Młodzi Polacy kupują z pomocą AI. Ponad 65 proc. korzysta ze sztucznej inteligencji przy wyborze, co kupić

AI czasem podsumowuje opinie, czasem porównuje parametry, pomaga znaleźć niższą cenę albo podpowiada model dopasowany do budżetu.

Z badania UCE RESEARCH i Shopfully Poland wynika, że 65,5 proc. Polaków w wieku 18-35 lat korzysta z AI przy podejmowaniu decyzji zakupowych. Regularnie robi to jednak 12,2 proc. badanych. Reszta używa takich narzędzi rzadko lub od czasu do czasu.

Wynik „dwie trzecie korzysta” opisuje kontakt z technologią, nie nawyk zastępowania nią własnego osądu. AI weszła do zakupów młodych Polaków, ale na razie częściej jako dodatkowe narzędzie niż autonomiczny doradca, któremu bez zastrzeżeń powierza się wybór.

AI przy zakupach: 65,5 proc. młodych Polaków deklaruje użycie

Badanie objęło osoby od 18. do 35. roku życia. Z AI przy decyzjach zakupowych korzysta łącznie 65,5 proc. respondentów. W tej grupie 28,6 proc. sięga po nią bardzo rzadko, 24,7 proc. robi to od czasu do czasu, a 12,2 proc. regularnie.

Po drugiej stronie pozostaje 30 proc. badanych, którzy nie wykorzystują AI przy zakupach. Wśród nich 23,2 proc. nie widzi takiej potrzeby, a 6,8 proc. deklaruje, że chce zacząć. Kolejne 4,5 proc. respondentów nie umiało określić swojej sytuacji albo jej nie pamiętało.

Najważniejsza liczba nie brzmi więc: 65,5 proc. Mówi raczej o tym, że 53,3 proc. młodych konsumentów korzysta z AI rzadko lub okazjonalnie. Technologia jest dostępna, rozpoznawalna i sprawdzana, lecz dla większości nie stała się jeszcze odruchem takim jak otwarcie porównywarki cenowej, wyszukiwarki albo aplikacji marketplace.

Do czego młodzi Polacy wykorzystują AI w zakupach?

Autorzy raportu wskazują cztery podstawowe zadania: szybkie porównywanie produktów, analizowanie opinii, szukanie korzystniejszych ofert cenowych oraz rekomendowanie artykułów odpowiadających konkretnym potrzebom. To obszary, w których sztuczna inteligencja nie musi podejmować decyzji za kupującego. Ma przede wszystkim skrócić drogę przez nadmiar danych.

W praktyce może to wyglądać prosto. Osoba szukająca laptopa prosi asystenta o zestawienie modeli mieszczących się w budżecie i o wskazanie różnic w pamięci, ekranie albo gwarancji. Ktoś kupujący kosmetyk może poprosić o wyjaśnienie składów. Przed wyborem ekspresu do kawy AI może uporządkować setki opinii i wyłapać najczęściej wymieniane wady.

Ta wygoda ma jednak granicę. Model językowy może streścić opis lub recenzje, ale nie daje automatycznej gwarancji, że zna aktualną cenę, dostępność towaru, wariant produktu, koszt dostawy albo warunki zwrotu. Badania nad dużymi modelami językowymi potwierdzają, że potrafią one tworzyć odpowiedzi spójne i przekonujące, choć nieprawdziwe. W przypadku zakupów oznacza to potrzebę sprawdzania krytycznych informacji na stronie sprzedawcy, w regulaminie i w aktualnej ofercie.

AI przy zakupach nie zastępuje człowieka - potwierdzają dane Gemius

Wyniki UCE RESEARCH warto zestawić z raportem „E-commerce w Polsce 2025” przygotowanym przez Gemius, Polskie Badania Internetu, IAB Polska oraz Akademię Leona Koźmińskiego. W tamtym badaniu z narzędzi AI korzystało 53 proc. internautów, a 19 proc. robiło to często. To niższy wynik niż 65,5 proc. w najnowszym badaniu młodych Polaków, ale obu pomiarów nie należy porównywać jeden do jednego - obejmowały inne grupy, były prowadzone w innym czasie i inaczej sformułowano pytania.

Oba źródła prowadzą jednak do podobnego wniosku: AI przydaje się w e-commerce, ale nie wyparła potrzeby kontaktu z człowiekiem. W badaniu Gemius tylko 8 proc. respondentów wskazało chatbota lub wirtualnego asystenta jako preferowaną formę kontaktu ze sklepem. Więcej osób wybierało e-mail, telefon albo zwykły czat tekstowy z konsultantem.

Dla sklepów internetowych to ważna informacja. Dobry asystent AI może przyspieszyć odpowiedź na proste pytanie o cechy produktu, status zamówienia czy dostępność wariantu. Kiedy pojawia się reklamacja, problem z płatnością, nietypowa potrzeba klienta albo spór dotyczący odpowiedzialności sprzedawcy, automatyczna odpowiedź często nie wystarcza.

E-commerce musi nauczyć się mówić do algorytmów, ale nie może przestać mówić do ludzi

Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI przez konsumentów zmienia się znaczenie danych produktowych. Opis w sklepie nie może być już wyłącznie tekstem reklamowym. Powinien jasno odpowiadać na pytania o model, wariant, parametry techniczne, skład, wymiary, cenę, dostępność, dostawę, zasady zwrotu i gwarancję.

