Agenci AI w e-commerce – porównują produkty, robią zakupy. Sprawdź, czym są i co potrafią agenci AI

Agenci AI w e-commerce – jak działają i jak się przygotować?

Krok 1: generatywne modele językowe. Krok 2: autonomiczni agenci AI – zdolni samodzielnie przeszukiwać internet, porównywać oferty, podejmować decyzje, a nawet składać zamówienia bez udziału użytkownika. Nie wdrażasz agentów w swoim sklepie internetowym? Każdego dnia coraz bardziej zostajesz w tyle! Z raportu Salesforce wynika, że trzech na czterech sprzedawców uważa AI-agentów za niezbędnych do utrzymania konkurencyjności w ciągu najbliższego roku, a 76% firm już teraz zwiększa inwestycje w AI. Co musisz wiedzieć o asystentach AI w e-commerce i dlaczego ich potrzebujesz? 

Z tego artykułu dowiesz się, czym są i jak działają AI-agenci. Pokażę Ci, jak zmieniają się zachowania zakupowe klientów, czym jest tzw. agentic commerce i dlaczego już wkrótce część transakcji będzie inicjowana bez udziału użytkownika. Prześledzę, jak AI-agenci przejmują kolejne etapy ścieżki zakupowej – od rekomendacji po płatność i obsługę zwrotów, a także jakie konkretne wyzwania i ryzyka niesie ta zmiana dla sklepów internetowych i ich klientów.

Czym są agenci AI w e-commerce? 

AI-agenci to systemy zdolne do samodzielnego działania w ramach wcześniej ustalonych preferencji i zasad. Potrafią analizować dane, uczyć się na bieżąco i realizować cele – np. wyszukiwać produkty, porównywać ceny i składać zamówienia.

„Zwykłe” AI to kalkulator – działa, kiedy go obsługujesz. Agent to zakupowy autopilot – potrafi zautomatyzować cały proces, w ramach ustawionych parametrów i z możliwością nadzoru użytkownika.

Jak działają agenci AI w e-commerce?

W tradycyjnym modelu e-commerce to użytkownik przeszukuje oferty, sprawdza parametry produktów, porównuje, czyta opinie, po czym podejmuje decyzje zakupowe, płaci, a potem śledzi dostawę. Zapomnij o tym! Wszystkie te zadania możesz oddelegować agentom AI. Jak wygląda ten proces?

Agent zakupowy AI odkrywa i podpowiada produkty na podstawie preferencji użytkownika

Agent analizuje różnorodne dane o użytkowniku, by zaproponować mu dopasowane produkty. I zrobić to jeszcze zanim ten zacznie ich aktywnie szukać. 

Źródła danych, które przeszukuje, to m.in.:

• historia zakupów i przeglądanych produktów (np. w sklepie internetowym X, w historii przeglądarki, w aplikacjach),
• dane z kalendarza lub maila (np. zbliżające się wydarzenia, święta, wakacje),
• lokalizacja użytkownika (co może wpłynąć na aktualne potrzeby, np. płaszcz zimowy – późna jesień w Polsce / rekomendacje różnych modeli kapeluszy, gdy spędzamy wakacje w Hiszpanii),
• dane z urządzeń typu smartwatche (np. zegarek Apple Watch wykrywa spadek aktywności = agent proponuje matę do jogi),
• preferencje dotyczące konkretnych marek, stylu czy budżetu (np. dane z poprzednich transakcji).

Pamiętajmy jednak, że asystent AI ma dostęp do tych informacji tylko wtedy, gdy użytkownik wyrazi na to zgodę. 

Przykład:

„System” wie, że zbliżają się urodziny Twojej partnerki – w końcu wpisałeś to do kalendarza – i że ostatnio przeglądałeś biżuterię, a ponadto preferujesz zakupy do 300 zł. Agent zaproponuje Ci kilka produktów wpisujących się w Twoje preferencje – pokaże Ci je odpowiednio wcześnie, możliwe, że jeszcze zanim świadomie zaczniesz szukać prezentu. 

