Machine Customer, Agentic Customer, AI Customer

Machine Customer, Agentic Customer, AI Customer – Stan obecny, trendy i nisze

Analiza na luty 2026

1. Definicje i kontekst pojęć

Machine Customer (Klient-Maszyna)

Termin spopularyzowany przez analityków Gartnera (m.in. Don Scheibenreif) – oznacza autonomiczny system AI, który samodzielnie podejmuje decyzje zakupowe i realizuje transakcje w imieniu użytkownika lub organizacji, bez udziału człowieka w momencie zakupu. To pojęcie-parasol obejmuje zarówno proste automaty (np. auto-uzupełnianie zapasów w e-commerce) jak i złożone agenty negocjujące warunki kontraktów B2B.

Agentic Customer (Klient Agentowy)

Bardziej techniczne ujęcie – klient będący agentem AI z możliwościami planowania, pamięci i narzędzi (tzw. agentic AI). Taki klient nie tylko realizuje z góry określone skrypty, ale adaptuje swoje zachowanie: porównuje oferty w czasie rzeczywistym, negocjuje warunki, zarządza budżetem w długim horyzoncie. McKinsey opisuje go jako podmiot, który „działa w oparciu o stałe cele, a nie jednorazowe transakcje”.

AI Customer (Klient AI / Zakupowy Agent AI)

Potoczne określenie dla przypadku, gdy klientem w relacji handlowej jest agent AI działający na zlecenie człowieka lub innej organizacji. Obejmuje wszystkie powyższe – od prostego bota realizującego rutynowe zamówienie po złożony system multiagentowy negocjujący kontrakt enterprise.

2. Stan obecny (Q1 2026)

Gdzie jesteśmy teraz

Rynek AI-agentów zakupowych jest w dynamicznej fazie przejścia od eksperymentów do produkcji. Kluczowe fakty:

Skala adopcji. Według PwC (maj 2025), 79% dużych firm ma już wdrożone agenty AI w jakiejś formie, ale głęboka integracja z procesami zakupowymi jest na razie mniejszości. Rynek agentów AI wyceniany jest na ok. 7–15 mld USD w 2025 roku, z prognozą wzrostu do 50–100 mld USD do 2030.

Konsumenci B2C. Połowa konsumentów używa AI przy wyszukiwaniu w internecie (McKinsey, 2025). Narzędzia zakupowe są już dostępne komercyjnie: Perplexity uruchomiło „Buy with Pro” pod koniec 2024, OpenAI wypuściło Operator w styczniu 2025 (rezerwacje, zakupy), a następnie ogłosiło Agentic Commerce Protocol we współpracy ze Stripe – umożliwiający zakup bez opuszczania ChatGPT.

Ruch agentów na stronach sklepów wzrósł o 1300% w ciągu 9 miesięcy (dane HUMAN Security, październik 2025). To liczba robiąca wrażenie, choć nadal dominuje faza discovery (wyszukiwanie, porównywanie), a nie autonomiczne zakupy.

B2B procurement. Według Gartnera (Symposium/Xpo, listopad 2025), do 2028 roku 90% zakupów B2B będzie pośredniczone przez agenty AI, przepuszczając ponad 15 bilionów USD przez systemy automatyczne. To prognoza – ale sygnał, który zmusza firmy do działania już teraz.

Infrastruktura. Powstają standardy i protokoły niezbędne do funkcjonowania machine customers: OpenAI Agentic Commerce Protocol + Stripe, Google Agent Payments Protocol (AP2, wrzesień 2025), Visa ogłosiła nową erę handlu agentowego (kwiecień 2025), a Linux Foundation powołała Agentic AI Foundation (grudzień 2025) z udziałem Anthropic, Google, Microsoft, OpenAI, Block.

