Sztuczna inteligencja przestała być dodatkiem do branży e-commerce i zaczyna pełnić rolę napędzającą całe doświadczenie zakupowe. Modele AI potrafią nie tylko rozpoznawać zapytania, ale rozumieć potrzeby użytkowników i wspierać ich w podejmowaniu decyzji. Dlatego ta technologia coraz częściej odpowiada za to, jak klienci znajdują produkty, jak porównują oferty i jak finalizują zakupy.

Zmiany napędza kilka czynników: rozwój technologii (modele językowe i multimodalne), rosnące koszty pozyskania klienta oraz wejście na rynek agentów zakupowych wdrażanych przez największe firmy w branży. Walmart, Amazon, Target i inni pokazują, że zakupy prowadzone rozmową, a nie przez klasyczne filtrowanie, stają się normą.

Dla e-commerce to nie jest kolejna funkcja, ale początek przebudowy całego procesu handlowego. W dalszej części artykułu opisujemy, skąd bierze się ta zmiana, jakie technologie ją umożliwiają i przykłady wdrożeń.

Dlaczego AI w handlu zyskuje na znaczeniu właśnie teraz?

Sztuczna inteligencja zaczęła zyskiwać na znaczeniu w branży e-commerce w ostatnich kilkunastu miesiącach, ponieważ zbiegły się trzy czynniki, które wcześniej nie występowały jednocześnie.

Po pierwsze, technologia jest już na tyle rozwinięta, że modele językowe i multimodalne oraz agenci AI potrafią rozumieć nie tylko słowa, ale też intencje, obraz produktu czy kontekst użytkownika. Dzięki temu mogą prowadzić rozmowę „jak sprzedawca”. Dla branży handlowej oznacza to, że sztuczna inteligencja potrafi przejąć część pracy, która wymagała dotąd człowieka: doradzanie, podpowiadanie, porównywanie.

Po drugie, istotne są kwestie biznesowe. Koszt pozyskania klienta rośnie, a konkurencja jest coraz silniejsza. Firmy są zmuszone poprawić doświadczenie klienta. AI stała się narzędziem, które pozwala zrobić więcej i szybciej.

Po trzecie – konkurencja. Największe firmy zaczęły wprowadzać asystentów AI bezpośrednio do swoich aplikacji: Amazon, Walmart, Target, eBay, a w Polsce – InPost, który buduje nowy model zakupów. To zmienia oczekiwania klientów. Gdy użytkownik przyzwyczai się, że może „normalnie zapytać”, a system rozumie i proponuje sensowne rozwiązania, klasyczne filtrowanie przestaje być wystarczające.

Te trzy elementy sprawiają, że AI nie jest już dodatkiem technologicznym, ale odpowiedzią na aktualne potrzeby rynku. Dlatego właśnie teraz zaczyna narastać fala projektów, które stawiają AI w centrum zakupów online.

Najważniejsze trendy

Rozwój AI nie jest jedną zmianą, tylko zbiorem kilku równoległych zjawisk, które razem tworzą nowy sposób kupowania. Poniżej opisujemy te, które mają największy wpływ na sklepy internetowe i platformy handlowe.

Największą zmianą ostatnich miesięcy jest pojawienie się agentów AI, którzy zastępują klasyczne wyszukiwarki. Zamiast filtrować produkty według kategorii, klient może opisać swoją potrzebę językiem naturalnym, np. “Szukam prezentu dla dziesięciolatka, interesują go dinozaury, lubi sam składać różne figurki”. Tak działają rozwiązania Amazona, Walmarta czy Targetu. Zakupy stają się rozmową, a nie przeglądaniem kategorii. Modele AI potrafią zrozumieć opis produktu lub potrzeby klienta w sposób bardziej „ludzki” niż wyszukiwarki oparte wyłącznie na słowach kluczowych.

