Streszczenie: Podcast, w którym Iwo Zmyślony rozmawia z ekspertem AI Konradem Bujakiem, stanowi praktyczny przewodnik dla liderów e-commerce, którzy chcą mądrze wdrażać sztuczną inteligencję. Ostrzega przed największą pułapką, jaką jest próba całkowitego zastąpienia ludzkiej obsługi klienta przez chatboty, podając jako przykład historię firmy Klarna. Zamiast tego, zaleca wykorzystanie AI jako narzędzia wspierającego – zarówno dla klientów (np. Amazon Rufus), jak i właścicieli sklepów (np. Shopify Sidekick). Tekst podkreśla również znaczenie „tradycyjnego” uczenia maszynowego w optymalizacji kluczowych obszarów jak logistyka i zarządzanie magazynem. Wskazuje też na nowy trend: konieczność tworzenia wartościowych treści, aby zapewnić widoczność marki w wyszukiwarkach opartych na generatywnej AI, co staje się nową formą SEO.
Sztuczna inteligencja szturmem zdobywa świat e-commerce, obiecując rewolucję w personalizacji, optymalizacji i obsłudze klienta. Jednak fala marketingowego entuzjazmu często przesłania realne wyzwania i pułapki. Jak mądrze wdrażać AI, by stała się realną przewagą konkurencyjną, a nie kosztowną pomyłką? W 11. odcinku podcastu „Limity AI” Iwo Zmyślony rozmawiał z Konradem Bujakiem – doświadczonym inżynierem AI, konsultantem i twórcą społeczności AI Kraków – o pragmatycznym podejściu do wdrażania sztucznej inteligencji w handlu internetowym.
Rozmowa towarzyszy 6. edycji konferencji “E-commerce Trends Summit” organizowanej przez ICAN Institute online 30 września 2025 roku.
Największa pułapka: Iluzja w pełni zautomatyzowanej obsługi klienta
Na pytanie o największe i najbardziej szkodliwe mity dotyczące AI w e-commerce, Konrad Bujak bez wahania wskazuje na chatboty mające w pełni zastąpić ludzką obsługę klienta w procesach sprzedażowych i supportowych. To wizja, która kusi obietnicą radykalnej redukcji kosztów, ale w praktyce może okazać się zabójcza dla marki.
Przykładem, który obiegł branżę, jest historia firmy Klarna. Jej prezes, Sebastian Siemiątkowski, w sierpniu 2023 roku ogłosił odchodzenie od ludzkiej obsługi klienta na rzecz automatyzacji. Jednak już w lutym 2024 roku, po, jak sam to określił, „epifanii”, ogłosił powrót do ludzi, stwierdzając, że w świecie automatów to właśnie człowiek będzie najcenniejszym zasobem.
Dlaczego ta obietnica jest tak ryzykowna?
- Utrata bezcennej informacji zwrotnej: Bezpośredni kontakt z klientami to jedno z najważniejszych źródeł wiedzy o ich potrzebach, problemach i percepcji produktu. Automatyzując ten kanał, firma odcina się od kluczowych danych, które pozwalają jej się rozwijać.
- Erozja tożsamości marki: Dla wielu firm, zwłaszcza tych budujących przewagę na jakości i relacji, sposób komunikacji z klientem jest fundamentalnym elementem brandu. Oddanie tej sfery maszynie, która nie jest w stanie budować autentycznej więzi, prowadzi do utraty unikalnego charakteru marki.
- Fasadowa optymalizacja: Choć automatyzacja może wydawać się idealnym rozwiązaniem dla marek konkurujących wyłącznie ceną, jak Ryanair czy AliExpress, dla większości graczy jest to droga donikąd. Zamiast automatyzować kontakt, firmy powinny wykorzystywać technologię, by niwelować potrzebę kontaktu z supportem, oferując lepsze narzędzia i informacje.
Właściwy kierunek: AI jako wsparcie, nie zastępstwo
Zamiast próbować zastąpić człowieka w relacji z klientem, inteligentne firmy e-commerce wykorzystują AI do wspierania zarówno kupujących, jak i własnych zespołów. Chodzi o facylitację i usprawnienie procesów, a nie ich pełną automatyzację.
Doskonałymi przykładami tego podejścia są:
- Amazon Rufus: To asystent dla klientów, który potrafi w szybki sposób odpowiadać na pytania dotyczące produktów. Czerpie on wiedzę z ogromnej bazy danych Amazona, w tym z sekcji FAQ, komentarzy w różnych językach i szczegółowych opisów. Rufus nie obsługuje reklamacji, ale pomaga klientowi podjąć świadomą decyzję zakupową.
