AI w e-commerce – przewodnik po obecnych rozwiązaniach i przyszłości branży

Obecne rozwiązania AI w E-commerce

Personalizacja doświadczenia klienta

Silniki rekomendacji wykorzystujące AI analizują nasze zachowania zakupowe, historię przeglądania i preferencje, aby proponować produkty z wysokim prawdopodobieństwem zakupu. Amazon i Netflix wyznaczyły tu standardy, ale dziś niemal każda większa platforma e-commerce korzysta z podobnych mechanizmów. Systemy tego typu działają w czasie rzeczywistym, dopasowując treści do konkretnego użytkownika. Gdy klient odwiedza sklep, algorytm może rozpoznać jego wcześniejsze interakcje – np. produkty, które oglądał lub dodał do koszyka – i na tej podstawie zaproponować uzupełniające lub alternatywne artykuły. To znacznie skraca drogę zakupową i zwiększa szansę na konwersję.

Co ważne, personalizacja nie ogranicza się jedynie do strony głównej czy kart produktów. Może obejmować także dynamiczne treści w newsletterach, automatyczne wiadomości przypominające o porzuconym koszyku, a nawet dostosowanie wyglądu całego landing page do preferencji użytkownika. Przykładowo – ktoś, kto często kupuje odzież sportową, może zobaczyć zupełnie inny układ strony niż osoba szukająca zabawek dla dzieci.

AI, wykorzystując uczenie maszynowe, potrafi także zidentyfikować wzorce zachowań, które dla człowieka byłyby trudne do uchwycenia. Algorytmy są w stanie przewidzieć intencje zakupowe na podstawie subtelnych sygnałów, takich jak czas spędzony na konkretnej podstronie czy sekwencja kliknięć. W efekcie sklep nie „zgaduje”, co klient może chcieć kupić – on to realnie wie.

Personalizacja wspierana przez sztuczną inteligencję przekłada się na wyższe wskaźniki sprzedaży i na budowanie lojalności. Klienci chętniej wracają do miejsc, które „rozumieją” ich potrzeby, a jednocześnie nie przytłaczają ich ofertą. Właściciele nawet niewielkich sklepów internetowych nie muszą budować własnych rozwiązań od zera. Na polskim rynku dostępnych jest wiele sprawdzonych narzędzi, które wykorzystują sztuczną inteligencję do personalizacji i są już wdrożone w znanych e-commerce’ach.

Obsługa klienta i wsparcie sprzedaży

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji coraz częściej stają się pierwszą linią kontaktu z klientem. Narzędzia oferowane przez firmy takie jak LiveChat czy Zendesk umożliwiają natychmiastowe odpowiadanie na pytania i prowadzenie rozmowy w sposób zbliżony do ludzkiego – z rozpoznawaniem intencji, kontekstu, historii wcześniejszych interakcji.

Zaawansowane boty nie ograniczają się do udzielania odpowiedzi na proste pytania. Potrafią np.:

• sprawdzić dostępność produktu,
• podpowiedzieć rozmiar,
• przeanalizować historię zamówień klienta,
• zaproponować produkty komplementarne
• doprowadzić do finalizacji transakcji

To wszystko bez konieczności angażowania pracownika. Jest to oszczędność czasu i możliwość zapewnienia wsparcia klientom poza godzinami pracy, co w dobie zakupów mobilnych i nocnych ma coraz większe znaczenie. W Polsce tego typu rozwiązania wdrażają m.in. sklepy modowe, elektroniczne i kosmetyczne, wykorzystując AI do skalowania obsługi bez utraty jakości. Coraz więcej firm decyduje się także na integrację chatbotów z kanałami social media, zwłaszcza Messengerem i WhatsAppem, co jeszcze bardziej skraca dystans między marką a klientem.

