Agent kupuje za nas? Polska jest drugim rynkiem w Europie, ale granica zaufania przebiega przy płatności

Pojęcie agentic commerce pojawia się w dyskusji o handlu elektronicznym już od kilkunastu miesięcy, zwykle jednak w formie zapowiedzi tego, co dopiero ma nadejść. Dane zebrane w pierwszej połowie 2026 roku pozwalają na bardziej precyzyjną ocenę, ponieważ pokazują nie tyle deklarowane oczekiwania, ile rzeczywiste zachowania konsumentów. Wynika z nich obraz mniej spektakularny niż zapowiedzi, ale znacznie bardziej użyteczny dla osób odpowiedzialnych za sprzedaż i marketing.

Punktem wyjścia jest tu badanie Deloitte The Human and the Agent. The state of Agentic Commerce in Europe, zrealizowane w maju 2026 roku na próbie 13,5 tysiąca konsumentów w piętnastu krajach europejskich. Uzupełniam je danymi Adobe Digital Insights dotyczącymi ruchu kierowanego przez narzędzia AI (Adobe) oraz informacjami o warstwie technicznej i prawnej, która w ostatnim roku zaczęła się wokół tego zjawiska formować.

Skala zjawiska i zaskakująca pozycja Polski

Z badania Deloitte wynika, że ponad połowa europejskich konsumentów korzystała już z narzędzi AI przy zakupach, a kolejne 27 procent deklaruje gotowość, by spróbować. Sama ta liczba nie jest może zaskakująca, natomiast rozkład geograficzny już tak.

Polska z wynikiem 63 procent zajmuje drugie miejsce w Europie, ustępując jedynie Hiszpanii (67 procent) i wyprzedzając Węgry, Włochy oraz Szwajcarię. Na przeciwnym końcu zestawienia znalazły się duże gospodarki zachodnie, czyli Wielka Brytania (48 procent), Francja (49 procent) i Niemcy (52 procent). Różnica między czołówką a końcem stawki wynosi około dwudziestu punktów procentowych, co jak na jeden kontynent i jedno zjawisko jest rozpiętością znaczącą.

Warto się przy tym zatrzymać, ponieważ rozkład ten odwraca schemat, do którego przywykliśmy w opisywaniu adopcji technologii. Zwykle zakładamy, że nowe rozwiązania przyjmują się najpierw na rynkach zachodnich, a Europa Środkowa dołącza z opóźnieniem. W przypadku agentic commerce jest odwrotnie, a Deloitte tłumaczy to mniejszym przywiązaniem do tradycyjnych ścieżek zakupowych i wyższą ogólną otwartością na narzędzia cyfrowe w krajach Europy Południowej i Środkowej.

Dla polskich sprzedawców praktyczna konsekwencja jest taka, że nie mają komfortu obserwowania, jak z tą zmianą poradzą sobie rynki bardziej rozwinięte. Ich klienci są w tym procesie wcześniej niż klienci niemieccy czy brytyjscy.

Konsumenci delegują pracę, ale nie decyzję

Drugi zestaw danych z tego samego badania wyznacza granicę, o której w dyskusji publicznej mówi się zdecydowanie za mało. Respondenci ocenili znaczenie AI w dostarczaniu informacji zakupowych na 5,3 w siedmiostopniowej skali, natomiast gotowość do tego, by sztuczna inteligencja podejmowała decyzje zakupowe w ich imieniu, znacznie niżej, bo na 2,3.

Przekłada się to na bardzo konkretny rozkład delegowanych zadań. Wyszukanie najlepszej ceny wśród sprzedawców gotowych jest powierzyć agentowi około 37 procent badanych, porównanie produktów 31 procent, przeczytanie i streszczenie recenzji 30 procent, a odkrywanie nowych produktów 28 procent. Natomiast sfinalizowanie zakupu wraz z płatnością chce delegować jedynie około ośmiu procent, a ponowne zamówienie znanego produktu trzynaście.

Można to podsumować zdaniem, które dobrze oddaje obecny stan rzeczy: agent wykonuje pracę przygotowawczą, człowiek zachowuje decyzję. Ten podział nie wynika z ograniczeń technologicznych, ponieważ narzędzia umożliwiające autonomiczny zakup istnieją i działają. Wynika z poziomu zaufania, a ten zmienia się wolniej niż możliwości techniczne.

Barierą wskazywaną najczęściej jest prywatność i bezpieczeństwo danych, przy czym obawa ta nasila się z wiekiem respondentów. W Polsce 36 procent badanych deklaruje niechęć do udostępniania danych osobowych narzędziom AI. Jednocześnie badanie pokazuje, że nie jest to odmowa definitywna, ponieważ blisko połowa przedstawicieli pokolenia Z i millenialsów gotowa jest podzielić się danymi w zamian za lepsze rekomendacje. Prywatność jest więc raczej warunkiem uczestnictwa niż przeszkodą nie do przejścia.

Gdzie w ścieżce zakupowej agent już wygrywa

Najbardziej praktyczna część badania dotyczy tego, na jakich etapach ścieżki zakupowej konsumenci sięgają po poszczególne kanały.