- Shopify Sidekick: To z kolei narzędzie przeznaczone dla właścicieli sklepów na platformie Shopify. Pomaga zarządzać e-commerce, odpowiadając na pytania dotyczące zmiany wyglądu sklepu, dodawania promocji czy lokalizacji konkretnych funkcji. Jest to forma inteligentnego „self-service” dla przedsiębiorcy, która redukuje liczbę zapytań kierowanych do ludzkiego supportu.
Nie tylko LLM-y: Gdzie „tradycyjna” AI wciąż dominuje
Fascynacja wielkimi modelami językowymi (LLM) sprawiła, że wielu menedżerów zapomniało, że sztuczna inteligencja to znacznie szersze pojęcie, obejmujące również „tradycyjne” uczenie maszynowe (Machine Learning). To właśnie te technologie od lat przynoszą wymierne korzyści w obszarze, który jest krwiobiegiem każdego e-commerce – w logistyce.
Jak wskazuje Konrad Bujak, którego doświadczenie sięga dekadę wstecz, AI w logistyce to przede wszystkim:
- Optymalizacja przestrzeni magazynowej: Zaawansowane algorytmy, bazujące na modelowaniu probabilistycznym, pozwalają optymalnie rozplanować ułożenie produktów na półkach. Celem jest nie tylko zmieszczenie jak największej liczby towarów, ale także zapewnienie do nich szybkiego dostępu, co jest kluczowe np. w modelach quick-commerce (Żabka Nano, Lisek).
- Analiza predykcyjna: Systemy ML potrafią przewidywać popyt, co pozwala na inteligentne zarządzanie stanami magazynowymi i automatyzację zamówień.
- Nawigacja i śledzenie: Technologie takie jak filtry Kalmana czy beacony, wykorzystywane już blisko dekadę temu, pozwalają na precyzyjne lokalizowanie paczek i personelu w czasie rzeczywistym, co usprawnia cały łańcuch dostaw.
Nowa granica: Generatywna wyszukiwarka i przyszłość SEO
Pojawienie się narzędzi takich jak Perplexity czy zaawansowanych trybów wyszukiwania w popularnych chatbotach zwiastuje fundamentalną zmianę – LLM-y stają się nową generacją wyszukiwarek. Dla e-commerce oznacza to konieczność przemyślenia swojej strategii widoczności w sieci. Stawką jest pojawienie się w odpowiedziach generowanych przez AI na zapytania klientów.
Jak zadbać o swoją pozycję w tym nowym ekosystemie? Według Bujaka kluczem jest masowe tworzenie wartościowych, merytorycznych treści.
- AI jako narzędzie do pozycjonowania: Strategia polega na wygenerowaniu setek tysięcy lub nawet milionów artykułów, opisów i materiałów wideo, które dogłębnie opisują produkty i ich zastosowania. Celem jest nasycenie danych treningowych przyszłych modeli LLM treściami związanymi z naszą marką.
- Jakość ponad wszystko: Należy jednak pamiętać, że proste generowanie tekstów przez AI to ślepy zaułek. Systemy takie jak LinkedIn (należący do Microsoftu) już teraz potrafią z dużą skutecznością wykrywać i obniżać zasięgi treściom niskiej jakości, generowanym automatycznie. Treść musi być tworzona przez człowieka lub przy jego ścisłym nadzorze, by zachować autentyczność i wartość.
Podsumowanie: Pragmatyczna mapa drogowa
Wdrażanie AI w e-commerce wymaga strategicznego namysłu i sceptycyzmu wobec marketingowych obietnic. Zamiast gonić za futurystycznymi wizjami, warto skupić się na realnych, sprawdzonych zastosowaniach, które przynoszą wymierne korzyści tu i teraz.
Od czego zacząć?
- Zidentyfikuj procesy wewnętrzne: Zamiast zaczynać od kontaktu z klientem, użyj AI do wsparcia swojego zespołu – w zarządzaniu sklepem, analizie danych czy optymalizacji marketingu.
- Usprawnij „self-service”: Stwórz inteligentnego asystenta, który odpowie na najczęstsze pytania klientów, bazując na istniejącej dokumentacji. To odciąży support i poprawi doświadczenie zakupowe.
- Nie zapominaj o logistyce: Przyjrzyj się możliwościom, jakie daje „tradycyjne” uczenie maszynowe w optymalizacji magazynu, prognozowaniu sprzedaży i zarządzaniu dostawami.
- Inwestuj w treść: Zacznij budować swoją bibliotekę wartościowych materiałów. To inwestycja w przyszłą widoczność w wyszukiwarkach opartych na generatywnej AI.
Sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem, ale nie magiczną różdżką. Jej największa wartość ujawnia się wtedy, gdy służy wzmacnianiu ludzkich kompetencji i budowaniu lepszych relacji z klientem, a nie próbie ich całkowitego wyeliminowania.
