Agentic commerce to model sprzedaży online, w którym system AI nie ogranicza się do odpowiedzi na pytanie o produkt. Może pomóc użytkownikowi określić potrzebę, porównać oferty, doradzić alternatywny wybór dopasowany do budżetu, przygotować koszyk, a w bardziej zaawansowanym wariancie także zainicjować zamówienie lub płatność. Kompetencje agenta AI mogą więc obejmować nie tylko prezentowanie informacji, ale także wykonywanie kolejnych czynności w procesie zakupowym, w granicach przyjętych przez dany system i zaakceptowanych przez użytkownika, co z kolei może mieć określone implikacje prawne.
Czym jest agentic commerce i czy ten model już działa?
W praktyce agent AI może działać w kilku miejscach procesu zakupowego. Może rozpoznać potrzebę użytkownika, zadać dodatkowe pytania, zestawić konkretne oferty, dobrać produkt do budżetu, uwzględnić preferencje dostawy, przygotować koszyk albo przedstawić użytkownikowi transakcję do zatwierdzenia. Jednak nie każdy chatbot w sklepie internetowym jest przykładem agentic commerce. Samo udzielenie odpowiedzi na pytanie o dostępność produktu albo przekierowanie do regulaminu to przez cały czas klasyczna obsługa klienta, tylko z użyciem AI. Element „agentic” pojawia się wtedy, gdy system zaczyna wykonywać część procesu za użytkownika albo prowadzi go do konkretnej decyzji zakupowej.
Takie modele są już testowane i stopniowo wdrażane w praktyce. Najbardziej zaawansowane przykłady pochodzą ze Stanów Zjednoczonych. OpenAI, we współpracy ze Stripe, uruchomiło Instant Checkout w ChatGPT, dzięki czemu użytkownicy w USA mogą kupować produkty od amerykańskich sprzedawców Etsy bez opuszczania rozmowy[1]. w tej chwili funkcja ta obejmuje zakupy pojedynczych produktów, a OpenAI zapowiada jej rozszerzanie na kolejne koszyki, sprzedawców i regiony.
Dla klienta agentic commerce oznacza krótszą i bardziej zautomatyzowaną ścieżkę zakupową. Dla biznesu i działów prawnych – ustalenie, kto i w jaki sposób podejmuje decyzje w handlu online. Czynności, które dotąd wymagały kliknięcia, wyboru filtra albo wypełnienia formularza, mogą zostać wykonane przez system działający według instrukcji użytkownika.
Dlaczego agentic commerce stanowi wyzwanie regulacyjne?
Agentic commerce stanowi wyzwanie regulacyjne przede wszystkim dlatego, iż wymaga uwzględnienia kilku różnych reżimów prawnych, w tym dotyczących sprzedaży internetowej, usług cyfrowych, płatności, ochrony konsumentów, sztucznej inteligencji oraz danych osobowych.
Agent AI może pełnić różne funkcje w zależności od konstrukcji usługi. W jednym przypadku będzie tylko porządkował informacje i przedstawiał opcje. W innym przygotuje koszyk, wybierze preferowaną ofertę albo przeprowadzi użytkownika do płatności. Dla klienta te scenariusze mogą wyglądać podobnie. Prawnie mogą jednak oznaczać zupełnie inne ryzyka. Im większy udział systemu w decyzji lub jej wykonaniu, tym większe znaczenie ma zgoda użytkownika, spełnienie obowiązków informacyjnych (w tym podstaw rozumowania danego modelu), zakres udzielonych instrukcji i możliwość wykazania, co faktycznie zostało zatwierdzone.
Dla przedsiębiorcy istotne jest również to, iż agentic commerce zaciera granice między etapami procesu zakupowego. Rekomendacja produktu, prezentacja oferty, personalizacja, przygotowanie zamówienia i płatność mogą wystąpić w jednym interfejsie konwersacyjnym. Dla użytkownika jest to wygoda i oszczędność czasu. Dla podmiotu wdrażającego usługę oznacza to jednak konieczność opisania procesu w sposób, który da się później wyjaśnić, odtworzyć i ocenić. Nie wystarczy ogólne stwierdzenie, iż „AI pomaga w zakupach”. Trzeba ustalić, co dokładnie system może zrobić, kiedy wymaga potwierdzenia człowieka i które czynności są technicznie zablokowane bez takiego potwierdzenia.
Z tego powodu wdrożenie agentic commerce nie powinno ograniczać się do przygotowania regulaminu. Mimo iż odpowiednio przygotowany regulamin jest ważny, to jednak sam nie rozwiąże problemu, o ile model nie pozwala odtworzyć przebiegu decyzji użytkownika. najważniejsze znaczenie ma więc to, jak działa interfejs oraz jak zapisywane są instrukcje.
