Globalny rynek eCommerce rozwija się w zawrotnym tempie. Szacuje się, że w 2025 r. globalna sprzedaż platform cyfrowego handlu osiągnie ok. 13,5 bln USD, by do 2035 r. wzrosnąć do 77,5 bln USD (średnio +19% rocznie). Oznacza to prawie sześciokrotny wzrost wartości rynku w dekadę – przyszłość należy do innowatorów. Równolegle rośnie liczba kupujących online – za kilka lat połowa ludzkości będzie robić tak zakupy. Tak ogromna dynamika, napędzana m.in. postępem technologicznym, zmienia oblicze handlu elektronicznego.
Klienci są coraz bardziej wymagający i oczekują błyskawicznej, spersonalizowanej obsługi. W ostatnich latach fundamenty pod dalszy rozwój eCommerce stworzyły m.in. praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji, rozkwit handlu mobilnego i wielokanałowego oraz boom zakupów online w czasach pandemii. W efekcie największe firmy odnotowały znaczny wzrost przychodów dzięki personalizacji opartej na AI, sprzedaży omnichannel i automatyzacji procesów. Dziś branża stoi u progu kolejnej zmiany – AI wkracza do eCommerce na niespotykaną skalę, a specjaliści wskazują ją jako kluczowy czynnik kształtujący przyszłość handlu. Już teraz widać, że sztuczna inteligencja ma ogromny wpływ, umożliwiając firmom automatyzację obsługi klienta, bardziej precyzyjną analizę danych i tworzenie głębokich doświadczeń zakupowych. Automatyzacja staje się wręcz niezbędna, by sprostać rosnącym oczekiwaniom klientów i utrzymać efektywność biznesu.
Myślimy o tych zmianach strategicznie. Dostrzegamy, że technologie AI to nie moda, lecz przyszłość, i już dziś inwestujemy w rozwój, który pozwoli nam i naszym partnerom wyprzedzać rynkowe trendy. W dalszej części artykułu opiszemy, jak eksplorujemy i wdrażamy standard MCP (Model Context Protocol) oraz jak dzięki temu przygotowujemy się na nadchodzące zmiany w branży.
Czym jest MCP i co zmieni w architekturze eCommerce?
Model Context Protocol (MCP) to nowe podejście do łączenia sztucznej inteligencji z danymi i funkcjami systemów. Mówi się o nim, że jest jak port USB-C dla AI – uniwersalne złącze, które ustandaryzowało sposób podpinania różnych urządzeń, tyle że w tym przypadku chodzi o podpinanie modeli AI do rozmaitych źródeł danych i narzędzi. MCP jest otwartym standardem, zapoczątkowanym przez firmę Anthropic, mającym ułatwić bezpieczne, dwukierunkowe połączenie między modelami AI a zewnętrznymi rozwiązaniami. Innymi słowy, to uniwersalny język komunikacji umożliwiający asystentom AI dostęp do miejsc, gdzie przechowywane są dane – od baz produktowych, przez narzędzia biznesowe, po środowiska deweloperskie. Wszystko po to, by inteligentne algorytmy mogły udzielać lepszych, bardziej trafnych odpowiedzi dzięki bieżącej wiedzy o świecie.
Do tej pory integracja AI z każdym nowym źródłem danych wymagała żmudnego pisania dedykowanych integracji. MCP rozwiązuje ten problem, zastępując dziesiątki „specjalnych wtyczek” jednym standardowym protokołem. Dla architektury platform eCommerce oznacza to ogromne uproszczenie i większą modułowość. Zamiast tworzyć osobne połączenie z AI dla bazy produktów, osobne dla systemu zamówień, a jeszcze inne dla narzędzia marketingowego – MCP pozwala zbudować jednolitą warstwę komunikacji, z której mogą korzystać różne modele i usługi AI. Deweloperzy mogą napisać integrację raz, a potem używać jej wszędzie tam, gdzie wspierany jest MCP. To otwiera drogę do bardziej elastycznych i skalowalnych systemów AI – łatwiej wymienić model AI na inny lub dodać nową usługę, bo wszystko posługuje się wspólnym protokołem. MCP bywa nazywany wręcz „warstwą HTTP dla AI” – standaryzuje sposób, w jaki agent AI może pytać o informacje lub podejmować działania za pośrednictwem zewnętrznych narzędzi.
