Raport TrustMate.io

Do 2027 roku agenci AI będą realizować nawet 15% codziennych zakupów gospodarstw domowych w gospodarkach rozwiniętych. To rynek o wartości miliardów dolarów, który rodzi się poza tradycyjnymi kanałami reklamowymi. W USA transakcje typu Machine-to-Machine (M2M) w segmencie elektroniki i FMCG notują wzrost na poziomie 42% r/r, a trend ten dynamicznie wkracza do Europy. W celu sięgnięcia po ten rosnący strumień przychodów polskie e-sklepy muszą już teraz zintegrować swoje sklepy z protokołami M2M i zacząć sprzedawać maszynom tak skutecznie, jak dotąd sprzedawały ludziom.

Handel internetowy wkracza w erę sztucznej inteligencji, przenosząc ciężar wyboru oferty i realizacji transakcji z człowieka na AI. Na rynkach rozwiniętych rozwija się zjawisko Agentic Commerce, w którym decyzyjność przejmują agenci AI – transakcje coraz częściej odbywają się więc bezpośrednio między oprogramowaniem kupującego a zautomatyzowaną platformą sprzedawcy. Dane pokazują, że co trzeci młody konsument w USA i Wielkiej Brytanii oraz niemal co czwarty w Europie Zachodniej jest gotów oddać zarządzanie koszykiem cyfrowym asystentom. Zjawisko to redefiniuje mechanizmy widoczności, marketingu i konwersji, wymuszając dostosowanie architektury danych w e-handlu.

Maszyny przejmują e-handel: globalny trend wchodzi do Europy

Według raportu instytutu Gartnera („Gartner Top Strategic Technology Trends for 2026: The Rise of Machine Customers”), do 2027 roku sztuczna inteligencja przejmie bezpośrednią kontrolę nad 15% codziennych wydatków gospodarstw domowych w krajach rozwiniętych. Oznacza to powstanie strumienia transakcyjnego operującego całkowicie poza klasycznymi formatami reklamowymi czy narzędziami marketingu – mix.

Zjawisko to najszybciej adaptują najmłodsze grupy konsumenckie. Badanie McKinsey & Company oraz Capgemini Research Institute („The Autonomous Consumer: How Agentic AI is Redefining Retail in 2026”) wskazuje, że 33% przedstawicieli pokolenia Gen Z oraz 28% Millenialsów w USA i Wielkiej Brytanii regularnie deleguje decyzje zakupowe na rzecz botów AI.

- Użytkownik określa budżet oraz parametry brzegowe, filtry decyzyjne, a resztę procesu wykonuje algorytm sztucznej inteligencji. Trend ten zyskuje silną dynamikę również w Europie Zachodniej (m.in. w Niemczech i Francji) już 24% konsumentów deklaruje gotowość do pełnej automatyzacji powtarzalnych zakupów przez AI. Fundamentem infrastrukturalnym tej zmiany stało się wdrożenie standardu Universal Commerce Protocol (UCP), który umożliwia finalizowanie transakcji bezpośrednio wewnątrz interfejsów modeli LLM. – mówi Jerzy Krawczyk, prezes zarządu TrustMate.io.

Jak podaje Signifyd w raporcie „Pulse of Commerce 2026”, wolumen transakcji M2M w amerykańskim segmencie elektroniki i FMCG rośnie w tempie 42% r/r.

Polska perspektywa: gotowość konsumentów i skok aktywności na serwerach

W Polsce grunt pod automatyzację jest podatny – z raportu „E-commerce w Polsce 2025/2026” (badanie IAB Polska i Gemius) wynika, że ponad 42% młodych polskich e-konsumentów (18–29 lat) wykorzystuje narzędzia oparte na generatywnej sztucznej inteligencji do researchu i weryfikacji ofert przed zakupem. Choć finalna autoryzacja płatności nad Wisłą wciąż najczęściej należy do człowieka, na poziomie infrastruktury sieciowej aktywność algorytmów gwałtownie przyspiesza.

Dane techniczne z wewnętrznej analiz platformy TrustMate (porównanie Q2 2025 vs Q2 2026) pokazują wyraźną zmianę w intensywności skanowania polskich zasobów handlowych.

– W ciągu ostatnich 12 miesięcy liczba zapytań i skanowań zasobów sieciowych dokonywanych przez oficjalne crawlery firm technologicznych, takie jak GPTBot od OpenAI, Google-Extended czy roboty Anthropic, wzrosła w polskich e-sklepach średnio o 64% r/r – mówi Jerzy Krawczyk z TrustMate.io. – Boty LLM nie ograniczają się do indeksowania stron pod kątem słów kluczowych. Mapują pełen backend handlowy: od twardych specyfikacji technicznych w plikach produktowych, przez stany magazynowe w czasie rzeczywistym, aż po bazy zweryfikowanych opinii. Na tej podstawie modele budują wielowymiarowe profile wiarygodności, decydując o wyborze konkretnego sprzedawcy – dodaje Krawczyk.

Hierarchia wyboru algorytmu: od API magazynowego po weryfikację ryzyka

Dla właścicieli e-biznesów ewolucja ta oznacza konieczność całościowej integracji backendu z protokołami maszynowymi. Autonomiczny agent AI jest całkowicie obojętny na techniki marketingu perswazyjnego, layout graficzny, hasła promocyjne czy mechanizmy dark patterns. Algorytm podejmuje decyzje w oparciu o precyzyjną, wieloetapową hierarchię danych wejściowych:

Dostępność i logistyka w czasie rzeczywistym: Odrzucenie ofert bez bezpośredniej integracji API potwierdzającej rzeczywisty stan magazynowy (in-stock) oraz gwarantowany czas i koszt dostawy (SLA).

