Sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem wspierającym wyszukiwanie produktów. Coraz częściej staje się cyfrowym pośrednikiem, który analizuje potrzeby klientów, porównuje oferty i rekomenduje zakupy. Dla branży e-commerce oznacza to fundamentalną zmianę zasad gry. O sukcesie sklepów internetowych coraz częściej będą decydować nie tylko cena, reklama czy pozycja w Google, ale także jakość danych produktowych, gotowość do współpracy z agentami AI oraz zdolność do budowania nowych doświadczeń zakupowych.
Przez lata ścieżka zakupowa w e-commerce wyglądała podobnie: klient wpisywał zapytanie do wyszukiwarki, przeglądał wyniki i samodzielnie porównywał oferty. Ten model nie znika, ale coraz częściej jest uzupełniany przez systemy generatywnej AI, które potrafią przełożyć potrzebę użytkownika na konkretną rekomendację produktu.
Skala tych zmian szybko rośnie. Z badania Boston Consulting Group (przeprowadzonego wśród ponad 9 tys. konsumentów w 9 krajach) wynika, że wykorzystanie generatywnej AI podczas zakupów wzrosło o 35% w ciągu zaledwie dziewięciu miesięcy 2025 roku. Co ważniejsze, dla regularnych użytkowników AI stała się już jednym z najważniejszych punktów kontaktu wpływających na decyzje zakupowe.
„Konkurencja w e-commerce coraz rzadziej będzie ograniczać się do ceny, dostępności produktu czy pozycji w wyszukiwarce. Coraz większe znaczenie będzie miało to, czy oferta sklepu zostanie prawidłowo odczytana i uwzględniona przez systemy agentowej AI w momencie, gdy klient formułuje swoją potrzebę” – podkreśla Michał Skowron, AI GTM Lead dla regionu CEE w Google Cloud.
Od wyszukiwania do rozmowy
Największa zmiana dotyczy sposobu, w jaki konsumenci szukają produktów. Zamiast wpisywać konkretne frazy, coraz częściej opisują swoje potrzeby: laptop do pracy w podróży, prezent dla dziecka zainteresowanego kosmosem czy ekspres do małej kuchni. Agent AI analizuje kontekst, porównuje oferty i wskazuje najbardziej trafne rozwiązania. Dla sklepów oznacza to przejście od logiki katalogu do logiki konwersacji. Same kategorie, filtry i słowa kluczowe przestają wystarczać. Kluczowe stają się szczegółowe, aktualne i spójne dane produktowe zawierające parametry techniczne, zastosowania, dostępność oraz informacje wspierające proces rekomendacji.
W praktyce oznacza to także rosnące znaczenie GEO (Generative Engine Optimization), czyli optymalizacji treści pod kątem generatywnych silników AI. Podobnie jak SEO zmieniło sposób budowania widoczności w wyszukiwarkach, tak GEO może stać się jednym z najważniejszych elementów strategii sprzedażowej w nadchodzących latach.
Boty generują już większość ruchu w sieci
Rosnąca rola agentów AI ma również konsekwencje infrastrukturalne. Według raportu Imperva Bad Bot Report 2026, zautomatyzowany ruch odpowiada już za ponad 53% całego ruchu internetowego. Dla sklepów internetowych oznacza to rosnące obciążenie systemów przez boty analizujące ceny, dostępność produktów i opisy ofert. Problem polega na tym, że większość tego ruchu nie przekłada się bezpośrednio na sprzedaż.
Z danych Cloudflare wynika, że około 80% aktywności crawlerów AI służy trenowaniu modeli, 18% wyszukiwaniu informacji, a zaledwie 2% jest związane z rzeczywistymi działaniami użytkowników. Powoduje to nowy dylemat biznesowy. Całkowite blokowanie botów może ograniczyć koszty i ryzyka bezpieczeństwa, ale jednocześnie zmniejszyć widoczność sklepu w środowisku agentowej AI. Z kolei pełne otwarcie dostępu do danych może prowadzić do wzrostu kosztów infrastrukturalnych i 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. Dlatego firmy potrzebują bardziej inteligentnego zarządzania dostępem do danych, aplikacji i API. Zakładam też, że pojawi się nowa kategoria sklepów headless, których stock dostępny będzie za pośrednictwem nowych protokołów agentowych takich jak MCP (Model Context Protocol)” – zauważa Michał Skowron.
Agentic commerce – kolejny etap rozwoju handlu
Branża coraz częściej mówi już nie o chatbotach, lecz o tzw. agentic commerce. To model, w którym AI nie tylko odpowiada na pytania użytkownika, ale aktywnie wspiera cały proces zakupowy – od analizy potrzeb, przez porównanie produktów, po finalizację transakcji.
Pierwsze wdrożenia są już widoczne również na polskim rynku. eSky rozwija asystentkę podróży MAIA, Allegro eksperymentuje z asystentami zakupowymi AI, a InPost testuje rozwiązanie Von Halsky, które pozwala wyszukiwać i porównywać produkty od ponad 4 tys. sprzedawców bez opuszczania aplikacji. Wspólnym mianownikiem tych projektów jest zmiana punktu startowego procesu zakupowego. Klient nie zaczyna od produktu, lecz od potrzeby. To wymusza integrację danych produktowych, systemów rekomendacyjnych, wyszukiwania semantycznego oraz obsługi klienta w jeden spójny ekosystem.
Jakość danych stanie się nowym polem konkurencji
Eksperci wskazują, że w świecie agentowej AI widoczność sklepu będzie zależeć nie tylko od budżetu marketingowego czy pozycji w wynikach wyszukiwania. Coraz większe znaczenie zyskają jakość danych, architektura technologiczna, bezpieczeństwo oraz gotowość do obsługi konwersacyjnych scenariuszy zakupowych.
Dla sklepów internetowych oznacza to konieczność działania w trzech obszarach. Po pierwsze, uporządkowania danych produktowych tak, aby były czytelne zarówno dla klientów, jak i modeli AI. Po drugie, ochrony infrastruktury przed niepożądanym ruchem automatycznym przy jednoczesnym zachowaniu widoczności dla wartościowych agentów AI. Po trzecie, budowy własnych doświadczeń agentowych wspierających klientów w podejmowaniu decyzji zakupowych.
„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” – podsumowuje Michał Skowron.
