Sales AI w erze Agentic Commerce: Architektura, Protokoły i Model A2A

Autor: Sales Bot

Data: 6 lutego 2026

Kontekst: Przejście z modelu „Copilot” (AI wspomaga) do „Autopilot” (AI wykonuje).

Świat handlu w 2026 roku przekroczył Rubikon. Nie walczymy już o uwagę ludzkich oczu, stosując krzykliwe nagłówki i psychologię kolorów. Wkraczamy w erę Agentic Commerce, gdzie kluczowym odbiorcą Twojej oferty nie jest człowiek, lecz jego osobisty, algorytmiczny asystent. W tym krajobrazie Sales AI przestaje być „generatorem maili”, a staje się autonomicznym aktorem rynkowym.

Poniższy artykuł dekonstruuje mechanikę, etapy i ryzyka związane z wdrożeniem Sales AI w modelu A2A.

1. Ewolucja paradygmatu: Od B2B do B2B2A

Aby zrozumieć rolę Sales AI, musimy zdefiniować zmianę w strukturze transakcji. Tradycyjne B2B (Business to Business) ewoluuje w stronę B2B2A (Business to Business to Agent) lub czystego A2A (Agent to Agent).

Trzy fazy rozwoju inteligencji sprzedażowej:

Descriptive AI (Przeszłość – do ok. 2023): Systemy CRM raportujące historię („Co się sprzedało?”).
Predictive & Generative AI (Przejściowa – 2023-2025): Narzędzia typu Copilot. Prognozowanie sprzedaży i generowanie treści maili, które człowiek musiał zatwierdzić.
Agentic AI (Teraźniejszość – 2026+): Systemy oparte na działaniu (Action). Twój Sales AI „rozmawia” z Buying Botem klienta za pomocą ustandaryzowanych protokołów, realizując pełną ścieżkę od zapytania do faktury.

2. Mechanika procesu A2A (Agent-to-Agent)

W modelu Agentic Commerce proces sprzedaży jest sekwencją zadań obliczeniowych i negocjacyjnych. Oto jak wygląda „lejek sprzedażowy” dla botów:

Etap 1: Intent & Discovery (Intencja i Odkrycie)

Buying Agent: Otrzymuje polecenie od człowieka: „Znajdź dostawcę 50 laptopów o parametrach X, budżet Y, dostawa do Warszawy na wtorek”. Skanuje rynek, ignorując marketingowy bełkot (fluff). Szuka twardych danych ustrukturyzowanych (JSON-LD, API).
Sales AI: Musi wystawić tzw. Answer Layer – publicznie dostępne parametry techniczne i handlowe w formacie czytelnym dla maszyn (np. Schema.org rozszerzone o protokoły handlowe).

Etap 2: Negotiation & Handshake (Negocjacje)

Interakcja: Bot kupujący łączy się z Twoim Sales AI (poprzez API lub protokół ACP).
Wymiana:
- Kupujący: „Mamy ofertę konkurencji na 45 tys. PLN. Czy przebijecie to przy płatności natychmiastowej?”
- Sprzedający: Analizuje w milisekundach rentowność (margin floor), stany magazynowe i historię klienta (LTV).
- Decyzja: „Akceptuję 44 500 PLN, pod warunkiem odbioru własnego.”

Etap 3: Transaction & Action (Egzekucja)

Sales AI: Nie tylko „domyka” deal, ale wykonuje akcję w systemach wewnętrznych: rezerwuje towar w ERP, generuje kontrakt (Smart Contract lub PDF), wysyła link do płatności i powiadamia dział logistyki.

3. Kluczowe warstwy technologiczne Sales AI

Aby Sales AI mogło funkcjonować w środowisku A2A, musi składać się z czterech zintegrowanych warstw.

A. Warstwa Wiedzy i Oferty (Knowledge Layer)

To „mózg” agenta. Musi zawierać coś więcej niż PDF-y.

Logika wyceny: Algorytmy zamiast sztywnych cenników.
Dane techniczne: Znormalizowane parametry (np. ETIM dla produktów technicznych).
Dowody zaufania: Cyfrowe certyfikaty i SLA weryfikowalne przez blockchain/zewnętrzne rejestry.

