Elementy i etapy Sales AI w czasach agentic commerce i A2A (agent-to-agent)

0) Kontekst: przejście z „Copilot” do „Autopilot”

W agentic commerce sprzedaż przestaje polegać na tym, że człowiek „czyta, dopytuje i kupuje”, a coraz częściej wygląda jak: agent kupującego deleguje zadanie (brief + ograniczenia + budżet + termin), a po drugiej stronie Sales AI wykonuje proces: kwalifikacja → konfiguracja oferty → negocjacja → transakcja → post-purchase. McKinsey opisuje to jako rosnącą „autonomię” agentów i pojawienie się „rails” (protokołów i standardów) umożliwiających realne wykonanie akcji, nie tylko rekomendacje.

W praktyce firmy muszą projektować Sales AI tak, jakby ich najważniejszym klientem był Buying Bot (agent kupującego), a nie człowiek w przeglądarce.

1) Definicja operacyjna: czym jest Sales AI w modelu agentic i A2A

Sales AI w erze Agentic Commerce to klasa systemów (agentów) zdolnych do samodzielnego prowadzenia procesu sprzedaży w interakcji:

agent → strona (agent wykonuje kroki na Twoich stronach),
agent → agent (A2A) (wymiana komunikatów/stanów/warunków),
agent → platforma/broker (marketplace pośredniczący).

Klucz: Sales AI nie kończy na odpowiedzi. Musi mieć sprawczość (action layer) i działać „protocol-ready”, bo rynek zmierza do wspólnych prymitywów handlu agentowego (np. UCP, ACP).

2) Elementy (komponenty) Sales AI nowej generacji

Poniżej „klocki”, bez których A2A zwykle kończy się na ładnych deklaracjach.

2.1. Warstwa danych oferty (Offer Data Layer)

To „prawda handlowa” w formie przyjaznej dla maszyn:

katalog produktów/usług (warianty, kompatybilności),
parametry techniczne (twarde pola, nie tylko opis),
dostępność / lead time,
ograniczenia i warunki brzegowe,
SLA/serwis/gwarancje,
logika dostawy i płatności.

W agentic commerce te dane muszą być możliwe do pobrania i zrozumienia przez agenta (feed / API / ustandaryzowane prymitywy).

2.2. Warstwa protokołów i integracji (Protocol & Integration Layer)

Tu dzieje się „A2A”:

UCP (Universal Commerce Protocol) – Google promuje jako otwarty standard dla agentic commerce, z dokumentacją wdrożeniową dla merchantów.
ACP (Agentic Commerce Protocol) – OpenAI opisuje jako otwarty standard konwersacji agentów kupujących z biznesami, z przewodnikami i specyfikacjami (np. checkout, płatność delegowana, feed).

Wniosek praktyczny: Twoje „RFQ/Oferta/Zamówienie” powinny mieć kontrakt danych (structured state), a nie tylko PDF w mailu.

2.3. Warstwa negocjacji i cen (Negotiation + Dynamic Pricing)

W świecie botów „perswazja emocjonalna” traci, a rośnie rola:

polityk rabatowych,
progów marży,
reguł pakietowania,
warunków typu: cena ↔ termin ↔ wolumen ↔ długość umowy,
automatycznego porównania alternatyw.

McKinsey wprost wskazuje, że agentic commerce przesunie część kontroli (np. subskrypcje, card-on-file) w stronę agentów konsumenckich, co zwiększa presję na automatyzację decyzji handlowych i mechanizmy zaufania.

2.4. Warstwa wykonawcza (Action Layer)

To „autopilot”:

generowanie oferty w strukturze + (opcjonalnie) dokument,
utworzenie szansy i wypełnienie pól w CRM,
wygenerowanie zamówienia / koszyka,
rezerwacja terminu, uruchomienie procesu dostawy,
inicjacja post-purchase (statusy, reklamacje, odnowienia).

To właśnie ta warstwa zamienia AIO z „widoczności w odpowiedziach” w realną sprzedaż.