Poziomy automatyzacji (tzw. Automation Curve McKinseya)

McKinsey opisuje 5 poziomów delegowania zakupów do agentów:

Poziom 0 – Subscriptions i auto-zamówienia (już mainstream: 23% klientów Amazon ma aktywne Subscribe & Save)
Poziom 1 – Agent analizuje i rekomenduje, człowiek decyduje
Poziom 2 – Agent rekomenduje i realizuje, ale z potwierdzeniem człowieka
Poziom 3 – Agent działa autonomicznie w zdefiniowanych limitach (budżet, kategoria, sklep)
Poziom 4 – Agent zarządza długoterminowymi celami (np. „utrzymaj lojalność linii lotniczej przy minimalnym koszcie przez 2026″)

Aktualnie masowo dzieje się poziom 0–1, piloty poziomu 2–3 dopiero się pojawiają.

3. Kluczowe trendy

a) Agent Engine Optimization (AEO) zastępuje SEO

Tradycyjne SEO i reklamy PPC tracą sens, gdy klientem jest maszyna. Agent nie klika w banery – przeszukuje ustrukturyzowane dane, API i katalogi maszynowe. Gartner wprost ostrzega: „jeśli twój katalog nie jest machine-readable, agenty – i tym samym kupujący – cię nie znajdą”. To tworzy zupełnie nową dyscyplinę: optymalizację pod logikę decyzyjną AI.

b) Programmable Money i ekonomia agentów

Gartner prognozuje, że do 2030 roku 22% transakcji pieniężnych będzie programowalnych – z wbudowanymi warunkami użytkowania dla agentów. Skyfire, Visa Agent Pay, Stripe dla OpenAI – to wczesne sygnały nowej warstwy finansowej, w której agent ma własny „portfel” z delegowanymi uprawnieniami i limitami.

c) Multiagent commerce (A2A – Agent to Agent)

Kolejna faza: nie agent i człowiek, ale agent kupujący negocjuje bezpośrednio z agentem sprzedającym. Już teraz w środowiskach enterprise trwają eksperymenty z takim modelem w zamówieniach publicznych i procurement. Protokoły MCP (Model Context Protocol), AGENTS.md i inne stają się „językiem dyplomacji” między agentami.

d) Kontekstowy intent – zakupy zanim człowiek pomyśli

Agenty wykrywają sygnały intencji zakupowej wcześniej niż świadomy użytkownik: wydarzenie w kalendarzu (przeprowadzka, urodziny), powiadomienie o niskim stanie zapasów urządzenia IoT, zmiana w dokumentach (nowy kontrakt → potrzeba artykułów biurowych). Intent przesuwa się upstream – w stronę kontekstu życia, a nie momentu wyszukiwania.

e) Trust Stack – architektura zaufania dla machine customers

Skoro klientem jest maszyna, trzeba rozwiązać pytania: Kto autoryzował zakup? Jak audytować decyzję? Jak cofnąć transakcję? Powstają nowe frameworki weryfikacji tożsamości agentów (KYAP – Know Your Agent Protocol), delegowanej autoryzacji i audytu działań.

f) Obsługa klienta: machine-to-machine service

Gartner przewiduje, że do 2029 roku agentic AI autonomicznie rozwiąże 80% typowych zgłoszeń obsługi klienta. Już teraz centra obsługi notują skrócenie rozmów o 25% i redukcję przekierowań o 60%. Coraz częściej stroną zgłaszającą jest inny agent – np. agent zakupowy raportujący problem do agenta logistycznego sprzedawcy.

4. Nisze i szanse do zagospodarowania

Dla dostawców technologii

Agent-native commerce platforms. Sklepy i platformy B2B zbudowane „od zera” pod klientów-agentów: ustrukturyzowane API, machine-readable catalogi, dynamiczne ceny bez ludzkiej interwencji, wbudowane mechanizmy delegowanej autoryzacji.

Agent identity & trust infrastructure. Startupy weryfikujące tożsamość i uprawnienia agentów (kto stoi za agentem, jakie ma limity, czy jest godny zaufania). Analogia do PKI/certyfikatów SSL – tylko dla AI.

Agentic payment rails. Nowe warstwy płatnicze zaprojektowane pod transakcje M2M: mikropłatności, delegowana autoryzacja, programowalne warunki, rollback transakcji.

Agent monitoring & compliance. Narzędzia do audytu decyzji zakupowych agentów – dla działów compliance, CFO i regulatorów.