1. Precyzja parametrów i standaryzacja (Schema.org): Weryfikacja twardych danych technicznych, zgodności modelu i przejrzystych warunków zwrotu.
2. Wskaźnik ryzyka operacyjnego (Proof of Trust): Analiza niezależnie zweryfikowanych opinii i ocen posprzedażowych, minimalizująca ryzyko oszustwa, wady towaru lub opóźnień.

– Wkraczamy w erę handlu Machine-to-Machine, w której środowisko technologiczne sklepu musi bezbłędnie komunikować się z oprogramowaniem klientów – tłumaczy Jerzy Krawczyk. – Jeśli sklep posiada atrakcyjną cenę, ale jego API nie potwierdza stanu magazynowego na żywo lub brakuje mu ustrukturyzowanych danych o jakości obsługi, agent AI natychmiast odrzuci taką ofertę jako obarczoną ryzykiem błędu. W świecie maszynowych zakupów wygrywa ten, kto dostarczy algorytmom kompletny, w 100% pewny wsad danych: od logistyki po twarde dowody rzetelności, czyli niezależnie zweryfikowane, wiarygodne recenzje konsumenckie w standardzie Schema.org – podsumowuje prezes TrustMate.io.

Niezależne e-sklepy a marketplace’y: nowa walka o marżę

Rozwój Agentic Commerce tworzy nową dynamikę w rywalizacji niezależnych sklepów z dominującymi platformami typu marketplace. Choć duże platformy oferują zunifikowane API, autonomiczny agent AI działa jako metawyszukiwarka operująca na poziomie całego otwartego internetu.

Dla niezależnych e-sklepów otwiera to szansę na bezpośrednie pozyskanie transakcji z pominięciem wysokich prowizji pośredników. Warunkiem koniecznym jest jednak udostępnienie AI kompletnego, ustandaryzowanego ekosystemu danych: feedów produktowych, stanów magazynowych na żywo oraz ustrukturyzowanych recenzji w formacie Schema.org.

Ramy prawne i ryzyko transakcyjne w świetle AI Act i Omnibus

Przeniesienie procesu decyzyjnego na algorytmy stawia również wyzwania w obszarze odpowiedzialności prawnej za błędy transakcyjne, halucynacje modeli czy pomyłki w doborze wariantów. W świetle europejskiego AI Act oraz rygorystycznych unijnych przepisów konsumenckich (w tym dyrektywy Omnibus regulującej autentyczność opinii), precyzja parametrów wejściowych staje się kluczem do minimalizacji sporów i kosztownych zwrotów.

– W realiach unijnych regulacji, takich jak dyrektywa Omnibus, tylko ustrukturyzowane, wiarygodne opinie potwierdzone realnym zakupem stanowią dla modeli AI twardy punkt odniesienia. Mowa o recenzjach pochodzących wyłącznie od klientów, którzy faktycznie sfinalizowali transakcję, a nie o anonimowych wpisach z sieci. To właśnie one zabezpieczają cały proces przed ryzykiem prawnym i błędną decyzją zakupową bota – podkreśla Jerzy Krawczyk z TrustMate.io.

Przetasowanie w strategiach dotarcia: od SEO do LLMO

Rozwój Agentic Commerce wymusza rewizję budżetów marketingowych. Tradycyjne SEO oraz kampanie płatne (Google Ads, Meta Ads) nakierowane na uwagę człowieka będą stopniowo uzupełniane o optymalizację pod kątem silników sztucznej inteligencji (LLMO – Large Language Model Optimization), konstatuje ekspert TrustMate. W nowym ekosystemie przewagę zyskają podmioty, które zapewnią maszynom najwyższą jakość danych na każdym etapie: od natychmiastowego potwierdzenia zapasów przez API, po zweryfikowane dowody rzetelności transakcyjnej.

Pełna treść komunikatu prasowego w pliku .xdoc dostępna jest tutaj – kliknij, aby przeczytać lub pobrać

 O TrustMate.io

TrustMate.io to polska platforma technologiczna i lider rynku w Polsce oraz regionie CEE, która powstała i ma swoją centralę we Wrocławiu, skąd rozwija autorskie rozwiązania dla sektora e-commerce w obszarze automatyzacji zbierania, moderacji i zarządzania zweryfikowanymi opiniami produktowymi oraz ocenami sklepów. Narzędzie automatyzuje pozyskiwanie, standaryzację (Schema.org, Rich Snippets) oraz analitykę danych transakcyjnych i wiarygodnych recenzji konsumenckich, przygotowując e-biznesy do operowania w erze autonomicznych agentów zakupowych. Wykorzystując zaawansowane algorytmy AI, platforma pomaga przedsiębiorstwom budować zaufanie w sieci, optymalizować widoczność SEO i LLMO oraz bezpośrednio zwiększać konwersję sprzedażową. Z usług wrocławskiej spółki korzysta obecnie ponad 15 tysięcy firm w kilkunastu krajach Europy, w tym m.in. 4F, LPP, Wittchen czy eobuwie. Więcej na: https://trustmate.io/

Kontakt dla mediów:

Praktycy.com