AI potrafi analizować znacznie więcej sygnałów niż tradycyjne systemy rekomendacji, nie tylko historię zakupów, ale też zachowanie użytkownika, treści przeglądane wcześniej czy sytuację kontekstową (np. pogoda, lokalizacja, pora dnia). Dzięki temu sklepy mogą pokazywać oferty, które są trafniejsze i bardziej dopasowane.

Sklepy coraz częściej wykorzystują AI do automatycznego tworzenia opisów produktów, zdjęć, materiałów wideo czy porównań. Treści opisujące produkty powstają szybciej, są spójne i mogą być dopasowane do kanału sprzedaży. To szczególnie przydatne dla firm, które w swojej ofercie mają bardzo dużo produktów.

AI nie tylko odpowiada na pytania, ale może być wykorzystywana do automatyzacji i wykonywania całych operacji: sprawdzić status przesyłki, zmienić adres dostawy, zainicjować zwrot, zarekomendować alternatywy brakujących produktów.

Te trendy nie są tylko teorią, ale wszystkie już działają na rynku i są wdrażane zarówno przez globalne, jak i lokalne platformy. W kolejnej części opisujemy technologie, które umożliwiają te zmiany.

Technologie wykorzystywane w handlu online

AI w handlu działa znacznie skuteczniej niż kilka lat temu, bo zmieniły się trzy elementy: sposób, w jaki modele rozumieją język, sposób, w jaki przetwarzają różne typy danych, oraz to, że potrafią wykonywać zadania zamiast tylko odpowiadać na pytania. Poniżej krótko wyjaśniamy, jak to działa.

Przede wszystkim, działanie agentów w branży handlowej jest możliwe dzięki dużym modelom językowym. Dzięki nim klient może mówić językiem naturalnym, a system wie, o co chodzi: czy szuka porównania dwóch urządzeń czy prezentu dla konkretnej osoby.

Kolejnym narzędziem są modele multimodalne, które nie ograniczają się do tekstu. Potrafią analizować zdjęcia, grafikę czy tabele. Dla handlu oznacza to m.in. możliwość wyszukania produktu na podstawie zdjęcia, porównanie detali, zrozumienie o jaki styl chodzi kupującemu i lepszego dopasowania produktu do potrzeb. Ta umiejętność otworzyła drogę do wyszukiwania wizualnego, konwersacyjnych stylistów i asystentów, którzy potrafią „zobaczyć” produkt.

Wcześniejsze narzędzia AI głównie odpowiadały na pytania. Dzisiejsze systemy agentowe potrafią przeprowadzić użytkownika przez cały proces: zrozumieć jego potrzeby, wyszukać odpowiednie produkty, porównać parametry, podpowiedzieć najlepszą opcję, a nawet przygotować koszyk i zainicjować zamówienie. W praktyce oznacza to automatyzację wielu czasochłonnych kroków, zarówno po stronie klienta, jak i obsługi sklepu.

Razem te technologie sprawiają, że AI potrafi nie tylko odpowiadać na pytania, ale faktycznie pomagać w podejmowaniu decyzji i automatyzować zadania.

Przykłady wdrożeń

Poniżej przedstawiamy kilka kluczowych przykładów wdrożeń opisanych na portalu Business Insider.

Amazon

Amazon wprowadził konwersacyjnego asystenta Rufus, który jest zintegrowany bezpośrednio z aplikacją zakupową. Klient może zadawać pytania pełnymi zdaniami (np. o różnice między modelami smartfonów czy o pomysły na prezent) a Rufus analizuje parametry produktów i recenzje, po czym podsuwa wyselekcjonowane odpowiedzi. W praktyce zastępuje to klasyczne filtrowanie i skraca czas potrzebny na wybór produktu. Rufus staje się warstwą, która prowadzi klienta przez proces decyzyjny, a nie tylko pokazuje listę wyników.

Walmart

Walmart w 2025 r. uruchomił asystenta zakupowego Sparky, a także nawiązał współpracę z OpenAI, by umożliwić klientom zakupy bezpośrednio przez ChatGPT z funkcją „Instant Checkout”. Dzięki temu klient może w naturalnym języku opisać, co potrzebuje, a AI dobierze i zaproponuje produkty, a następnie umożliwi ich zakup jednym kliknięciem.