Agent AI podejmuje decyzję o zakupie

Agent decyduje, czy kupić dany produkt. Oczywiście, nie ma tu mowy o emocjach czy impulsie – a jedynie o analizie twardych danych dotyczących użytkownika. 

Kieruje się takimi kryteriami jak: 

• budżet – asystent wie, że np. nie może przekroczyć 150 zł,
• priorytety – użytkownik może wskazać, co jest ważniejsze: czas dostawy, cena, marka, konkretne funkcje czy parametry,
• rekomendacje i recenzje – uwzględnia opinie użytkowników i ich kontekst (np. „dla początkujących”, „do małych przestrzeni”),
• warunki zakupu – możliwość wymiany, dostępność, pochodzenie produktu itp.,
• dane kontekstowe – np. sezonowość, pogoda, okazja, lokalizacja.

Przykład:

Asystent analizuje 5 modeli czajników elektrycznych. Dwa z nich są tańsze, ale mają kiepskie recenzje oraz dłuższy czas dostawy. Trzeci model jest droższy o 40 zł, ale ma lepsze opinie i darmową dostawę w 24 godziny. Agent wybiera trzeci – bo „zapamiętał”, że priorytetem jest optymalna jakość, budżet do 200 zł, dostawa maksymalnie w 2 dni. 

Agent AI dokonuje płatności w imieniu użytkownika

Agent potrafi rekomendować produkty i – w przypadku odpowiednich uprawnień – dokonywać płatności.

W jaki sposób dokonuje płatności za użytkownika? 

• użytkownik „upoważnia” (autoryzuje) agenta do dokonywania płatności (jednorazowej lub cyklicznej),
• agent korzysta z tzw. tokenizacji, czyli technologii, która zamienia dane płatnicze (np. numer karty) na jednorazowe, bezpieczne kody,
• użytkownik może ustawić limity (np. 500 zł dziennie) oraz kategorie zakupów (np. tylko żywność lub prezenty),
• w razie potrzeby transakcja może być dodatkowo zatwierdzana np. kodem SMS lub głosem.

Agent AI śledzi dostawę i obsługuje zwroty

Po dokonaniu zakupu agent może połączyć się z systemem monitorowania przesyłek (np. DHL, InPost, DPD), sprawdzić, gdzie znajduje się paczka i w razie potrzeby zgłosić opóźnienie. W niektórych systemach asystent może zainicjować proces reklamacji lub zwrotu – np. pobierając dane zamówienia, generując formularz lub kierując użytkownika do właściwego etapu procesu. Nadal jednak wymaga to zatwierdzenia przez człowieka.

Agenci AI – game changer dla e-commerce

Agent AI zautomatyzuje zadania 

Agent AI to sklepowy asystent, który nie śpi. W czasie rzeczywistym monitoruje popyt, analizuje zachowania klientów, przetwarza informacje o konkurencji i podejmuje decyzje, które wcześniej wymagały zespołu ludzi i kilku dni pracy. Wykrywa niski poziom stanów magazynowych, śledzi trendy sprzedażowe i podpowiada, które produkty warto promować, a do tego sam dostosowuje ceny, gdy konkurencja uruchamia obniżki.

Jak to może wyglądać w praktyce? Produkt X zaczyna tracić popularność wśród klientów z grupy gen Z. Agent automatycznie zmienia pozycjonowanie produktu na stronie, proponuje zbundlowanie z innym bestsellerem i dostosowuje cenę, by utrzymać konwersję. A to wszystko na podstawie danych, a nie przeczucia. 

Hiperpersonalizacja contentu i marketingu

Z pomocą asystenta mówisz dokładnie do tej osoby, która właśnie przegląda Twój produkt. Nie musisz tworzyć 37 wariantów kampanii, różnych komunikatów i pop-upów. Dane, które pozyskuje AI, pozwalają na automatyczne generowanie treści dopasowanych do konkretnego użytkownika:

• opisy wpisujące się w preferencje językowe czy styl,
• personalizowane maile sprzedażowe i follow-upy,
• dynamiczne kampanie reklamowe.