Co równie ważne, MCP dostarcza modelom AI kontekstu. Sztuczna inteligencja staje się naprawdę użyteczna dopiero, gdy zyska dostęp do aktualnych i relewantnych danych – czy to specyfikacja produktu, historia klienta, czy obowiązujące zasady biznesowe. MCP zapewnia ustrukturyzowany sposób, aby model mógł w trakcie realizacji zadania pobierać takie bieżące dane i brać je pod uwagę przy generowaniu odpowiedzi. Dzięki temu AI przestaje być „oderwana od rzeczywistości”, a staje się proaktywnym doradcą działającym na podstawie aktualnych informacji. Asystent AI oparty o MCP może np. sam sprawdzić w systemie magazynowym dostępność produktu, zanim odpowie klientowi, czy dany towar jest na stanie. Może też wywołać zdefiniowaną funkcję (tzw. narzędzie) – np. kalkulator dostawy lub proces złożenia zamówienia – jeśli rozmowa z klientem tego wymaga. Wszystko to dzieje się w ramach jednolitego standardu, bez potrzeby „uczenia” modelu, jak korzystać z każdej integracji z osobna.
Potencjalne zmiany dla doświadczeń użytkowników są ogromne. Połączony poprzez MCP agent AI może płynnie działać w różnych kanałach i usługach, zapewniając spójne doświadczenie. Przykładowo, asystent może w tej samej rozmowie udzielić informacji o produkcie, sprawdzić status zamówienia, a nawet dokonać dla klienta zakupu – korzystając z różnych modułów systemu, ale dla użytkownika jest to jedna, naturalna interakcja w języku potocznym. Standard MCP sprawia, że AI ma dostęp do pełnego kontekstu: aktualnych cen, stanów magazynowych, profilu klienta czy nawet polityki firmy, co przekłada się na precyzyjne i spersonalizowane odpowiedzi. Content tworzony przez AI (np. opisy produktów) może być automatycznie aktualny – gdy zmieni się cena lub cecha produktu, AI od razu to uwzględni, bo ciągle czerpie dane ze “źródła prawdy”. Podobnie, asystent działający na stronie www czy w aplikacji mobilnej zadba, by komunikaty w różnych kanałach były spójne (opis produktu, social media, marketplace) – korzysta bowiem z jednego wspólnego kontekstu i zestawu narzędzi. W efekcie klient otrzymuje jednolite informacje niezależnie od miejsca kontaktu z marką.
Według analiz, do 2027 r. MCP będzie napędzać ponad 75% integracji AI w handlu online – protokół ten może stać się dla eCommerce tym, czym API były dekadę temu (czyli absolutną podstawą technologiczną). W branży mówi się wręcz, że wdrożenie MCP szybko przestaje być opcjonalnym „bajerem”, a staje się koniecznością, by utrzymać przewagę konkurencyjną. Pierwsze firmy, które zaadaptują ten standard, zyskują przewagi w efektywności operacyjnej, jakości doświadczeń klientów i widoczności na rynku. Nasza platforma chce być właśnie w gronie tych pionierów.
Od wizji do działania: jak nasza platforma wdraża AI
Innowacje technologiczne nie mogą pozostać jedynie na papierze – ważne są konkretne działania. Mając świadomość kierunku zmian, nasza firma nie poprzestaje na teoretycznych rozważaniach o MCP, lecz już teraz testuje i wdraża rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję. Dobrym przykładem jest nasz prototypowy asystent AI – inteligentny czat dla eCommerce, który zbudowaliśmy w ramach platformy. To MVP (minimum viable product) nowej generacji chatbotu, który rozumie język naturalny klientów i potrafi kontekstowo odpowiadać na pytania.
Czym różni się takie rozwiązanie od tradycyjnych chatbotów, które znamy z wielu serwisów? Przede wszystkim, zamyka erę sztywnych scenariuszy i słów kluczowych. Klasyczne boty często działają jak drzewa dialogowe – klient musiał trafić konkretnym słowem w jedną z przewidzianych ścieżek i podążać krok po kroku według z góry ustalonego scenariusza. Nasz asystent AI nie potrzebuje podpowiedzi w postaci ustalonych komend. Wykorzystując zaawansowany model językowy, rozumie sens pytań zadawanych pełnymi zdaniami i elastycznie dopasowuje odpowiedzi. Nie ma tu szablonowych dróg – rozmowa przypomina naturalny dialog z życzliwym doradcą. Co więcej, asystent może prowadzić konwersację na kilka tematów jednocześnie. Dla dotychczasowych chatbotów była to rzecz nieosiągalna – gdy klient zboczył z jednego wątku, bot gubił kontekst. Nasze rozwiązanie potrafi równolegle obsłużyć różne wątki w obrębie jednej sesji. Przykładowo, klient może zapytać jednym ciągiem: „Ile mam dni na zwrot zakupionego produktu i jaki jest status mojego bieżącego zamówienia?”. Nasz czat AI najpierw udzieli informacji o polityce zwrotów (pierwszy temat), a zaraz potem poprosi o dane zamówienia i sprawdzi jego status (drugi temat) – wszystko w ramach jednej rozmowy. Taka płynność jest możliwa dzięki temu, że AI rozumie kontekst rozmowy i potrafi dynamicznie korzystać z narzędzi: np. bazy wiedzy do przytoczenia zasad zwrotu. Klient nie musi już dostosowywać się do robota – to technologia dostosowuje się do klienta.
