AI przestaje być eksperymentem. Handel przygotowuje się na erę Agentic Commerce

23.07.2026

Jeszcze dwa lata temu większość projektów związanych ze sztuczną inteligencją w handlu koncentrowała się na testowaniu pojedynczych narzędzi. Firmy wdrażały chatboty, generowały opisy produktów lub eksperymentowały z automatyzacją marketingu. Dziś punkt ciężkości przesuwa się zdecydowanie w stronę zastosowań, które mają przynosić wymierny efekt finansowy. Coraz mniej mówi się o samym wykorzystaniu AI, a znacznie więcej o poprawie marży, zwiększeniu efektywności operacyjnej i przygotowaniu organizacji na nowy model sprzedaży określany jako Agentic Commerce.

Taki obraz wyłania się z raportu „AI at Scale im Handel„, przygotowanego przez valantic we współpracy z Handelsblatt Research Institute. Badanie objęło 1000 menedżerów najwyższego szczebla z krajów DACH, w tym przedstawicieli sektora handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych. Autorzy pokazują, że przedsiębiorstwa handlowe szybciej niż wiele innych branż przechodzą od pilotażowych wdrożeń do skalowania rozwiązań opartych na AI. 

Dla polskich sprzedawców internetowych raport jest interesujący z jeszcze jednego powodu. Większość zmian opisywanych przez autorów dotyczy rynków Europy Zachodniej, które dla wielu krajowych firm stanowią główny kierunek ekspansji cross-border. Rozwiązania wdrażane dziś przez niemieckie sieci handlowe i operatorów marketplace bardzo szybko stają się standardem również dla sprzedawców działających na Amazon, Zalando czy we własnych sklepach internetowych.

Handel odchodzi od eksperymentów z AI. Liczy się zwrot z inwestycji i przewaga operacyjna

Według badania 87% przedstawicieli handlu uznaje sztuczną inteligencję za jedną z najważniejszych technologii wpływających na konkurencyjność przedsiębiorstw do 2030 roku. Jeszcze bardziej wymowna jest druga liczba. Blisko 80% ankietowanych uważa, że firmy, które nie wdrożą AI do kluczowych procesów biznesowych, utracą zdolność skutecznego konkurowania w najbliższych latach. 

Nie oznacza to jednak, że przedsiębiorstwa inwestują w AI bez planu. Z raportu wynika, że największą przewagę osiągają organizacje traktujące sztuczną inteligencję jako element strategii biznesowej, a nie kolejne narzędzie informatyczne. Aż 45% badanych firm handlowych określa siebie jako liderów dojrzałości AI, podczas gdy średnia dla wszystkich analizowanych branż wynosi 36%. Warto podkreślić, że jest to samoocena respondentów, jednak autorzy wskazują wyraźną zależność między takim podejściem a osiąganiem lepszych wyników operacyjnych. 

Przedsiębiorstwa uznawane za bardziej zaawansowane znacznie częściej deklarują poprawę szybkości realizacji procesów, ograniczenie kosztów operacyjnych oraz wzrost jakości wykonywanych zadań. Zamiast pojedynczych wdrożeń koncentrują się na przebudowie procesów biznesowych w taki sposób, aby AI mogła działać na danych wysokiej jakości i wspierać codzienne decyzje.

Dla polskich sprzedawców prowadzących sprzedaż zagraniczną oznacza to zmianę podejścia do inwestycji technologicznych. Zakup kolejnego narzędzia do generowania treści czy automatyzacji reklam nie zapewni trwałej przewagi, jeżeli dane produktowe pozostaną niespójne, system ERP nie będzie zintegrowany z magazynem, a informacje o stanach magazynowych będą aktualizowane z opóźnieniem.

Pięć obszarów, w których AI już przynosi mierzalne efekty

Zarządzanie zapasami i łańcuchem dostaw jako fundament automatyzacji

Autorzy raportu wskazują, że największą wartość biznesową przynoszą obecnie rozwiązania wspierające planowanie zapasów oraz zarządzanie łańcuchem dostaw. Algorytmy analizują nie tylko historyczną sprzedaż, lecz również dane dotyczące pogody, sezonowości, promocji, lokalnych wydarzeń czy opóźnień u dostawców. Dzięki temu przedsiębiorstwa ograniczają zarówno braki magazynowe, jak i nadmierne zapasy generujące koszty finansowania i magazynowania. 

