Agentic Commerce: czym jest i jak przygotować sklep, zanim ruszy w Polsce

Agentic commerce to zakupy, w których agent AI na polecenie klienta wyszukuje, porównuje i kupuje produkt, a według stanu na październik 2026 usługa nie działa jeszcze w Polsce. Obecnie jest głownie w fazie testów, wdrożeń i wczesnej adaptacji.

Wyobraź sobie polecenie wpisane w okno asystenta: „kup tę samą karmę dla psa co ostatnio, najtaniej, z dostawą do paczkomatu InPost do piątku”. Agent AI, czyli program, który sam wykonuje zadanie w imieniu użytkownika, a nie tylko odpowiada na pytanie, przegląda oferty, zestawia ceny i terminy dostawy, a potem składa zamówienie. Klient nie odwiedza żadnej strony sklepu.

Polskie sklepy nie mogą jeszcze sprzedawać w ten sposób przez ChatGPT ani Gemini, ale mogą się przygotować, bo agent wybiera oferty na podstawie danych produktowych, które sklep ma już dziś.

Czym jest agentic commerce

Słowo „commerce” oznacza handel, a „agentic” sprawczość, czyli zdolność do samodzielnego działania. Klient deleguje zadanie, na przykład: „znajdź buty do biegania, mam budżet 400 zł, kup”. Agent zamienia intencję zakupową klienta w ciąg działań: wyszukuje oferty, porównuje ceny i warunki, wybiera produkt, płaci i przekazuje zamówienie sklepowi.

W agentic commerce agent AI działa wyłącznie w ramach limitów ustalonych przez klienta.

Różnicę wobec wcześniejszych narzędzi najlepiej widać w czasownikach: dotychczasowe narzędzia AI w sklepie podpowiadały i odpowiadały, a agent zakupowy wyszukuje, porównuje, kupuje i płaci.

Agentic commerce a chatbot i agentic AI

Agent zakupowy różni się od chatbota sprawczością: chatbot odpowiada na pytanie klienta, a agent AI wykonuje zakup w granicach upoważnienia klienta. Między nimi mieści się silnik rekomendacji, który podsuwa produkty, ale decyzję i kliknięcie zostawia kupującemu.

Relacja pojęć jest prosta: agentic AI obejmuje agentów w dowolnej dziedzinie, od programowania po obsługę klienta, a agentic commerce to agenci działający w zakupach i płatnościach.

Jak działa agentic commerce: od polecenia do płatności

Zakup przez agenta przebiega w pięciu etapach: polecenie klienta, wyszukanie ofert, porównanie, decyzja i płatność, a realizację zamówienia przejmuje sklep. Przykład: zakup karmy dla psa z dostawą do paczkomatu InPost.

1. Polecenie. Klient pisze: „zamów tę samą karmę co ostatnio, najtaniej, z dostawą do paczkomatu do piątku”. Agent odczytuje produkt, kryterium ceny, formę i termin dostawy.

2. Wyszukanie. Agent zbiera oferty sklepów, które mają ten produkt w odpowiednim wariancie i gramaturze.

3. Porównanie. Agent zestawia cenę z kosztem dostawy, dostępność, termin doręczenia i warunki zwrotu.

4. Decyzja. Agent wybiera ofertę zgodną z mandatem albo przedstawia klientowi krótką listę do zatwierdzenia.

5. Płatność. Agent płaci tokenem płatniczym, bez przechodzenia przez checkout, czyli kasę sklepu, a sklep otrzymuje zamówienie z danymi dostawy. Token płatniczy to zamiennik danych karty ograniczony do konkretnego sprzedawcy, kwoty lub czasu, więc agent nie widzi numeru karty.

Po płatności główną rolę przejmuje sklep: realizuje zamówienie, wysyła paczkę i przyjmuje ewentualny zwrot, tak jak w każdym innym kanale sprzedaży.

Na etapie wyszukania agent korzysta z danych, które sklep już udostępnia: feedu produktowego, danych strukturalnych schema.org na kartach produktów, katalogu w Google Merchant Center, API sklepu oraz opinii klientów. Produkt z niepełnymi danymi ma mniejszą szansę trafić do porównania.

