Zakupy przez AI wchodzą do Polski – czy chatbot wybierze za nas lepiej?

Co już dzieje się w Polsce

To nie jest już opowieść o odległej przyszłości. W Polsce ruszyły testy rozwiązania, w którym klient nie przeklikuje się przez dziesiątki kart produktu, tylko pisze w oknie rozmowy, czego potrzebuje, a system podpowiada oferty dopasowane do budżetu, kategorii i preferencji. Co ważne, ten model nie kończy się na samej rekomendacji. InPost opisuje cały proces jako zamknięty w jednej aplikacji: od wyszukania i porównania ofert, przez finalizację z użyciem InPost Pay, aż po śledzenie przesyłki i wsparcie po zakupie. Dla zwykłego użytkownika to oznacza jedną rzecz: mniej skakania między sklepami, mniej logowania i mniej ręcznego filtrowania.

Z mojego punktu widzenia najciekawsze są tutaj trzy liczby. Po pierwsze, mówimy o bazie ponad 16 mln aktywnych użytkowników aplikacji. Po drugie, do programu dołączyło już ponad 4 tys. sprzedających. I po trzecie, pełniejsza premiera jest planowana na drugi lub trzeci kwartał 2026 roku, więc to nie wygląda na jednorazowy eksperyment do pokazania na konferencji. Dodatkowo InPost podkreśla, że nie buduje klasycznego marketplace’u i nie pobiera prowizji od sprzedaży jak platforma pośrednicząca, a sprzedawcy zachowują kontrolę nad marżą. Dla konsumenta to ważne, bo model rekomendacji może wyglądać inaczej niż na typowej platformie, gdzie walka toczy się głównie o widoczność i opłatę za pozycję.

Dlaczego chatbot wybierze lepiej niż porównywarka w części zakupów

Klasyczna porównywarka działa dobrze, kiedy szukam bardzo prostego produktu. Wpisuję model, ustawiam cenę, patrzę na koszty dostawy i gotowe. Problem zaczyna się wtedy, gdy potrzebuję czegoś bardziej złożonego. Przykład jest banalny: szukam laptopa do pracy z ekranem 15,6 cala, wagą poniżej 1,8 kg, 16 GB RAM, baterią na co najmniej 8 godzin i budżetem do 4000 zł. W takiej sytuacji chatbot do zakupów online potrafi szybciej zrozumieć kontekst, odsiać przypadkowe oferty i od razu zbudować sensowną krótką listę.

Dlaczego to działa:

• rozumie język naturalny, więc nie muszę idealnie trafić w filtr,
• łączy kilka warunków jednocześnie,
• potrafi dopytać o priorytet, na przykład cena albo szybka dostawa,
• skraca drogę od potrzeby do wyboru,
• lepiej radzi sobie z zakupem zestawowym, gdy liczy się nie tylko sam produkt, ale też akcesoria, zwrot i termin dostawy.

To nie jest już tylko marketing. Według Adobe ruch z narzędzi generatywnej AI do sklepów detalicznych w sezonie 2025 wzrósł rok do roku o 693,4 proc., a w październiku ruch z AI konwertował o 16 proc. lepiej niż ruch z innych źródeł. Salesforce podaje z kolei, że 39 proc. klientów używa AI do odkrywania produktów, a w grupie Gen Z robi to 54 proc. Capgemini dorzuca jeszcze mocniejszy sygnał: 58 proc. konsumentów deklaruje, że zastąpiło tradycyjne wyszukiwarki narzędziami Gen AI przy rekomendacjach produktowych, a 68 proc. chce, by AI zbierała wyniki z wyszukiwarek, mediów społecznościowych i stron sprzedawców w jednym miejscu.