Optymalizacja działań marketingowych

Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała sposób, w jaki marketerzy planują i realizują kampanie reklamowe. Zamiast działać intuicyjnie, właściciele sklepów mogą dziś korzystać z danych w czasie rzeczywistym – więc nie jedynie do mierzenia efektów, ale przede wszystkim do dynamicznego dostosowywania komunikacji. AI analizuje tysiące punktów danych: od historii zakupów, przez reakcje na newslettery, po zachowania w social mediach. Jednym z kluczowych zastosowań jest segmentacja klientów – czyli grupowanie ich na podstawie rzeczywistych zachowań, a nie tylko danych demograficznych. Specjalista do spraw marketingu może stworzyć kampanię dopasowaną do potrzeb i intencji konkretnych grup odbiorców. Przykładowo: klient, który regularnie przegląda produkty z kategorii sportowej, otrzyma zupełnie inny przekaz niż ten, który ostatnio kupił zabawkę dla dziecka.

AI umożliwia również analizę sentymentu – system potrafi ocenić, czy recenzje produktów, komentarze w social mediach lub odpowiedzi w ankietach są pozytywne, neutralne czy negatywne. To cenne źródło wiedzy o nastrojach klientów, które może wpłynąć na decyzje ofertowe.

Na rynku dostępne są narzędzia takie jak Synerise, SALESmanago czy Freshmail z AI, które pozwalają na prowadzenie dynamicznych kampanii reklamowych: treść wiadomości, grafiki i oferty mogą się automatycznie zmieniać w zależności od zachowań użytkownika.

Specjaliści SEO oraz SEM do swoich działań również wykorzystują AI. Czy to do budowy treści, optymalizacji meta tagów, tworzenia briefów dla copywriterów, aż wreszcie po zaawansowane narzędzia, które pozwalają na automatyzację kampanii oraz budowania zasobów contentowych. Wiele procesów można po prostu oddać w ręce sztucznej inteligencji – zależnie od potrzeb i strategii działania. Warto wspomnieć, że wiele narzędzi wspomagających SEO jak na przykład Ahrefs, SurferSEO, czy Contadu wykorzystują modele semantyczne wspierane przez AI, oferując specjalistom SEO możliwości optymalizacji stron internetowych zgodnie z intencją użytkownika.

Zarządzanie stanami magazynowymi

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w prognozowaniu popytu i zarządzaniu zapasami. Dzięki analizie danych historycznych, sezonowości, trendów sprzedaży i nawet warunków pogodowych, systemy AI są w stanie precyzyjnie przewidzieć, które produkty będą cieszyć się największym zainteresowaniem w danym okresie. Dla właścicieli sklepów oznacza to możliwość lepszego planowania zamówień, zmniejszenie ryzyka braków towaru oraz ograniczenie kosztów związanych z nadmiernym zatowarowaniem. Na przykład system Comarch ERP XL z modułami AI wspiera automatyczne uzupełnianie stanów magazynowych na podstawie bieżącej sprzedaży i oczekiwanego zapotrzebowania. Takie rozwiązania wykorzystywane są m.in. przez sklepy z branży fashion, AGD i FMCG, które operują na dużej liczbie SKU i zmiennej sezonowości.

Zwalczanie oszustw i bezpieczeństwo

W e-commerce bezpieczeństwo transakcji i danych klientów jest czymś nieodzownym. Systemy oparte na sztucznej inteligencji potrafią analizować tysiące transakcji w czasie rzeczywistym, wykrywając odstępstwa od typowych wzorców zakupowych. Przykładowo – jeśli klient zamawia dużą ilość drogich produktów z nietypowej lokalizacji lub korzysta z nietypowych metod płatności, AI może zablokować transakcję do momentu ręcznego potwierdzenia.

Z takich mechanizmów korzystają już polskie platformy płatnicze i e-commerce, w tym PayU, Przelewy24 oraz integratorzy typu Tpay czy Blue Media. AI wykrywa próby wyłudzeń, nadużyć promocyjnych (np. sztucznie generowane konta w kampaniach z rabatami) czy podejrzanego logowania się na konta klientów. W przypadku sklepów z dużą liczbą transakcji – zwłaszcza w branżach o wysokim ryzyku (elektronika, moda, kosmetyki) – zastosowanie takich systemów może ograniczyć straty i zapewnić bezpieczeństwo danych. Coraz częściej AI stosuje się także w ochronie danych osobowych i zapobieganiu włamaniom do systemów sklepowych. Mechanizmy monitorujące nietypowe aktywności logowania czy zmiany w plikach serwera ostrzegają administratorów jeszcze zanim dojdzie do faktycznego incydentu.

