Jak przygotować e-commerce na erę agentów, modeli i adaptacyjnych interfejsów

Świat e-commerce, w którym modele językowe i autonomiczne agenty decydują o tym, co klient zobaczy i kupi, już się zaczął. Wygrywa nie ten, kto „ma AI”, ale ten, kto rozwiązuje jeden kosztowny problem po drugim i potrafi przełożyć potencjał technologii na realne wyniki. Ten artykuł jest praktyczną mapą wyjścia poza hype i przygotowania e-commerce na erę agentów, modeli i adaptacyjnych interfejsów – bez slajdów na pokaz, za to z naciskiem na efekty.

3 obszary, w których dziś rozgrywa się przewaga e-commerce

Zanim przejdziemy do szczegółów, warto jasno nazwać pola gry, na których toczy się dziś walka o przewagę:

1. Widoczność dla modeli językowych (LLM SEO).
2. Gotowość na zakupy agentowe (Agentic Commerce).
3. Interfejs reagujący na zachowanie użytkownika (Adaptive UX).

LLM SEO – nowa waluta ruchu w e-commerce

Jeden z najważniejszych wskaźników sukcesu – ruch – przechodzi dziś najbardziej radykalną zmianę od czasu powstania wyszukiwarek. Klasyczne równanie, w którym wynik finansowy jest iloczynem ruchu, konwersji i średniej wartości koszyka, zyskuje nową, trudną do zmierzenia zmienną – widoczność wewnątrz modeli AI.

Jak zauważa Alex Immerman z funduszu a16z: „The Decline of Google It. The search monopoly is ending in 2025”². Oznacza to koniec świata, w którym SEO było optymalizacją pod jedną wyszukiwarkę. Dziś staje się strategią obecności wszędzie tam, gdzie modele uczą się odpowiedzi na pytania klientów.

Skąd modele czerpią wiedzę o Twoim biznesie

Sztuczna inteligencja uczy się na danych, które jej dostarczasz. Aby Twój e-commerce pojawiał się w rekomendacjach, musi być obecny w miejscach, które algorytmy uznają za autorytatywne.

Struktura źródeł zależy od branży, w której działasz

AI dobiera źródła w zależności od tego, co sprzedajesz. Twoja strategia powinna uwzględniać takie różnice, jak np.:

• Biznes usługowy – liczy się zaufanie społeczności. Modele sprawdzają widoczność i oceny w serwisach TrustMate, Opineo czy TrustPilot.
• Software i B2B – AI preferuje rankingi i profesjonalne recenzje. Istotna jest obecność na G2, Capterra oraz w eksperckich treściach na LinkedInie i Medium.
• Sektor YMYL (Your Money Your Life) – to branże, w których błąd może kosztować zdrowie lub majątek. Tu AI cytuje media o najwyższym autorytecie.

Agentic Commerce – kiedy system kupuje od systemu

Era, w której AI jedynie podpowiada produkty, dobiega końca. Wkraczamy w etap Agentic Commerce, czyli handlu, w którym autonomiczne agenty przejmują nie tylko rekomendacje, ale także realizację transakcji.

Istotnym elementem tej zmiany są protokoły komunikacji między agentami AI a systemami e-commerce. Jednym z nich jest Agentic Commerce Protocol (ACP) – standard opracowany przez OpenAI oraz Stripe, który umożliwia sprzedaż za pośrednictwem zewnętrznych agentów AI, takich jak ChatGPT. Dzięki niemu możliwy staje się Instant Check-out, czyli finalizacja zakupu bezpośrednio w interfejsie rozmowy.

Równolegle pojawił się Universal Commerce Protocol (UCP) od Google’a, który adresuje ten sam kierunek zmian. Oznacza to początek rywalizacji o to, na czyich zasadach agenci AI będą komunikować się z e-commerce i realizować transakcje (ilustracja 1).

Universal Commerce Protocol (UCP) od Google’a, źródło: Docs.ABTasty.com

Operator i przeglądarka GPT Atlas

OpenAI Operator, który działa w przeglądarce GPT Atlas, to przykład nowej klasy narzędzi – Computer-Using Agents. Zamiast korzystać z API, agent „widzi” stronę jak użytkownik: rozpoznaje interfejs, przyciski i formularze, a następnie wykonuje zadania end to end, czyli od porównania ofert po finalizację zakupu.

Choć może wyglądać jak technologiczna ciekawostka, OpenAI Operator sygnalizuje głębszą zmianę. Po raz pierwszy internet przestaje być projektowany wyłącznie dla ludzi – strony internetowe stają się środowiskiem pracy dla agentów, które nie interpretują intencji ani kreacji, ale po prostu realizują zadania.