Na etapie researchu wyszukiwarka Google pozostaje nieznacznie na prowadzeniu (61 procent wobec 57 procent dla narzędzi AI), natomiast na etapie porównywania ofert narzędzia AI wychodzą już na pierwsze miejsce (57 procent wobec 52 procent dla wyszukiwarki). Inspiracja pozostaje domeną mediów społecznościowych (42 procent), a sam moment zakupu wciąż należy do kanałów tradycyjnych, czyli sklepu stacjonarnego (52 procent), marketplace’u (44 procent) i strony sklepu (39 procent), przy czym narzędzia AI odpowiadają na tym etapie za zaledwie 17 procent.

Obraz jest więc spójny z wcześniejszym wnioskiem. Agent przejął już znaczną część etapu porównawczego, natomiast konwersja nadal przebiega przez kanały, którym konsument ufa od lat.

Dane Adobe pokazują z kolei, że ruch przychodzący z narzędzi AI zmienił swój charakter. Jeszcze w marcu 2025 roku konwertował on o 38 procent gorzej niż pozostałe źródła, natomiast rok później już o 42 procent lepiej, przy jednoczesnym wzroście czasu spędzonego w serwisie o 48 procent (Adobe Digital Insights). Wolumenowo mówimy wciąż o kanale niewielkim, ale rosnącym szybciej niż jakikolwiek inny i przyprowadzającym użytkownika, który przychodzi już po decyzji, a nie po inspirację (Digital Commerce 360).

Dane produktowe przestają być zapleczem

Konsekwencja tej zmiany dla sklepów internetowych jest dość jednoznaczna, choć wymaga przestawienia sposobu myślenia o własnym serwisie.

Agent nie ocenia wyglądu strony, układu kategorii ani jakości fotografii produktowej. Analizuje atrybuty, a jeżeli w opisie brakuje składu, rozmiarówki, rzeczywistego terminu dostawy, kosztu wysyłki czy warunków zwrotu, oferta nie trafia do zestawienia porównawczego. Nie zostaje w nim oceniona gorzej, tylko po prostu nie zostaje uwzględniona.

Adobe badało tę kwestię, oceniając czytelność maszynową serwisów handlowych, i wyniki układają się w sposób godny uwagi. Najsłabiej wypadają karty produktu, ze średnim wynikiem 66 procent, podczas gdy strony kontaktowe i informacje o zwrotach osiągają 81 i 82 procent. Oznacza to, że najgorzej przygotowana na odczyt maszynowy jest dokładnie ta strona, na której zapada decyzja zakupowa.

Organizacje przygotowują się na niewłaściwy scenariusz

Badanie Deloitte zawiera także część poświęconą gotowości samych przedsiębiorstw i to właśnie ona wydaje mi się najbardziej wartościowa dla praktyków.

Jedynie 44 procent organizacji uważa jakość i dostępność własnych danych za wystarczającą dla zastosowań AI, a tylko 39 procent dysponuje platformą danych klienckich zdolną obsłużyć agentic AI. Najbardziej wymowne jest jednak zestawienie dwóch kolejnych liczb: 75 procent firm wskazuje dane jako główną barierę wdrożeniową, ale zaledwie około 30 procent traktuje ich uporządkowanie priorytetowo. Deklarowana diagnoza rozmija się więc z alokacją zasobów.

Do tego dochodzi nierównowaga w kierunku inwestycji. Firmy przygotowują się przede wszystkim na interakcję między AI a człowiekiem (55 procent wskazań), a w znacznie mniejszym stopniu na interakcję między systemami AI (42 procent). Tymczasem istotą agentic commerce jest właśnie ta druga sytuacja, w której agent konsumenta komunikuje się z systemem sprzedawcy. Rozwijamy zatem interfejsy konwersacyjne dla klientów, poświęcając mniej uwagi czytelności danych dla ich agentów.

Co się zmienia w SEO i w reklamie

Klasyczne SEO nie traci na znaczeniu, natomiast zmienia adresata. Optymalizacja pod kliknięcie ustępuje stopniowo miejsca optymalizacji pod cytowanie i rekomendację, przy czym oba te cele w dużej mierze realizuje się tymi samymi środkami, czyli poprawnymi znacznikami strukturalnymi, kompletnymi danymi i spójnością informacji między źródłami. Jest to o tyle wygodne, że inwestycja w czytelność maszynową nie jest zakładem o przyszłość, ponieważ działa również na dotychczasowych zasadach.

Reklama nie zniknie, ale przesunie się w lejku. Trudno wyświetlić przekaz reklamowy agentowi, można natomiast zabiegać o obecność w zbiorze ofert, który agent w ogóle rozważa, i spodziewałabym się, że wokół tego powstanie nowa kategoria wydatków mediowych. Google udostępniło już zresztą sprzedawcom ścieżkę integracji z warstwą agentową w ramach Universal Commerce Protocol (Google Merchant Center, Google Developers Blog), a OpenAI wspólnie ze Stripe rozwija konkurencyjny Agentic Commerce Protocol (Stripe).