Na przykład, ten sam fotel biurowy dla prawniczki zostanie opisany jako „ergonomiczny i prestiżowy element gabinetu”, a dla taty pracującego zdalnie – jako „wygodny fotel, który nie zawiedzie jego pleców nawet po ośmiu godzinach spędzonych przy biurku”.

Hiperpersonalizacja contentu jest możliwa dzięki integracjom agentów AI z platformami e-commerce i narzędziami, takimi jak Shopify Magic, Rebuy czy Lily AI. Najprościej mówiąc, wykorzystują one modele językowe i technologie rekomendacji do tworzenia treści w czasie rzeczywistym i na podstawie danych o użytkowniku. System tworzy dynamiczne wersje treści dopasowane do konkretnej osoby, kontekstu i kanału komunikacji. 

Obsługa klienta 24/7 – ale bez „proszę czekać, łączę z konsultantem”

Zapomnij o nieresponsywnych chatbotach, które wywalają się na prostych pytaniach. Twój agent może:

• odpowiedzieć na pytania dotyczące zamówienia (np. status przesyłki, sposób zwrotu),
• zareagować w czasie rzeczywistym na reklamację,
• wygenerować dokumenty (np. fakturę, formularz zwrotu),
• zasugerować produkty na podstawie wcześniejszych zakupów.

W praktyce może to wyglądać tak: klient pyta „Kiedy dostanę moją paczkę?”. Agent sprawdza dane, odpowiada konkretnie, a na koniec może dodać: „Chcesz, żebym przypomniał Ci o odbiorze?” – i wysyła przypomnienie na Messengerze.

Conversational commerce – od konwersacji do sprzedaży

Agenci mogą działać bezpośrednio w kanałach komunikacji: na czacie sklepu, w WhatsAppie, Messengerze, przez asystenta głosowego (Siri, Alexa) czy aplikacje mobilne. Użytkownik pyta, asystent doradza, dobiera produkt, przechodzi do płatności – wszystko bez opuszczania rozmowy. 

Klienci nie chcą bowiem przechodzić przez 5 kroków procesu zakupowego – chcą natychmiastowej reakcji na komunikat: „Potrzebuję czarnego T-shirtu z bawełny organicznej, rozmiar L”. Asystent znajdzie pasujące produkty, poinformuje o dostępności, dostawie i możliwości zwrotu, a potem wesprze na etapie płatności. 

Czy agent może przeoczyć Twoje produkty?

Z punktu widzenia e-commerce agent może być nie tylko nowym kanałem sprzedaży, ale także filtrem, który ogranicza widoczność Twoich produktów – porówna ceny i nie pominie Cię, jeśli jesteś za drogi; ukryje nieoptymalne oferty, zignoruje przekombinowany content. Dlatego warto myśleć o nim jak o wymagającym recenzencie, nie tylko sprzymierzeńcu.

Trzeba też wiedzieć, że asystenci AI nie przeglądają stron tak jak tradycyjnie użytkownicy. Nie scrollują, nie klikają w bannery. Dla nich liczy się to, co można szybko zinterpretować: dane, struktura, jednoznaczne informacje. Jeśli opis Twojej oferty czy produktu jest niekonkretny lub niekompletny, prawdopodobnie asystent nie zwróci na niego uwagi. 

Dlatego musisz zadbać o to, aby dane na Twojej stronie internetowej były: 

• aktualne,
• kompletne (np. opis z wszystkimi parametrami, informacją o dostępności i ceną),
• łatwe do przetworzenia przez AI.

To dotyczy m.in. treści na stronie. Jeśli chcesz wiedzieć, jak pisać treści pod AI, przeczytaj ten artykuł:

Zagrożenia dla użytkowników i e-commerce

Agenci AI otwierają zupełnie nowy rozdział w handlu internetowym. Jednak jak każda przełomowa technologia, niosą za sobą ryzyko, które warto odpowiednio zaadresować.

