83,4 proc. sprzedawców korzysta z AI, ale wielu nadal nie widzi efektów
28.04.2026
Sztuczna inteligencja, czyli systemy wykorzystujące algorytmy do generowania treści, analizy danych, automatyzacji decyzji lub obsługi klientów, stała się standardowym narzędziem w sprzedaży marketplace. Nie oznacza to jednak, że większość sprzedawców potrafi już przełożyć jej użycie na mierzalny wynik biznesowy.
Według danych z badania Marketplace Pulse 2026 Seller Index, obejmującego sprzedawców marketplace o łącznych rocznych przychodach przekraczających 2 mld dolarów, 83,4 proc. badanych firm używa AI przynajmniej w jednym obszarze działalności. Średnio jeden sprzedawca wykorzystuje 3,2 zastosowania sztucznej inteligencji. Najważniejsza liczba nie dotyczy jednak skali wdrożeń, lecz efektów: 25,4 proc. ankietowanych wskazało, że żaden obszar nie przyniósł jeszcze mierzalnego wpływu na biznes.
To ważny sygnał dla rynku, również dla polskich firm sprzedających za granicę. AI nie jest już eksperymentem zarezerwowanym dla największych marek, ale nie stała się też automatyczną przewagą konkurencyjną. Wielu sprzedawców wdrożyło narzędzia szybciej niż procesy pozwalające ocenić, czy te narzędzia faktycznie poprawiają sprzedaż, rentowność, jakość ofert, obsługę klienta albo poziom zwrotów.
Dla sprzedawcy działającego na Amazon, eBay, Kaufland Global Marketplace, Allegro, Etsy lub innych platformach handlowych oznacza to konieczność trzeźwej oceny. Sam fakt korzystania z generatora opisów, narzędzia do zdjęć produktowych czy asystenta reklamowego nie przesądza jeszcze o przewadze. Przewagę daje dopiero połączenie AI z danymi sprzedażowymi, kontrolą jakości, znajomością regulaminów marketplace oraz zrozumieniem lokalnych oczekiwań klienta, zwłaszcza na rynku niemieckim.
AI najczęściej wspiera opisy, zdjęcia i wideo, a nie ceny, zapasy czy reklamę
Największa koncentracja zastosowań sztucznej inteligencji występuje tam, gdzie AI działa jak narzędzie do produkcji treści. W badaniu Marketplace Pulse optymalizację ofert wskazało 63,5 proc. sprzedawców. Chodzi przede wszystkim o tytuły produktów, opisy, punkty sprzedażowe, słowa kluczowe i strukturę informacji widocznych na stronie produktu. Drugim najczęstszym zastosowaniem jest tworzenie zdjęć i materiałów wideo, z którego korzysta 49,2 proc. respondentów.
Znacznie niżej znajdują się obszary bliższe zarządzaniu biznesem: obsługa reklam, analiza konkurencji, ustalanie cen i prognozowanie zapasów. To pokazuje, że sprzedawcy często traktują AI jako rozszerzenie działu treści, a nie jako warstwę operacyjną całej sprzedaży. Taki model jest zrozumiały, bo wdrożenie generatora opisów jest prostsze niż zbudowanie systemu wspierającego decyzje cenowe albo planowanie dostaw. Jednocześnie właśnie w tych bardziej złożonych obszarach może powstawać największa różnica między firmami, które tylko „używają AI”, a tymi, które realnie zmieniają sposób pracy.
Skala przychodów wpływa na liczbę zastosowań. Sprzedawcy z rocznym obrotem poniżej 500 tys. dolarów używają średnio 2,42 przypadków zastosowania AI, podczas gdy firmy z przychodami powyżej 5 mln dolarów osiągają średnio 3,67. Większe firmy wdrażają więc sztuczną inteligencję szerzej, ale niekoniecznie skuteczniej. Odpowiedź o braku mierzalnego wpływu pozostaje zbliżona w różnych grupach przychodowych. Skala daje zasoby, ale nie zastępuje strategii.
Dla polskiego sprzedawcy cross-border szczególnie istotne jest to, że treści produktowe są w Niemczech nie tylko elementem marketingu. Opis produktu, zdjęcia, informacje o wymiarach, materiale, kompatybilności, zakresie dostawy czy warunkach użycia wpływają również na liczbę zapytań, reklamacji i zwrotów. Zbyt ogólny opis wygenerowany przez AI może zwiększyć widoczność oferty, ale jednocześnie podnieść ryzyko niezadowolenia klienta, jeżeli treść nie odpowiada rzeczywistym cechom produktu.
Przykład jest prosty: polska marka sprzedająca akcesoria domowe na Amazon.de może wykorzystać AI do przygotowania niemieckich tytułów i punktów sprzedażowych. Jeżeli jednak narzędzie doda niepotwierdzoną cechę, np. odporność na określoną temperaturę, zastosowanie do kontaktu z żywnością albo zgodność z konkretnym modelem urządzenia, sprzedawca bierze odpowiedzialność za informację widoczną w ofercie. Błąd może skutkować zwrotem, negatywną opinią, reklamacją albo problemem z regulaminem platformy.
