Algorytmy na kasie. Jak sztuczna inteligencja bezszelestnie wkroczyła w polski handel

Mimo że rozwiązania AI mogą intuicyjnie wydawać się praktyczne wyłącznie w sferze cyfrowej, fizyczny – namacalny i widoczny – efekt ich stosowania klienci działających w Polsce sieci handlowych mogą zauważyć na własne oczy, nawet nie zdając sobie z tego sprawy.

Sztuczna inteligencja pomaga sieciom detalicznym zdobyć przewagę konkurencyjną. Raport Exorigo-Upos „RetailTech 2025” jasno pokazuje ten trend. Aż 41 proc. badanych przedsiębiorstw z branży handlu detalicznego uznaje inwestycje w AI za priorytetowe, a 27 proc. planuje wdrożenie takich systemów w ciągu najbliższego roku, łącząc to bezpośrednio z wydatkami na rozwiązania chmurowe oraz inwestycjami w cyberbezpieczeństwo.

Cyfrowa półka a tanie pączki

Jedną z niepozornych, ale robiących ogromną różnicę zmian jest wymiana klasycznej infrastruktury sklepowej na rozwiązania cyfrowe. Sztandarowym przykładem są tu elektroniczne etykiety cenowe, znane w branży pod akronimem ESL. Moduły oparte na technologii e-ink – stosowanej również w czytnikach e-booków – nie tylko eliminują marnotrawstwo papieru, co wpisuje się w wciąż istotne dla wielu firm polityki ESG, ale przede wszystkim pozwalają na dynamiczne ustalanie cen z poziomu centrali.

Taka cyfryzacja tworzy unikalną architekturę pod uczenie maszynowe, umożliwiając sieciom błyskawiczne testy ekspozycji, dopasowywanie cen do aktualnego popytu, a przede wszystkim natychmiastową reakcję na działania konkurencji. Zapewne wszyscy mają jeszcze w pamięci słynne pączki za 1 grosz w Tłusty Czwartek, prawda?

Przeczytaj: Alkohol, kryptowaluty i pączki. W co inwestują sportowcy i na czym się wykładają?

Zaraz (nie) podejdzie do Ciebie asystent

Prawdziwą areną działania algorytmów staje się także strefa obsługi klienta. Cyfryzacja zmniejsza uciążliwość obowiązków personelu i podnosi bezpieczeństwo operacyjne sklepów.

– Jednym z kluczowych trendów w retailu jest wykorzystanie AI w kasach samoobsługowych. Pojawiły się już rozwiązania, które automatycznie wykrywają nieprawidłowe skanowanie i oszustwa, brak skanowania czy zamianę kodów kreskowych. To realnie ogranicza straty i znacząco zmniejsza liczbę interwencji personelu. To nowa era handlu, w której algorytmy wspierają Picklist Assistanta [asystenta wyboru produktów z listy, stosowanego np. przy zakupach pieczywa lub warzyw – red.] przy produktach luzem oraz automatyczną weryfikację wieku. Dzięki temu zakupy stają się szybsze, bezpieczniejsze. Liczba frustrujących interwencji personelu spada do minimum – tłumaczy Marek Nowakowski, menedżer ds. rozwoju biznesu w Exorigo-Upos.

Jednym z kluczowych trendów w retailu jest wykorzystanie AI w kasach samoobsługowych. Pojawiły się już rozwiązania, które automatycznie wykrywają nieprawidłowe skanowanie i oszustwa, brak skanowania czy zamianę kodów kreskowych, przez co realnie ograniczają straty i znacząco zmniejszają liczbę interwencji personelu.

Rozwój w tym segmencie idzie jeszcze dalej – polski rynek obfituje już w placówki w pełni autonomiczne. Niedawno otwarto m.in. pierwszy autonomiczny sklep sieci Piko24, wykorzystujący wyłącznie autorskie rozwiązania technologiczne. Na czele europejskiego peletonu – z siecią ponad 50 placówek Nano – stoi Grupa Żabka.