Nadchodząca zmiana – wpływ Google AI Mode i przyszłość e-commerce

Czym jest Google AI Mode?

Nadchodzi prawdziwa rewolucja. Podczas Google I/O 2025 zaprezentowano przełomowe funkcje nowego trybu zakupowego opartego na AI. Google AI Mode łączy możliwości Gemini i Shopping Graph, oferując dynamiczne przeglądanie produktów, spersonalizowane sugestie i natychmiastowe zakupy z wykorzystaniem „agenta” koszyka zakupowego.

Co to oznacza dla e-commerce?

Dla sprzedawców to zupełnie nowy wymiar konkurencji – produkty prezentowane są użytkownikom w wyszukiwarce nie tylko na podstawie SEO. Chodzi o zgodność z kontekstem, preferencjami i intencją zakupową. Ponadto technologia wirtualnej przymierzalni, która umożliwia klientom przymierzanie ubrań na własnym zdjęciu, znacząco ogranicza niepewność zakupową i potencjalne zwroty.

Firmy powinny skupić się na wysokiej jakości danych produktowych, optymalizacji doświadczenia użytkownika i integracji z nowoczesnymi narzędziami AI, które umożliwiają pełne wykorzystanie nowych możliwości – rekomendacje kontekstowe czy dynamiczne ceny.

Integracje i automatyzacje – praktyczne wdrożenia AI

Platformy i narzędzia z wbudowanym AI

Obecnie platformy e-commerce oferują wbudowane funkcje oparte na sztucznej inteligencji, które są dostępne od ręki – bez konieczności instalowania dodatkowych integracji i zatrudniania specjalistów IT. Dla przykładu, Shopify wprowadziło rozwiązanie o nazwie Shopify Magic, które wspiera właścicieli sklepów w tworzeniu opisów produktów, e-maili marketingowych i kampanii, korzystając z przetrenowanych modeli językowych. Narzędzie potrafi dostosować komunikaty do branży, grupy docelowej i charakteru marki.

Integracje z zewnętrznymi narzędziami AI

Sklepy, które chcą iść o krok dalej, mogą integrować swoją platformę z zewnętrznymi narzędziami AI, które rozszerzają możliwości personalizacji i analityki. Integracja z Chat GPT (przez API OpenAI) pozwala stworzyć zaawansowanego asystenta zakupowego, który doradza, rekomenduje produkty i pomaga w finalizacji transakcji.

Automatyzacja procesów z narzędziami no-code/low-code

Trzeba wspomnieć również o narzędziach no-code i low-code. Pozwalają automatyzować wiele żmudnych zadań bez pisania ani jednej linijki kodu. Rozwiązania takie jak Make , Zapier umożliwiają tworzenie zautomatyzowanych przepływów pracy (ang. workflows), które łączą różne aplikacje i systemy (na marginesie – te narzędzia można wykorzystać również do automatyzacji SEO, ads, marketingu – jak widać AI wspomaga wiele obszarów).

Typowe scenariusze automatyzacji obejmują m.in.:

• automatyczne tworzenie faktur i dokumentów sprzedaży po złożeniu zamówienia
• wysyłkę spersonalizowanego e-maila powitalnego lub przypomnienia o porzuconym koszyku
• synchronizację stanów magazynowych między różnymi kanałami sprzedaży (np. sklep + Allegro)
• tworzenie leadów lub segmentów w narzędziach marketingowych na podstawie zachowań użytkowników
• przesyłanie danych o zamówieniach do systemów ERP, księgowości lub analityki

Wyzwania w implementacji AI w e-commerce

Wyzwania techniczne i implementacyjne

Choć narzędzia AI stają się coraz bardziej dostępne, ich wdrożenie w praktyce wiąże się z realnymi wyzwaniami – nie tylko technologicznymi, ale też organizacyjnymi. Wdrożenie wymaga zaplanowania procesów, przemyślenia strategii danych i zapewnienia, że zespół będzie w stanie z nich efektywnie korzystać.