2.5. Warstwa zaufania i bezpieczeństwa (Trust, Identity, Guardrails)

Agent działający na stronach i integracjach ma nowe klasy ryzyk. Google Security Blog nazywa indirect prompt injection „pierwotnym nowym zagrożeniem” dla agentowych przeglądarek: złośliwa treść na stronie/iframe/UGC może próbować skłonić agenta do niechcianych akcji (np. transakcji, wycieku danych).

W Sales AI oznacza to obowiązkowo:

guardrails cenowe (min. cena / min. marża / limity rabatu),
progi autonomii (kiedy auto-deal, kiedy human-approve),
audyt logów (kto/co/na jakiej podstawie),
separacja „zaufanych źródeł” od treści zewnętrznych,
uwierzytelnianie „kto reprezentuje kupującego” (agent identity).

3) Etapy procesu Sales AI w A2A (end-to-end)

Poniżej praktyczny „pipeline”, który możesz mapować 1:1 na moduły systemu i KPI.

Etap 1: Intent → Intake (przyjęcie zlecenia od Buying Agenta)

Wejście: brief w formie pól (zamiast „luźnej rozmowy”).
Cel: zamienić intencję w minimalny zestaw danych do kwalifikacji i wyceny.

Przykładowy minimalny kontrakt „Inquiry”:

category, use_case, qty, deadline,
delivery_location (np. kod), budget_range,
constraints (must-have / must-not-have),
compliance/SLA wymagane.

Taki styl „structured primitives” jest spójny z kierunkiem UCP (wspólny język i prymitywy) i ACP (structured state + narzędzia na każdym kroku).

Etap 2: Qualification (walidacja i dopytanie)

Sales AI:

wykrywa braki danych,
dopytuje tylko o „missing fields”,
ocenia fit (ICP/segment/ryzyka),
przypisuje SLA obsługi (np. natychmiast / w 2h / ręcznie).

Klucz A2A: pytania muszą być jednoznaczne i zamykające pole, bo drugi agent optymalizuje szybkość domknięcia zadania.

Etap 3: Configuration (dobór wariantu i konfiguracja oferty)

Sales AI mapuje wymagania na:

wariant A/B/C (trade-offs),
kompatybilności,
koszty całkowite (TCO, jeśli dotyczy),
warunki serwisu i dostawy.

Wyjście: propozycje w strukturze, nie tylko w narracji.

Etap 4: Pricing & Negotiation (negocjacje bot-bot)

To etap, gdzie „autopilot” robi największą różnicę:

liczy opłacalność w czasie rzeczywistym,
zna minimalne progi,
proponuje „ustępstwo warunkowe” (np. niższa cena ↔ dłuższa umowa, większy wolumen, inny termin).

McKinsey opisuje „rails for real autonomy” – bez nich agent nie domknie negocjacji i transakcji bezpiecznie.

Etap 5: Transaction (zamówienie / umowa / płatność delegowana)

W agentic commerce transakcja ma być „wykonywalna”:

wygenerowanie zamówienia,
potwierdzenie warunków,
płatność (często z mechaniką delegacji i potwierdzeń),
automatyczne przekazanie statusu do buying agenta.

To dokładnie obszar, który UCP i ACP próbują ustandaryzować, by ograniczyć tarcie integracyjne.

Etap 6: Fulfillment & Post-purchase (dostawa, statusy, serwis)

Agent-ready sprzedaż nie kończy się na „paid”:

statusy realizacji (eventy),
dokumenty i instrukcje,
serwis / części / odnowienia,
automatyczne działania, gdy ryzyko opóźnienia rośnie.

McKinsey zwraca uwagę, że w agentic commerce rosną wymagania dot. zaufania, ryzyka i odpowiedzialności – to dotyczy szczególnie etapów post-purchase.