Dla sprzedawców i marek

Kategorie commodity = agentic-first. Artykuły spożywcze, chemia gospodarcza, materiały biurowe, surowce przemysłowe – tutaj cena i parametry biją emocje. Agenty zdominują te zakupy najszybciej. Subsrypcje i replenishment to naturalny punkt wejścia.

Negocjacje kontraktów B2B. Firmy mogą oferować agentom kupującym ustrukturyzowane warunki negocjacji (cenniki API, programowalne rabaty), co skraca cykl sprzedaży drastycznie.

„Agent-first” content i dane produktowe. Zamiast pięknych zdjęć i opisów pod SEO – precyzyjne dane techniczne, specyfikacje, certyfikaty, dostępność API. Inwestycja w jakość danych = przewaga konkurencyjna w świecie machine customers.

Personalizacja dla agentów kupujących w imieniu wielu użytkowników. Agent zarządzający zakupami dla całej firmy lub rodziny to nowy typ „klienta premium” – z wysoką wartością koszyka i potrzebą zaawansowanych narzędzi zarządzania.

Dla sektorów B2B

Procurement-as-a-Service. Outsourcing całego procesu zakupowego do wyspecjalizowanego agenta AI – nisza dla firm doradczych i technologicznych.

Supply chain agents. Agenty monitorujące zapasy, prognozujące popyt i negocjujące z dostawcami w czasie rzeczywistym. SPS Commerce przewiduje, że agenty staną się „kręgosłupem łańcucha dostaw” do 2026.

Legal & compliance automation. Agenty weryfikujące zgodność zakupów z polityką firmową, prawem zamówień publicznych czy ESG – ogromna nisza w sektorze publicznym i korporacyjnym.

5. Bariery i ryzyka

Zaufanie konsumentów. Według Bain & Company, 50% konsumentów jest nadal ostrożnych wobec w pełni autonomicznych zakupów. W krajach jak Niemcy czy Japonia, gdzie dominują tradycyjne metody płatności, adopcja będzie wolniejsza.

Odpowiedzialność prawna. Kto odpowiada, gdy agent kupi „nie to”? Gartner prognozuje ponad 2000 spraw sądowych związanych z decyzjami AI do końca 2026. Brak clear liability framework to ryzyko systemowe.

Bezpieczeństwo i prompt injection. Agenty mogą być manipulowane przez złośliwe treści na stronach (tzw. prompt injection w środowisku sieciowym) – nowy wektor ataku.

Silosy danych. Agenty potrzebują dobrej jakości, aktualnych danych o produktach, cenach i politykach. Firmy z fragmentarycznymi systemami IT będą niewidoczne dla machine customers.

Prywatność i regulacje. EU AI Act, przepisy o agentach AI w płatnościach (PSD3, tokenizacja) – regulacyjna niepewność spowalnia adopcję w Europie.

6. Podsumowanie i horyzont czasowy

Horyzont	Co się dzieje
2025–2026	Masowa adopcja agentów asystujących (poziom 1–2). Startupy budują infrastrukturę AEO, agent identity, agentic payments. Piloty autonomicznych zakupów w B2C i B2B.
2026–2027	Przełom w B2B procurement. Standardy A2A dojrzewają. Regulatorzy zaczynają reagować. Firmy bez machine-readable katalogów tracą klientów.
2028–2030	Gartner: 90% B2B zakupów przez agenty (15 bln USD). 22% transakcji programowalnych. Machine customers stają się dominującym kanałem zakupowym w commodity.

Kluczowa konkluzja: Machine/agentic customer to nie futurystyczny scenariusz – to już dzieje się teraz, zaczynając od discovery i replenishment. Firmy, które już dziś inwestują w jakość danych produktowych, API-first architekturę i zrozumienie logiki decyzyjnej agentów, budują moat na najbliższe 5 lat. Ci, którzy czekają – ryzykują niewidzialnością w świecie, gdzie klientem będzie maszyna.

Źródła: McKinsey (październik/grudzień 2025), Gartner IT Symposium/Xpo 2025, PwC AI Agent Survey (maj 2025), HUMAN Security (październik 2025), Bain & Company, Linux Foundation Agentic AI Foundation (grudzień 2025)