Więksi sprzedawcy używają AI szerzej, lecz sama skala nie gwarantuje wyników
Marketplace Pulse wskazuje także na różnicę między kondycją sprzedawców a raportowanymi efektami wdrożeń AI. Wśród firm określonych jako rozwijające się, czyli takich, które zwiększają przychody i marże, oraz wśród sprzedawców zwiększających przychody przy płaskich lub spadających marżach, około 16 proc. nie widzi mierzalnego wpływu sztucznej inteligencji. W grupach konsolidujących się, czyli z płaskimi lub spadającymi przychodami przy rosnących marżach, oraz wśród firm z jednoczesnym spadkiem przychodów i marż odsetek ten jest mniej więcej dwukrotnie wyższy.
Nie przesądza to, że AI powoduje wzrost. Równie dobrze to rosnące firmy mogą mieć więcej zasobów, lepsze dane, sprawniejsze zespoły i większą dyscyplinę operacyjną, dzięki czemu potrafią szybciej wyciągać wartość z nowych narzędzi. Dla sprzedawców marketplace wniosek jest jednak praktyczny: sztuczna inteligencja najczęściej wzmacnia istniejący sposób działania firmy. Jeżeli proces tworzenia ofert jest chaotyczny, dane produktowe są niespójne, a tłumaczenia powstają bez kontroli językowej i prawnej, AI może jedynie przyspieszyć skalowanie błędów.
W sprzedaży do Niemiec ma to szczególne znaczenie. Niemiecki klient marketplace zwykle oczekuje precyzyjnej informacji produktowej, jasnych warunków dostawy, przewidywalnych zwrotów i sprawnej obsługi posprzedażowej. Platformy handlowe, takie jak Amazon czy eBay, dodatkowo oceniają sprzedawców przez pryzmat wskaźników jakości obsługi, terminowości wysyłek, zgodności ofert i opinii klientów. Narzędzie AI, które przyspiesza publikację setek ofert, może pomóc w ekspansji, ale bez kontroli jakości może pogorszyć wskaźniki konta.
Co powinien zrobić sprzedawca z Polski? Przede wszystkim potraktować AI jako element procesu, a nie samodzielnego autora ofert. Należy ustalić, które dane produktowe mogą być automatycznie przetwarzane, które wymagają ręcznej akceptacji, kto odpowiada za zgodność treści z regulaminem platformy i jak mierzone są efekty. W praktyce warto porównywać przed i po: współczynnik konwersji, liczbę zapytań klientów, poziom zwrotów, udział reklamacji, koszt reklamy w relacji do sprzedaży oraz wpływ zmian w treściach na widoczność oferty.
Konsumenci szybciej akceptują zakupy wspierane przez AI niż wielu sprzedawców
Zmiana nie dzieje się wyłącznie po stronie sprzedawców. Konsumenci coraz częściej trafiają do sklepów i na platformy dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji. Adobe Digital Insights, czyli część analityczna Adobe badająca zachowania w handlu cyfrowym, odnotowała w I kwartale 2026 roku wzrost ruchu detalicznego generowanego przez AI o 393 proc. rok do roku. Odwiedzający kierowani przez AI konwertują obecnie o 42 proc. lepiej niż użytkownicy spoza tego kanału. Rok wcześniej było odwrotnie: ruch AI konwertował mniej więcej na poziomie połowy skuteczności pozostałych źródeł.
Zmieniła się także wartość wizyty. Przychód przypadający na wizytę z AI jest o 37 proc. wyższy niż w przypadku ruchu spoza AI. Rok wcześniej wizyty niezwiązane z AI były warte o 128 proc. więcej. To jedna z najważniejszych zmian dla e-commerce, ponieważ pokazuje przesunięcie AI z roli narzędzia ciekawości do roli kanału zakupowego. Jeżeli klient pyta asystenta o najlepszy produkt, porównanie modeli albo rekomendację sklepu, część procesu wyboru zaczyna się poza klasyczną wyszukiwarką marketplace.
Amazon CEO Andy Jassy przypisał asystentowi zakupowemu Rufus 12 mld dolarów dodatkowej sprzedaży w wynikach za 2025 rok. Rufus to narzędzie Amazona wspierane sztuczną inteligencją, które pomaga klientom zadawać pytania o produkty, porównywać opcje i podejmować decyzje zakupowe. Dla sprzedawców oznacza to, że widoczność oferty zależy coraz mniej wyłącznie od klasycznych słów kluczowych, a coraz bardziej od tego, czy dane produktowe są kompletne, spójne i użyteczne dla systemów rekomendacyjnych.