Jak działają zakupy przez AI w praktyce

W praktyce zakupy przez AI przypominają rozmowę z dość szybkim sprzedawcą, który zna katalog, ale nie chodzi za mną po sklepie. Zamiast wpisywać suche frazy, mogę napisać pełnym zdaniem, czego potrzebuję. Na przykład: szukam odkurzacza pionowego do mieszkania 55 m², mam kota, chcę cichy sprzęt do 1200 zł i zależy mi na szybkiej dostawie. Tego typu zapytanie jest dla klasycznej wyszukiwarki trudniejsze, bo trzeba ręcznie ustawić kilka filtrów i jeszcze samodzielnie domyślić się, czy model dobrze zbiera sierść. Dla AI to już naturalny zestaw warunków.

Najczęściej cały proces wygląda tak:

1. Podaję potrzebę, budżet i jedno ograniczenie techniczne.
2. System zawęża oferty i proponuje 3 do 5 sensownych opcji.
3. Doprecyzowuję, co jest dla mnie ważniejsze: cena, marka, czas dostawy albo łatwy zwrot.
4. Otrzymuję krótszą listę i mogę przejść do zakupu.

Sama widzę tu jedną dużą zaletę. Porównywanie ofert przez AI nie polega wyłącznie na ustawieniu ceny od najniższej. Coraz częściej liczy się cały pakiet: wysyłka 24 do 48 godzin, koszt zwrotu, dostępność koloru, rating produktu, a czasem nawet to, czy zestaw zawiera kabel, etui albo filtr wymienny. To niby drobiazgi, ale właśnie na nich najłatwiej przepłacić.

Gdzie chatbot ma największą przewagę

Najlepiej widać to w kilku typach zakupów:

• elektronika z wieloma parametrami,
• kosmetyki i suplementy, gdy porównuję składy i pojemności,
• AGD do konkretnego metrażu mieszkania,
• ubrania, jeśli liczy się fason, materiał i szybki zwrot,
• zakupy sezonowe, gdy potrzebuję kilku rzeczy na raz, na przykład walizki, ładowarki i kosmetyczki przed wyjazdem.

Gdzie porównywarka nadal jest mocna

Nie ma sensu udawać, że stary model już umarł. Porównywarka wciąż wygrywa, gdy:

• znam dokładny model produktu,
• chcę zobaczyć tylko najniższą cenę,
• nie potrzebuję rekomendacji, tylko szybkiej tabeli,
• samodzielnie ogarniam parametry i nie chcę pośrednika.

Kiedy warto korzystać z asystenta zakupowego AI

Moim zdaniem warto wtedy, gdy produkt ma więcej niż dwa istotne kryteria. Jeśli wybieram ekspres do kawy, to liczę nie tylko cenę. Sprawdzam szerokość urządzenia, ciśnienie, rodzaj mleka, łatwość czyszczenia, koszt odkamieniania i dostępność filtrów. Wtedy AI w zakupach online daje realną ulgę, bo zbiera kryteria w jednym pytaniu.

Warto też korzystać z takiego narzędzia, gdy:

• mam sztywny budżet, na przykład 300 zł, 800 zł albo 2500 zł,
• zależy mi na dostawie przed konkretną datą,
• szukam prezentu i nie znam dokładnego modelu,
• porównuję kilka kategorii jednocześnie,
• chcę skrócić czas szukania z godziny do kilku minut.

Nieco inaczej wygląda sprawa przy zakupach emocjonalnych. Gdy kupuję sukienkę, perfumy albo gadżet tylko dlatego, że coś wpadło mi w oko, chatbot może wręcz podkręcić impulsywność. I tu właśnie pojawia się ten mniej wygodny temat.

Na co uważać, gdy AI podpowiada produkty

Nie każda rekomendacja jest obiektywna. I nie, nie chodzi mi o jakiś spisek, tylko o zwykłą logikę handlu. Jeśli sklep albo platforma zarabia na widoczności, to zawsze trzeba sprawdzić, czy system pokazuje najlepszy produkt dla mnie, czy najbardziej opłacalny produkt dla sprzedawcy. Dlatego bezpieczne zakupy przez AI zaczynają się od weryfikacji, a nie od zachwytu.

