AI już robi zakupy za ludzi. Ale 36 proc. klientów dopłaci za rozmowę z człowiekiem

Agentic commerce przenosi zakupy z witryn do asystentów AI. Co już działa, czego chcą klienci i jak sklepy powinny przygotować sprzedaż oraz obsługę.

Sztuczna inteligencja przestaje być wyłącznie doradcą przy zakupach. Na wybranych rynkach potrafi już znaleźć towar, porównać oferty, sprawdzić dostępność, wypełnić formularz i doprowadzić transakcję do płatności. To początek agentic commerce, czyli handlu, w którym agent AI działa w imieniu klienta i komunikuje się z systemem sprzedawcy. Rewolucja nie jest jednak tak kompletna, jak sugeruje hasło „algorytmy kupują od algorytmów”. Obecne usługi mają ograniczony zasięg, a człowiek zazwyczaj nadal zatwierdza wydatek.

Nowy raport Capgemini Research Institute pokazuje, że konsumenci chcą oddać automatom przede wszystkim zakupy powtarzalne. Jednocześnie 36 proc. badanych jest gotowych zapłacić więcej za wsparcie pracownika. Automatyzacja nie usuwa więc człowieka ze sklepu. Może uczynić z niego droższy i trudniej dostępny element obsługi.

Trzeba przy tym zachować geograficzną ostrożność. Badanie przeprowadzono w listopadzie i grudniu 2025 roku wśród 9500 konsumentów z 16 państw. Polski nie było w tej próbie. Osobna część objęła 1200 menedżerów i pracowników pierwszej linii z dużych organizacji, których roczne przychody przekraczały 1 mld dolarów. Wyników nie należy zatem przedstawiać jako opinii Polaków ani prostego opisu sytuacji małych i średnich sklepów w Polsce.

Co to jest agentic commerce

Agentic commerce, po polsku handel agentowy, to model, w którym system sztucznej inteligencji nie ogranicza się do odpowiedzi na pytanie. Otrzymuje cel, na przykład uzupełnienie domowych zapasów w określonym budżecie, a następnie wykonuje kolejne czynności: szuka ofert, porównuje warunki, wybiera produkt, buduje koszyk i uruchamia płatność w granicach nadanego upoważnienia.

W wariancie AI-to-AI osobisty agent kupującego kontaktuje się z systemem sklepu. Ten drugi udostępnia opis, cenę, stan magazynowy, termin dostawy, zasady zwrotu i możliwość zapłaty. Z punktu widzenia klienta znika część tradycyjnego interfejsu. Nie trzeba przeglądać kategorii, filtrów i kolejnych ekranów koszyka. Użytkownik określa rezultat, a technologia pracuje w tle. Capgemini nazywa ten kierunek „Zero UI”.[1]

Raport przynosi cztery liczby, które opisują skalę zainteresowania:

• - 38 proc. konsumentów deklaruje już zaufanie do agentów AI przy rutynowych zakupach i płatnościach;
• - 58 proc. uważa, że automatyzacja comiesięcznych spraw pozwoli im oszczędzić czas;
• - 55 proc. chciałoby w ciągu trzech lat powierzać AI ponowne zamawianie mydła, detergentów, szamponów i innych artykułów domowych;
• - 68 proc. przedstawicieli badanych organizacji uważa, że agenci AI mogą działać skuteczniej od tradycyjnych kanałów obsługi klienta.

Są to deklaracje i przewidywania, nie dane transakcyjne. Pokazują gotowość do użycia technologii, ale nie dowodzą, że większość klientów już przekazała algorytmom kontrolę nad portfelem.

AI kupuje, ale nadal pyta człowieka o zgodę

Handel agentowy nie jest wyłącznie prezentacją na konferencji. Działające wdrożenia pojawiły się przede wszystkim w Stanach Zjednoczonych.