Obecność u agenta nie dzieje się automatycznie. Według zasad protokołu ACP (Agentic Commerce Protocol) udział sklepu w ChatGPT wymaga zgłoszenia, więc samo wdrożenie protokołu nie gwarantuje, że produkty pojawią się w odpowiedziach asystenta. Podobnie jest w Google: zakupy w AI Mode i Gemini są na razie dostępne dla wybranych sprzedawców.

Trzy poziomy samodzielności agenta zakupowego

Agent zakupowy może działać na trzech poziomach autonomii: assisted (tylko rekomendacje), delegated (zakup według ustalonych zasad) i fully autonomous (zakup w ramach mandatu i limitów).

W obecnych wdrożeniach dominuje model human-in-the-loop: człowiek zatwierdza wybór i płatność. Protokół AP2 (Agent Payments Protocol) w wersji 0.2, opublikowanej przez Google w kwietniu 2026, przewiduje jednak tryb „Human Not Present”, czyli transakcję wykonaną bez udziału klienta w chwili zakupu, w granicach ustalonych przez niego wcześniej. Poziom fully autonomous ma więc już opis techniczny, choć nie stał się jeszcze rynkowym standardem.

Czym agentic commerce różni się od dotychczasowego e-commerce

Agentic commerce przenosi porównywanie ofert ze stron sklepów do okna asystenta AI, w którym agent zestawia ceny, dostępność i warunki dostawy za klienta. Zmienia się więc nie sama technologia sprzedaży, tylko miejsce, w którym zapada decyzja zakupowa.

Największa zmiana dotyczy ścieżki zakupowej. W dotychczasowym modelu klient przechodzi od wyszukiwarki przez kilka kart produktów do koszyka. W agentic commerce większość tej ścieżki odbywa się bez wizyty na stronie, w modelu zero-click: klient dostaje gotową rekomendację w asystencie, a sklep widzi dopiero zamówienie.

Zakupy przez agenta zmieniają rolę witryny sklepu. Strona, która dotąd miała przekonać człowieka, staje się także źródłem danych dla agenta. Agent nie ocenia estetyki karty produktu, tylko czyta dane produktowe: parametry, cenę, stan magazynowy, czas dostawy i zasady zwrotu. Agent może też korzystać z historii zakupów klienta, co przy zamówieniach powtarzalnych premiuje sklep, który ostatnio dostarczył produkt zgodny z opisem i na czas.

Agentic commerce w liczbach: prognozy i dane z rynku

Według prognozy McKinsey z października 2025 agentic commerce może do 2030 roku obsługiwać globalnie 3-5 bln USD przychodów handlu. W samym handlu detalicznym B2C w USA McKinsey szacuje ten wolumen na do 1 bln USD do 2030 roku.

Dane o zachowaniach kupujących pokazują, skąd biorą się te prognozy:

• IBM Institute for Business Value i NRF (styczeń 2026, 18 tys. konsumentów z 23 krajów): 45% konsumentów korzysta z pomocy AI na ścieżce zakupowej, a 83% zgłasza obawy dotyczące prywatności, niewłaściwego użycia danych lub niechcianego marketingu.

• Adobe Analytics (Q1 2026, rynek USA): ruch z AI do sklepów wzrósł o 393% r/r, a w marcu 2026 r. jego konwersja była o ok. 42% lepsza niż ruchu z innych kanałów. W marcu 2025 r. ruch z AI konwertował o ok. 38% gorzej.

• McKinsey ConsumerWise (luty 2026, USA): 68% konsumentów użyło co najmniej jednego narzędzia AI w ostatnich 3 miesiącach, w dowolnym celu, a 62% korzystało z AI do porównywania marek, modeli, cen lub opinii przy zakupach.

Liczby dotyczą głównie rynku amerykańskiego, a prognoza McKinsey pozostaje prognozą. Polski sklep nie powinien przenosić ich 1:1 na własny budżet ani plan sprzedaży. Dla porównania w Chinach usługa Alipay AI Pay przeprowadziła ponad 120 mln transakcji w jednym tygodniu (5-11 lutego 2026), ale to inny rynek i inny ekosystem płatności.

Źródła:

• McKinsey, „The agentic commerce opportunity”, październik 2025 (omówienie: Digital Commerce 360)

• IBM Institute for Business Value i NRF, „Own the agentic commerce experience”, styczeń 2026

• Adobe Analytics, raport za I kwartał 2026 (omówienie: TechCrunch) | McKinsey, „Shopping gets an AI assist”, 2026 | Alipay, komunikat z 13 lutego 2026

Co agentic commerce zmienia dla sklepu internetowego

Dla sklepu internetowego agentic commerce oznacza, że rywalizacja przenosi się z wyglądu witryny na kompletność danych: cenę, dostępność, parametry produktu i warunki zwrotu. Agent nie widzi banera ani sesji zdjęciowej. Widzi dane i porównuje je z danymi konkurencji.