Kto uczestniczy w modelu agentic commerce i gdzie powstaje odpowiedzialność?
W typowym układzie można wyróżnić co najmniej kilka pozycji. Pierwszą z nich jest dostawca modelu lub systemu AI, czyli podmiot, który tworzy lub udostępnia model językowy bądź gotowy model agentic commerce. Drugą jest integrator agenta – podmiot, który osadza model w konkretnym produkcie i nadaje mu funkcje zakupowe (np. zdolność do przygotowania koszyka, wybrania oferty, inicjowania płatności). Trzecią jest właściciel sklepu internetowego lub platformy, który udostępnia ofertę, przyjmuje zamówienie i jest zwykle sprzedawcą w rozumieniu prawa. Czwartą – operator płatności, który technicznie uwierzytelnia i wykonuje płatność.
Role nie zawsze są rozdzielne. Jeden podmiot może łączyć kilka funkcji – być jednocześnie integratorem agenta i właścicielem sklepu albo dostawcą modelu i interfejsu konwersacyjnego. Z perspektywy prawnej znaczenie ma jednak nie tyle nazwa, co faktyczna kontrola nad każdym etapem: kto definiuje sposób działania agenta, kto ma dostęp do danych użytkownika, kto zawiera z konsumentem umowę, kto realizuje płatność. Im dokładniej te role są opisane w warunkach świadczenia usługi i w umowach między podmiotami, tym łatwiej rozłożyć obowiązki i ryzyka.
Z punktu widzenia odpowiedzialności wobec konsumenta najważniejszy pozostaje podmiot, który zawiera z nim umowę sprzedaży lub umowę o świadczenie usług. To on jest „przedsiębiorcą” w rozumieniu przepisów ustawy o prawach konsumenta[2] oraz to na nim spoczywają obowiązki informacyjne i odpowiedzialność za zgodność towaru z umową. Udział agenta AI w procesie zakupowym tego nie zmienia. o ile agent AI przygotował koszyk, ale umowa jest zawierana ze sklepem X, to przedsiębiorca prowadzący dany sklep odpowiada wobec konsumenta tak samo, jakby zamówienie zostało złożone samodzielnie przez konsumenta.
Agentic commerce a otoczenie prawne
Agentic commerce to zagadnienie łączące wiele odrębnych reżimów prawnych. Z perspektywy ochrony konsumentów należy mieć na uwadze przepisy ustawy o przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom rynkowym. Konsument musi otrzymać wymagane informacje przed zawarciem umowy. W modelu agentic commerce najważniejsze znaczenie ma sposób prezentowania tych informacji. o ile agent AI prowadzi użytkownika do złożenia zamówienia w formie rozmowy, obowiązki informacyjne powinny być spełnione w sposób czytelny i zrozumiały w trakcie danej konwersacji. Dodatkowo, istotne jest wdrożenie agentic commerce w taki sposób, który ograniczy ryzyko wprowadzenia konsumenta w błąd. Dobrą praktyką będzie między innymi przejrzyste wskazywanie konsumentom czynników, jakie stały za przedstawieniem im proponowanych ofert określonych produktów.
Z perspektywy Aktu o Usługach Cyfrowych (DSA) w odniesieniu do agentic commerce, najważniejsze są dwa obszary. Na początku uwagę należy zwrócić na art. 25 DSA, który zakazuje dostawcom platform internetowych projektowania interfejsów wprowadzających w błąd, manipulujących lub w inny istotny sposób zakłócających podejmowanie wolnych i świadomych decyzji przez odbiorców usługi. Następnym ważnym elementem ww. rozporządzenia są obowiązki przejrzystości reklamy oraz dodatkowe wymogi wobec bardzo dużych platform internetowych (VLOP). Agentic commerce nie znajduje się poza zasięgiem DSA. o ile funkcja agenta jest świadczona przez dostawcę platformy internetowej, który objętego jest tymi przepisami, to obowiązki wynikające z DSA stosuje się tak samo do interakcji konwersacyjnej, jak do klasycznego interfejsu zakupowego.
Na gruncie prawa polskiego umowy zawarte z udziałem agenta AI będą oceniane przez pryzmat ogólnych przepisów dotyczących oświadczeń woli, składania ofert i zawarcia umowy na odległość (art. 60 i n. kodeksu cywilnego). najważniejsze jest ustalenie, w którym momencie użytkownik rzeczywiście składa wiążące oświadczenie o zakupie i co dokładnie zatwierdza. Praktyczne znaczenie ma to, jak proces jest zaprojektowany, tj. w jakim momencie użytkownik zatwierdza wynik, czy może go zweryfikować przed potwierdzeniem oraz jak zapisywany jest dowód jego zgody.
