Nowa era handlu, w której algorytmy kupują za nas. Przewodnik dla liderów e-commerce

Rola sklepu zmienia się więc fundamentalnie. Przestajemy koncentrować się wyłącznie na walce o uwagę użytkownika (UX i UI). Kluczowe staje się to, czy oferta sklepu jest zrozumiała dla algorytmów. Sklep musi być nie tylko interfejsem dla człowieka, ale systemem potrafiącym jednoznacznie komunikować warunki zakupu, dostępność i logikę oferty maszynom działającym autonomicznie. Podobne zmiany będziemy mogli zaobserwować w marketingu i pozycjonowaniu sklepów dla agentów AI. 

Polska gotowość na rewolucję

Polska jest rynkiem wyjątkowo podatnym na szybką adaptację modelu agentycznego. Wynika to z unikalnej dojrzałości infrastruktury płatniczo-logistycznej oraz specyficznych nawyków konsumentów.

Dominacja mobile i gotowość na voice oraz AI

Polski rynek e-commerce osiągnął etap dojrzałości, w którym dalszy wzrost opiera się na intensyfikacji zakupów przez obecnych klientów (zwiększanie share of wallet), a nie tylko na akwizycji nowych. Przy stabilnej wartości koszyka (średnio 304 zł według raportu Gemius i Izby Gospodarki Elektronicznej, przewaga konkurencyjna przesuwa się w stronę wygody i szybkości.

Fakt, że 65% Polaków kupuje przez smartfon, a 72% deklaruje korzystanie z interfejsów głosowych, pokazuje, że proces zakupowy migruje w stronę krótkich, kontekstowych interakcji. To idealne środowisko dla agentów AI, którzy zdejmują z użytkownika ciężar „klikania” na małym ekranie.

Standardy API: BLIK i Paczkomaty

Agentic Commerce wymaga standardów, które można łatwo zintegrować programistycznie (poprzez API). Polska posiada tutaj dwa potężne atuty, które czynią nasz rynek bardziej „machine-friendly” niż wiele rynków zachodnich:

1. Płatności: Odpowiadający za około 70% transakcji e-commerce BLIK to system stworzony do szybkich autoryzacji mobilnych. Jest to technologia znacznie łatwiejsza do obsłużenia przez bezpieczne agenty płatnicze (tokenizacja) niż tradycyjne wpisywanie danych karty kredytowej.
2. Logistyka: Aż 81% kupujących preferuje automaty paczkowe, a InPost dominuje w tym segmencie (88% udziału). Dla agenta AI wybór „najbliższego Paczkomatu” jest prostą, deterministyczną operacją na danych geolokalizacyjnych. Eliminuje to skomplikowany i obarczony błędami proces umawiania kuriera na konkretną godzinę ("last mile problem"), który jest zmorą automatyzacji w innych krajach.

Gdzie szukać wartości biznesowej?

Gotowość na Agentic Commerce nie zaczyna się od wyboru narzędzia ani od pilotażu agenta AI. Zaczyna się od decyzji, że sklep ma być systemem wspierającym algorytmy. W tym modelu liczy się to, czy agent jest w stanie samodzielnie zrozumieć ofertę i wykonać proces zakupu bez dodatkowych wyjaśnień. Jeśli logika oferty jest rozproszona między systemami, a dane wymagają interpretacji, autonomia przestaje działać.

Dlatego przygotowanie e-commerce polega na uporządkowaniu fundamentów, na których agent będzie podejmował decyzje i je egzekwował. Dopiero na tej bazie możliwe jest budowanie scenariuszy, które realnie wpływają na sprzedaż, koszty i skalę operacji. Poniżej pokazujemy, gdzie taka gotowość najszybciej przekłada się na wartość biznesową.

PIM i headless to fundament

Sklep przestaje być projektowany wyłącznie pod percepcję człowieka. Dla agenta AI kluczowe nie jest to, jak oferta wygląda, lecz czy da się ją jednoznacznie zinterpretować i bezpiecznie przetworzyć.

Oznacza to przesunięcie ciężaru z warstwy wizualnej na warstwę danych i reguł biznesowych. To, co wcześniej było „domyślane” przez użytkownika lub kompensowane dobrym UX-em, dla algorytmu musi być zapisane wprost. Każda niejednoznaczność staje się punktem, w którym autonomia agenta się kończy.

Kluczową rolę odgrywa tutaj system PIM. Dla menedżerów warto myśleć o nim nie jako o „bazie opisów produktów”, lecz jako o źródle prawdy, które determinuje, czy agent w ogóle uwzględni ofertę w procesie decyzyjnym. Jeżeli dane są niekompletne, niespójne lub zapisane w sposób niejednoznaczny, agent nie jest w stanie poprawnie porównać produktów, ocenić zgodności z intencją klienta ani bezpiecznie przejść do zakupu.

W efekcie oferta może zostać pominięta albo, co gorsza, zinterpretowana błędnie. Dlatego jakość danych produktowych przestaje być kwestią operacyjną, a staje się zagadnieniem strategicznym, bezpośrednio wpływającym na sprzedaż.

Drugim filarem jest architektura headless i dostępność API. W świecie Agentic Commerce agent nie powinien „czytać” strony sklepu tak jak człowiek, analizując warstwę wizualną. To podejście jest wolne, kosztowne i podatne na błędy. Zamiast tego agent musi komunikować się bezpośrednio z systemami biznesowymi, takimi jak koszyk, płatności czy stany magazynowe.

Coraz większą rolę odgrywają tu standardy zaprojektowane z myślą o agentach, takie jak Model Context Protocol, które umożliwiają maszynom zrozumienie kontekstu oferty i zasad jej sprzedaży. Dla organizacji oznacza to konieczność traktowania API nie jako dodatku technologicznego, ale jako kluczowego kanału sprzedaży.

Trzecim elementem, często niedocenianym na etapie strategii, jest bezpieczeństwo i kontrola. Autonomia agentów wymaga jasno zdefiniowanych reguł działania, limitów transakcyjnych oraz mechanizmów nadzoru, w których człowiek zachowuje możliwość interwencji. Z perspektywy menedżerskiej nie chodzi o ograniczanie innowacji, lecz o zapewnienie, że agent działa w granicach polityki cenowej, marżowej i compliance firmy. Bez takich zabezpieczeń ryzyko operacyjne może szybko przewyższyć potencjalne korzyści.