Stan obecny w kontekście machine customer, agentic customer i AI customer

W 2026 roku koncepcja „machine customer” lub „AI customer” – czyli sytuacji, w której klientem jest autonomiczny agent AI dokonujący zakupów w imieniu człowieka – staje się integralną częścią ekosystemu handlowego i usługowego. Agentic AI, czyli inteligentne systemy AI zdolne do samodzielnego planowania, podejmowania decyzji i wykonywania zadań, ewoluuje od prostych chatbotów do zaawansowanych asystentów zakupowych. Według raportów, adopcja AI w interakcjach z klientami wzrosła dramatycznie: w 2025 roku pierwszy kontakt klienta z AI lub botem osiągnął 85%, w porównaniu do zaledwie 15% w 2024 roku. To oznacza, że większość transakcji i zapytań jest obsługiwana przez AI, co redukuje koszty operacyjne firm o nawet 30-50% dzięki automatyzacji rutynowych zadań.

Obecnie agentic customer jest wdrażany głównie w sektorach retail, e-commerce i usługach finansowych. Na przykład, platformy takie jak OpenAI integrują agentów zakupowych bezpośrednio w przeglądarki, umożliwiając delegowanie decyzji zakupowych AI. Firmy raportują, że 89% z nich widzi wzrost przychodów dzięki AI, a niemal połowa już wdraża lub testuje agentów AI na dużą skalę. Jednak wyzwania obejmują brak zaufania do danych (hamujący pełną autonomię) oraz potrzebę integracji z istniejącymi systemami, co spowalnia adopcję w mniejszych przedsiębiorstwach. Stan ten charakteryzuje się przejściem od AI wspomagającego do AI działającego samodzielnie, gdzie agenci nie tylko odpowiadają na zapytania, ale przewidują potrzeby klientów i koordynują działania end-to-end.

Trendy w rozwoju machine customer, agentic customer i AI customer

W 2026 roku dominują trendy w kierunku multi-agentowych systemów, gdzie zamiast jednego „uniwersalnego” agenta, zespoły specjalistycznych AI współpracują, np. agent badawczy, decyzyjny i wykonawczy. Zapytania przedsiębiorstw o takie systemy wzrosły o 1445% między Q1 2024 a Q2 2025. Kluczowy trend to „agentic commerce”, gdzie AI staje się bramkarzem decyzji zakupowych – 24% użytkowników AI już polega na asystentach zakupowych, co zmusza marki do optymalizacji treści pod kątem AI, nie tylko ludzi.

Inne trendy obejmują:

Proaktywna personalizacja: Agenci AI przewidują potrzeby klientów przed ich zgłoszeniem, np. automatycznie rescheduling dostaw w przypadku opóźnień, co poprawia lojalność.
Integracja z voice AI: Głosowe interfejsy stają się normą, umożliwiając agentom AI prowadzenie konwersacji i transakcji bez ekranu.
Marketing do AI: Firmy muszą projektować produkty i treści, aby AI łatwo je znajdowało i polecało, co obejmuje strukturyzację danych dla LLM (large language models).
Przejście do celów, nie instrukcji: Zamiast komend, agenci otrzymują cele (np. „popraw satysfakcję klienta”), samodzielnie orchestrując procesy.
Wpływ na zatrudnienie: Niskokwalifikowane role w obsłudze klienta, jak call center, zanikają, co jest „śmiertelnym ciosem” dla absolwentów bez specjalistycznych umiejętności.

Do 2028 roku 33% aplikacji enterprise będzie zawierało agentic AI, co wskazuje na szybką ekspansję. Rynek autonomicznych agentów AI może osiągnąć 8,5 mld USD w 2026 roku, z potencjałem wzrostu do 45 mld USD do 2030 przy lepszej orkiestracji.

Nisze i możliwości w kontekście machine customer, agentic customer i AI customer

Nisze to obszary o wysokim potencjale wzrostu, gdzie agentic AI może wypełnić luki rynkowe. Jedną z nich jest healthcare, gdzie agenci AI symulują interakcje pacjenta-lekarz, personalizując terapie i urządzenia medyczne (np. AI-native biomedicine). Inna nisza to retail i CPG (consumer packaged goods), gdzie agenci AI zarządzają inwentarzem predykcyjnym i dynamicznym cenowaniem, redukując straty o 20-30%.

Kolejne nisze:

Badania rynkowe z syntetycznymi klientami: Zamiast drogich ankiet (140 mld USD rocznie), agenci AI symulują społeczeństwa klientów dla ciągłych insights.
Cyberbezpieczeństwo: Agenci AI w atakach i obronie, np. autonomiczne systemy detekcji zagrożeń.
Usługi profesjonalne: Nowe firmy agencyjne wykorzystujące AI do tańszych usług prawnych, marketingowych czy inżynieryjnych, gdzie tradycyjne firmy są wolne w adopcji.
Segmentacja klientów z AI: Zaawansowane klastering i rekomendacje marketingowe, korygujące błędy w 85% tradycyjnych metod.
Etyczne i regulacyjne wdrożenia: Nisza dla integratorów systemów, którzy wdrażają agentów AI z naciskiem na zaufanie, dane i compliance, co jest kluczowe dla 40% aplikacji enterprise do 2026.

Te nisze oferują szanse dla startupów i firm, które skupią się na zaufaniu, interoperacyjności i redesignie workflow, umożliwiającym pełne wykorzystanie AI customer.