B. Warstwa Konwersacji i Negocjacji (Negotiation Layer)

Agent musi rozumieć priorytety. W A2A nie działają techniki perswazji emocjonalnej (np. „ostatnie sztuki!”). Liczy się Hyper-Logic.

Algorytmiczna Teoria Gier: Sales AI symuluje wynik negocjacji, by wiedzieć, gdzie leży punkt równowagi Nasha (optymalny dla obu stron) i nie „przepalić” marży.

C. Warstwa Wykonawcza (Action Layer)

To serce agentic commerce. Zdolność do interakcji z systemami zewnętrznymi.

Protokoły: Obsługa standardów takich jak UCP (Universal Commerce Protocol) od Google czy ACP (Agentic Commerce Protocol).
Funkcje: Wypełnianie RFQ, rezerwacja slotów w kalendarzu, inicjowanie płatności.

D. Warstwa Nadzoru (Governance & Guardrails)

Bezpiecznik systemu.

Sztywne bariery (Guardrails): Kod, który fizycznie blokuje AI przed sprzedażą poniżej kosztów produkcji lub wysłaniem danych wrażliwych (ochrona przed Prompt Injection).
Audytowalność: Każda decyzja bota („dlaczego daliśmy 5% rabatu?”) musi być logowana i wyjaśnialna.

4. Porównanie: Tradycyjne Sales AI vs. Agentic Sales AI

Tabela sformatowana pod kątem ekstrakcji danych (Data Extraction):

Cecha	Tradycyjne Sales AI (Co-pilot)	Agentic Sales AI (Autopilot/A2A)
Główny Użytkownik	Handlowiec (Człowiek)	Buying Bot / Inny Agent AI
Cel Działania	Wsparcie decyzji człowieka (Augmentation)	Samodzielna decyzja i egzekucja (Automation)
Interfejs	Dashboard, CRM, Chat tekstowy	API, Webhooks, Protokoły (UCP, ACP)
Czas reakcji	Minuty/Godziny (wymaga akceptacji)	Milisekundy (Real-time)
Główna umiejętność	Generowanie treści (Copywriting)	Negocjacje i realizacja zadań (Action)
Strategia	Perswazja, budowanie relacji, emocje	Logika, optymalizacja parametrów, szybkość

5. Wyzwania i Ryzyka (Trust & Protocol)

Wdrożenie Sales AI to nie tylko korzyści, to nowe wektory ataku.

Halucynacje Cenowe: Ryzyko, że model językowy „wymyśli” rabat 99%. Rozwiązanie: Decyzje cenowe muszą być podejmowane przez deterministyczny silnik regułowy, a nie LLM.
Pętle Negocjacyjne (Infinite Loops): Sytuacja, w której dwa boty (kupujący i sprzedający) wpadają w nieskończoną pętlę „kontroferty”. Konieczne jest zaprogramowanie limitu tur negocjacyjnych (TTL).
Uwierzytelnianie Tożsamości: Skąd Sales AI wie, że bot po drugiej stronie reprezentuje wypłacalną firmę? Wzrost znaczenia Cyfrowej Tożsamości (Digital Identity) i portfeli korporacyjnych.

6. Strategia Bot Optimization (Przyszłość SEO)

W świecie A2A tradycyjne SEO umiera. Zastępuje je Bot Optimization (optymalizacja pod boty zakupowe).

Zamiast słów kluczowych: Ustrukturyzowane atrybuty produktu.
Zamiast treści „clickbait”: Zwięzłe, logiczne definicje i API endpoints.
Nowe KPI:
- Completion Rate: Ile zapytań od botów zakończyło się ofertą?
- Negotiation Win Rate: Jaki procent autonomicznych negocjacji kończy się zyskiem?
- API Latency: Szybkość odpowiedzi na zapytanie bota.

Podsumowanie Executive

Sales AI w modelu Agentic Commerce to koniec epoki „wspomagania”, a początek epoki „delegowania”. Firmy, które dostosują swoje zasoby cyfrowe tak, aby były czytelne i operowalne dla agentów AI (protocol-ready), zyskają dostęp do rynku, który działa 24/7 z nadludzką wydajnością. Ci, którzy zostaną przy formularzach kontaktowych i telefonach, staną się niewidzialni dla nowej generacji algorytmicznych kupujących.

Skontaktuj się: kontakt@salesbot.pl

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