Amazon uruchomił w 2025 roku test funkcji Buy for Me. Gdy poszukiwanego produktu nie ma w ofercie platformy, system może wejść na witrynę zewnętrznej marki i przeprowadzić zakup. Najpierw klient wybiera towar oraz zatwierdza adres, podatki, koszt wysyłki i metodę płatności. Dopiero potem agent używa zaszyfrowanych danych do finalizacji zamówienia. Sprzedawcą pozostaje zewnętrzny sklep, który odpowiada za dostawę, zwroty i obsługę posprzedażową.[2]

PayPal i Perplexity od 25 listopada 2025 roku pozwalają użytkownikom w USA przejść od rozmowy o produkcie do zakupu bez opuszczania interfejsu Perplexity. Rozwiązanie obsługuje płatność, weryfikację tożsamości i ochronę transakcji, ale wymaga od klienta wykonania kilku kroków. Sklep nadal jest formalnym sprzedawcą. W bibliografii raportu Capgemini omyłkowo wskazano przy tym listopad 2026 roku. Oficjalny komunikat PayPal potwierdza datę o rok wcześniejszą.[1][3]

Google w styczniu 2026 roku ogłosił Universal Commerce Protocol, otwarty standard mający połączyć agentów, sklepy i operatorów płatności. UCP obejmuje drogę od wyszukania produktu po zakup i wsparcie po transakcji. W USA rozpoczęło się także wdrażanie płatności w AI Mode wyszukiwarki i w aplikacji Gemini. Z kolei Let Google Call może telefonicznie zapytać lokalne sklepy o dostępność, cenę i promocję. To narzędzia realne, lecz wciąż rozwijane etapami i niedostępne powszechnie na wszystkich rynkach.[4]

Dzisiejszy model jest więc raczej handlem wspomaganym i częściowo delegowanym niż całkowicie autonomiczną wymianą między maszynami. Technologia przejmuje pracę, ale nie musi samodzielnie wybierać celu ani dowolnie dysponować pieniędzmi klienta. Granice upoważnienia nadal ustala człowiek.

Obsługa przez człowieka może stać się "usługą premium"

Najciekawszy paradoks raportu dotyczy obsługi. Im więcej rutynowych spraw wykonuje automat, tym większą wartość może mieć kompetentny pracownik dostępny wtedy, gdy zakup jest drogi, niejednoznaczny albo obciążony ryzykiem.

W całej próbie 66 proc. konsumentów umieściło pracowników pierwszej linii wśród trzech preferowanych kanałów kontaktu. Boty i agenci wykorzystujący generatywną AI wskazało 56 proc. Aż 36 proc. badanych już teraz byłoby gotowych zapłacić więcej za wsparcie człowieka. Kolejne 35 proc. przewiduje taką gotowość w perspektywie trzech do pięciu lat. Nie oznacza to, że 71 proc. wszystkich klientów na pewno dopłaci. Druga wartość opisuje przyszłą deklarację osobnej grupy i nie powinna być automatycznie dodawana do pierwszej.

Capgemini podaje również, że 69 proc. respondentów łatwiej wybaczy wadę produktu niż frustrujące lub bezosobowe doświadczenie. Po negatywnym kontakcie 63 proc. deklaruje zmianę dostawcy, a 61 proc. ograniczenie wydatków. To samoopisowe odpowiedzi z ankiety, nie pomiar rzeczywistych zachowań. Mimo tego wysyłają firmom czytelny sygnał: redukcja kosztów obsługi przez AI może przynieść stratę, jeżeli klient utknie bez drogi do pracownika.

Nie każdy człowiek zapewni jednak doświadczenie warte dopłaty. Pracownik bez dostępu do historii sprawy, uprawnień i aktualnych danych będzie tylko kolejnym przystankiem w kolejce. Przewagą staje się nie sama obecność konsultanta, lecz jego zdolność do rozwiązania problemu, którego automat nie potrafił zamknąć.

GEO nie unieważnia SEO

Gdy to agent wybiera produkty, sklep ma dwóch odbiorców: człowieka i system podejmujący decyzję w jego imieniu. Dla marketingu oznacza to wzrost znaczenia GEO, czyli przygotowania treści do wyszukiwarek i odpowiedzi generowanych przez modele językowe.

Nie ma jednak podstaw, by ogłaszać prostą zamianę SEO na GEO. Standard UCP opiera się na wymianie uporządkowanych danych między systemami. Agent potrzebuje poprawnych nazw, identyfikatorów, wariantów, cen, stanów magazynowych, kosztów dostawy, warunków zwrotu i wiarygodnych recenzji. Te same fundamenty wpływają na jakość sklepu, jego obecność w klasycznej wyszukiwarce i działanie porównywarek. Nowy kanał nie usuwa starego. Dokłada kolejną warstwę dystrybucji.