Równolegle infrastruktura handlu AI rozwija się nierówno. OpenAI wycofało funkcję Instant Checkout, czyli mechanizm umożliwiający finalizację zakupu bezpośrednio w środowisku asystenta, koncentrując się na głównych inicjatywach. Walmart odnotował natomiast, że zakupy realizowane w czacie konwertowały na poziomie jednej trzeciej skuteczności w porównaniu z sytuacją, gdy użytkownicy przechodzili na stronę internetową. Ten wynik jest słabszy od danych zagregowanych przez Adobe, ale dobrze pokazuje, że rynek wciąż testuje różne modele zachowania klienta.
Walmart rozwija chatbota Sparky i osadza go w ChatGPT, a kolejnym kierunkiem ma być Gemini, czyli system AI Google. Amazon rozbudowuje narzędzia agentowe dla sprzedawców, a Shopify udostępnia Shopify Magic dla sprzedawców oraz AI Toolkit dla deweloperów. Shopify Magic to zestaw funkcji opartych na sztucznej inteligencji dla handlu internetowego, obejmujący między innymi generowanie treści i wsparcie pracy sklepu. AI Toolkit jest narzędziem dla zespołów technicznych tworzących własne rozwiązania na bazie infrastruktury Shopify.
Dla polskich firm sprzedających w Niemczech i innych krajach Unii Europejskiej oznacza to zmianę logiki widoczności. Klient może nie zaczynać już od wpisania frazy w wyszukiwarkę marketplace. Może poprosić asystenta o rekomendację produktu do konkretnego zastosowania, budżetu, stylu życia albo ograniczenia technicznego. Oferta, która nie zawiera precyzyjnych danych, może zostać pominięta, nawet jeżeli dotychczas dobrze działała w klasycznym modelu wyszukiwania.
Największa przewaga nie będzie w samym użyciu AI, lecz w procesie
Ryzyko dla sprzedawców nie polega na tym, że nie korzystają z AI. Coraz częściej polega na tym, że korzystają z niej bez jasnych zasad. W sprzedaży marketplace błędna treść może uruchomić cały łańcuch kosztów: niższą konwersję, nietrafione kampanie reklamowe, wzrost zwrotów, spory z klientami, pogorszenie ocen sprzedawcy, blokadę oferty, a w skrajnych przypadkach ograniczenia konta. W Niemczech dodatkową wagę mają precyzyjne informacje konsumenckie, przejrzystość warunków sprzedaży i zgodność komunikacji z oczekiwaniami platform oraz klientów.
Dobry proces wykorzystania AI powinien zaczynać się od danych produktowych. Sprzedawca musi wiedzieć, które informacje są pewne, które wymagają potwierdzenia u producenta, a których nie wolno dopisywać. AI może pomóc w tworzeniu tytułów, opisów, wariantów językowych, streszczeń technicznych i odpowiedzi dla klientów, ale nie powinna samodzielnie wymyślać parametrów, certyfikatów, kompatybilności ani deklaracji jakościowych. Szczególnie ostrożnie trzeba podchodzić do produktów regulowanych, elektroniki, kosmetyków, zabawek, produktów dla dzieci, wyrobów mających kontakt z żywnością i artykułów z deklaracjami środowiskowymi.
Drugi przykład dotyczy zwrotów. Sprzedawca z Polski oferujący odzież na rynku niemieckim może użyć AI do lepszego opisania rozmiarówki, fasonu, materiału i zdjęć kontekstowych. Jeżeli treści są tworzone na podstawie realnych danych, mogą ograniczyć zwroty wynikające z niedopasowania oczekiwań. Jeżeli jednak AI wygeneruje atrakcyjny, ale zbyt ogólny opis, klient otrzyma produkt inny niż ten, którego się spodziewał. W efekcie wzrosną koszty logistyczne, obciążenie obsługi klienta i ryzyko negatywnych opinii.
Najbardziej zaawansowani sprzedawcy przesuwają AI poza proste generowanie treści. Budują wewnętrzne narzędzia łączące dane o reklamach, cenach, konkurencji, stanach magazynowych, marżach, zwrotach i obsłudze klienta. To kierunek szczególnie ważny dla większych polskich marek, które chcą skalować sprzedaż w Niemczech, Francji, Holandii, Czechach lub na platformach globalnych. W takim modelu AI nie jest dodatkiem do działu marketingu, lecz warstwą operacyjną, która pomaga szybciej podejmować decyzje i wykrywać problemy.
Dla rynku marketplace nadchodzi więc etap, w którym pytanie „czy używamy AI?” traci znaczenie. Ważniejsze stają się pytania o jakość danych, odpowiedzialność za treść, pomiar efektów, zgodność z regulaminami platform oraz gotowość oferty na wyszukiwanie i rekomendacje tworzone przez asystentów zakupowych. Sprzedawcy, którzy ograniczą AI do pisania punktów produktowych, mogą poprawić tempo pracy. Sprzedawcy, którzy włączą AI w zarządzanie ofertą, reklamą, logistyką i obsługą klienta, będą budować trudniejszą do skopiowania przewagę.