Twarde korzyści

W wyścigu AI nie chodzi jednak o wojnę na gadżety czy technologiczne nowinki. Handel oczekuje od wdrożeń twardych korzyści. Raport KPMG „Intelligent retail. A blueprint for creating value through AI-driven transformation” wskazuje, że organizacje najczęściej wykorzystują sztuczną inteligencję do poprawy jakości obsługi klienta oraz podejmowania kluczowych decyzji biznesowych.

– AI wspiera podejmowanie decyzji, umożliwia szybszą reakcję na zmiany popytu oraz pozwala efektywniej docierać do klientów poprzez personalizację zakupów. Wspiera również optymalizację procesów operacyjnych. Zgodnie z badaniem KPMG 67 proc. firm odnotowało poprawę efektywności, a ponad 70 proc. spodziewa się wyraźnego wzrostu ROI w ciągu najbliższego roku dzięki wdrożeniu rozwiązań opartych na AI – mówi Leszek Ortyński, lider zespołu AI i data science w KPMG w Polsce.

Jako przykłady zastosowań wymienia m.in. działające całodobowo inteligentne chatboty, dynamiczne systemy cenowe, wirtualne przymierzalnie czy AI analizujące dane sprzedażowe w czasie rzeczywistym.

Przeczytaj: Indonezja zablokowała dostęp do chatbota Grok. Jako pierwsza na świecie

Systemy agentowe i walka o ułamek sekundy

Jednym z najciekawszych zjawisk współczesnego handlu jest ewolucja ścieżki zakupowej. Konsumenci odrzucają sztywny podział na „internet” i „sklep”, oczekując hybrydowego doświadczenia, w którym technologia realnie wspiera ich w podejmowaniu decyzji. To tworzy podłoże do rozwoju tzw. agentic shopping, czyli zakupów autonomicznych. Takich, gdzie AI wykracza poza rolę wyszukiwarki produktów i zaczyna działać jak cyfrowy doradca – a w kolejnym kroku także wykonawca transakcji.

Zjawisko to w równym stopniu dotyczy strony podażowej, czyli zaplecza logistycznego firm. W obliczu niestabilności łańcuchów dostaw – widocznej zarówno podczas pandemii, jak i w ostatnich zawirowaniach w światowym handlu – zastosowanie zaawansowanych algorytmów prognozujących popyt zwiększa odporność firmy oraz jej wiarygodność operacyjną.

E-commerce przestaje być projektowany pod ludzkie interfejsy, a zaczyna być projektowany pod systemy agentowe. W Polsce, gdzie mobilność i dostępność 24/7 są standardem, przewagę zyskują rozwiązania, które samodzielnie negocjują warunki, zarządzają zapasami i finalizują transakcje.

– Rok 2026 przynosi fundamentalną zmianę: e-commerce przestaje być projektowany pod ludzkie interfejsy, a zaczyna być projektowany pod systemy agentowe. W Polsce, gdzie mobilność i dostępność 24/7 są standardem, przewagę zyskują rozwiązania, które samodzielnie negocjują warunki, zarządzają zapasami i finalizują transakcje. To przełom szczególnie dla sektora MŚP – automatyzacja złożonych procesów zakupowych B2B eliminuje przestoje i błędy, pozwalając firmom skupić się na strategii, a nie na administracji – zauważa Arkadiusz Sikora, dyrektor ds. transformacji cyfrowej oraz rozwiązań chmurowych i infrastrukturalnych w Exorigo-Upos.

Rachunek sumienia, czyli co faktycznie hamuje rewolucję

Mimo ogromnego entuzjazmu towarzyszącego rewolucji AI, droga do pełnej, systemowej cyfryzacji wciąż pozostaje wyboista. Przedsiębiorcy napotykają istotne bariery, które skutecznie studzą inwestycyjny zapał w wielu firmach.