Najważniejsze ryzyka widzę w pięciu miejscach:

1. AI może nie pokazać pełnego kosztu zakupu, jeśli dostawa i zwrot są liczone osobno.
2. System może preferować oferty z lepszym feedem danych, a niekoniecznie z lepszą wartością.
3. Opis produktu bywa nieaktualny, zwłaszcza przy elektronice i kosmetykach.
4. Chatbot może zbyt szeroko interpretować potrzebę i zaproponować produkt niby podobny, ale jednak nietrafiony.
5. Użytkownik łatwo oddaje decyzję, choć powinien sprawdzić choćby dwie rzeczy ręcznie.

Ja robiłabym zawsze prosty test kontrolny:

• sprawdź cenę końcową z dostawą,
• sprawdź zasady zwrotu w dniach,
• sprawdź, czy produkt ma komplet parametrów,
• sprawdź dwie alternatywy spoza pierwszej rekomendacji.

To naprawdę nie trwa długo, a ratuje przed pomyłką. Zwłaszcza przy zakupie telefonu, laptopa, fotela biurowego, kosmetyku z aktywnym składem czy obuwia do konkretnego zastosowania.

Czy zakupy konwersacyjne zmienią sklepy i marki

Tak, i to mocniej, niż wielu sprzedawcom się wydaje. McKinsey zwraca uwagę, że połowa konsumentów używa dziś AI-powered search, a do 2028 roku przez taki sposób odkrywania ofert może przepłynąć nawet 750 mld dolarów przychodu w USA. To już nie jest mała korekta w SEO, tylko zmiana frontowych drzwi do internetu. Co więcej, McKinsey ocenia, że marki niegotowe na ten model mogą stracić od 20 do 50 proc. ruchu z tradycyjnych kanałów wyszukiwania.

Dla sklepu oznacza to bardzo konkretną robotę:

• trzeba mieć czyste nazwy produktów,
• trzeba pilnować parametrów technicznych,
• trzeba uzupełniać dostępność i czas dostawy,
• trzeba dbać o opinie i źródła zewnętrzne,
• trzeba pisać opisy, które odpowiadają na pytania klienta, a nie tylko upychają frazy.

To też jest ciekawy moment dla polskiego e-commerce. Jeśli asystent zakupowy AI stanie się stałym elementem aplikacji z dużym ruchem, to wygrają nie tylko najwięksi, ale też ci, którzy mają dobrze uporządkowaną ofertę. Taki sklep może być częściej wskazywany przez system, nawet jeśli nie ma najsilniejszej marki.

Czy chatbot wybierze lepiej niż porównywarka

Moja odpowiedź brzmi: czasem tak, ale tylko wtedy, gdy pytanie jest dobrze postawione. Porównywarka jest świetna do prostych polowań cenowych. Zakupy przez AI wygrywają, kiedy liczy się kontekst, kilka warunków naraz, sensowne zawężenie opcji i szybka decyzja bez przekopywania 20 kart produktu. Innymi słowy, chatbot lepiej pomaga wybierać, a porównywarka lepiej pomaga sprawdzać.

Ja trzymałabym się prostej zasady:

• gdy znam model, używam porównywarki,
• gdy znam potrzebę, używam AI,
• gdy wydatek jest większy niż 500 zł, 1000 zł albo 3000 zł, łączę oba podejścia.

To nie brzmi rewolucyjnie, ale właśnie taka mieszanka daje dziś najlepszy efekt. I chyba o to chodzi, a nie o ślepe oddanie decyzji maszynie.

FAQ

Czy zakupy przez AI są już dostępne w Polsce

Tak, pierwsze wdrożenia i testy już ruszyły. W praktyce oznacza to, że polski użytkownik zaczyna widzieć zakupy przez AI nie jako ciekawostkę z zagranicy, tylko jako funkcję w znanej aplikacji.