Dane osobowe, profilowanie i transparentność działania AI
W klasycznym e-commerce dane osobowe są wykorzystywane głównie do obsługi konta, realizacji zamówienia, analityki, personalizacji rekomendacji i marketingu. W modelu agentic commerce ten obraz jest bardziej złożony. Agent AI może korzystać nie tylko z historii zakupów, plików cookies czy wyszukiwań, ale także z danych podanych w rozmowie, wcześniejszych preferencji, informacji o budżecie, lokalizacji, dostępności produktu, terminie dostawy oraz kontekstu konkretnej potrzeby użytkownika. Dane przestają być wyłącznie zapleczem transakcji. Stają się materiałem, na podstawie którego system prowadzi użytkownika przez decyzję zakupową.
Osobną problematyką jest profilowanie. Agent AI, który dobiera oferty do użytkownika na podstawie jego zachowania, rozmowy, preferencji i ograniczeń budżetowych, może dokonywać zautomatyzowanej oceny jego cech. Takie działanie może stanowić profilowanie w rozumieniu art. 4 pkt 4 RODO. Samo profilowanie nie jest zakazane, ale wymaga prawidłowej podstawy prawnej, rzetelnej informacji dla użytkownika i zgodności z zasadą minimalizacji danych z art. 5 ust. 1 lit. c RODO.
Ryzyko rośnie zwłaszcza wtedy, gdy z pozornie neutralnej rozmowy agent zaczyna wnioskować informacje szczególnie chronione. Użytkownik może nie podać wprost danych o zdrowiu, religii, sytuacji rodzinnej czy ograniczeniach finansowych, ale system może takie informacje pośrednio wyprowadzić z celu zakupu, tonu rozmowy albo zestawu pytań. W takim przypadku trzeba ocenić, czy nie dochodzi do przetwarzania szczególnych kategorii danych osobowych w rozumieniu art. 9 ust. 1 RODO.
Dark patterns, ukryta reklama i manipulacja decyzją zakupową
Klasyczne dark patterns to interfejsy zaprojektowane tak, aby skłonić użytkownika do działania mniej korzystnego dla niego, a korzystnego dla sprzedawcy. Mogą to być na przykład ukryte koszty, domyślnie zaznaczone opcje, presja czasu w postaci sztucznych liczników (false timers) albo utrudniona rezygnacja z subskrypcji.
Dark patterns w modelu agentic commerce mogą przybrać inny kształt. Manipulacja przestaje być statycznym elementem interfejsu, a staje się dynamicznym sposobem prowadzenia rozmowy. Agent AI może wywierać presję, dopasowywać ton komunikatu do nastawienia użytkownika, podkreślać rzekomo ograniczoną dostępność produktu, akcentować pozytywne cechy oferty preferowanej przez integratora i osłabiać znaczenie alternatyw. Część tych zachowań może wynikać z konstrukcji modelu, a nie z intencji projektanta. Z punktu widzenia prawa nie musi to jednak zmieniać oceny. o ile efektem jest istotne zakłócenie wolnej i świadomej decyzji konsumenta, można rozważać naruszenie art. 25 DSA albo przepisów o nieuczciwych praktykach rynkowych.
Kolejny obszar to ukryta reklama. „Neutralny doradca AI”, który w rzeczywistości promuje produkty wybranych sprzedawców lub uwzględnia kryteria komercyjne (na przykład wysokość prowizji) bez wyraźnej informacji o tym fakcie, staje się formą reklamy nieoznaczonej. Może to być oceniane na gruncie ustawy o przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom rynkowym, zwłaszcza art. 7 pkt 11 dotyczącego kryptoreklamy, oraz przepisów sektorowych. Sposób prezentacji wyników przez agenta (w tym kolejność, ton i zakres porównania) powinien być więc nie tylko skuteczny biznesowo, ale też możliwy do uzasadnienia z punktu widzenia transparentności.
Warto pamiętać, iż żaden z tych obszarów nie wymaga celowego nadużycia po stronie przedsiębiorcy. Wystarczy, iż konstrukcja agenta lub sposób jego trenowania prowadzą do efektu, który można zakwalifikować jako manipulację lub ukrytą reklamę.
Implikacje dla branży
Dla przedsiębiorcy wdrażającego agenta AI w procesie zakupowym najważniejsze jest, by potraktować to jako projekt łączący prawo, produkt i operacje. Kilka praktycznych kierunków wydaje się wspólnych dla większości takich wdrożeń.
