Agent AI zrobi zakupy za klienta. Firmy szykują się na handel bez klikania

Już 9 proc. konsumentów pozwoliłoby AI kupować samodzielnie. Ale czy to się wkrótce zmieni?

Agent AI może znaleźć produkt, porównać ceny, złożyć zamówienie i zapłacić. Technologia wyprzedziła jednak zaufanie klientów. Chociaż 85 proc. konsumentów deklaruje otwartość na współpracę z AI przy szukaniu najlepszej oferty, zaledwie 9 proc. pozwoliłoby systemowi kupować samodzielnie według wcześniej ustalonych reguł. Dla sklepów oznacza to zmianę głębszą niż wdrożenie kolejnego kanału sprzedaży: oferta musi stać się czytelna dla maszyn, a zgoda klienta - możliwa do zweryfikowania, ograniczenia i cofnięcia.

Agenty AI zrobią zakupy za klientów. Firmy muszą przygotować dane, płatności i zgodę

W tradycyjnym sklepie internetowym ostatni ruch należy do człowieka. Klient naciska przycisk „kupuję i płacę”, zatwierdza transakcję w aplikacji banku albo przykłada kartę. Ten gest łączy decyzję, zgodę i płatność w jednym momencie.

Handel agentowy, nazywany także agentic commerce, rozrywa ten związek. Człowiek może wcześniej polecić systemowi: znajdź najtańszy lot bez przesiadki, kup karmę, gdy cena spadnie poniżej ustalonego poziomu, opłać fakturę zgodną z zamówieniem. Agent AI później sam przeszukuje oferty, ocenia warunki i wykonuje zadanie. Pytanie nie brzmi już tylko, czy karta jest ważna. Trzeba także ustalić, czy konkretny program miał prawo jej użyć i czy nie wyszedł poza zamiar właściciela.

Na tę zmianę zwraca uwagę raport Mastercard Signals „Encoding Trust: The Race for Intent, Consent and Control in the Agentic World”. Dokument opisuje możliwą architekturę handlu, w której przed przesunięciem pieniędzy system sprawdza tożsamość agenta, zakres pełnomocnictwa, intencję użytkownika i obowiązujące limity. Raport jest analizą przygotowaną przez firmę działającą na rynku płatności, dlatego przedstawione w nim prognozy należy czytać jako scenariusze rozwoju, a nie gwarantowany wynik.

Klienci chcą pomocy AI, ale nie chcą oddawać portfela

Najwyższa akceptacja pojawia się tam, gdzie sztuczna inteligencja doradza, a człowiek zachowuje kontrolę. W badaniu obejmującym 26 tys. respondentów w 16 państwach 85 proc. ankietowanych było otwartych na współpracę z agentem podczas poszukiwania najlepszej opcji. 74 proc. dopuściłoby wykonanie przez AI konkretnego zadania zakupowego na wyraźne polecenie.

Granica przebiega przy decyzji i pieniądzach. Gdy agent miałby sam wybrać produkt, a klient jedynie zatwierdzić płatność, odsetek chętnych spadał do 32 proc. Na samodzielne zakupy AI w ramach ustalonych wcześniej ograniczeń zgodziłoby się tylko 9 proc. badanych. W anglojęzycznym komunikacie Mastercard wynik ten został zaokrąglony do jednej osoby na dziesięć.

Ponad dwie trzecie konsumentów objętych własnym badaniem Mastercard nie ufa jeszcze agentowej AI. Najsilniejsze obawy dotyczą prywatności, bezpieczeństwa i utraty kontroli. Odpowiedzi układają się w czytelny wzór: ludzie akceptują wygodę, dopóki mogą zobaczyć decyzję, zatrzymać działanie i odzyskać pieniądze po błędzie.

To studzi najbardziej efektowne zapowiedzi. Agent, który autonomicznie wypełnia koszyk, nie stanie się masowym kanałem sprzedaży tylko dlatego, że potrafi to zrobić. Skala będzie zależała od odpowiedzialności za pomyłkę, obsługi reklamacji i możliwości udowodnienia, na co klient rzeczywiście się zgodził.

Rynek może osiągnąć 3-5 bln dolarów, lecz dziś jest niewielki

Według prognoz przywołanych przez Mastercard wydatki konsumenckie wspierane przez agentów AI mogą w 2030 roku sięgnąć 3-5 bln dolarów. W relacjach między przedsiębiorstwami potencjalna wartość ma być nawet trzykrotnie wyższa.

Te liczby opisują szeroki zakres zakupów wspieranych przez agentów, a nie wyłącznie transakcje całkowicie autonomiczne. Nie są też pomiarem obecnego rynku. Raport ocenia, że transakcje pośredniczone przez agentów stanowią dziś około 0,4 proc. światowego e-commerce pod względem liczby i 0,2 proc. jego wartości. Rozbieżność między wielką prognozą a małą bazą pokazuje, że handel agentowy pozostaje na wczesnym etapie.