Nasz prototypowy asystent został już wstępnie zintegrowany z danymi platformy. Na obecnym etapie pilotowo obsługuje on trzy główne obszary: doradza w wyborze produktów, udziela informacji o zamówieniach (np. status przesyłki, liczba paczek) oraz odpowiada na pytania dotyczące regulaminu, zwrotów i innych zasad. Mimo że to wczesna wersja (MVP), rozwiązanie to pokazało ogromny potencjał. W testach wewnętrznych asystent poprawnie odpowiadał na znaczącą większość pytań, łącząc wiedzę z różnych modułów. Co istotne, architektura naszego rozwiązania jest już zbliżona do filozofii MCP – zastosowaliśmy oddzielny „serwer” dostarczający AI narzędzia i dane oraz „klienta” (interfejs czatu), który komunikuje się z modelem. W praktyce obecna implementacja nie jest jeszcze w pełni zgodna ze specyfikacją MCP, ale działa niemal tak, jakby MCP już istniało – mamy własny zestaw narzędzi API, które AI wykorzystuje do realizacji zadań w rozmowie. Ta modularna budowa ułatwi nam w przyszłości pełne przejście na standard MCP, gdyż nasze rozwiązanie jest już przygotowane konceptualnie na model client-server i dynamiczne korzystanie z różnych funkcji.
Co dalej? Planujemy intensywny rozwój tego asystenta i integrację kolejnych funkcjonalności AI w naszej platformie. W najbliższym czasie chcemy wdrożyć pilotażowo czat AI w wybranych projektach – tak, aby zbierać realne opinie użytkowników i doskonalić jego działanie. Jednocześnie pracujemy nad tym, by nasz model AI w pełni obsługiwał standard MCP, gdy tylko dojrzeje on do produkcyjnego użytku. Dzięki temu platforma stanie się kompatybilna z różnymi asystentami wspierającymi MCP – klient będzie mógł korzystać z naszego AI czatu na stronie, w aplikacji mobilnej, a nawet w zewnętrznych aplikacjach typu Claude czy ChatGPT, jeśli tylko wspierają MCP. Wyobrażamy sobie, że użytkownik w przyszłości będzie mógł np. zadać pytanie o zamówienie poprzez ulubionego asystenta AI (np. w smartfonie), a ten – dzięki MCP – bezpiecznie połączy się z naszą platformą i udzieli odpowiedzi na podstawie danych. Takie scenariusze stają się możliwe właśnie dzięki standaryzacji, jaką oferuje Model Context Protocol.
Ponadto, rozszerzamy możliwości wyszukiwania i personalizacji na naszej platformie, czerpiąc z mocy AI. Pracujemy nad prototypem wyszukiwarki wielomodalnej – takiej, która zrozumie nie tylko tekst, ale i obraz czy komendę głosową. Klient będzie mógł zrobić zdjęcie produktu, który mu się podoba, a AI znajdzie podobne przedmioty w bazie. Albo zamiast wpisywać frazy, użytkownik po prostu powie lub napisze zdanie opisujące potrzebę, np. „szukam eleganckiej sukienki na letnie wesele, rozmiar M, budżet do 300 zł”, a model sam zinterpretuje kontekst i wyświetli najlepiej dopasowane propozycje. To także wymaga kontekstowego rozumienia języka i danych – kierunku, w którym konsekwentnie podążamy.
eCommerce za 5 lat: personalizacja, język naturalny i integracja wszystkiego
Patrząc w przyszłość, łatwo dostrzec, że zakupy online za kilka lat będą jeszcze bardziej inteligentne i intuicyjne niż dziś. Prognozy wskazują na nadejście ery hiper-personalizacji – w ciągu najbliższych 5 lat firmy będą w stanie oferować nie tylko precyzyjne rekomendacje produktowe, ale nawet spersonalizowane ceny czy unikalne ścieżki zakupowe dostosowane do każdego klienta. Brzmi futurystycznie? A jednak już teraz gromadzimy ogrom danych o preferencjach konsumentów, a AI staje się na tyle zaawansowana, że potrafi na tej podstawie generować unikalne oferty dla poszczególnych osób. Dzięki AI i analizie danych nadciąga czas, gdy eCommerce pozna klienta jak dobry sprzedawca w butiku – z tą różnicą, że obsłuży miliony klientów jednocześnie, dając każdemu poczucie wyjątkowego traktowania.