- Inwentaryzacja ról i procesów. Zanim agent zostanie uruchomiony, warto opisać, kto jest: dostawcą modelu, integratorem, sprzedawcą i administratorem danych. Dla każdej z ról należy określić jej obowiązki na gruncie RODO, AI Act, DSA i praw konsumenta oraz uregulować je w umowach między podmiotami. Bez tego trudno będzie ustalić odpowiedzialność w razie kontroli lub skargi.
- Weryfikacja momentu zawarcia umowy. W modelu agentic commerce użytkownik powinien wiedzieć, w którym momencie składa wiążące oświadczenie woli i co dokładnie zatwierdza. o ile agent „domyka” zamówienie samodzielnie, należy zadbać o czytelny krok potwierdzający, zapis tej zgody i możliwość weryfikacji przed wykonaniem płatności. Ryzyko niezamierzonych zakupów albo zakupów wykraczających poza intencję użytkownika jest jednym z najpoważniejszych ryzyk reputacyjnych tego modelu.
- Przejrzystość. Komunikat o tym, iż użytkownik rozmawia z systemem AI, powinien być widoczny i zrozumiały, niezależnie od regulaminu. Tam, gdzie agent personalizuje ofertę lub cenę, użytkownik powinien o tym wiedzieć. Z kolei tam, gdzie agent uwzględnia kryteria komercyjne (np. promocje, prowizje od partnerów), informacja o tym powinna być widoczna, a nie ukryta w warstwie technicznej.
- Regulamin, polityka prywatności i ścieżka reklamacyjna. Dokumenty te powinny być uzupełnione o sekcje opisujące: rolę agenta AI, zakres jego kompetencji, sposób rozliczania reklamacji w sytuacji, gdy agent popełni błąd, oraz mechanizm interwencji człowieka. Powinno to służyć spełnieniu wymagań formalnych oraz działaniu jako narzędzie zarządzania ryzykiem operacyjnym.
- Testowanie i monitoring działania agenta. Przed uruchomieniem agenta warto sprawdzić nie tylko jego skuteczność sprzedażową, ale także to czy nie prowadzi użytkownika do decyzji w sposób nadmiernie sugestywny, nie pomija istotnych informacji i nie promuje wybranych ofert bez odpowiedniego oznaczenia. Takie testy powinny obejmować również scenariusze nietypowe, reklamacyjne i graniczne, w których użytkownik zmienia zdanie, podaje niepełne informacje albo próbuje wycofać się z transakcji.
- Audytowalność decyzji i zapis interakcji. Im większy wpływ agenta na wybór produktu lub przebieg transakcji, tym większe znaczenie ma możliwość późniejszego odtworzenia, jakie informacje otrzymał użytkownik, jakie instrukcje wydał, co zostało mu zaproponowane i co ostatecznie zatwierdził. Nie chodzi wyłącznie o archiwizację rozmowy, ale o taki sposób projektowania procesu, który pozwala wykazać, iż użytkownik podjął decyzję w sposób świadomy i na podstawie prawidłowo przedstawionych informacji.
- Kontrola kryteriów rekomendacji. Przedsiębiorca powinien wiedzieć, według jakich kryteriów agent porządkuje oferty i czy w rekomendacjach uwzględnia czynniki komercyjne, takie jak marża, promocja, dostępność magazynowa albo prowizja od partnera. o ile takie kryteria wpływają na wynik prezentowany użytkownikowi, powinny być odpowiednio opisane i komunikowane, tak aby „doradca AI” nie sprawiał wrażenia neutralnego w sytuacjach, gdzie w rzeczywistości realizuje określony interes handlowy.
Co to oznacza w praktyce?
Agentic commerce wymaga od przedsiębiorcy przede wszystkim uważnego rozpisania procesu i ról, krytycznego spojrzenia na prowadzoną przez agenta ścieżkę zakupową (customer journey) oraz dopasowania istniejących dokumentów (regulamin, polityka prywatności, umowy z partnerami) do realiów rozmowy z AI. Im wcześniej taki przegląd zostanie wykonany, tym mniejsze ryzyko, iż firma będzie nieprzygotowana na pierwsze pytania ze strony UOKiK, organu ochrony danych albo klienta składającego reklamację.
[1]OpenAI, Buy it in ChatGPT: https://openai.com/pl-PL/index/buy-it-in-chatgpt/ (dostęp 4.05.2026 r.).
[2]Ustawa z dnia 30 maja 2014 r. o prawach konsumenta (Dz.U.2024.1796 t.j. z dnia 2024.12.06).