Dzięki temu każda witryna staje się potencjalnie „zautomatyzowana z pudełka”. Zdejmuje to presję natychmiastowych integracji, ale jednocześnie bezlitośnie obnaża braki w danych, strukturze i interfejsach. Choć udział OpenAI Operatora w sprzedaży agentowej trudno dziś oszacować, już teraz działa on jak papierek lakmusowy, pokazując, które e-commerce są gotowe na świat, w którym z internetu korzystają nie tylko ludzie, ale także maszyny.

Shopping AI Assistant i InPost Buy

Równolegle do zewnętrznych agentów rozwijają się asystenci zakupowi wbudowani bezpośrednio w e-commerce oraz inteligentne platformy marketplace. Globalnym punktem odniesienia pozostaje Rufus od Amazona – asystent zintegrowany z ofertą produktową, który stał się integralną częścią doświadczenia zakupowego.

Dzięki pełnemu dostępowi do danych produktowych Rufus umożliwia zakupy konwersacyjne, które są szybsze i dokładniejsze niż tradycyjne wyszukiwanie. Asystent nie tylko odpowiada na pytania użytkownika, ale realnie skraca proces decyzyjny – w ułamku sekundy analizuje tysiące recenzji i parametrów technicznych (ilustracja 2).

Możliwości agenta Rufus od Amazona, źródło: aws.Amazon.com

Na rynku lokalnym warto obserwować projekt InPost Buy – marketplace, który w dużym stopniu ma opierać się na mechanizmach sztucznej inteligencji oraz integrować logistykę z inteligentnym doborem ofert. Na moment powstawania tego artykułu dostępne są jedynie szczątkowe informacje oraz opcja integracji InPost Buy (BETA) w systemie Base (dawniej Baselinker). Jest to jednak wyraźny sygnał zbliżającego się debiutu rozwiązania, które może pełnić funkcję osobistego doradcy zakupowego, zintegrowanego z siecią logistyczną.

Adaptive UX – interfejs, który czyta Ci w myślach

„Show me how you drive and I’ll tell you who you are” – ta metafora dobrze oddaje to, co dziś dzieje się w e-commerce. Zachowanie użytkownika na stronie mówi więcej o jego intencjach niż deklaracje czy segmenty demograficzne. Tempo interakcji, sposób scrollowania i ruchy kursora wskazują, jakiej informacji potrzebuje, aby podjąć decyzję zakupową. Adaptive UX jest odpowiedzią na tę zmienność.

W praktyce oznacza to odejście od statycznego projektu na rzecz interfejsu reagującego w czasie rzeczywistym. Sklep przestaje być jedną makietą, a zaczyna działać jak system dostosowujący się do zachowania i tempa konkretnego użytkownika.

Od testów A/B do personalizacji jednostkowej

Zmiana paradygmatu polega na tym, iż przestajemy optymalizować stronę pod „średniego użytkownika”, który w rzeczywistości nie istnieje. Klasyczne testy A/B, oparte na statystyce i czasie, ustępują miejsca personalizacji jednostkowej, podejmowanej tu i teraz.

Narzędzia takie jak ABTasty z modułem EmotionsAI pozwalają w ciągu kilkudziesięciu sekund rozpoznać dominujący profil potrzeb użytkownika i dostosować interfejs do tych potrzeb, np.:

• Bezpieczeństwo – niski scroll i ostrożne ruchy myszy sygnalizują potrzebę zaufania. Interfejs powinien eksponować opinie, znaki jakości oraz jasne zasady gwarancji i zwrotów.
• Jakość – wolne, precyzyjne ruchy kursora wskazują użytkownika analitycznego. Ważne są specyfikacje, porównania parametrów i certyfikaty, a nie hasła sprzedażowe.
• Sprawność – szybkie przechodzenie między sekcjami i natychmiastowe kliki CTA oznaczają chęć skrócenia ścieżki. Adaptive UX powinien maksymalnie uprościć drogę do koszyka i usunąć rozpraszacze.

Interfejs dopasowany do konkretnego użytkownika konwertuje lepiej nie dlatego, iż jest „bardziej inteligentny”, ale dlatego, iż eliminuje tarcie na poziomie psychologicznym. Klient nie musi szukać argumentów, których potrzebuje – system sam je podaje, w odpowiedniej kolejności i formie.

Wdrożenie Adaptive UX w e-commerce pozwala odejść od zgadywania potrzeb klienta i reagować na to, co faktycznie komunikuje on swoim zachowaniem. To nie jest kolejna optymalizacja konwersji, ale logiczne domknięcie handlu opartego na danych.

Przeczytaj również: Trendy i zmiany w e-commerce w 2026 roku oczami prelegentów i wystawców „E-commerce Warsaw Expo”

1. „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, July 2025.
2. A. Immerman, „The Decline of ’Google It’. The search monopoly is ending in 2025”.
3. Analiza źródeł cytowań w generatywnych modelach sztucznej inteligencji, Prompteye.com.
4. Sahu, J. Pan, R. Shvartsman, „How Rufus scales conversational shopping experiences to millions of Amazon customers with Amazon Bedrock”.