BLOG

Jak Generatywna AI rewolucjonizuje Polskie firmy e‑commerce — Praktyczny Przewodnik

Weronika Stachowiak

2025-11-06 | 9 MINUT

Sztuczna inteligencja wspiera nas w pracy

Wprowadzenie

Jeszcze dekadę temu eksperci technologiczni przewidywali przyszłość opartą na wszechobecnej, ale niewidocznej technologii — urządzeniach wbudowanych w nasze otoczenie, które same uczą się naszych nawyków i dostosowują do potrzeb.

Dziś ta wizja staje się rzeczywistością szybciej, niż ktokolwiek przypuszczał. Sztuczna inteligencja nie tylko wspiera nas w pracy i codziennych obowiązkach — coraz częściej tworzy za nas: treści, obrazy, strategie, a nawet całe kampanie marketingowe.

Nowa fala transformacji: GenAI

Nowoczesne modele AI rozwijają się w tempie wykładniczym, osiągając coraz większą precyzję, zdolność analizy i rozumowania. W efekcie rozwiązania, które jeszcze kilka lat temu zachwycały innowacyjnością, dziś ustępują miejsca nowym generacjom inteligentnych systemów.

ChatGPT 23.3 miliarda wizyt w 2024
ChatGPT 46.6 miliardów wizyt w 2025

Źródło: https://www.visualcapitalist.com/ranked‑the‑most‑popular‑generative‑ai‑tools‑in‑2024/; https://www.visualcapitalist.com/the‑10‑most‑used‑ai‑chatbots‑in‑2025/

Inteligencja technologiczna zyskuje sprawczość

Firmy transformują się w tempie zmian organizacyjnych, a nie w tempie rozwoju technologii. Warto jednak zauważyć, że coraz więcej organizacji już dziś wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, tworząc dzięki niej wartość biznesową przekraczającą oczekiwania. Co więcej, nowe zastosowania AI pojawiają się każdego dnia, otwierając przestrzeń do innowacji, o jakich jeszcze niedawno nie myśleliśmy.

Według raportu Gartner, do 2026 roku możemy spodziewać się 25% spadku ruchu z tradycyjnych wyszukiwarek. Dla firm e‑commerce oznacza to jedno: karty produktów i opisy muszą być optymalizowane nie tylko pod Google, ale także pod AI‑powered search. Tutaj wkracza generatywna optymalizacja wyszukiwarek (GEO), która wymusza na firmach działania adaptacyjne. Celem GEO jest zagwarantowanie, że zawartość strony zostanie dokładnie przeszukana i zinterpretowana przez wyszukiwarki napędzane sztuczną inteligencją.

Co to jest GEO?

Generatywna optymalizacja wyszukiwarek (GEO) to praktyka adaptacji treści cyfrowych i zarządzania obecnością online w celu poprawy widoczności wyników generowanych przez generatywną sztuczną inteligencję. Termin ten został po raz pierwszy wprowadzony w listopadzie 2023 roku przez sześciu badaczy w artykule naukowym. Generatywne silniki (GE) to systemy oparte na działaniu dużych modeli językowych (LLM). GE dostarczają szczegółowych i dopasowanych odpowiedzi na zapytania użytkowników, na podstawie informacji zgromadzonych z wielu źródeł.

Jak działa GenAI i dlaczego jest kluczowa dla przyszłości organizacji

Generatywna AI — i szerzej, sztuczna inteligencja w ogóle — stała się częścią naszej rzeczywistości. To nie chwilowa moda, lecz trwała zmiana, która definiuje nowy sposób działania firm i całych branż. Choć nadal towarzyszy jej więcej pytań niż odpowiedzi, jedno jest pewne: aby pozostać w grze, liderzy muszą eksperymentować, działać niestandardowo, uczyć się i dojrzewać wraz z technologią.

Transformacja nie następuje z dnia na dzień — ale AI rozwija się szybciej niż internet, chmura czy mobile.

Różnica? Cykl adopcji skraca się dramatycznie:

Internet: ~20 lat do masowej adopcji
Mobile: ~10 lat
AI: ~3‑5 lat

Organizacje, które nie zaczną eksperymentować już dziś, mogą w 2027 roku odkryć, że ich konkurencja jest o lata świetlne do przodu.

Trendy GenAI

Sztuczna inteligencja — a w szczególności jej generatywna odmiana (GenAI) — staje się jednym z kluczowych czynników transformacji biznesowej. W ciągu zaledwie kilkunastu miesięcy organizacje na całym świecie zaczęły eksperymentować z nowymi modelami, narzędziami i procesami opartymi na GenAI, poszukując sposobów na zwiększenie produktywności, innowacyjności i konkurencyjności.