O ostrożność upominają się również instytucje finansowe. W globalnym badaniu Accenture przeprowadzonym wśród 208 przedstawicieli banków i dostawców płatności 78 proc. respondentów przewidywało znaczny wzrost oszustw związanych z płatnościami agentowymi. 85 proc. uznało obecne systemy i plany skalowania za niewystarczające wobec nadchodzącej zmiany. To oceny menedżerów sektora, nie statystyka już dokonanych przestępstw, ale pokazują kierunek inwestycji w zabezpieczenia.

Płatność stanie się pełnomocnictwem zapisanym w kodzie

W handlu agentowym zwykła autoryzacja transakcji może nie wystarczyć. Potrzebny będzie cyfrowy odpowiednik pełnomocnictwa, który odpowie na kilka pytań: kto działa, dla kogo, w jakim celu, u którego sprzedawcy, do jakiej kwoty i przez jaki czas.

- W handlu agentowym kluczowe pytanie nie będzie dotyczyło wyłącznie tego, czy dana płatność może zostać zrealizowana. Równie ważne jest potwierdzenie, czy agent ma prawo wykonać konkretne działanie, czy odpowiada ono intencji użytkownika i czy mieści się w zakresie udzielonej zgody - mówi Marta Życińska, dyrektorka generalna polskiego oddziału Mastercard Europe.

Jednym z narzędzi może być tokenizacja. Dziś token zastępuje w procesie płatniczym wrażliwe dane karty. W modelu opisywanym przez Mastercard mógłby również przenosić ograniczone uprawnienie: dany agent kupuje tylko wskazaną kategorię produktów, wyłącznie u zaakceptowanych sprzedawców, nie częściej niż raz w miesiącu i nie drożej niż określona kwota.

Autoryzacja zmieniłaby się w proces ciągły. System musiałby rejestrować kolejne działania, umożliwiać audyt, zatrzymanie zadania i cofnięcie zgody. Taki mechanizm ogranicza ryzyko, ale go nie usuwa. Nadal pozostaje spór o odpowiedzialność, gdy agent formalnie zmieści się w regułach, lecz wykona zakup sprzeczny z tym, czego użytkownik rozsądnie oczekiwał.

Sklepy muszą przygotować ofertę czytelną dla maszyn

W handlu obsługiwanym przez agentów klient może nie wejść na stronę sklepu. Nie zobaczy bannera, nie przejdzie ścieżki kategorii i nie zostawi typowego zestawu danych o kliknięciach. To agent porówna cenę, dostępność, koszt dostawy, termin zwrotu, parametry produktu i korzyści w programie lojalnościowym.

Dla sprzedawcy oznacza to konieczność uporządkowania informacji w formacie możliwym do odczytania przez systemy. Opis marketingowy bez jednoznacznej ceny, wariantu, stanu magazynowego, identyfikatora produktu i zasad dostawy może okazać się niewidoczny w procesie automatycznej rekomendacji.

Informacja prasowa Mastercard przywołuje analizę 2400 produktów w sklepach Shopify, według której tylko 11 proc. zawierało pola danych strukturalnych potrzebne do pojawienia się w rekomendacjach agentów. Źródłem tego wskaźnika jest jednak audyt opublikowany przez firmę świadczącą usługi optymalizacji sklepów, a nie niezależne badanie całego rynku Shopify. Nie należy więc przenosić 11 proc. na cały e-commerce. Sama luka pozostaje wiarygodnym ostrzeżeniem: niepełne i niespójne dane utrudniają maszynie prawidłowe porównanie ofert.

Jak firma może przygotować się na handel agentowy

Pierwsze prace nie wymagają oddawania AI prawa do samodzielnego wydawania pieniędzy. Warto zacząć od fundamentów, które poprawiają także obecną sprzedaż internetową.

1. Uporządkować dane produktowe. Cena, waluta, dostępność, wariant, producent, identyfikator, koszt i termin dostawy oraz zasady zwrotu powinny być jednoznaczne i aktualne.

2. Udostępnić dane w formie maszynowej. Należy sprawdzić znaczniki schema.org, feed produktowy, dokumentację API i zgodność informacji pomiędzy stroną, aplikacją, marketplace'em oraz systemem magazynowym.

3. Zdefiniować uprawnienia agenta. System powinien rozróżniać rekomendację, przygotowanie koszyka, złożenie zamówienia i wykonanie płatności. Każdy kolejny poziom wymaga osobnej, świadomej zgody.

4. Wprowadzić limity i wyjątki. Kwota, czas, częstotliwość, lista sprzedawców oraz kategorie zakupów powinny być ograniczane, a nietypowe zdarzenia kierowane do zatwierdzenia przez człowieka.

