Agenci AI w e-commerce: od obsługi zamówień do analizy sprzedaży

Prelegent, Bartłomiej Sikora, mentor systemu Owi4 z 10-letnim doświadczeniem wdrożeniowym w e-commerce, przedstawia rozwój AI w sprzedaży online w trzech falach: AI, które pisze (opisy, tłumaczenia, zdjęcia, wyciąganie parametrów), AI, które podpowiada (klientom przy zakupach, w czatach i pracownikom na zapleczu), oraz AI, które działa w systemie. Zaczyna od dwóch pytań do słuchaczy: czy pytali AI, co kupić, i czy AI poleca ich sklep. Radzi sprawdzić to, wpisując SKU lub EAN produktu. W części o klientach przywołuje dane: ruch z AI ma mieć o 60% wyższą konwersję i o 53% wyższe przychody niż inne kanały, a prognoza na 2030 rok to 3,5 biliona dolarów. W Polsce 65% badanych deklaruje korzystanie z narzędzi AI, ale 71% klientów nie chce, by AI decydowało o zakupie. Opisuje próby płatności realizowanych przez AI (Mastercard z polskimi bankami, pilotaż Visa z 31 bankami z końcową autoryzacją przez klienta) oraz porażkę współpracy ChatGPT ze Stripe. Według prelegenta Walmart miał notować trzykrotnie gorszą konwersję niż na własnej stronie i sklepy wróciły do własnego checkoutu. Wniosek: AI podpowiada na podstawie parametrów, więc sklep musi mieć kompletne dane produktowe. Druga część dotyczy systemów dla sprzedawców. Wymienia funkcje AI w Base, Appilo i Sellassist (opisy, agenci wystawiania ofert w trybie szkiców, asystent w panelu, chatbot, oznaczanie zdjęć) oraz MCP jako sposób łączenia systemu lub bazy danych z AI, np. do raportów sprzedaży. Owi4 prezentuje jako przykład trzeciej fali: zespół wyspecjalizowanych agentów AI z rolami, uprawnieniami i własnym stylem komunikacji, który podaje poranną odprawę (zamówienia, braki magazynowe, odbiory kurierów). Uzasadnia podział zawężeniem kontekstu i dostępu. Na żywo pokazuje agentkę produktową, która po kodzie EAN szuka produktu w sieci, proponuje kartę (nazwa, SKU, kategoria, VAT, cena z porównaniem rynkowym, producent, waga i wymiary) i zdjęcia. Użytkownik zatwierdza zmiany. Prelegent powtarza własne stanowisko: agent ma pomagać, a decyzje, zwłaszcza nieodwracalne, powinien podejmować człowiek. Agenci mają zostawiać ślad działań, a firma powinna mieć osoby nadzorujące, bo zależy od zewnętrznych dostawców AI. Na poniedziałek proponuje trzy zadania, m.in. sprawdzić, czy AI poleca sklep, uporządkować dane produktów i zlecić agentowi raport o konkurencji. Prezentacja kończy się zaproszeniem na stoisko, demo i checklistę.