Czy chatbot do zakupów online zawsze znajdzie najtańszą ofertę

Nie zawsze. Czasem wskaże ofertę lepiej dopasowaną całościowo, ale niekoniecznie najtańszą na pierwszy rzut oka. Dlatego trzeba sprawdzić dostawę, zwrot i parametry.

Czy porównywanie ofert przez AI jest dokładniejsze od klasycznych filtrów

Bywa dokładniejsze przy złożonych potrzebach. Jeśli jednak znam dokładny model, numer katalogowy albo wariant pamięci, klasyczne filtry nadal są bardzo skuteczne.

Czy AI w zakupach online zna historię cen

Nie każda usługa ją pokazuje. Dlatego przy droższym produkcie warto osobno zweryfikować historię ceny i promocji.

Czy personalizacja zakupów AI może zawężać wybór

Tak. Im bardziej system zna moje preferencje, tym chętniej pokaże rzeczy podobne do wcześniejszych wyborów. To wygodne, ale czasem ogranicza świeże opcje.

Czy zakupy przez AI są bezpieczne dla danych

Są tak bezpieczne, jak konkretna usługa, z której korzystasz. Przed zakupem sprawdziłabym politykę prywatności, zasady logowania i to, czy płatność odbywa się w znanym systemie.

Czy chatbot pomoże kupić elektronikę lepiej niż człowiek

Pomoże zawęzić wybór, ale nie zastąpi zdrowego rozsądku. Przy laptopie, smartfonie czy AGD nadal warto ręcznie sprawdzić 3 do 5 kluczowych parametrów.

HowTo

Jak zacząć korzystać z zakupów przez AI krok po kroku

1. Najpierw wpisz potrzebę w jednym zdaniu. Nie pisz laptop tani, tylko laptop 15,6 cala do pracy, 16 GB RAM, do 4000 zł, dostawa do piątku.
2. Potem ustaw maksymalnie trzy priorytety. Ja zwykle wybieram budżet, termin dostawy i jeden parametr techniczny.
3. Następnie poproś o 3 do 5 opcji zamiast jednej. Dzięki temu widzisz różnicę między ceną, funkcją i marką.
4. Na końcu sprawdź pełny koszt zakupu. Policz produkt, dostawę, zwrot, gwarancję i ewentualne dodatki.
5. Jeśli wydatek jest większy, porównaj najlepszą rekomendację AI z jedną klasyczną porównywarką. To prosty bezpiecznik.

Źródła

• InPost, informacja prasowa Nowa era zakupów online. InPost prezentuje Asystenta zakupowego AI, 16 marca 2026. Materiał o wersji beta, ponad 16 mln aktywnych użytkowników, ponad 4 tys. sprzedających i modelu działania w aplikacji.
• Business Insider Polska, Rafał Brzoska ogłasza Von Halsky. Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zakupy online, 17 marca 2026. Informacje o pilotażu i planowanej pełniejszej premierze w drugim lub trzecim kwartale 2026.
• Adobe Analytics, Holiday Shopping Season Drove a Record 257,8 Billion Online with Consumers Embracing Generative AI Tools oraz U.S. Online Spending Hits 88,7B in Oct 2025. Dane o wzroście ruchu z AI do retail, konwersji i zachowaniu użytkowników.
• Salesforce, AI agent retail trends for 2025. Dane o tym, że 39 proc. kupujących i 54 proc. Gen Z używa AI do odkrywania produktów.
• Capgemini, 71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences, 2025. Dane o 58 proc. konsumentów zastępujących tradycyjne wyszukiwarki narzędziami Gen AI przy rekomendacjach oraz o 68 proc. oczekujących agregacji wyników.
• McKinsey, New front door to the internet: Winning in the age of AI search, 2025. Dane o połowie konsumentów używających AI-powered search, ryzyku spadku ruchu z tradycyjnych kanałów i prognozie wpływu na przychody do 2028 roku.