5. Zachować ślad decyzji. Firma musi móc odtworzyć, co polecił użytkownik, jak agent zinterpretował zadanie, na podstawie jakich danych wybrał ofertę i co ostatecznie zatwierdzono.

6. Zaplanować cofnięcie zgody i reklamację. Klient powinien łatwo zatrzymać agenta, odebrać mu dostęp i zakwestionować operację. Bez odwracalności wygoda szybko zamieni się w ryzyko reputacyjne.

7. Przetestować odpowiedzialność. Przed uruchomieniem autonomicznych zakupów trzeba ustalić, kto odpowiada za przekroczenie limitu, błędną cenę, nieaktualną dostępność, manipulację instrukcją i zakup niezgodny z zamiarem klienta.

Handel agentowy nie eliminuje marki ani obsługi klienta

Można założyć, że skoro maszyna porównuje parametry, zwycięży zawsze najniższa cena. To zbyt prosty wniosek. Agent potrzebuje kryteriów, według których oceni jakość, terminowość, możliwość zwrotu i wiarygodność sprzedawcy. Marka może więc pozostać sygnałem zaufania, ale będzie musiała wyrażać swoją obietnicę także w danych: mierzalnych warunkach gwarancji, historii realizacji i jasno zapisanych zasadach.

Nie zniknie również kontakt z człowiekiem. Im większa autonomia systemu, tym ważniejsza staje się obsługa wyjątków - sytuacji, których nie przewidział regulamin ani zestaw limitów. Przewagę może zdobyć nie ten sklep, który najszybciej pozwoli botowi zapłacić, lecz ten, który potrafi wykazać, dlaczego transakcja była zgodna z wolą klienta i sprawnie ją odwrócić, gdy coś pójdzie źle.

Najczęstsze pytania o handel agentowy

• Co to jest handel agentowy?

Handel agentowy, czyli agentic commerce, to model, w którym agent AI nie tylko wyszukuje i rekomenduje produkty, lecz może również wykonywać kolejne czynności zakupowe w imieniu użytkownika - aż do złożenia zamówienia i płatności w granicach udzielonego upoważnienia.

• Czy agent AI może sam zapłacić za zakup?

Technicznie jest to możliwe, jeśli agent uzyska dostęp do odpowiedniej metody płatności i działa w obsługiwanym środowisku. Masowe wdrożenie wymaga jednak weryfikacji tożsamości agenta, zakresu zgody, limitów, śladu audytowego oraz procedur reklamacji i odpowiedzialności.

• Ilu klientów pozwoliłoby AI kupować samodzielnie?

W badaniu cytowanym przez Mastercard 9 proc. respondentów pozwoliłoby agentowi samodzielnie kupować w ramach reguł ustalonych przez użytkownika. Znacznie więcej osób akceptuje AI jako pomoc w wyszukiwaniu ofert - 85 proc. - lub wykonawcę konkretnego polecenia - 74 proc.

• Co handel agentowy zmieni w e-commerce?

Sklepy będą musiały udostępniać pełne, aktualne i maszynowo czytelne dane o produktach, cenach, dostawie, zwrotach i promocjach. W płatnościach wzrośnie znaczenie programowalnych uprawnień, potwierdzania intencji klienta, monitorowania działań agenta oraz odwracania błędnych operacji.

ŹRÓDŁA:

[1] Mastercard Foundry, „Encoding Trust: The Race for Intent, Consent and Control in the Agentic World”, Mastercard Signals, maj 2026, dostęp 7 sierpnia 2026

[2] Mastercard, „Building Trust for Agentic Commerce: Mastercard Signals Report Explores the Path Forward”, komunikat prasowy, sierpień 2026, dostęp 7 sierpnia 2026

[3] Gartner, „Gartner Survey Finds Consumers Want AI Shopping Help, But Not AI Purchase Decisions”, 27 maja 2026, dostęp 7 sierpnia 2026

[4] Accenture, „Agentic Payments in Commerce - The Future Is Here”, Accenture Banking Blog, cyt. w: Mastercard Foundry, „Encoding Trust”, 2026.

[5] WRKNG Digital, „5 Ways AI Agents Evaluate Shopify Stores Before Making a Purchase Decision”, dostęp 7 sierpnia 2026

NOTA REDAKCYJNA:

Artykuł powstał na podstawie informacji prasowej Mastercard oraz pełnej wersji raportu Mastercard Signals. Dane o deklaracjach konsumentów pochodzą z badania obejmującego 26 tys. osób w 16 krajach. Wynik 9 proc. w raporcie został w komunikacie anglojęzycznym zaokrąglony do 10 proc. Prognoza 3-5 bln dolarów opisuje możliwą wartość wydatków konsumenckich wspieranych przez agentów do 2030 roku i nie powinna być odczytywana jako obecna wartość rynku ani pewny scenariusz.

 

Pobierz ebook "Książka o Egipcie, jakiego nie pokazują wycieczki. Śladami starożytnych królowych i polskich archeologów"