Z raportu Exorigo-Upos wynika, że dla 37 proc. organizacji głównym hamulcem wdrażania innowacji jest brak czasu (sic!) oraz wewnętrznych zasobów kadrowych. Co więcej, 35 proc. menedżerów obawia się wysokich kosztów początkowych tego typu systemów przy niepewnym lub odłożonym w czasie zwrocie z inwestycji (ROI).

Przeczytaj: Kodowanie to za mało. Jak AI zmienia zarobki i role programistów

Znaczącym problemem, podnoszonym przez 32 proc. badanych przedsiębiorców, są luki kompetencyjne oraz deficyt wykwalifikowanych ekspertów w dziedzinie najnowszych technologii. Z wyzwaniem tym mierzą się także inne branże. Handel konkuruje więc o talenty praktycznie ze wszystkimi – od przemysłu, przez budownictwo i logistykę, po branżę IT.

Z perspektywy wnętrza organizacji problem ten staje się jeszcze bardziej wymowny. Aż 46 proc. firm traktuje braki kadrowe jako swój kluczowy problem. 35 proc. wskazuje z kolei, że najwięcej trudności sprawia im integracja nowych modułów ze starszymi systemami informatycznymi. Podobny odsetek (34 proc.) skarży się na niewystarczające budżety inwestycyjne.

Trudności z cyfryzacją potwierdza również raport KPMG, w którym wykazano, że największą bolączką detalistów – wskazaną przez 38 proc. ankietowanych – pozostają obawy o bezpieczeństwo danych klientów, wynikające m.in. ze skomplikowanych wymogów RODO.

Przeczytaj: Czy dzięki AI ceny audytu spadną? W krótkim terminie mogą nawet… urosnąć

Najpierw sprzątanie, potem wdrażanie

Eksperci zajmujący się wdrożeniami AI podkreślają jedną rzecz. Zanim organizacje masowo uwolnią na halach i w magazynach potencjał zaawansowanych algorytmów, muszą wykonać pracę u podstaw. Chodzi przede wszystkim o odpowiednie zabezpieczenie infrastruktury informatycznej, ale także o uporządkowanie zbiorów danych. Bez tego rozwiązania automatyczne nie będą działać efektywnie.

Główne wnioski

1. Sztuczna inteligencja przestała być technologiczną ciekawostką w polskim handlu detalicznym. Branża aktywnie wdraża te rozwiązania w fizycznych placówkach. Przykładem są elektroniczne etykiety cenowe, pozwalające na błyskawiczne i zdalne zmiany cen produktów. Algorytmy trafiają także do kas samoobsługowych w celu wyłapywania błędów skanowania oraz automatycznej weryfikacji wieku kupujących.
2. Głównym celem cyfryzacji jest uzyskanie wymiernych korzyści biznesowych i poprawa efektywności operacyjnej. Systemy oparte na sztucznej inteligencji wspierają szybsze podejmowanie decyzji oraz precyzyjne dopasowanie oferty do aktualnego popytu. Nowym zjawiskiem stają się autonomiczne zakupy realizowane przez systemy agentowe. W tym modelu technologia samodzielnie negocjuje warunki i finalizuje transakcje bez bezpośredniego udziału człowieka. Automatyzacja procesów logistycznych oraz prognozowanie zapotrzebowania zwiększają odporność firm na zawirowania w globalnych łańcuchach dostaw.
3. Mimo ogromnego potencjału branża napotyka poważne bariery we wdrażaniu nowoczesnych technologii. Głównymi przeszkodami pozostają braki kadrowe oraz deficyt wykwalifikowanych ekspertów. Przedsiębiorcy obawiają się również wysokich kosztów początkowych i trudności z integracją nowych modułów ze starszymi systemami informatycznymi. Dodatkowym wyzwaniem są kwestie bezpieczeństwa oraz ochrony danych klientów.

Artykuł powstał na zlecenie Exorigo-Upos.