Scenariusz dobrze znany polskim sprzedawcom prowadzącym sprzedaż na Amazon pokazuje praktyczne znaczenie takiego podejścia. Firma eksportująca kosmetyki do Niemiec posiada magazyny w Polsce oraz centrum fulfillment obsługujące klientów w Europie Zachodniej. AI analizuje tempo sprzedaży poszczególnych wariantów produktów, sezonowe wzrosty popytu oraz planowane kampanie reklamowe. System wcześniej wykrywa ryzyko wyczerpania zapasów i automatycznie rekomenduje zwiększenie dostaw. Ograniczenie liczby sytuacji typu out of stock przekłada się nie tylko na wyższą sprzedaż, lecz również na utrzymanie pozycji ofert w wynikach wyszukiwania marketplace.

Dynamiczne ustalanie cen i ochrona marży

Drugim obszarem o wysokim potencjale jest dynamiczne zarządzanie cenami. W wielu firmach analiza konkurencji nadal odbywa się ręcznie, a decyzje cenowe podejmowane są raz na kilka dni lub nawet raz w tygodniu. W realiach marketplace ceny potrafią zmieniać się wielokrotnie w ciągu jednego dnia.

Rozwiązania AI analizują jednocześnie poziom zapasów, ceny konkurencji, sezonowość, historię sprzedaży oraz elastyczność cenową klientów. Pozwala to reagować niemal w czasie rzeczywistym i chronić marżę bez konieczności prowadzenia nieustannych promocji. Według autorów raportu właśnie projekty związane z optymalizacją cen należą do tych, które najszybciej pokazują dodatni zwrot z inwestycji. 

Obsługa klienta oparta na AI wykracza poza chatboty

Jednym z ciekawszych wniosków raportu jest stosunkowo niewielka skuteczność prostych chatbotów. Ponad 62% badanych firm wykorzystuje AI w obsłudze klienta, jednak jedynie około 21% deklaruje osiągnięcie wyraźnych korzyści biznesowych. Największy problem polega na tym, że wiele projektów kończy się na automatycznym odpowiadaniu na pytania klientów, zamiast przebudowy całego procesu obsługi. 

Nowoczesne systemy klasyfikują zgłoszenia według priorytetu, identyfikują najczęstsze przyczyny reklamacji, analizują historię klienta oraz przekazują konsultantom pełny kontekst sprawy. Dzięki temu pracownicy zajmują się przypadkami wymagającymi indywidualnej decyzji, a powtarzalne procesy są obsługiwane automatycznie.

Wykrywanie nadużyć i ograniczanie kosztów zwrotów

Rosnąca liczba zwrotów jest jednym z największych wyzwań europejskiego e-commerce. AI coraz częściej wspiera identyfikację prób wyłudzeń związanych ze zwrotami, nadużyciami programów lojalnościowych czy nieuczciwym wykorzystywaniem polityki zwrotów.

Systemy analizują zachowania klientów, wykrywają nietypowe wzorce oraz ograniczają liczbę fałszywych alarmów, które w tradycyjnych systemach prowadziły do blokowania uczciwych kupujących. Efekt finansowy pojawia się bardzo szybko, ponieważ ograniczenie strat bezpośrednio wpływa na wynik operacyjny przedsiębiorstwa. 

Personalizacja, generowanie treści i przygotowanie sprzedaży pod wyszukiwarki AI

Piątym obszarem wskazanym przez autorów jest personalizacja oraz automatyczne tworzenie treści produktowych dla wielu rynków jednocześnie. Znaczenie tego segmentu rośnie wraz z pojawieniem się wyszukiwarek opartych na AI oraz nowych sposobów wyszukiwania produktów.

Raport zwraca uwagę na rozwój Generative Engine Optimization (GEO), czyli przygotowywania treści i danych produktowych w taki sposób, aby były łatwo interpretowane przez modele AI odpowiadające na pytania użytkowników. To rozwinięcie klasycznego SEO, które coraz częściej będzie decydowało o widoczności produktów poza tradycyjnymi wynikami wyszukiwania. 

Agentic Commerce. Gdy decyzję zakupową podejmuje AI zamiast klienta

Najbardziej przyszłościowym elementem raportu jest koncepcja Agentic Commerce, czyli modelu handlu, w którym inteligentni agenci AI samodzielnie wyszukują, porównują i kupują produkty w imieniu użytkownika.

