu i podejmował decyzję. Ten model nadal pozostaje fundamentem rynku, ale coraz wyraźniej uzupełnia go nowa warstwa pośrednicząca – AI, który potrafi przełożyć potrzebę klienta na konkretną rekomendację produktową.
Kluczowe fakty:
- Według badania BCG przeprowadzonego wśród ponad 9 000 konsumentów w 9 krajach, zakupowe wykorzystanie generatywnej AI wzrosło o 35 proc. w ciągu zaledwie dziewięciu miesięcy 2025 roku.
- Wśród regularnych użytkowników narzędzia AI zajmują już pierwsze miejsce wśród najbardziej wpływowych punktów styku na ścieżce zakupowej, wpływając nie tylko na etap inspiracji, ale również na samą decyzję zakupową.
- W modelu agentowym konsument opisuje cel zakupowy w formie konwersacji, a agent AI samodzielnie analizuje intencję, porównuje możliwe rozwiązania i wskazuje najbardziej adekwatne opcje – zamiast tradycyjnego przeglądania wyników wyszukiwania.
Skala tego zjawiska szybko rośnie. Według badania BCG przeprowadzonego wśród ponad 9 000 konsumentów w 9 krajach reprezentujących niemal połowę światowej populacji, zakupowe wykorzystanie generatywnej AI wzrosło o 35 proc. tylko w ciągu dziewięciu miesięcy 2025 roku. Wśród regularnych użytkowników narzędzia AI zajmują już pierwsze miejsce wśród najbardziej wpływowych punktów styku na ścieżce zakupowej. Dla branży oznacza to, że asystenci AI zaczynają wpływać nie tylko na etap inspiracji, ale również na decyzję zakupową.
„To zmiana o strategicznym znaczeniu. W e-commerce konkurencja coraz rzadziej będzie ograniczać się do ceny, dostępności produktu czy pozycji w wyszukiwarce. Coraz ważniejszą rolę będzie odgrywać to, czy oferta sklepu zostanie prawidłowo odczytana i uwzględniona przez systemy agentowej AI w momencie, gdy klient formułuje swoją potrzebę. Sklepy zaczynają więc rywalizować nie tylko o ruch, ale o miejsce w rekomendacji” – Michał Skowron, AI GTM Lead dla regionu CEE, Google Cloud.
Kluczowa zmiana dotyczy sposobu, w jaki konsumenci formułują potrzeby zakupowe. W tradycyjnym modelu użytkownik wpisuje frazę, przechodzi przez wyniki wyszukiwania i samodzielnie zawęża wybór. W modelu agentowym opisuje cel: laptop do pracy w podróży, prezent dla dziecka zainteresowanego kosmosem, ekspres do małej kuchni czy zestaw produktów na konkretną okazję. Agent AI analizuje intencję, porównuje możliwe rozwiązania i wskazuje najbardziej adekwatne opcje.
Dla retailerów oznacza to przejście od logiki katalogu do logiki konwersacji. Kategoria, filtr i słowo kluczowe pozostają ważne, ale przestają wystarczać. Oferta musi być opisana precyzyjnie, spójnie, z aktualnymi parametrami, dostępnością, kontekstem zastosowania i wiarygodnymi danymi wspierającymi rekomendację. Ta zmiana przesuwa punkt ciężkości z klasycznego SEO w stronę GEO, czyli Generative Engine Optimization.
„E-commerce nie powinien dziś patrzeć na agenty AI wyłącznie jak na kolejny interfejs. To nowa warstwa pośrednicząca między intencją klienta a decyzją zakupową. Jeżeli sklep nie potrafi dostarczyć agentom aktualnych, spójnych i dobrze opisanych danych, może wypaść z procesu decyzyjnego, zanim użytkownik w ogóle trafi na jego stronę” – Michał Skowron, Google Cloud.
Zautomatyzowany ruch – od botów po agentów AI
Rosnąca rola agentów AI ma również wymiar infrastrukturalny. Sklepy internetowe odczuwają coraz większy napór zautomatyzowanego ruchu. Boty skanują katalogi, pobierają opisy produktów, analizują ceny, sprawdzają dostępność i obciążają systemy sprzedażowe. Według Imperva Bad Bot Report 2026 zautomatyzowany ruch odpowiada już za ponad 53 proc. całego ruchu w internecie.
Nie każdy taki kontakt ma wartość biznesową. Z danych Cloudflare wynika, że w analizowanym okresie 80 proc. ruchu AI crawlerów było związane z trenowaniem modeli, 18 proc. z wyszukiwaniem, a jedynie 2 proc. z działaniami użytkowników. Dla e-commerce oznacza to rosnące koszty obsługi ruchu, który nie zawsze przekłada się na przychody.
To rodzi nowy dylemat strategiczny. Całkowite blokowanie botów może ograniczyć koszty i ryzyka, ale jednocześnie zmniejszyć widoczność sklepu w środowisku agentowej AI. Pełne otwarcie dostępu do danych produktowych może natomiast zwiększać obciążenie infrastruktury i ryzyko niekontrolowanego wykorzystania treści.