Jednym z zagrożeń jest utrata lojalności klientów. W sytuacji, gdy to agent inicjuje zakup, decyzja opiera się na danych, a nie na przyzwyczajeniu czy przywiązaniu do marki. Jeśli konkurencja ma niższą cenę, łatwą dostępność, atrakcyjniejsze recenzje, bardziej rozpoznawalny brand lub po prostu lepiej zoptymalizowaną stronę internetową czy opisy, asystent AI może wybrać właśnie ją – nawet jeśli użytkownik wcześniej był Twoim stałym klientem.

Co możesz zrobić?

• Inwestuj w jakość i aktualność danych produktowych (feed, schema, recenzje, dostępność).
• Zadbaj o obecność poza stroną: na LinkedInie, forach, blogach eksperckich.
• Buduj wyróżnik marki: unikalną wartość, którą agent rozpozna, a użytkownik zapamięta.

Trzeba mieć na uwadze, że asystent może się pomylić lub halucynować, tzn. zaproponować nieistniejący produkt, przypisać mu nieprawdziwe parametry lub źle zinterpretować dane, które mu dostarczysz. Dlatego tak ważne jest nie tylko porządkowanie danych, ale też regularne ich audytowanie i sprawdzanie, w jaki sposób są wykorzystywane przez narzędzia AI. 

Kolejną kwestią jest bezpieczeństwo transakcji. Jeśli asystent nie zostanie odpowiednio skonfigurowany (np. brak limitów czy brak podwójnej autoryzacji), może wykonać płatność w imieniu użytkownika bez jego wiedzy, zgody lub na dużą kwotę. Oznacza to reklamacje, zwroty, straty finansowe, a do tego spadek zaufania.

Dlatego zawsze umożliwiaj użytkownikowi definiowanie limitów, weryfikacji dwuskładnikowej, manualnego zatwierdzenia zakupu. 

Trzeba też zwrócić uwagę na bezpieczeństwo danych użytkowników: historii przeglądania, zachowań zakupowych, lokalizacji, adresów e-mail itd. Aby nie narazić się na kary finansowe i utratę zaufania, zadbaj o jasną politykę prywatności, zgody na przetwarzanie danych, możliwość łatwego zarządzania agentem przez użytkownika (np. opcja „wyłącz asystenta zakupowego”). 

Kolejnym zagrożeniem jest możliwość przejęcia kontroli nad agentem wskutek pobrania złośliwego oprogramowania lub cyberataku. Stąd o krok od wykradzenia danych, kradzieży pieniędzy z konta lub generowania ruchu botów. Jeśli chcesz uchronić się przed oszustwami transakcyjnymi, wzrostem kosztów obsługi czy sfałszowaniem danych analitycznych, pamiętaj chociażby o regularnych testach bezpieczeństwa.

Ponadto, jeśli asystent jest połączony z CRM lub platformą marketplace, istnieje ryzyko, że  zasili feed nieprawdziwymi opisami, zainicjuje zwrot produktu bez podstawy lub wygeneruje błędne zamówienia (np. wyprzeda cały stock po zaniżonej cenie). Dlatego tak istotne jest przejrzyste zdefiniowanie ról i uprawnień.

Agentic commerce w praktyce – kluczowi gracze i przykłady

O agentach AI zrobiło się szczególnie głośno wraz z premierą tej funkcji w ChatGPT, jednak w rzeczywistości są oni już dość rozpowszechnieni. Najwięksi gracze rynku e-commerce, płatności i AI wdrażają własne rozwiązania i testują swoje modele. 

OpenAI Operator – autonomiczny agent zakupowy

OpenAI Operator to jeden z pierwszych agentów konsumenckich, który samodzielnie przegląda strony internetowe, porównuje oferty i składa zamówienie.

Jak działa? Użytkownik wpisuje lub mówi: „Zamów mi zestaw herbat ziołowych, max. 50 zł, dostawa do piątku”. Operator przeszukuje sieć, porównuje dostępne opcje, uwzględnia limity, analizuje opinie. Następnie sam dodaje produkty do koszyka, wybiera dostawę, dokonuje płatności i potwierdza zamówienie. Użytkownik może ustawić preferencje, ograniczenia i limity – a potem już tylko zatwierdzać zakupy lub pozwalać asystentowi działać autonomicznie. 