Do najczęstszych wyzwań należą:

• brak odpowiedniej infrastruktury IT – np. przestarzała platforma sklepu lub brak dostępu do ustrukturyzowanych danych
• niedobór kompetencji technologicznych w zespole – brak osób, które rozumieją, jak działa AI i jak ją nadzorować
• koszty wdrożenia i integracji – niektóre systemy wymagają inwestycji na poziomie wdrożenia i przeszkolenia zespołu
• zarządzanie zmianą – wprowadzenie AI może budzić opór pracowników lub wymagać przedefiniowania ról w zespole
• konieczność ciągłego nadzoru nad jakością danych – błędne lub niepełne dane uczące mogą zniekształcać działanie algorytmów

Kwestie prawne

Nie można też zapominać o zgodności z przepisami prawnymi, takimi jak RODO (GDPR). Jeśli algorytmy przetwarzają dane osobowe, muszą robić to zgodnie z wymogami przejrzystości, celowości i minimalizacji. Użytkownik musi wiedzieć, w jakim celu jego dane są analizowane i mieć możliwość ich edycji lub usunięcia. Coraz częściej podnoszone są głosy na temat pracy algorytmu AI w kontekście przepisów prawa unijnego i danego państwa, związane z systemami rekomendacji czy dynamicznego ustalania cen.

Bezpieczeństwo danych

Nie zapominajmy, że sztuczna inteligencja potrzebuje danych – im więcej, tym lepiej. To one są paliwem dla systemów uczących się i predykcyjnych. W e-commerce mówimy często o bardzo wrażliwych danych: historia zakupów, dane kontaktowe, lokalizacja, zachowania na stronie, informacje o płatnościach.

Właściciele e-sklepów powinni zadbać o:

• szyfrowanie danych przesyłanych i przechowywanych w systemach (np. SSL, szyfrowane bazy danych)
• ograniczony dostęp do danych – tylko dla osób i systemów, które rzeczywiście ich potrzebują
• anonimizację danych uczących – czyli usuwanie informacji, które mogłyby pozwolić na identyfikację konkretnego klienta,
• jasną i zrozumiałą politykę prywatności – komunikowaną w sposób przystępny dla użytkownika
• mechanizmy zgód i preferencji – umożliwiające klientom kontrolę nad tym, jakie dane i do jakich celów są wykorzystywane.

W praktyce oznacza to, że każdy sklep korzystający z AI – niezależnie od jego wielkości – powinien przemyśleć techniczne zabezpieczenia i sposób komunikowania się z klientami na temat danych.

AI w e-commerce nie jest chwilowym trendem, lecz fundamentalną zmianą w sposobie, w jaki kupujemy i sprzedajemy online. Google AI Mode pokazuje kierunek, w którym zmierza cały sektor – ku maksymalnej personalizacji, automatyzacji i wygodzie użytkownika. Prowadząc sklep internetowy musisz wyjść naprzeciw nowościom. A jeśli dopiero planujesz rozpocząć swoją przygodę z handlem online – sprawdź przewodnik, który krok po kroku pokaże ci, jak założyć sklep internetowy. Mamy nadzieję, że po lekturze tego artykułu podejmiesz zdecydowanie bardziej trafne decyzje podczas zakładania biznesu online.

Wymienione w artykule narzędzia, programy nie znalazły się w tekście w celach reklamowych, służą jedynie do wiarygodnego i realnego przedstawienia, jak wykorzystuje się obecnie AI w e-commerce.

Źródła:

• https://blog.google/products/shopping/google-shopping-ai-mode-virtual-try-on-update/
• https://io.google/2025/explore?focus_areas=AI
• https://www.europarl.europa.eu/topics/pl/article/20230601STO93804/akt-ws-sztucznej-inteligencji-pierwsze-przepisy-regulujace-ai