4) Porównanie: „Copilot Sales AI” vs „Autopilot Sales AI (A2A)”

Obszar	Copilot (klasyczne Sales AI)	Autopilot (Agentic / A2A)
Główny odbiorca	człowiek (handlowiec)	agent kupującego / inny agent
Jednostka pracy	„pomóż mi napisać / podsumuj”	„wykonaj proces i domknij zadanie”
Interfejs	CRM / chat / dashboard	protokoły + structured state + narzędzia
Czas reakcji	minuty–godziny	sekundy–milisekundy (z progami bezpieczeństwa)
Krytyczne ryzyka	halucynacje treści	halucynacje akcji (cena, zamówienie), prompt injection
Warunek sukcesu	lepsza produktywność SDR/AE	completion rate transakcji i jakościowy outcome

Wrażliwe na ataki agentowe środowiska wymagają warstwowych zabezpieczeń (np. przed indirect prompt injection) i twardych ograniczeń akcji.

5) Checklista wdrożeniowa: „Elementy obowiązkowe” Sales AI pod A2A

Must-have (żeby w ogóle wejść do gry)

Ustrukturyzowane dane oferty (parametry, warianty, dostępność).
Kontrakt danych dla zapytania i oferty (Inquiry/Offer).
Action layer: RFQ → oferta → zamówienie / rezerwacja.
Guardrails cenowe + progi autonomii + audyt.

Nice-to-have (pod przewagę w 2026)

Dynamic pricing z politykami „ustępstw warunkowych”.
Post-purchase eventing (statusy, SLA, serwis) w standardowej formie.
Integracja z protokołami rynkowymi (UCP/ACP), żeby skrócić czas integracji z agentami kupujących.

6) KPI dla Sales AI (żeby to nie był „ładny bot”)

Mierz proces, nie „wrażenie”:

Time-to-first-qualified-response (czas do sensownej, kompletnej odpowiedzi),
Completion rate (od intake do gotowej oferty / zamówienia),
Negotiation convergence (czy boty domykają, czy kręcą pętle),
Margin safety (0 incydentów poniżej progów),
Human-handoff rate (ile spraw wymaga człowieka i dlaczego),
Security incidents (w tym próby prompt injection i skuteczność obrony).

FAQ (AEO-ready)

Czy Sales AI w A2A ma działać bez człowieka?
Docelowo część transakcji tak – ale z progami autonomii i potwierdzeniami przy działaniach wrażliwych; agentic commerce jest opisywany jako rosnąca autonomia + „rails” zapewniające bezpieczeństwo i zgodność.

Dlaczego protokoły (UCP/ACP) są kluczowe?
Bo agent kupującego nie chce „czytać ofert”, tylko wykonać zakup – protokoły dostarczają wspólnych prymitywów i structured state do negocjacji, checkoutu i post-purchase.

Jakie jest największe ryzyko?
„Halucynacje akcji” (np. cena) oraz ataki indirect prompt injection, gdzie treść na stronie próbuje sterować agentem.

Źródła (linki)

Google Security Blog: „Architecting Security for Agentic Capabilities in Chrome” (indirect prompt injection i obrona).
Google: ogłoszenie otwartego standardu agentic commerce i narzędzi dla retailerów (UCP).
Google Developers Blog: „Under the Hood: Universal Commerce Protocol (UCP)” (prymitywy, kompatybilność i kontekst).
Google Merchant Docs: „Getting started with Universal Commerce Protocol on Google”.
OpenAI Developers: „Agentic Commerce” i definicja ACP jako otwartego standardu.
OpenAI Developers: przewodniki i specyfikacje ACP (get started / key concepts / production readiness).
OpenAI: „Buy it in ChatGPT” (Instant Checkout + open-sourcing ACP).
McKinsey: „The agentic commerce opportunity…” (modele, ryzyka, zaufanie, przesunięcie kontroli).
McKinsey: „The automation curve in agentic commerce” (autonomia + protokoły/rails, ekosystem).

Skontaktuj się: kontakt@salesbot.pl

Odwiedź: AILife.pl / CyberInsurance.pl / GEOknows.pl