PayPal, Visa i Mastercard – płatności w ekosystemie AI

Firmy takie jak Visa, PayPal i Mastercard rozwijają technologie wspierające agentic commerce – takie jak tokenizacja płatności, inteligentne autoryzacje i narzędzia dla twórców agentów – które umożliwią bezpieczne działanie autonomicznych systemów zakupowych.

PayPal daje asystentom dostęp do całego procesu zakupowego: od wystawienia faktury, przez płatność, po zarządzanie zwrotem. Visa rozwija z kolei platformę Intelligent Commerce, która pozwala agentom działać w pełni autonomicznie – ale z kontrolą użytkownika. Asystent wyszukuje oferty online, dokonuje płatności za pomocą tokenów (z ograniczeniami: kwota, kategoria, sklep), prowadzi negocjacje z partnerami handlowymi. System działa jak połączenie cyfrowej karty, portfela, CRM-u i „wirtualnego sprzedawcy”. 

Mastercard skupia się zaś na bezpiecznych płatnościach. Ich rozwiązanie – Agent Pay – umożliwia asystentom płatność w sposób:

• ograniczony kontekstowo (np. tylko w danym sklepie, tylko do określonej kwoty),
• kontrolowany przez użytkownika (np. z poziomu aplikacji bankowej),
• rozliczany z pełną zgodnością z przepisami (np. RODO).

System opiera się na technologii Agentic Tokens – to tymczasowe, jednorazowe kody płatnicze przypisane do konkretnej operacji. Nawet jeśli asystent zostanie zhakowany, nie wykona operacji płatniczej bez odpowiedniego tokenu. 

Jak przygotować sklep na erę AI-agentów – krok po kroku

Rola AI-agentów w e-commerce będzie rosła – to maszyna, która wciąga nas w swoje trybiki, czy tego chcemy, czy nie. Poniżej znajdziesz listę kroków, które pomogą Ci dostosować się do agentic commerce.

1. Zadbaj o dane produktowe 

Asystenci AI czytają dane. Dla nich liczy się to, co możliwe do przetworzenia maszynowo: konkretne opisy, dostępność, ceny, zdjęcia, opinie, a przede wszystkim dane strukturalne.

Dlatego:

• Uzupełnij dane produktowe o kompletne informacje: nazwa, cena, dostępność, wymiary, kolor, zdjęcia, opinie.
• Zastosuj odpowiednie dane strukturalne schema.org: Product, Offer, AggregateRating, FAQ, ImageObject. To właśnie one umożliwiają agentom zrozumienie treści w sposób maszynowy.
• Sprawdź, czy feed produktowy (np. do Google Merchant Center) jest aktualizowany codziennie – i zawiera te same dane co na stronie.

2. Ujednolić i skomunikuj ze sobą systemy 

Asystenci AI działają skutecznie tylko wtedy, gdy mają dostęp do spójnych i aktualnych danych z różnych obszarów Twojego sklepu – np. sprzedaży, magazynu, płatności czy obsługi klienta. Jeśli każdy z tych systemów działa osobno i nie „komunikują się” one ze sobą, agent nie widzi pełnego obrazu i może podejmować błędne decyzje. Dlatego tak ważne jest, by sklep miał zintegrowane kanały sprzedaży, dane użytkowników i systemy obsługi. 

3. Wybierz odpowiednie narzędzia i dostawców AI

Nie każdy system AI jest „agentem”. Niektóre narzędzia generują treści, ale nie podejmują decyzji. Inne robią świetny marketing, ale nie integrują się z Twoim sklepem.

Szukaj rozwiązań, które wspierają agentic commerce: Shopify Magic, Rebuy, Lily AI itd. Poproś o wersję trial – i przetestuj narzędzie na jednym segmencie użytkowników.

