Agentic commerce – czy autonomiczne systemy sprzedaży to przyszłość B2B?
W ostatnich latach sztuczna inteligencja zaczęła zmieniać sposób funkcjonowania e-commerce na wielu poziomach. Początkowo jej zastosowania koncentrowały się głównie na automatyzacji marketingu, rekomendacjach produktowych oraz analizie danych sprzedażowych. Wraz z rozwojem technologii pojawia się jednak nowy kierunek rozwoju handlu cyfrowego, określany coraz częściej jako agentic commerce.
Agentic commerce odnosi się do modelu, w którym autonomiczne systemy oparte na sztucznej inteligencji są w stanie podejmować decyzje zakupowe lub sprzedażowe w imieniu użytkownika lub organizacji. W przeciwieństwie do klasycznych systemów rekomendacji, które jedynie sugerują produkty, systemy agentowe mogą analizować dane, negocjować warunki, wybierać dostawców oraz realizować zamówienia w sposób półautonomiczny lub w pełni autonomiczny.
W kontekście sprzedaży B2B koncepcja ta zaczyna wzbudzać coraz większe zainteresowanie. Procesy zakupowe w przedsiębiorstwach są powtarzalne, oparte na danych oraz często podlegają jasno określonym regułom. To sprawia, że mogą być częściowo automatyzowane przez systemy oparte na sztucznej inteligencji.
Platformy e-commerce, takie jak Shopware, rozwijają środowiska technologiczne umożliwiające integrację z narzędziami AI, systemami analitycznymi oraz rozwiązaniami automatyzującymi procesy sprzedażowe. W efekcie pojawia się pytanie, czy agentic commerce stanie się jednym z głównych kierunków rozwoju e-commerce B2B.
Czym właściwie jest agentic commerce
Agentic commerce opiera się na wykorzystaniu tak zwanych agentów AI, czyli autonomicznych systemów zdolnych do realizacji określonych celów biznesowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów, które reagują na konkretne polecenia użytkownika, agent AI może analizować sytuację, podejmować decyzje oraz wykonywać działania w oparciu o wcześniej zdefiniowane cele.
W praktyce oznacza to, że agent może monitorować poziomy zapasów w firmie, analizować historię zakupów oraz na tej podstawie samodzielnie inicjować proces zamówienia. Może również porównywać oferty różnych dostawców, negocjować warunki handlowe lub optymalizować harmonogram dostaw.
W modelu B2B takie podejście może znacząco przyspieszyć proces zakupowy oraz zmniejszyć obciążenie operacyjne zespołów zakupowych.
Jednocześnie agentic commerce nie oznacza całkowitego zastąpienia ludzi w procesie sprzedaży. W wielu scenariuszach agent działa jako narzędzie wspierające decyzje, a nie jako ich jedyny wykonawca.
Dlaczego B2B jest naturalnym środowiskiem dla agentic commerce
Procesy zakupowe w sprzedaży hurtowej mają kilka cech, które sprawiają, że mogą być wspierane przez systemy autonomiczne.
Po pierwsze, zamówienia w B2B są często powtarzalne. Firmy regularnie zamawiają te same produkty, w podobnych ilościach i według określonych harmonogramów. Po drugie, decyzje zakupowe są zazwyczaj oparte na danych takich jak poziomy zapasów, ceny, czas dostawy czy warunki handlowe.
W takim środowisku systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować dane operacyjne i sugerować optymalny moment złożenia zamówienia.
W bardziej zaawansowanych scenariuszach agent może nawet samodzielnie składać zamówienia, jeżeli spełnione są określone warunki biznesowe.
Takie podejście może znacząco skrócić czas realizacji zakupów oraz ograniczyć liczbę błędów wynikających z manualnej obsługi zamówień.
Jak mogą wyglądać autonomiczne procesy zakupowe
Wyobraźmy sobie firmę produkcyjną, która regularnie zamawia określone komponenty od kilku dostawców. System ERP monitoruje poziomy zapasów oraz prognozy produkcji. Agent AI analizuje te dane i przewiduje moment, w którym konieczne będzie uzupełnienie zapasów.