„Pytanie nie brzmi już: blokować boty czy je wpuszczać. Pytanie brzmi: które boty, w jakim celu i na jakich zasadach. Ruch automatyczny może być zagrożeniem, kosztem albo początkiem nowej transakcji. Zakładam też, że pojawi się nowa kategoria sklepów headless, których stock dostępny będzie za pośrednictwem nowych protokołów agentowych takich jak MCP (Model Context Protocol)” – Michał Skowron, Google Cloud.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Od chatbota do agenta zakupowego
Kolejnym etapem rozwoju rynku jest agentic commerce – model, w którym AI nie tylko odpowiada na pytania, ale aktywnie wspiera wykonanie zadania zakupowego. Agent może porównać produkty, uwzględnić budżet, sprawdzić dostępność, zaproponować alternatywy i przeprowadzić klienta przez kolejne etapy decyzji.
Polskie firmy już testują ten kierunek. eSky rozwija asystentkę podróży MAIA, która pozwala planować wyjazd w formie naturalnej rozmowy, zamiast zaczynać od sztywnego wyboru dat i kierunków. Allegro rozwija asystentów AI wspierających użytkowników w poruszaniu się po szerokim asortymencie. InPost testuje asystenta zakupowego Von Halsky, wbudowanego w aplikację InPost Mobile – pozwala wyszukiwać i porównywać produkty spośród ofert ponad 4 000 sprzedawców w formie konwersacji, a cały proces od rekomendacji po finalizację płatności i śledzenie przesyłki odbywa się w ramach jednej aplikacji.
Wspólnym mianownikiem tych wdrożeń jest zmiana punktu startowego: klient nie zaczyna od produktu, lecz od potrzeby.
„Największa wartość agentów AI pojawia się wtedy, gdy są połączone z danymi i procesami firmy. Sam chatbot nie zmieni doświadczenia zakupowego, jeśli nie zna aktualnej oferty, dostępności, warunków dostawy czy historii klienta. Dopiero integracja modeli z warstwą danych i systemami biznesowymi pozwala przejść od rozmowy do działania” – Michał Skowron, Google Cloud.
Interoperacyjność stanie się warunkiem skali
Rozwój agentic commerce będzie wymagał nie tylko modeli AI, ale również standardów komunikacji między agentami, sklepami, systemami płatności, katalogami produktów i usługami posprzedażowymi. Bez interoperacyjności handel agentowy pozostanie zbiorem zamkniętych rozwiązań, ograniczonych do poszczególnych platform.
Jednym z projektów odpowiadających na tę potrzebę jest rozwijany przez Google Universal Commerce Protocol (UCP). To otwarty standard, którego celem jest umożliwienie agentom AI współpracy z systemami handlowymi w takich obszarach jak odkrywanie produktów, zakup czy obsługa kolejnych etapów ścieżki klienta. UCP wpisuje się w szerszy ekosystem integracji oparty m.in. na API, MCP (Model Context Protocol) oraz protokołach A2A (Agent2Agent) i AP2 (Agent Payment Protocol).
„Universal Commerce Protocol tworzy wspólny język dla agentów AI i systemów handlowych. Dla retailerów oznacza to możliwość uczestniczenia w nowym modelu sprzedaży bez budowania osobnych integracji dla każdego interfejsu AI” – Michał Skowron, Google Cloud.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Jakość danych zdeterminuje widoczność marki
Dla polskiego e-commerce kluczowy wniosek jest prosty: AI staje się nową warstwą decyzyjną między klientem a sklepem. Widoczność w tym środowisku będzie zależeć nie tylko od budżetu reklamowego, ceny i pozycji w wyszukiwarce, ale również od jakości danych, architektury technologicznej, bezpieczeństwa i zdolności do obsługi konwersacyjnych scenariuszy zakupowych.
Sklepy, które chcą utrzymać konkurencyjność, będą musiały działać równolegle w trzech obszarach: uporządkować dane produktowe tak, aby były czytelne dla ludzi i modeli AI; chronić infrastrukturę przed niepożądanym ruchem automatycznym, nie zamykając się na wartościowe interakcje agentów; oraz budować własne doświadczenia agentowe, które pomagają klientom szybciej przejść od potrzeby do decyzji.
„W erze agentic commerce sklep internetowy musi być gotowy nie tylko na użytkownika, który klika, ale także na agenta, który pyta, porównuje i rekomenduje. Firmy, które zrozumieją tę zmianę, zyskają przewagę w nowej ścieżce zakupowej. Te, które ją zignorują, mogą tracić klientów jeszcze zanim ci odwiedzą ich stronę” – Michał Skowron, Google Cloud.
O Google Cloud
Google Cloud oferuje wydajny i zoptymalizowany stos technologiczny AI – obejmujący infrastrukturę AI, wiodące modele własne (Gemini), modele firm partnerskich (Anthropic) oraz modele Open Source, funkcje zarządzania danymi, rozwiązania w zakresie bezpieczeństwa w środowisku wielochmurowym, narzędzia i platformę dla programistów (Antigravity), aplikacje AI (Gemini Enterprise) oraz kompletny zestaw narzędzi do budowania, skalowania, zarządzania i optymalizacji multiagentowych systemów. Klienci w ponad 200 krajach i terytoriach wybierają Google Cloud jako zaufanego partnera technologicznego.