Walmart deklaruje, że celem nie jest technologia sama w sobie, ale uproszczenie i przyspieszenie całego procesu zakupowego, co sprawia, że zakupy są sprawniejsze. 

Target

Target wykorzystuje AI jako doradcę, który pomaga klientom podejmować praktyczne decyzje dotyczące zakupów domowych, wyposażenia czy rozwiązań „do it yourself”. System rozumie opis potrzeby i przekłada to na konkretne rekomendacje produktów. Dzięki temu klient dostaje nie tylko listę artykułów, ale też uzasadnienie, dlaczego dany wybór ma sens.

Home Depot

Home Depot rozwinął zestaw narzędzi AI do obsługi zarówno klientów detalicznych, jak i profesjonalistów. Jednym z ważniejszych wdrożeń jest narzędzie Blueprint Takeoffs, które pozwala firmom i wykonawcom wygenerować pełną listę materiałów i kosztorys projektu (np. remontu, konstrukcji) w ciągu kilku dni, co wcześniej mogło zajmować tygodnie.

Obok tego w sklepowej aplikacji i online działa asystent AI Magic Apron, który pełni funkcję „cyfrowego sprzedawcy”. Użytkownik może zadać pytanie, a AI podaje sugestie, tłumaczy techniczne szczegóły i doradza. Daje to klientowi komfort porady podobnej do tej, jaką otrzymałby idąc do sklepu stacjonarnego.

Dzięki tym rozwiązaniom Home Depot nie tylko sprzedaje produkty, ale staje się częścią procesu planowania, doradzania i realizacji projektów. To przesunięcie ze zwykłego sklepu z narzędziami i materiałami w kierunku platformy usługowo-produktowej, gdzie AI pomaga podjąć decyzję i zaplanować cały projekt.

Branża fashion (konwersacyjni styliści)

W przypadku wielu marek modowych AI pełni funkcję wirtualnego stylisty, który pomaga dobrać stylizację, sugeruje rozmiar i dopasowuje ubrania do okazji lub preferowanego stylu. Klient może opisać, czego szuka (np. „ubranie na firmową kolację”), a agent generuje kompletne zestawy. Skutkiem tego rozwiązania jest wyższa wartość koszyka i mniej zwrotów.

InPost

Na polskim rynku również widać zapowiedź dużych zmian związanych z wykorzystaniem AI w handlu online. Najlepszym przykładem jest InPost, który według doniesień branżowych pracuje nad zupełnie nowym kanałem sprzedaży opartym na rekomendacjach generowanych przez sztuczną inteligencję. Z dostępnych informacji wynika, że system miałby analizować preferencje i zachowania użytkownika w aplikacji, a następnie podpowiadać konkretne produkty dostępne w różnych sklepach internetowych. W praktyce oznacza to model zakupów bardziej zbliżony do agentowego doradztwa niż klasycznego przeglądania kategorii.

W tym podejściu kluczową rolę odgrywa integracja AI z logistyką InPostu. Po wyborze produktu klient byłby kierowany bezpośrednio do sklepu, a sam zakup finalizowany z dostawą do paczkomatu. Firma chce w ten sposób uprościć drogę od potrzeby do zakupu, wykorzystując swoją największą przewagę, czyli gęstą sieć dostaw i wysoki udział w rynku przesyłek e-commerce.

Rafał Brzoska w kilku publicznych wypowiedziach sygnalizował, że handel internetowy potrzebuje nowego modelu, a AI może odegrać w nim centralną rolę. Zgodnie z doniesieniami, projekt InPostu ma wystartować na początku 2026 roku i stanowić alternatywę dla dominujących marketplace’ów. Jeśli plan się powiedzie, mniejsze sklepy zyskają dodatkowy kanał sprzedaży, a klienci bardziej spersonalizowany sposób przeglądania produktów.