4. Zacznij od jednego obszaru i testuj

Zacznij od małego wdrożenia, skoncentruj się na jednym obszarze – np. rekomendacjach produktów, obsłudze klienta na czacie albo personalizacji opisów. Uruchom test A/B, porównaj konwersję, średnią wartość koszyka, czas sesji. Sprawdzaj reakcje użytkowników.

5. Mierz wyniki 

Nie ograniczaj się do śledzenia przychodów. Sprawdzaj, jak agent wpływa na mikrokonwersje: liczbę kliknięć w rekomendacje, liczbę odpowiedzi w czacie, liczbę sesji zakończonych zakupem. Monitoruj także, ile czasu zespół zaoszczędził dzięki automatyzacji.

6. Edukuj zespół 

Asystenci AI mają uwolnić zespół od powtarzalnych zadań. Warto zorganizować wewnętrzne szkolenie, pokazać zespołowi, co już dziś można zautomatyzować i jakie to daje efekty. Przedstaw konkretne use case’y: generowanie treści, rekomendacje, automatyczne kampanie e-mailowe.

Dobrym pomysłem jest wyznaczenie jednej osoby, która będzie testować narzędzia i dzielić się wnioskami. Jeśli zespół zrozumie, że agent nie zabiera im pracy, tylko pozwala skupić się na tym, co ważniejsze – zyskasz ich zaangażowanie.

7. Komunikuj transparentnie

Użytkownik może nie wiedzieć, że rozmawia z asystentem AI albo że jego dane są analizowane. To może skutkować spadkiem zaufania do marki czy sklepu. 

Dlatego:

• Informuj, kiedy w grę wchodzi AI – np. w czacie, przy rekomendacji, przy automatycznym mailu.
• Daj użytkownikowi kontrolę: opcję wyłączenia personalizacji, ograniczenia sugestii, rezygnacji z przetwarzania danych.
• Opisz w polityce prywatności, jakie dane zbiera agent i w jakim celu.

Agenci AI w e-commerce – trendy i prognozy 

Agentic commerce to technologiczna zmiana, która – jak niegdyś mobile – przedefiniuje sposób, w jaki robimy zakupy online. Trend rynkowy wskazuje na to, że agenci AI staną się jednym z głównych graczy w ekosystemie e-commerce. 

25% firm wdroży autonomicznych agentów do końca 2025 roku

Z prognozy Deloitte wynika, że do końca 2025 roku co najmniej 25% firm korzystających z generatywnego AI wdroży również agentów autonomicznych. Do 2027 roku ten odsetek ma wzrosnąć do 50%.

Od przeglądania do delegowania

Pierwsza i najbardziej widoczna zmiana to odejście od klasycznego przeszukiwania stron na rzecz delegowania zadań. Już dziś konsumenci – szczególnie z pokolenia Z – są gotowi, by oddawać decyzje zakupowe w ręce agentów.

Z raportu Salesforce wynika, że aż 63% przedstawicieli Gen Z chce, by AI-agent robił zakupy w ich imieniu. Adobe podaje, że 92% użytkowników, którzy skorzystali z AI przy zakupie, ocenia to doświadczenie pozytywnie, a 87% deklaruje chęć używania AI do większych zakupów. 

Ekspansja agentów na rynek B2B

Według Mirakl agenci AI znacznie przyspieszą automatyzację procesów zakupowych w sektorze B2B, zwłaszcza w obszarach takich jak zapytania ofertowe czy powtarzalne zamówienia hurtowe. Dla producentów i dystrybutorów to szansa na uproszczenie lejka sprzedażowego i obniżenie kosztu pozyskania klienta.

AI sięgnie po social media jako źródło wiedzy o produktach

Według raportu Quid AI w e-commerce coraz częściej sięga po dane z social search, interakcji i user generated content, traktując je jako podstawę do personalizacji rekomendacji. Kolejnym trendem jest więc integracja agentów AI z kanałami społecznościowymi – takimi jak TikTok, Instagram, Reddit czy Pinterest. To tam klienci szukają dziś inspiracji zakupowych, a asystenci będą „uczyć się” preferencji użytkowników właśnie z tych źródeł.