Firmy powinny przygotować przede wszystkim:

• - jeden aktualny i uporządkowany katalog produktów, wspólny dla witryny, marketplace'ów, reklam i interfejsów agentowych;
• - dane możliwe do odczytania przez maszyny, obejmujące warianty, dostępność, dostawę, gwarancję i zasady zwrotu;
• - jasne rozróżnienie rekomendacji organicznych, ofert sponsorowanych i rabatów;
• - limity autonomii oraz obowiązkowe potwierdzenie przy droższych lub nietypowych transakcjach;
• - rejestr działań agenta, aby można było odtworzyć, dlaczego wybrał produkt i uruchomił płatność;
• - szybkie przekazanie całego kontekstu pracownikowi, gdy klient zakwestionuje wybór albo poprosi o pomoc;
• - osobny pomiar widoczności, ruchu, sprzedaży, zwrotów i reklamacji pochodzących z kanałów AI.

AI nie jest bezstronnym łowcą najniższej ceny

Obietnica agentic commerce jest kusząca: maszyna ma analizować większą liczbę ofert niż człowiek i wybierać wariant najlepiej zgodny z jego potrzebami. Badania eksperymentalne każą jednak ostrożnie podchodzić do założenia, że agent będzie doskonale racjonalny.

Amine Allouah i współautorzy testowali agentów zakupowych opartych na modelach różnych dostawców w kontrolowanym środowisku e-commerce. Wybory zależały nie tylko od ceny, ocen i liczby recenzji, ale również od położenia oferty. Poszczególne modele preferowały inne miejsca na liście, a aktualizacja modelu potrafiła zmienić udział produktów w symulowanej sprzedaży. Proste modyfikacje opisów, dopasowane do zachowania algorytmu kupującego, w części prób istotnie zwiększały udział produktu w wyborach.[5]

To wynik eksperymentu, nie obserwacja obrotów prawdziwych sklepów. Ujawnia jednak nowe pole ryzyka. Sprzedawcy będą optymalizować dane dla agentów, tak jak dziś walczą o pozycję w wyszukiwarce. Pojawi się pytanie, czy rekomendacja wynika z interesu klienta, jakości produktu, opłaconej ekspozycji, ustawień platformy czy podatności modelu na określony układ informacji.

Do tego dochodzą dane osobowe. W badaniu Capgemini 81 proc. konsumentów uznało ich bezpieczeństwo za priorytet, a 83 proc. czuło dyskomfort na myśl, że agent zapisuje informacje bez zgody. System zdolny do kupowania musi znać adres, historię zamówień, preferencje, budżet i sposób płatności. Wygoda rośnie razem z zakresem informacji, których utrata albo niewłaściwe użycie może zaszkodzić klientowi.[1]

Prawo konsumenckie będzie musiało dogonić agentów

Obecne wdrożenia zachowują znane role: klient zatwierdza zakup, sklep pozostaje sprzedawcą, a operator płatności rozlicza transakcję. Prawdziwie autonomiczny agent komplikuje ten porządek. Trzeba ustalić, kiedy zgoda na ogólny cel staje się upoważnieniem do zawarcia konkretnej umowy, jak prezentować obowiązkowe informacje maszynie i kto ponosi konsekwencje zakupu sprzecznego z instrukcją.

Christoph Busch z Uniwersytetu w Osnabrück zwraca uwagę, że unijne prawo konsumenckie zostało zbudowane dla decyzji podejmowanych przez ludzi. Agent może być mniej podatny na emocjonalną reklamę i część dark patterns, ale jednocześnie da się go atakować przez prompt injection lub zmanipulowane dane produktu. Autor postuluje, by ochrona działała już wtedy, gdy klient ustala limity, preferencje i zakres samodzielności systemu, a nie dopiero w chwili zawierania umowy.[6]

To ważny kontrargument wobec wizji bezobsługowych zakupów. Przeszkodą nie jest już wyłącznie zdolność modelu do klikania. Potrzebne są także wiarygodne dane, bezpieczne płatności, rozliczalność decyzji, ochrona przed manipulacją oraz prosta możliwość cofnięcia błędnego działania.

Czy agentic commerce zmieni handel

Tak, ale najpierw zmieni zakupy nudne. Uzupełnienie detergentów, ponowne zamówienie karmy czy kontrola regularnych płatności łatwiej poddają się automatyzacji niż wybór mieszkania, samochodu albo produktu związanego ze zdrowiem. W tych drugich przypadkach znaczenie zaufania, wyjaśnienia i odpowiedzialności pozostanie większe.