Choć entuzjazm wobec technologii jest ogromny, praktyka pokazuje, że tempo adaptacji GenAI różni się znacząco między branżami i organizacjami. Firmy mierzą się z wyzwaniami związanymi z bezpieczeństwem, ryzykiem, zaufaniem i integracją nowych narzędzi z dotychczasowymi strukturami. Jednocześnie rośnie świadomość, że prawdziwa wartość sztucznej inteligencji pojawia się dopiero wtedy, gdy towarzyszy jej zmiana organizacyjna i kulturowa.

Poniżej przedstawiono najważniejsze trendy, które kształtują dzisiejszy krajobraz wykorzystania generatywnej AI w przedsiębiorstwach — od tempa zmian i barier wdrożeniowych, przez ewolucję zastosowań, aż po perspektywę liderów i pojawienie się agentowej AI jako nowego etapu rozwoju tej technologii.

Kluczowe trendy w adopcji generatywnej AI

1. Tempo zmian: technologia wyprzedza organizacje

Technologia GenAI rozwija się w niezwykle szybkim tempie. Jednak większość organizacji porusza się w rytmie własnych procesów, a nie w rytmie technologii. Bez względu na to, jak dynamicznie rosną możliwości modeli, zmiana organizacyjna zawsze ma swoje ograniczenia i wymaga czasu na adaptację.

2. Ewolucja barier: rosnące znaczenie regulacji i zaufania

Wciąż istnieją znaczące przeszkody w skalowaniu i tworzeniu wartości — szczególnie w obszarach takich jak zarządzanie ryzykiem, zgodność z regulacjami i budowanie zaufania. W ciągu ostatniego roku wzrosła niepewność regulacyjna, a kwestie ryzyka wysunęły się na czoło wyzwań organizacyjnych. Mimo umiarkowanego poziomu zaufania do GenAI, lepsze zarządzanie i personalizacja modeli przyspieszają tempo adopcji.

3. Zróżnicowanie zastosowań: nierówny rozwój między funkcjami biznesowymi

Zastosowanie GenAI rozwija się szybciej w niektórych działach niż w innych. Funkcja IT jest najbardziej zaawansowana, jednak także obszary takie jak cyberbezpieczeństwo, operacje, marketing czy obsługa klienta notują znaczące postępy. Firmy, które już dziś uzyskują najwyższy zwrot z inwestycji (ROI), to te, które najwcześniej rozpoczęły wdrożenia i konsekwentnie je skalują.

Przykład z e‑commerce:
Firmy wykorzystują GenAI do automatycznego generowania opisów produktów (marketing), personalizacji rekomendacji (obsługa klienta) i optymalizacji łańcucha dostaw (operacje). Allegro testuje AI w obsłudze klienta, a Zalando w personalizacji doświadczeń zakupowych.

4. Skupienie na wartości biznesowej: od technologii do przewagi konkurencyjnej

Coraz więcej organizacji przesuwa punkt ciężkości z eksperymentów technologicznych na tworzenie realnej wartości biznesowej. Poza działami IT firmy inwestują w te obszary, które mają największy wpływ na ich sukces — np. obsługę klienta, sprzedaż, produkcję czy rozwój produktów. GenAI staje się narzędziem strategicznym, a nie tylko ciekawostką technologiczną.

5. Perspektywa liderów: od kibiców do architektów transformacji

Członkowie zarządów i dyrektorzy częściej patrzą na inwestycje w GenAI z optymizmem, wierząc, że bariery zostaną szybko pokonane. Jednak rola liderów ewoluuje — z obserwatorów w aktywnych architektów transformacji. To oni muszą nadawać kierunek zmianom i wspierać budowanie organizacyjnej dojrzałości w obszarze AI.

6. Agentowa AI: kolejna fala innowacji

Agentowa AI zyskuje ogromne zainteresowanie jako potencjalny katalizator drugiej fali transformacji GenAI. Dzięki tzw. sprawczości (agency) systemy te mogą samodzielnie planować, organizować i wykonywać złożone zadania bez udziału człowieka. Choć potencjał jest ogromny, agentowa AI wciąż mierzy się z podobnymi wyzwaniami jak GenAI: zaufaniem, bezpieczeństwem, jakością danych i regulacjami.