W momencie osiągnięcia określonego progu system może rozpocząć proces wyboru dostawcy. Analizowane są ceny, dostępność produktów oraz czas dostawy. Następnie agent może złożyć zamówienie poprzez platformę e-commerce lub system integracyjny.
W takim scenariuszu platforma sprzedażowa staje się częścią środowiska komunikacji między systemami zakupowymi i sprzedażowymi.
Platformy zaprojektowane w modelu API-first, takie jak Shopware, są szczególnie dobrze przygotowane do obsługi takich scenariuszy, ponieważ umożliwiają integrację z zewnętrznymi systemami automatyzującymi procesy biznesowe.
Rola danych i integracji systemowych
Agentic commerce nie może funkcjonować bez dostępu do dużej ilości danych. Informacje o cenach, dostępności produktów, historii zamówień czy poziomach zapasów muszą być dostępne w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Dlatego kluczową rolę odgrywają integracje między platformą e-commerce a systemami ERP, PIM oraz WMS. Bez spójnego przepływu danych autonomiczne systemy nie są w stanie podejmować trafnych decyzji.
Nowoczesne platformy e-commerce coraz częściej projektowane są z myślą o takiej architekturze. Model API-first umożliwia łatwiejszą integrację z systemami analitycznymi oraz narzędziami sztucznej inteligencji.
Właśnie dlatego rozwiązania takie jak Shopware są często wykorzystywane w projektach budujących nowoczesne ekosystemy sprzedażowe.
Wyzwania związane z autonomicznymi systemami sprzedaży
Mimo dużego potencjału agentic commerce wciąż znajduje się na wczesnym etapie rozwoju. Jednym z głównych wyzwań jest zaufanie do systemów autonomicznych.
W wielu organizacjach decyzje zakupowe mają istotny wpływ na finanse firmy. Dlatego pełna automatyzacja procesów wymaga bardzo wysokiej jakości danych oraz jasnych reguł biznesowych.
Drugim wyzwaniem jest integracja technologiczna. Autonomiczne systemy wymagają dostępu do wielu źródeł danych, co oznacza konieczność integracji z systemami ERP, CRM, platformami e-commerce oraz narzędziami analitycznymi.
Kolejnym aspektem są kwestie prawne i odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez systemy AI. W przypadku autonomicznych zamówień pojawia się pytanie o to, kto odpowiada za błędy systemu.
Czy agentic commerce zastąpi tradycyjny e-commerce?
W najbliższych latach agentic commerce prawdopodobnie nie zastąpi klasycznych platform sprzedażowych. Bardziej realistycznym scenariuszem jest stopniowa integracja autonomicznych systemów z istniejącymi platformami e-commerce.
W takim modelu platforma sprzedażowa nadal pozostaje miejscem interakcji użytkownika z ofertą firmy, ale jednocześnie staje się elementem środowiska komunikacji między systemami biznesowymi.
Agent AI może analizować dane i inicjować proces zakupowy, a platforma e-commerce umożliwia jego realizację w sposób zgodny z polityką sprzedażową firmy.
Agentic commerce jako kolejny etap rozwoju e-commerce
Rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że coraz więcej procesów biznesowych może być automatyzowanych. W e-commerce B2B szczególnie widoczny jest potencjał w obszarze automatyzacji zakupów oraz zarządzania relacjami z dostawcami.
Agentic commerce może stać się jednym z kolejnych etapów rozwoju handlu cyfrowego, w którym platformy sprzedażowe współpracują z autonomicznymi systemami decyzyjnymi.
W CREHLER obserwujemy, że coraz więcej organizacji zaczyna interesować się wykorzystaniem sztucznej inteligencji w procesach sprzedażowych. Platformy takie jak Shopware umożliwiają budowę środowiska technologicznego, w którym integracje z narzędziami AI stają się naturalnym elementem architektury e-commerce.
Choć agentic commerce wciąż znajduje się na wczesnym etapie rozwoju, wiele wskazuje na to, że w kolejnych latach autonomiczne systemy będą coraz silniej wspierać procesy zakupowe i sprzedażowe w modelu B2B.