Regulacje – porządkowanie rynku agentów

Wzrost liczby autonomicznych agentów oznacza konieczność uregulowania ich działania. Na poziomie UE już trwają prace nad zapisami dotyczącymi tzw. high-risk AI systems. Wszystko wskazuje na to, że sklepy internetowe będą musiały przestrzegać zasad transparentności, informować o działaniu agentów i zadbać o ochronę danych nie tylko w klasycznym e-commerce, ale też w całym łańcuchu zautomatyzowanych decyzji.

Podsumowanie

Sklepy, które już dziś przygotują swoje dane, zintegrują systemy i zadbają o widoczność marki w ekosystemie AI – zyskają przewagę. Nie tylko w AI Overviews i nowych wyszukiwarkach, ale również w decyzjach podejmowanych przez samych agentów. To, czy znajdziesz się w tej nowej ścieżce zakupowej, nie zależy od intuicji. Zależy od danych, struktury i decyzji, które podejmiesz już teraz.

P.S. Warto rozróżniać: AI-assistant to system wspierający użytkownika, np. chatbot lub narzędzie generujące tekst. AI-agent nie tylko pomaga, ale działa za użytkownika – podejmuje decyzje, wykonuje zadania i uczy się w czasie rzeczywistym. W tym artykule, przede wszystkim po to, aby uniknąć powtórzeń, używam określeń „agent AI” i „asystent AI” zamiennie.

Źródła:

https://www.simform.com/blog/ai-agents/

https://www.datacamp.com/blog/types-of-agents-in-ai

https://www.brimlabs.com/blog/types-of-ai-agents/

https://www.retailtouchpoints.com/features/executive-viewpoints/the-future-of-shopping-agentic-commerce-has-arrived

https://www.shopify.com/blog/shop-assistant

https://www.salesforce.com/news/press-releases/2024/03/04/ai-digital-commerce-state-2024/

https://www.mirakl.com/resources/generative-ai-and-ecommerce/

https://www.mirakl.com/blog/agentic-commerce-the-next-revolution-in-online-buying 

https://www.retailtouchpoints.com/features/executive-viewpoints/visa-mastercard-paypal-dive-into-agentic-era-with-tools-that-help-consumers-use-ai-to-buy

https://www.digitalcommerce360.com/2024/03/20/agentic-commerce-explained/

https://www.quid.com/knowledge-hub/resource-library/blog/the-state-of-ai-in-e-commerce-2025-quid-trend-report?utm_source=chatgpt.com

https://litslink.com/blog/ai-agent-statistics?utm_source=chatgpt.com

https://www.sellerscommerce.com/blog/ai-in-ecommerce-statistics/?utm_source=chatgpt.com

https://www.emarketer.com/content/study–ai-agents-hit-68–adoption-big-business?utm_source=chatgpt.com

https://www.techradar.com/pro/consumers-are-warming-up-to-ai-assistants-survey-finds-1-3-of-us-would-allow-ai-to-make-purchases?utm_source=chatgpt.com

https://www.salesforce.com/news/stories/ai-agent-retail-trends-2025 

https://www.shopify.com/blog/ai-agents

https://dig.watch/updates/ai-agents-offer-major-value-but-trust-and-data-gaps-remain?utm_source=chatgpt.com

https://www.linkedin.com/pulse/what-ai-agentic-commerce-why-should-you-care-nashit-anis/

https://www.retailtouchpoints.com/features/executive-viewpoints/the-future-of-shopping-agentic-commerce-has-arrived

https://www.visa.com.au/visa-everywhere/blog/bdp/2024/05/15/visa-unveils-new-1715760279026.html

https://www.paypal.com/stories/us/paypal-announces-new-smart-receipts-agentic-commerce

https://www.digitalcommerce360.com/2025/03/20/agentic-commerce-ecommerce-trends/

https://www.deloitte.com/global/en/about/press-room/deloitte-globals-2025-predictions-report.html

Dostęp online do wszystkich: 31 lipca 2025 r.