Machine Customer w B2B, czyli dlaczego Twoja platforma e-commerce musi być gotowa na agentów AI
19 gru 2025 / 5min
Cyfryzacja handlu B2B przez ostatnią dekadę koncentrowała się głównie na jednym celu. Trzeba było przenieść procesy offline do kanałów cyfrowych i zwiększyć efektywność operacyjną. Platformy e-commerce miały usprawnić składanie zamówień, ograniczyć ręczną pracę handlowców i zapewnić klientom łatwiejszy dostęp do oferty.
Dziś wiele organizacji ma ten etap za sobą. Równolegle jednak pojawia się nowy kierunek zmian. Nie polega on na kolejnym interfejsie ani na dołożeniu nowego kanału, lecz na automatyzacji decyzji zakupowych po stronie klientów. W jego centrum znajdują się systemy i algorytmy, w tym autonomiczne agenty AI, które coraz częściej wspierają, a w wybranych scenariuszach także zastępują ludzi w powtarzalnych procesach zakupowych.
Nie oznacza to rewolucji z dnia na dzień. Oznacza natomiast stopniowe przesuwanie się punktu ciężkości z interfejsu użytkownika na infrastrukturę decyzyjną.
|
Machine customer to rozwiązanie, które ma automatycznie w imieniu klienta zrobić najlepszy dla niego zakup lub dać mu opcje do wyboru. To zestaw agentów AI, który działa według określonych celów, reguł i nałożonych mu ograniczeń. Sam zbiera i analizuje dane, planuje działania i realizuje zakupy. Nie musi robić tego za pośrednictwem interfejsu serwisów. Może działać na poziomie PIM, ERP czy platformy commerce B2B lub B2C. |
Czym jest „niewidzialny klient” i gdzie kończy się wizja, a zaczyna rzeczywistość
Wokół pojęć Machine Customer i „niewidzialnego klienta” narosło dziś sporo uproszczeń i narracji sugerujących, że autonomiczne systemy zakupowe już teraz masowo „buszują” po platformach B2B. Miałyby już dziś samodzielnie wybierać oferty i realizować transakcje. W praktyce jest to w dużej mierze „rynkowy hype”.
“Niewidzialny klient” to dziś wciąż jeszcze nie w pełni autonomiczny „bot zakupowy”, który samodzielnie wybiera dostawców i negocjuje kontrakty. W obecnych realiach rynkowych jest to raczej zbiór automatyzacji i reguł decyzyjnych, działających w ramach jasno określonych polityk zakupowych, kontraktów i ograniczeń organizacyjnych.
Takie systemy już dziś:
- analizują dane z ERP, MRP i systemów planowania,
- wykrywają potrzeby zakupowe na podstawie prognoz lub stanów magazynowych,
- rekomendują zamówienia w ramach zatwierdzonych dostawców,
- automatycznie inicjują transakcje operacyjne o niskim ryzyku.
Człowiek pozostaje w pętli decyzyjnej tam, gdzie stawką są wysokie kwoty, pojawia się ryzyko operacyjne lub regulacyjne albo wymagane są negocjacje wykraczające poza wcześniej ustalone ramy.
„Niewidzialny klient” nie zastępuje więc organizacji zakupowej. Zmienia natomiast sposób, w jaki decyzje są przygotowywane i egzekwowane – coraz częściej poza klasycznym interfejsem e-commerce.
Wraz z postępem i rozwojem tej technologii będą jednak stopniowo pojawiać się autonomiczni agenci AI zaprogramowani do realizacji konkretnych celów zakupowych po stronie B2B. Taki agent nie będzie już prostą regułą ani pojedynczym algorytmem. Będzie miał element autonomii i łączy kilka zdolności jednocześnie: rozumowanie, planowanie, pamięć oraz wykonywanie działań w systemach (na przykład w ERP, platformie B2B czy narzędziu zakupowym).
Dlaczego e-commerce B2B przestaje być tylko „sklepem”
W wielu firmach B2B platforma e-commerce nadal pełni głównie rolę narzędzia dla użytkownika końcowego. To tam wyświetlane są produkty, ceny i dostępność. Jednak z perspektywy automatyzacji decyzji zakupowych to nie interfejs, lecz logika biznesowa i jakość danych stają się kluczowe.
W praktyce dane produktowe są przede wszystkim wyświetlane, a nie udostępniane jako spójny i kompletny zasób gotowy do automatycznego przetwarzania. Ceny bywają liczone dynamicznie dopiero na etapie interakcji z użytkownikiem, zamiast funkcjonować jako jasno zdefiniowana logika dostępna przez API.
Jeśli te elementy są dostępne wyłącznie „w kontekście sesji użytkownika”, a nie jako niezależne usługi, platforma staje się trudna do wykorzystania w zautomatyzowanych scenariuszach. Nie oznacza to, że obecne platformy są „bezużyteczne”, lecz że zostały zaprojektowane pod inny model interakcji.
Jeśli system nie potrafi odpowiedzieć w sposób deterministyczny i powtarzalny, agent po prostu przechodzi do kolejnego dostawcy.
Architektura jako fundament przyszłej elastyczności
W tym kontekście coraz większego znaczenia nabiera architektura systemów. Nie chodzi o to, czy platforma jest monolitem czy rozwiązaniem composable. Kluczowe jest to, czy logika biznesowa jest oddzielona od warstwy prezentacji, tak aby mogła działać niezależnie od interfejsu użytkownika.
Równie ważne jest, by najistotniejsze funkcje platformy były dostępne przez stabilne API (Application Programming Interface), dzięki czemu mogą z nich korzystać inne systemy lub agenci AI. Całość musi opierać się na spójnych danych i jednolitych regułach, które obowiązują w całym ekosystemie, a nie tylko w jednym fragmencie platformy.
|
Composable Commerce to sposób projektowania e-commerce, w którym platforma składa się z niezależnych elementów, takich jak katalog, ceny, dostępność czy płatności, połączonych przez API. Dzięki temu nie jest jednym zamkniętym systemem. Staje się zestawem usług, z których mogą korzystać różne kanały, systemy i agenci AI. |
Composable Commerce ułatwia takie podejście, ponieważ sprzyja modularności i niezależnemu rozwojowi komponentów. Nie jest jednak magicznym warunkiem gotowości na agentów AI. Bez dojrzałych procesów, danych i governance nawet najbardziej nowoczesna architektura nie przyniesie efektów.
Warstwa orkiestracji. Nie technologia, lecz porządkowanie decyzji
Jednym z największych wyzwań w automatyzacji zakupów jest brak spójnych odpowiedzi na pozornie proste pytania: jaka jest cena, czy produkt jest dostępny, na jakich warunkach można go zamówić.
Warstwa orkiestracji nie eliminuje tej złożoności, ale pozwala ją uporządkować. Łączy dane z PIM, ERP, systemów cenowych i logistycznych w jeden proces decyzyjny. Dzięki temu zarówno człowiek, jak i system automatyczny otrzymują spójną, uzasadnioną odpowiedź, zamiast serii niespójnych sygnałów z różnych źródeł. To kluczowy krok w kierunku większej autonomii procesów. Nie dlatego, że „AI tego wymaga”, ale dlatego, że organizacje same potrzebują większej przewidywalności.
Co więcej, bez warstwy orkiestracji każda integracja staje się oddzielnym projektem, a automatyzacja działa punktowo i nie obejmuje całego procesu zakupowego. Część decyzji może być podejmowana automatycznie, ale inne nadal wymagają ręcznej interwencji, co obniża przewidywalność działania systemu. Dla agentów AI jest to jasny sygnał, że platforma nie jest gotowa na autonomiczne transakcje.
PIM i dane produktowe jako fundament sprzedaży agentowej i realny zasób strategiczny
W świecie rosnącej automatyzacji dane produktowe przestają być jedynie wsparciem dla sprzedaży i marketingu. Stają się centralnym elementem infrastruktury decyzyjnej. Bez spójnych, kompletnych i aktualnych danych nie da się ani automatyzować decyzji, ani skutecznie integrować się z systemami klientów.
To od tego, jak dobrze PIM wypełni swoją rolę, zależy, czy oferta firmy w ogóle będzie brana pod uwagę przez agentów AI.
Wdrożenie PIM nie może być traktowane wyłącznie jako projekt IT polegający na uruchomieniu nowego systemu. Musi mu towarzyszyć zmiana podejścia biznesowego do zarządzania informacją produktową w całej organizacji. Wymaga to zdefiniowania strategii danych produktowych, jasnego podziału odpowiedzialności, standaryzacji atrybutów oraz konsekwentnego dbania o jakość i kompletność danych we wszystkich kanałach i na wszystkich rynkach.
Dopiero takie podejście pozwala traktować dane produktowe jako realny zasób biznesowy. PIM staje się wtedy “źródłem prawdy” nie tylko dla platformy e-commerce, ale również dla agentów AI, systemów zakupowych klientów, procesów zgodności regulacyjnej oraz automatycznych negocjacji.
Właśnie w tym obszarze kluczowa jest rola doświadczonego partnera. e-point wspiera firmy nie tylko we wdrożeniu systemów PIM, ale także w projektowaniu strategii zarządzania danymi produktowymi, dopasowanej do architektury e-commerce, wymagań regulacyjnych i przyszłych scenariuszy sprzedaży agentowej.
Jak przygotować Twoją firmę na przyszłość bez rewolucji
Przygotowanie do automatyzacji i sprzedaży agentowej nie polega na jednorazowej rewolucji ani szybkim wdrożeniu jednego narzędzia. To proces, który zaczyna się od uporządkowania fundamentów: jakości danych produktowych, architektury systemów oraz jasnego rozdzielenia logiki biznesowej od warstwy prezentacji.
Firmy, które podejmą te kroki dziś, nie dlatego że „muszą”, ale dlatego że chcą być bardziej przewidywalne i skalowalne, będą w lepszej pozycji, gdy automatyzacja po stronie klientów zacznie nabierać tempa.
Co to oznacza dla firm B2B
Machine Customer nie jest futurystyczną koncepcją. To naturalny kierunek, w którym zmierza rynek pod wpływem presji kosztowej, regulacyjnej i rosnącej złożoności procesów. Platformy, które nie są przygotowane na komunikację z agentami AI, będą stopniowo tracić konkurencyjność, bo klienci będą z nich korzystać. Kogo nie będzie w agentowych systemach decyzyjnych, tego oferta nie będzie brana pod uwagę.
E-commerce B2B nie zniknie. Zmieni jednak swoją rolę: z miejsca interakcji na element infrastruktury decyzyjnej. Firmy, które już dziś traktują swoje platformy, dane i architekturę w ten sposób, budują przewagę, której nie da się szybko skopiować. W e-point znamy się na tym. Daj znać, jeśli chcesz sprawdzić, co możemy zrobić dla Twojej firmy.