Dla sklepów najbliższa zmiana nie polega na zastąpieniu wszystkich sprzedawców botami. Chodzi o przygotowanie oferty tak, aby mogły ją poprawnie odczytać zarówno ludzie, jak i ich cyfrowi pełnomocnicy. Firma, która ukrywa cenę, ma sprzeczne opisy i nieaktualne stany magazynowe, będzie niewidoczna albo niewiarygodna dla obu grup.

Jeżeli kontakt z pracownikiem stanie się płatnym dodatkiem, krótkoterminowo obniży to koszty obsługi. Długoterminowo może stworzyć podział na klientów szybko obsługiwanych przez automat i tych, których stać na człowieka. Raport Capgemini nie dowodzi, że taki model zwycięży. Pokazuje natomiast, że część konsumentów już przypisuje ludzkiej pomocy konkretną wartość pieniężną. To dla handlu sygnał równie ważny jak rosnąca sprawność agentów.

FAQ

• Co to jest agentic commerce?

Agentic commerce to handel, w którym agent AI wykonuje w imieniu klienta kolejne etapy zakupu: wyszukuje oferty, porównuje warunki, wybiera produkt, tworzy koszyk i może uruchomić płatność w ustalonych granicach.

• Czy AI może już samodzielnie kupować produkty?

Na wybranych rynkach AI potrafi technicznie przeprowadzić zakup, na przykład w usłudze Amazon Buy for Me. Klient zazwyczaj wcześniej wybiera produkt, ustala dane transakcji i zatwierdza płatność. Pełna autonomia bez każdorazowej zgody nie jest jeszcze standardem rynku.

• Czym handel AI-to-AI różni się od zwykłego e-commerce?

W zwykłym sklepie internetowym człowiek przegląda ofertę i klika kolejne etapy koszyka. W modelu AI-to-AI jego agent komunikuje się bezpośrednio z systemem sprzedawcy, odczytuje uporządkowane dane i wykonuje część czynności w tle.

• Czy wyniki raportu Capgemini dotyczą Polski?

Nie bezpośrednio. W próbie 9500 konsumentów z 16 państw nie było Polski. Raport opisuje globalny kierunek i nie pozwala przypisywać podanych odpowiedzi polskim konsumentom.

• Czy GEO zastąpi SEO w e-commerce?

Nie w przewidywalnej przyszłości. GEO zwiększa widoczność w odpowiedziach i rekomendacjach AI, ale korzysta z fundamentów znanych z e-commerce i SEO: rzetelnej treści, uporządkowanych danych, aktualnych cen, dostępności, opinii oraz technicznie dostępnej witryny.

Źródła:

[1] Capgemini Research Institute, Reimagining Customer Experience: Human-Led, AI-Powered (Paris: Capgemini, 2026), 5-16, 20-25, 75-80, 

[2] Amazon Staff, „Amazon's New 'Buy for Me' Feature Helps Customers Find and Buy Products from Other Brands' Sites”, About Amazon, 3 kwietnia 2025,

[3] PayPal, „PayPal and Perplexity Launch Instant Buy Ahead of Black Friday”, 25 listopada 2025, 

[4] Google, „New Tech and Tools for Retailers to Succeed in an Agentic Shopping Era”, 11 stycznia 2026, https://blog.google/products/ads-commerce/agentic-commerce-ai-tools-protocol-retailers-platforms/; Google, „What to Expect in Digital Advertising and Commerce in 2026”, 11 lutego 2026, https://blog.google/products/ads-commerce/digital-advertising-commerce-2026/; Google, „Ask Google to Call Local Businesses for You”, 25 listopada 2025, aktualizacja 24 lipca 2026, 

[5] Amine Allouah, Omar Besbes, Josué D. Figueroa, Yash Kanoria i Akshit Kumar, „What Is Your AI Agent Buying? Evaluation, Biases, Model Dependence, & Emerging Implications for Agentic E-Commerce”, arXiv:2508.02630, wersja z 15 grudnia 2025, https://arxiv.org/abs/2508.02630. Opracowanie jest preprintem i w tekście zostało wykorzystane jako wynik eksperymentalny, nie jako pomiar rzeczywistych transakcji rynkowych.

[6] Christoph Busch, „Consumer Law for AI Agents”, German Law Journal 26, wyd. specjalne 7 (2025): 1367-1382, publikacja internetowa 24 kwietnia 2026,

 

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