Autorzy wskazują przykłady rozwiązań rozwijanych przez OpenAI, Apple czy Perplexity. W takim modelu użytkownik nie przegląda dziesiątek ofert. Zamiast tego wydaje agentowi polecenie, na przykład zakupienia ekologicznych kosmetyków do określonej kwoty lub regularnego zamawiania karmy dla zwierząt. To AI analizuje dostępne oferty, wybiera sprzedawcę i finalizuje transakcję. 

Zmienia się tym samym punkt, w którym sprzedawca walczy o uwagę klienta. Znaczenie tradycyjnych kampanii reklamowych częściowo ustępuje jakości danych produktowych oraz możliwości ich odczytania przez systemy AI.

Dane produktowe, integracje i płatności jako nowe źródła przewagi konkurencyjnej

Raport wskazuje trzy obszary przygotowań do Agentic Commerce.

Pierwszym jest kompletność danych produktowych oraz integracja systemów PIM, ERP, magazynu, platform e-commerce i systemów logistycznych. Bez spójnych danych agent AI nie będzie w stanie poprawnie ocenić oferty.

Drugim elementem jest obecność w ekosystemach platform rozwijających agentów AI oraz przygotowanie infrastruktury płatniczej umożliwiającej finalizowanie zakupów bez opuszczania środowiska agenta.

Trzecim kierunkiem jest budowa własnych agentów konwersacyjnych, wykorzystujących historię zakupową klientów, programy lojalnościowe oraz wiedzę o ofercie marki. Autorzy podkreślają jednak, że taki etap ma sens dopiero po uporządkowaniu danych i procesów. 

Co powinien zrobić sprzedawca z Polski

Dla polskich firm rozwijających sprzedaż cross-border przygotowania do Agentic Commerce nie zaczynają się od wdrażania własnego asystenta AI.

Znacznie większe znaczenie ma uzupełnienie wszystkich parametrów produktów, uporządkowanie opisów, stosowanie spójnych atrybutów technicznych, integracja stanów magazynowych w czasie rzeczywistym oraz przygotowanie interfejsów umożliwiających automatyczny dostęp do danych o produktach.

Przykładowo producent wyposażenia domu sprzedający jednocześnie przez własny sklep internetowy, Amazon i Zalando powinien zadbać o identyczne dane produktowe we wszystkich kanałach sprzedaży. Różnice w nazwach, parametrach technicznych czy dostępności magazynowej mogą ograniczyć widoczność oferty w przyszłych systemach zakupowych opartych na AI.

Dane, kompetencje i zarządzanie AI decydują o skali wdrożeń

Jednym z najbardziej interesujących wyników badania jest przekonanie respondentów, że jakość danych będzie ważniejsza od samych modeli AI. Takiego zdania jest 77% przedstawicieli handlu. Równocześnie 83% ankietowanych uważa, że przedsiębiorstwa posiadające przejrzyste zasady zarządzania AI osiągną lepsze wyniki niż organizacje skupiające się wyłącznie na szybkim wdrażaniu automatyzacji. 

Autorzy wskazują, że skuteczne wykorzystanie AI wymaga równoczesnego rozwoju kompetencji pracowników, budowy spójnej architektury danych oraz określenia, które decyzje mogą być podejmowane automatycznie, a które nadal wymagają akceptacji człowieka.

Jak przejść od pilota do produkcyjnego wykorzystania AI w handlu

Raport proponuje 90-dniowy model przechodzenia od pilotażowych wdrożeń do produkcyjnego wykorzystania AI. Pierwszy etap obejmuje wybór najważniejszych przypadków użycia i określenie mierników sukcesu. Następnie organizacja przygotowuje zasady zarządzania projektami AI oraz model operacyjny. Ostatnia faza zakłada uruchomienie dwóch lub trzech projektów działających już w środowisku produkcyjnym oraz monitorowanie ich wpływu na rzeczywiste wskaźniki biznesowe. 

Dla polskich sprzedawców prowadzących sprzedaż międzynarodową najważniejszy wniosek jest jednak szerszy niż sam harmonogram wdrożeń. AI coraz mniej przypomina dodatkowe narzędzie wspierające pracowników. Staje się elementem infrastruktury handlu internetowego, który będzie wpływał na planowanie zapasów, ceny, obsługę klienta, logistykę, marketing oraz sposób wyszukiwania produktów przez przyszłych klientów i agentów AI. Firmy, które rozpoczną porządkowanie danych i procesów już dziś, będą znacznie lepiej przygotowane na kolejną zmianę modelu sprzedaży w europejskim e-commerce.