To nie jest abstrakcyjny postulat. Google wskazuje, że uporządkowane dane produktowe pomagają jego systemom lepiej rozumieć informacje o cenie, promocji, dostawie i dostępności, a także mogą zwiększać szansę produktu na rozszerzoną prezentację w wynikach wyszukiwania. Ta sama dokumentacja przypomina, że przy szybko zmieniających się stanach magazynowych lub cenach mogą występować opóźnienia i rozbieżności między stroną sklepu a zewnętrznym źródłem danych.

Dla właściciela sklepu wniosek jest praktyczny: nie należy budować strategii na sztucznie rozdmuchanych opisach, lecz na danych, które są kompletne, aktualne i możliwe do zweryfikowania. Im lepiej sklep opisuje produkt, tym mniejsze ryzyko, że klient - albo system pośredniczący w wyszukiwaniu - odczyta ofertę błędnie.

Nie oznacza to, że „pierwszym odbiorcą” oferty zawsze będzie algorytm. Taką tezę warto traktować jako kierunek możliwej zmiany, a nie jako opis obecnego rynku. Nadal to człowiek zapłaci, oceni doświadczenie po zakupie i zdecyduje, czy wróci do danego sklepu.

Ryzyko: AI może ograniczyć chaos, ale także go uporządkować w błędną odpowiedź

Zakupy oparte na podpowiedziach AI mają jasne zalety: oszczędzają czas, pomagają zawęzić wybór i przydają się tam, gdzie klient nie zna języka danej kategorii. Trudniej jednak dostrzec błąd, kiedy został zapisany płynnym, pewnym tonem.

Największe ryzyko dotyczy nie tyle samego polecenia produktu, ile informacji, na których polecenie się opiera. Sztuczna inteligencja może pomylić parametry podobnych modeli, nie uwzględnić nowej promocji, pominąć wyłączenie z gwarancji albo uogólnić opinie, które dotyczą innego wariantu towaru. Nie powinna być też jedynym źródłem informacji przy produktach drogich, specjalistycznych lub takich, które wiążą się z bezpieczeństwem i zdrowiem.

Rozsądny model korzystania z AI przy zakupach jest prosty: używać jej do przygotowania listy pytań, wstępnego porównania i znalezienia interesujących opcji, a następnie sprawdzić cenę, model, sprzedawcę, dostawę oraz zasady zwrotu bezpośrednio w sklepie. Warto też konfrontować odpowiedź asystenta z porównywarką cen i niezależnymi opiniami, szczególnie gdy oferta wygląda zbyt korzystnie.

Przejrzystość chatbotów i odpowiedzialność platform

Regulacje nie stoją z boku tej zmiany. Digital Services Act obejmuje między innymi platformy marketplace, sklepy z aplikacjami i serwisy społecznościowe. Jego celem jest bezpieczniejsze oraz bardziej wiarygodne środowisko cyfrowe, z mechanizmami chroniącymi prawa konsumentów.

Istotny staje się też AI Act. Komisja Europejska wskazuje, że reguły dotyczące przejrzystości mają wejść w życie w sierpniu 2026 roku. W przypadku chatbotów zasadą ma być informowanie użytkownika, że rozmawia z systemem, a nie z człowiekiem - chyba że charakter interakcji jest oczywisty. To nie rozwiąże wszystkich problemów z rekomendacjami, ale ogranicza jeden z nich: sytuację, w której konsument nie wie, czy otrzymał odpowiedź od konsultanta, czy od automatu.

Dla firm oznacza to konieczność uporządkowania nie tylko technologii, lecz także odpowiedzialności. Kto aktualizuje dane, z których korzysta bot? Kto odpowiada za jego błędną rekomendację? Czy klient może łatwo przejść do człowieka? Te pytania nie są dodatkiem do wdrożenia. Są jego częścią.

Jak ocenić badanie UCE RESEARCH i Shopfully Poland?

Badanie przeprowadzono metodą CAWI na ogólnopolskiej próbie 829 Polaków w wieku 18-35 lat. Respondentów dobrano w sposób kwotowo-losowy pod względem wieku, płci i regionu, korzystając z panelu badawczego. Taka próba pozwala opisać deklaracje konkretnej grupy konsumentów, ale nie mówi jeszcze, jak często AI rzeczywiście uczestniczy w transakcjach ani na jakim etapie zakupów jest używana.

Komunikat nie podaje pełnego kwestionariusza, terminu realizacji badania, poziomu realizacji próby ani informacji o ewentualnym ważeniu danych. Nie pozwala więc sprawdzić, czy pytano o samodzielne używanie narzędzi generatywnych, funkcje AI wbudowane w marketplace’y czy też wszystkie automatyczne rekomendacje spotykane w internecie. To istotne, ponieważ konsumenci mogą nie wiedzieć, czy mechanizm sortujący wyniki lub podsuwający produkt także wykorzystuje AI.

Najuczciwszy wniosek brzmi zatem tak: w grupie młodych Polaków AI jest już szeroko rozpoznawalnym wsparciem zakupowym, ale regularne korzystanie pozostaje udziałem mniejszości. Rynek nie jest na etapie nasycenia. Jest w momencie, w którym o jakości doświadczenia zdecydują nie efektowne deklaracje o „osobistych asystentach”, lecz wiarygodne dane, przejrzyste zasady i możliwość weryfikacji każdej rekomendacji.

 

 

 

Pobierz ebook "Wielki ranking agencji marketingowych 2026 roku i e-book o trendach w promocji w sieci"