Podsumowanie trendów: od eksperymentu do skali

„Zegar tyka” — oczekiwanie na konkretne dowody wartości trwa. Coraz więcej organizacji przechodzi z fazy testów do fazy wdrożeń i skalowania, osiągając wymierne korzyści. Pomimo początkowych rozczarowań większość firm pozostaje realistyczna i konsekwentna w dążeniu do wykorzystania potencjału GenAI.

Kolejne etapy — udoskonalenie modeli bazowych, branżowa personalizacja i rozwój agentów AI — mogą znacząco przyspieszyć tworzenie wartości biznesowej. Dla wielu organizacji to jednak proces rozłożony na lata, wymagający pracy nad kulturą organizacyjną, zarządzaniem ryzykiem i gotowością zespołów.

Kluczowe wnioski

Tempo rozwoju sztucznej inteligencji stale rośnie – każdy kolejny miesiąc przynosi przełomy, które jeszcze niedawno wydawały się niemożliwe. Eksperci zgodnie mówią o rozwoju wykładniczym, który stanowi jedną z największych technologicznych rewolucji XXI wieku.

Jeszcze niedawno sztuczna inteligencja kojarzyła się głównie z analizą danych i automatyzacją procesów. Dziś wchodzimy w nową erę — erę generatywnej AI, która potrafi tworzyć, myśleć kreatywnie i współpracować z człowiekiem. To przełom, który zmienia sposób, w jaki powstają treści, produkty i usługi, a także redefiniuje nasze rozumienie „inteligencji” technologicznej.

Pomimo tej dynamiki, wiele organizacji i użytkowników wciąż zastanawia się, kiedy AI zacznie w pełni realizować swoje transformacyjne obietnice — kiedy przełoży się na realną wartość biznesową, innowacje i trwałą zmianę sposobu działania firm.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja (GenAI)?
Generatywna AI to taki rodzaj sztucznej inteligencji, który potrafi tworzyć nowe treści — czyli nie tylko analizować dane, ale generować coś zupełnie nowego w odpowiedzi na to, o co ją poprosisz.

Przykłady:

wpisujesz polecenie (prompt): „Napisz opis produktu w stylu luksusowego magazynu” — AI tworzy gotowy tekst,
prosisz: „Stwórz realistyczny obraz zachodu słońca nad górami” — AI generuje obraz,
zlecasz: „Zrób 30‑sekundowy film promujący restaurację” — AI może stworzyć wideo.

Czyli: zamiast tylko analizować dane, generatywna AI potrafi tworzyć nowe treści — teksty, grafiki, dźwięki, filmy, a nawet kod komputerowy.

Jak to działa?
Generatywne modele są trenowane na ogromnych zbiorach danych — na przykład na miliardach zdań, zdjęć czy fragmentów kodu.
Dzięki temu „uczą się”, jak wygląda język, jak komponuje się obraz czy jak strukturalny jest kod.
Są różne rodzaje takich modeli:

SLM (Small Language Models) — mniejsze, szybsze, często wykorzystywane lokalnie,
LLM (Large Language Models) — duże, bardziej zaawansowane modele (np. ChatGPT, Claude, Gemini), które rozumieją kontekst i potrafią prowadzić rozbudowany dialog.

Co to są agenci AI (AI agents)?
To kolejny krok w rozwoju AI.

Zamiast tylko reagować na pojedyncze zapytania (prompty), agenci AI potrafią samodzielnie działać, planować i wykonywać złożone zadania.
Dlatego mówi się, że mają „sprawczość” (agency) — czyli mogą coś robić w naszym imieniu, a nie tylko odpowiadać.

Przykład:
Wyobraź sobie, że mówisz do agenta AI: „Zaplanuj mi podróż do Lizbony — zarezerwuj lot, hotel i znajdź najlepsze miejsca do zwiedzania”.

Taki agent:

przeszukuje internet,
analizuje ceny i opinie,
porównuje opcje,
a następnie może nawet zarezerwować lot i hotel,

— wszystko bez konieczności Twojej ciągłej interwencji.

Czym różni się agentowa AI od obecnych chatbotów?
Zwykły chatbot (jak ChatGPT) odpowiada na Twoje pytania w ramach jednej rozmowy.
Agent AI idzie dalej — potrafi:

planować kilka kroków naprzód,
korzystać z narzędzi (np. wyszukiwarek, arkuszy kalkulacyjnych, API),
współpracować z innymi agentami,
uczyć się z wcześniejszych doświadczeń, by z czasem wykonywać zadania lepiej.

Co to oznacza dla Twojego biznesu?
Generatywna AI przestała być technologiczną ciekawostką — to dziś konieczność konkurencyjna. Firmy, które już wykorzystują GenAI w e‑commerce, odnotowują: