Decision Engine OS: od „Help Me Decide” do „Help Me Buy”

Poniżej dostajesz kompletną, operacyjną strategię dla Integratorai.pl (ekosystem: Salesbot.pl, Subprofit.pl, GEOknows.pl, SutraSerca.pl, AstroChat.pl, CatFood.pl i kolejne), inspirowaną ruchem Amazona „Help Me Decide” – czyli przejściem od „agenta asystującego” do quasi-agenta decyzyjnego w handlu. To jest dokładnie ten kierunek, w którym powinniśmy iść: od rekomendacji → do uzasadnionej decyzji → docelowo do Help Me Buy (autonomiczny zakup w ramach reguł). The Verge+2EMARKETER+2

1) Teza strategiczna

Użyteczne boty szybko staną się „me too”. Różnicę robi „agent decyzyjny”: porównuje, waży kompromisy, uzasadnia wybór (Top Pick / Upgrade / Budget) i prowadzi do działania. To nie jest zwykły czat, tylko silnik decyzji (behaviour → retrieval → LLM reasoning → zrozumiałe uzasadnienie). The Verge
Amazon pokazał, że taka decyzja może być personalizowana i wyjaśnialna – a technologicznie stoi na warstwach: LLM (Bedrock), wyszukiwarka semantyczna (OpenSearch) i personalizacja behawioralna (SageMaker/Feature Store). To wzorzec architektury dla nas. Amazon Web Services, Inc.+3Amazon Web Services, Inc.+3Dokumentacja AWS+3
Rynek zmierza do agentic commerce – gdzie agenci planują, decydują i wykonują (np. zakup). Dla marek bitwa przenosi się z „SEO/ads” na alignment z logiką decyzji agentów. Financial Times+3McKinsey & Company+3bcg.com+3

2) „Decision Engine OS” dla Integratorai — architektura

2.1 Warstwy (minimum działające)

Retrieval & Ranking (katalog wiedzy/ofert)
- Indeks produktów/usług, pakietów, cenników, case’ów, opinii, SLA.
- Wektory + BM25 (hybryda) z znormalizowanymi „reason codes” (dlaczego dany wybór). Technicznie: OpenSearch (wektory, k-NN/Neural) lub odpowiednik. Dokumentacja AWS+1
Reasoning (LLM)
- Prompt-ketlety: „dla profilu X, przy ograniczeniach Y → wygeneruj Top/Upgrade/Budget + 3 powody + kompromisy + następny krok”. (Inspiracja: logika „Help Me Decide”). The Verge
Personalizacja behawioralna
- Feature Store (profil klienta, historię zachowań) → wpływ na ranking i ton uzasadnień. (Wzorowane na SageMaker/Feature Store pipeline). Amazon Web Services, Inc.+1
Wyjaśnialność i zaufanie (XAI-lite)
- Każde Top/Upgrade/Budget ma: 3 powody, 2 kompromisy, 1 „dla kogo nie”.
Akcja (Help Me Buy-ready)
- Jeden ekran: potwierdzenie pakietu, warunki (reguły, budżet, akceptacje), płatność/umowa/slot wdrożenia. (Blok „autonomia w granicach” – krok do pełnego agentic commerce). McKinsey & Company+1

2.2 Zasady decyzji (policy)

Priorytet: pewność → koszt → czas (lub odwrotnie dla danej marki; definiujemy per domena).
Reguły bezpieczeństwa: zakresy cen, limity odpowiedzialności, eskalacja „human-in-the-loop” przy niskiej pewności.
Neutralność vs preferencja: jawne oznaczenie, gdy polecamy własny produkt/partnera.

3) Wdrożenia „Help Me Decide” per marka

3.1 Salesbot.pl (B2B: lead → demo → oferta)

Use case: „Który pakiet wdrożenia Salesbot wybrać?”
Top/Upgrade/Budget:
- Top: „Growth” (automatyzacje + integracje CRM)
- Upgrade: „Scale” (multi-agent orchestration: research → copy → sekwencje, z guardrailami)
- Budget: „Launch” (MVP + gotowe playbooki)
Uzasadnienie: 3 powody, 2 kompromisy, 1 nie-dla-kogo; Następny krok: slot demo + auto-draft oferty.
Dane do decyzji: ruch/lead velocity, typ ICP, stos technologiczny, cele kwartału.

3.2 Subprofit.pl (finanse operacyjne MŚP)

Use case: „Jaką politykę cenowo-marżową wdrożyć od jutra?”
Warianty: Top: cennik z APS (automatyczna podmiana cen wg prognozy popytu), Upgrade: cennik + promotor koszyka, Budget: proste progi rentowności.
Uzasadnienie + ostrzeżenia ryzyka; Następny krok: harmonogram wdrożenia i kontrola skutków na marży.

3.3 GEOknows.pl (Nowe SEO/AEO/GEO/AIO)

Use case: „Który format ‘strony pod odpowiedź’ wdrożyć dla zapytania X?”
Warianty: Top: „Answer Hub + short-answers + schema”, Upgrade: + porównywarka + kalkulator, Budget: „Short-answers + FAQPage”.
Metriki: cytowalność przez silniki odpowiedzi, share of answer, czas do publikacji 48–72h. (Wprost odpowiada na „AI alignment” marek do logiki agentów). bcg.com+1

3.4 SutraSerca.pl / AstroChat.pl (etyczne usługi „mentoring/astro”)

Use case: „Jaki mikro-program wsparcia wybrać na 7 dni?”
Top/Upgrade/Budget → rytuały, sesje, materiały – jasne granice (guardrails), disclaimery; Następny krok: harmonogram powiadomień.

3.5 CatFood.pl (subskrypcje karmy)

Use case: „Jaki pakiet żywieniowy i cykl dostaw?”
Top/Upgrade/Budget → gramatura, alergie, cena/100 g, koszt/msc; Następny krok: start subskrypcji, zamiana składników na bazie feedbacku.

4) Operacyjna „reżyseria decyzji”

4.1 Szablon decyzji (stały dla wszystkich marek)

Kontekst klienta (automatyczny z profilu)
Cel (dopytanie, jeśli brak)
Top/Upgrade/Budget (3× powody, 2× kompromisy, 1× nie dla kogo)
Co dalej (jeden klik: demo/umowa/płatność/termin)
„Dlaczego nie wybrałem X?” (krótkie porównanie, tłumaczy trade-offs)

4.2 Dwa tryby

Assistive (dziś): rekomenduje, wyjaśnia, ułatwia wybór.
Autonomous (jutro): Help Me Buy – działa wg reguł (budżet, preferencje, progi akceptacji); human-in-the-loop przy wyjątkach. (Bedrock AgentCore jako wzorzec orkiestracji agentów i wywołań narzędzi). Amazon Web Services, Inc.+2About Amazon+2

5) Roadmap 2×90 dni

Faza I (0–90 dni) — MVP „Help Me Decide”

Tydz. 1–2: Mapowanie katalogu decyzji per marka; wybór polityk (priorytety: pewność/koszt/czas).
Tydz. 3–5: Budowa indeksu (retrieval hybrydowy) + słownik reason codes. Dokumentacja AWS
Tydz. 6–8: Prompt-ketlety uzasadnień + szablon UX (Top/Upgrade/Budget + Następny krok).
Tydz. 9–12: Personalizacja light (feature store MVP); metryki; A/B „z uzasadnieniem vs bez”. Amazon Web Services, Inc.

KPI 90 dni:

↑ CR do „następnego kroku” (demo/wycena/checkout) o +15–25%.
↓ czas decyzyjny o –30%.
↑ SAT/CSAT decyzyjny o +10 p.p.
„Decision Explainability Rate” (udział rekomendacji z pełnym uzasadnieniem) ≥ 95%.

Faza II (90–180 dni) — „Help Me Buy-ready”

Autonomia kontrolowana: reguły budżetu i akceptacji, escrow/checkout, slotowanie wdrożeń (Salesbot, CatFood).
Orkiestracja multi-agentowa (research → decyzja → realizacja; marketing/sprzedaż/obsługa). Amazon Web Services, Inc.
Alignment z agentami zewnętrznymi: „karty produktowe pod agentów” (GEOknows) — aby cudze agenty nas wybierały i cytowały. bcg.com+1

6) Dane, governance, zgodność

Feature Store & prywatność: jasne kategorie danych, TTL profili, preferencje użytkownika; audyt dostępu. (Wzorce personalizacji AWS/SageMaker). Amazon Web Services, Inc.
Guardrails: limity cen/ryzyka, pewność odpowiedzi, obowiązkowa eskalacja; logi uzasadnień.
Sprawiedliwość rekomendacji: testy „bias drift” (czy nie faworyzujemy nieuzasadnionych opcji).
Transparentność: „Dlaczego to polecamy?” linkowane do reason codes i źródeł.

7) Mierniki „agentic commerce readiness”

Decision CR (udział interakcji kończących się wyborem pakietu).
Explainability CTR (ile osób czyta powody/kompromisy).
„Confidence Delta” (zmiana deklarowanej pewności po uzasadnieniu).
„Agent Alignment Score” (współczynnik cytowalności/wyboru przez zewnętrzne agenty – GEOknows). bcg.com
Autonomy Safe Rate (odsetek autonomicznych transakcji bez eskalacji).

8) Co dostarczamy w pierwszym sprincie (4 tygodnie)

Decision Engine MVP (Top/Upgrade/Budget) dla Salesbot.pl i CatFood.pl.
Reason Codes Library (10–15 kodów na markę: np. „SLA”, „TCO/1000 palet”, „time-to-value”, „łatwość wdrożenia”).
Feature Store MVP (3–5 cech behawioralnych wpływających na rekomendację). Amazon Web Services, Inc.
Dashboard KPI 90 dni (Decision CR, SAT, Confidence Delta).
Playbook alignmentu dla GEOknows (strony pod agentów).

9) Ryzyka i jak je minimalizujemy

„Bot mówi, nie sprzedaje” → wymuszamy „Next Best Action” w każdym wariancie; testy A/B na CR i czasie do decyzji.
„Preferencje brandu > potrzeba klienta” → reason codes + kompromisy; transparentne uzasadnienia; polityka eskalacji.
Zbyt wczesna autonomia → zaczynamy od assistive; autonomia tylko w obrębie twardych reguł; mierzymy „Autonomy Safe Rate”.

Podsumowanie: dlaczego to zadziała

Amazon dyskretnie otwiera erę decyzyjnych AI w handlu: obok rekomendacji pojawia się uzasadnienie i wybór; następny krok to zakup w granicach zasad. My przenosimy ten wzorzec do B2B/B2C ekosystemu Integratorai – z silnikiem decyzji, który ułatwia wybór dziś i kupuje jutro (bezpiecznie, w ramach reguł). The Verge+2EMARKETER+2