Osobno warto odnotować, że znaczenie marki w tym układzie raczej rośnie niż maleje. Agent, podobnie jak konsument, posługuje się uproszczeniami oceny, sięgając po jakość i liczbę recenzji, historię zwrotów czy terminowość dostaw. Badanie Deloitte pokazuje przy tym, że zaufanie do informacji pochodzących z narzędzi AI (39 procent) jest już wyższe niż zaufanie do sprzedawcy w sklepie stacjonarnym (34 procent), szczególnie w młodszych grupach wiekowych. Sprzedawca bez rozpoznawalności i bez historii transakcyjnej zostaje w porównaniu agentowym z jednym argumentem, którym jest cena.

Czy agenci osłabią pozycję marketplace’ów

To pytanie pojawia się w każdej dyskusji o agentic commerce i zwykle otrzymuje odpowiedź optymistyczną dla niezależnych sprzedawców. Skoro warstwą odkrywania produktu staje się asystent, a nie wyszukiwarka platformy, to mały sklep może być porównywany z ofertą marketplace’u na tych samych zasadach, bez konieczności płacenia prowizji.

Zachowałabym tu jednak ostrożność, i to właśnie z powodu danych przytoczonych wcześniej. Delegacja zadań koncentruje się w fazie odkrywania i porównywania, a zapada się dokładnie tam, gdzie zaczyna się płatność i realizacja zamówienia. Jest to obszar, w którym platformy mają przewagę budowaną przez dwie dekady, obejmującą przewidywalną dostawę, uproszczony zwrot, obsługę reklamacji i rozliczenie płatności. Agent działający autonomicznie potrzebuje właśnie takich gwarancji wykonania, a pojedynczemu sklepowi trudno je odtworzyć samodzielnie.

Warto też zauważyć, że platformy nie są w tej zmianie stroną bierną. Allegro rozwija własnego agenta i hiperpersonalizację, traktując je jako element strategii konkurencyjnej (dlahandlu.pl).

Bardziej prawdopodobny wydaje mi się więc scenariusz, w którym renta pośrednictwa nie znika, lecz przesuwa się w stronę podmiotów kontrolujących warstwę agentową. Dla niezależnego sklepu oznaczałoby to szansę na widoczność, choć niekoniecznie na niezależność.

Kontekst prawny, który może przesądzić o warunkach dostępu

Na koniec kwestia, która w Polsce przeszła niemal bez echa, a może mieć znaczenie także dla rynku europejskiego.

W sierpniu 2026 roku amerykański Sąd Apelacyjny Dziewiątego Okręgu orzekł w sporze Amazona z Perplexity, że w sytuacji, gdy agent działa na urządzeniu użytkownika, to użytkownik uzyskuje dostęp do serwisu, a nie dostawca technologii (Cooley, PYMNTS). Ogranicza to możliwość powoływania się na przepisy o nadużyciach komputerowych przy blokowaniu agentów, pozostawiając sprzedawcom przede wszystkim narzędzia umowne, czyli regulaminy i warunki korzystania z serwisu.

Przesuwa to dyskusję z pytania o to, czy agentów w ogóle dopuszczać, na pytanie o warunki, na jakich mieliby działać.

Co zrobić w najbliższych miesiącach

Z powyższego nie wynika konieczność przebudowy modelu sprzedaży, wynika natomiast kilka działań o stosunkowo niskim koszcie i wysokim prawdopodobieństwie zwrotu.

Pierwszym jest uporządkowanie danych produktowych i znaczników strukturalnych, ze szczególnym uwzględnieniem kart produktu, ponieważ to tam czytelność maszynowa jest najsłabsza. Drugim jest sprawdzenie, czy serwis nie blokuje nieświadomie robotów narzędzi AI, co zdarza się często przy okazji ustawień bezpieczeństwa i ochrony przed scrapingiem, oraz podjęcie w tej sprawie decyzji świadomej. Trzecim jest wyodrębnienie ruchu pochodzącego z asystentów AI jako osobnego kanału w analityce, bez czego trudno racjonalnie ocenić moment wejścia w integracje płatnicze i protokoły agentowe.

Dopiero czwartym krokiem, i to nie dla każdego sprzedawcy w tym roku, jest integracja z warstwą transakcyjną agentów, ponieważ wiąże się ona z oddaniem kontroli nad koszykiem i częścią relacji z klientem w zamian za dostęp do ruchu, który inaczej by nie nadszedł. Jest to decyzja strategiczna, nie techniczna, i wymaga własnych danych, żeby ją podjąć w oparciu o coś więcej niż intuicję.

Podsumowanie

Agentic commerce jest w Polsce zjawiskiem już powszechnym na etapie wyszukiwania i porównywania ofert, a wciąż marginalnym na etapie samej transakcji. Ta asymetria jest najważniejszą informacją płynącą z dostępnych danych i to ona powinna wyznaczać priorytety, ponieważ wskazuje, że najpilniejszym zadaniem sprzedawców nie jest przygotowanie się na automatyczne zakupy, lecz zadbanie o to, by ich oferta była w ogóle widoczna dla agenta w momencie, w którym ten przygotowuje rekomendację dla człowieka.

Źródła:

Leave a Reply Cancel Reply