Szanse, jakie agentic commerce daje sklepowi:

• Nowy kanał sprzedaży, w którym klient trafia do oferty z gotową intencją zakupową.

• Krótsza ścieżka zakupowa: mniej kroków między potrzebą a zamówieniem oznacza mniej miejsc, w których klient rezygnuje, na przykład porzuca koszyk.

• Lepiej konwertujący ruch: opisane wyżej dane Adobe z USA pokazują, że klienci przychodzący z asystentów AI kupują częściej niż średnia. (Traktuj je jako sygnał, a nie prognozę dla Polski).

Zmienia się też pojęcie widoczności. Liczy się pozycja produktu w odpowiedzi asystenta, a nie tylko miejsce na liście wyników wyszukiwania. Branża nazywa optymalizację pod ten rodzaj widoczności GEO (generative engine optimization) albo LLMO, czyli optymalizację pod modele językowe. Punktem wyjścia są spójne i kompletne dane produktowe, które asystent może bez trudu przytoczyć.

Lekcja z Allegro i porównywarek: agent jako kolejny pośrednik

Agent zakupowy powtarza mechanizm znany polskim sklepom z Allegro i Ceneo: pośrednik ustala kryteria wyboru i zestawia oferty konkurentów w jednym widoku. Sprzedawcy, którzy od lat działają na marketplace’ach i w porównywarkach cenowych, znają zasady tej gry z praktyki.

Wygrywa oferta z pełnymi parametrami i trafnie przypisaną kategorią. Cena zawsze stoi obok cen konkurencji. Reguły ustala pośrednik, a sklep może się do nich tylko dostosować. Uzależnienie od jednego kanału, czyli lock-in, to realne ryzyko: zmiana algorytmu albo prowizji potrafi z dnia na dzień przesunąć sprzedaż.

Różnica dotyczy strony, po której stoi pośrednik. Marketplace i porównywarka działają jako platformy łączące kupujących ze sprzedawcami na własnych warunkach. Agent AI działa w imieniu kupującego, a kryteria wyboru, takie jak budżet, termin dostawy czy marka, podaje klient w poleceniu.

Wniosek praktyczny: kompetencje zbudowane na Allegro i w porównywarkach przenoszą się na agentic commerce. Uporządkowany feed, pełne parametry, konkurencyjna cena i szybka dostawa pracują dla sklepu w każdym kanale, w którym oferty porównuje ktoś inny niż klient na stronie sklepu.

AI Act, prawo konsumenckie i RODO w zakupach przez agenta

Zakupy przez agenta w Unii Europejskiej podlegają prawu konsumenckiemu, prawu umów, przepisom o płatnościach i RODO, a od 2 sierpnia 2026 także art. 50 AI Act. Artykuł 50 wprowadza obowiązki przejrzystości: użytkownik ma wiedzieć, że komunikuje się z systemem AI. Pakiet Digital Omnibus, który w lipcu 2026 r. odroczył część obowiązków AI Act, nie przesunął tego terminu.

Prawo konsumenckie, w tym zasady zwrotu, obowiązuje także w transakcjach agentowych, czyli wtedy, gdy zamówienie złożył agent w imieniu klienta.

Jak przygotować sklep: co zrobić teraz, a na co poczekać

Przygotowanie sklepu do agentic commerce polega dziś głównie na uporządkowaniu danych, z których agent korzysta przy wyszukiwaniu i porównywaniu ofert. Te same kroki poprawiają widoczność w Google, w porównywarkach i na marketplace’ach, więc nie trzeba z nimi czekać na start usług w Polsce.

8 kroków, które sklep może zrobić teraz

1. Uzupełnij feed produktowy. Każdy produkt powinien mieć pełny tytuł, opis, kategorię, markę, kod EAN (GTIN) i komplet parametrów. Agent pomija oferty, których nie da się jednoznacznie dopasować do polecenia.

2. Uporządkuj warianty. Rozmiary, kolory i gramatury opisz jako warianty jednego produktu z osobnymi kodami EAN i stanami magazynowymi, a nie jako luźno powiązane karty.