Choć szczegółowe zasady działania systemu nie są jeszcze znane, wiadomo już kilka rzeczy. InPost chce połączyć swoje kompetencje logistyczne z inteligentnym mechanizmem rekomendacji, tworząc doświadczenie zakupowe, w którym to AI odgrywa rolę przewodnika. To sygnał, że w Polsce również wchodzimy w etap, w którym zakupy będą zaczynać się od sugestii generowanych przez system rozumiejący potrzeby użytkownika.

Ograniczenia i wyzwania

Jak w każdej innej branży, AI w handlu, mimo wielu zalet, wciąż ma ograniczenia. Pierwszym z nich są halucynacje modeli, czyli sytuacje, w których system generuje odpowiedzi brzmiące wiarygodnie, ale niezgodne z rzeczywistością. W środowisku zakupowym może to oznaczać błędne sugestie, zbyt mało szczegółowe porównania produktów czy rekomendacje niepasujące do potrzeb klienta. Dlatego firmy muszą kontrolować sposób, w jaki modele korzystają z danych.

Drugim wyzwaniem jest jakość danych. Sklepy mogą mieć rozproszone, niepełne lub niespójne informacje o produktach I klientach, co wpływa bezpośrednio na wyniki modeli. Nawet najlepsza technologia nie będzie działać dobrze, jeśli dane zawierają braki lub są niepoprawne. Oznacza to konieczność przeprowadzenia porządkowania danych, zanim AI zacznie przynosić pełne korzyści.

Istnieją też wątpliwości dotyczące prywatności i przejrzystości działania. Modele analizują dane o zachowaniach użytkowników, a konsumenci oczekują, że rekomendacje będą uczciwe i zrozumiałe. Jeśli algorytm faworyzuje wybrane sklepy lub produkty bez jasnego uzasadnienia, może to budzić zastrzeżenia. W miarę jak systemy AI przejmują większą część procesu zakupowego, rośnie znaczenie transparentności, czyli wyjaśnienia, dlaczego dana propozycja została wybrana.

Ostatnim elementem jest koszt. Chociaż AI w dłuższej perspektywie często prowadzi do oszczędności, samo wdrożenie jest kosztowne. Obejmuje nie tylko budowę modeli i integracji, ale także szkolenie pracowników czy utrzymanie infrastruktury. Z tego powodu firmy mogą się zniechęcić, zanim osiągną satysfakcjonujący efekt.

Wszystkie te wyzwania nie przekreślają AI, ale wskazują, że technologia wymaga odpowiedniego przygotowania. Najlepiej myśleć o niej nie jako o funkcji do „doklejenia” do sklepu, lecz jako o inwestycji wymagającej szczegółowego zaplanowania: przygotowania danych, przemyślanej architektury i jasnych zasad działania. Dzięki temu korzyści są znacznie większe, a ryzyko bardziej przewidywalne i łatwiejsze do kontrolowania.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zaczyna upraszczać zakupy online jako element, który pomaga klientowi szybciej znaleźć to, czego potrzebuje, lepiej porównać produkty i podjąć decyzję bez zbędnego wysiłku. Widać to zarówno w przypadku globalnych firm, jak Amazon czy Walmart, jak i w pomysłach rozwijanych w Polsce.

To, co łączy udane wdrożenia, to koncentracja na wartościach takich jak oszczędność czasu, wygoda i trafne podpowiedzi. Jednocześnie wykorzystanie AI wciąż wymaga odpowiedniego przygotowania i odpowiedzialnego podejścia. Technologia sama z siebie nie rozwiąże problemów, ale dobrze wykorzystana może znacząco poprawić doświadczenie zakupowe i efektywność sklepów.

Sztuczna inteligencja nie zmienia handlu z dnia na dzień. Zmienia go krok po kroku, przejmując kolejne zadania, dlatego jej rola w tej branży (podobnie jak w innych) będzie rosnąć.