Komunikacja w języku naturalnym stanie się standardem interakcji klient-eCommerce. Zamiast klikać w menu i filtrować listy, coraz częściej będziemy po prostu pytać – głosem lub tekstem – a inteligentny asystent zajmie się resztą. Sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie dominować w obsłudze klienta, oferując natychmiastowe odpowiedzi i indywidualne doradztwo na masową skalę. Proces zakupowy może przypominać rozmowę z kompetentnym sprzedawcą, który zna nasz gust i potrzeby. Co więcej, ten „sprzedawca” będzie miał dostęp do niewyobrażalnej bazy wiedzy: od naszych wcześniejszych zakupów, przez recenzje innych klientów, po aktualne promocje we wszystkich połączonych miejscach. Wielu ekspertów przewiduje, że chatboty przekształcą się w prawdziwie autonomicznych agentów – takich, którym będzie można zlecić złożone zadania, a one wykonają je samodzielnie od A do Z. Być może jeden potężny super-agent AI będzie w stanie równocześnie pełnić rolę doradcy zakupowego, konsultanta obsługi posprzedażowej i asystenta marketingowego. To, co dziś wymaga sztabu ludzi i wielu systemów, w przyszłości może zostać skoordynowane przez jedną platformę.
Jednym z najbardziej ekscytujących aspektów przyszłości eCommerce jest płynna integracja wielu źródeł i kanałów. Już teraz zaciera się granica między online a offline – klienci potrafią obejrzeć produkt w aplikacji, kupić go w salonie stacjonarnym, a zwrócić przez kuriera, oczekując jednolitej obsługi. Za kilka lat takie wielokanałowe podejście będzie normą, a AI dodatkowo je wzmocni. Asystenty zrozumieją kontekst całej ścieżki klienta: np. jeśli ktoś przymierzał buty w salonie stacjonarnym, asystent w aplikacji mobilnej może o tym wiedzieć i zapytać, czy dobrać do nich pasujący dodatek. Wielomodalne wyszukiwanie, nad którym pracujemy, stanie się powszechne – konsumenci będą wykorzystywać obraz, dźwięk i tekst zamiennie, by znaleźć to, czego potrzebują. Wyobraźmy sobie scenariusz: robisz zdjęcie kurtki na wystawie, a Twój asystent natychmiast podpowiada Ci, gdzie kupisz podobną online, w Twoim rozmiarze i ulubionym kolorze, do tego informując, że w jednym z miejsc masz rabat lojalnościowy. Integracja wieloźródłowa sprawi, że zakupy staną się ekosystemem: kalendarz może podpowiedzieć, że zbliża się czyjeś urodziny, media społecznościowe zasugerują, co jest teraz modne, a asystent AI zbierze te informacje, przeanalizuje budżet i zaproponuje idealny prezent – od razu go zamawiając. Brzmi jak science-fiction? Być może, ale fundamenty pod takie doświadczenia kładzione są już dziś, właśnie dzięki kontekstowej sztucznej inteligencji i standardom takim jak MCP.
Dla naszego zespołu te wizje przyszłości nie są czymś odległym i abstrakcyjnym. Codziennie zadajemy sobie pytanie: co możemy zrobić już teraz, aby za 5 lat to nasza platforma wyznaczała standardy rynku? Przygotowujemy się na świat, w którym AI jest wszechobecna, a personalizacja sięga poziomu pojedynczego klienta. Inwestujemy w badania i rozwój, testujemy nowe koncepcje, słuchamy feedbacku użytkowników. Dzięki temu nie tylko nadążamy za trendami, ale staramy się je aktywnie kształtować.
Myśleć o tym, co będzie za kilka lat – nasza strategia na przyszłość
Podsumowując, eCommerce jutra będzie napędzany sztuczną inteligencją, kontekstem i personalizacją na niespotykaną dotąd skalę. Standard MCP to jeden z kluczy, który otworzy drzwi do tej przyszłości – ułatwi integrację, zapewni AI dostęp do wiedzy i sprawi, że interakcje w handlu online staną się bardziej ludzkie, choć obsługiwane przez maszyny. My już dziś bierzemy w tym udział, eksperymentując, wdrażając pierwsze rozwiązania i ucząc się na bieżąco. Wierzymy, że taka proaktywna postawa zaprocentuje – zarówno dla nas, jak i dla naszych partnerów.