3. Dbaj o aktualne ceny i stany magazynowe. Częsta synchronizacja feedu z magazynem ogranicza ryzyko, że agent wybierze produkt, którego już nie ma, albo pokaże nieaktualną cenę.

4. Wdróż dane strukturalne schema.org. Na kartach produktów oznacz typy Product i Offer oraz zasady zwrotu (MerchantReturnPolicy) i dostawy (OfferShippingDetails), żeby system odczytał je bez interpretowania tekstu.

5. Uzupełnij Google Merchant Center. Popraw błędy w katalogu, uzupełnij koszty i czas dostawy oraz zasady zwrotu. To konto będzie punktem wyjścia, gdy Google udostępni zakupy w AI Mode i Gemini w kolejnych krajach.

6. Opisz dostawę i zwroty prostym językiem. Czas i koszt dostawy, dostępne formy (np. paczkomat) oraz warunki zwrotu podaj wprost i w jednym miejscu, bez odsyłania do kilku podstron regulaminu.

7. Zbieraj opinie klientów. Agent bierze opinie pod uwagę przy porównaniu ofert, a recenzje z konkretami, np. o rozmiarówce czy czasie dostawy, pomagają mu dopasować produkt do polecenia.

8. Sprawdzaj, co AI mówi o Twoich produktach. Raz w miesiącu zadaj ChatGPT, Gemini i Perplexity pytania, które zadają Twoi klienci, i porównaj odpowiedzi z kartą produktu. Rozbieżności wskazują braki w danych.

Najwcześniej zmiany mogą odczuć branże z zakupami powtarzalnymi i porównywalnymi parametrami, takie jak karma dla zwierząt, kosmetyki, chemia domowa, elektronika czy części zamienne. Wolniej zmienią się kategorie, w których klient chce zobaczyć produkt na własne oczy, na przykład meble czy moda premium.

Kiedy agentic commerce ruszy w Polsce

Nie ma daty startu agentic commerce w Polsce: ani Google, ani OpenAI nie ogłosiły terminu dla polskiego rynku. Według zapowiedzi Google z maja 2026 zakupy oparte na protokole UCP trafią najpierw do Kanady i Australii, a później do Wielkiej Brytanii.

Start w Polsce zależy od kilku warunków:

• rozszerzenia programów Google i OpenAI na kraje Unii Europejskiej,

• obsługi metod płatności popularnych w Polsce, w tym BLIK, przez płatności agentowe,

• dostosowania usług do wymogów UE, w tym art. 50 AI Act i silnego uwierzytelniania klienta (SCA) przy płatnościach,

• gotowości platform sklepowych i operatorów płatności do integracji z protokołami.

Do tego czasu klienci w Polsce korzystają z asystentów AI, takich jak ChatGPT czy Gemini, głównie do wyszukiwania i porównywania produktów, a zakup kończą na stronie sklepu. To dobry moment na przygotowanie danych.

Agentic Checkout w IdoSell: agent zakupowy w Twoim sklepie

Agentic commerce nie musi zaczynać się w zewnętrznych asystentach, takich jak ChatGPT czy Gemini.

Na jesień 2026 roku IdoSell wprowadza Agentic Checkout: agenta, który prowadzi klienta od pierwszego pytania do opłaconego zamówienia w jednym oknie rozmowy w sklepie. W pierwszym odsłoniętym etapie klient mówi, czego szuka, a agent znajduje produkt, dobiera rozmiar, wariant albo zestaw, podpowiada uzupełnienia i tworzy koszyk w rozmowie, bez filtrów i przeklikiwania kategorii. Kolejne etapy, czyli płatność bez wychodzenia z rozmowy i zasady działania agenta ustalane przez sprzedawcę, odsłonimy w najbliższych tygodniach.

Agentic Checkout realizuje inny scenariusz niż checkout agentowy w zewnętrznych asystentach AI: rozmowa toczy się na stronie sklepu, a klient i zamówienie zostają po stronie sprzedawcy.

Sklep może więc korzystać z agenta zakupowego już teraz, bez czekania, aż zewnętrzne usługi obejmą Polskę. Na demo sprzedawca może sprawdzić, jak agent dobiera produkt i wariant na podstawie rozmowy, podpowiada uzupełnienia i tworzy koszyk na danych ze sklepu.