W 2024 roku wartość rynku e-commerce wykorzystującego AI osiągnęła 7,25 miliarda dolarów, a prognozy na 2034 rok wskazują na wzrost do 64 miliardów dolarów. Algorytmy analizują nasze zachowania zakupowe, chatboty prowadzą konsultacje przez całą dobę, a systemy rekomendacyjne podpowiadają produkty zanim zdążymy ich poszukać. Sztuczna inteligencja niesie ze sobą zarówno bezprecedensowe możliwości, jak i nowe zagrożenia, o których konsumenci i przedsiębiorcy powinni wiedzieć.
Kluczowe wnioski
AI rewolucjonizuje doświadczenie zakupowe: W 2025 roku 85% firm e-commerce wykorzystuje rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, oferując hiperpersonalizowane rekomendacje, dynamiczne ceny i automatyzację procesów, co przekłada się na wzrost wartości koszyka nawet o 29%.
Deepfake staje się narzędziem oszustów: Oszustwa z wykorzystaniem technologii deepfake wzrosły o 500% w 2025 roku w porównaniu z rokiem poprzednim, generując straty przekraczające 200 milionów dolarów w samym pierwszym kwartale roku. W Polsce w 2024 roku przestępcy wykorzystali wizerunki 121 znanych osób do fałszywych reklam i oszustw inwestycyjnych.
Nowe regulacje prawne wyznaczają standardy: AI Act, którego kluczowe przepisy wchodzą w życie stopniowo od lutego 2025 roku, nakłada na przedsiębiorców wymogi przejrzystości algorytmów, oceny ryzyka i dokumentacji systemów AI, z surowymi sankcjami finansowymi za naruszenia.
Świadomość konsumenta to pierwsza linia obrony: Rozpoznawanie sygnałów ostrzegawczych przed oszustwami AI – od nienaturalnych ruchów twarzy w filmach po zbyt atrakcyjne oferty inwestycyjne – oraz weryfikacja źródeł informacji stają się kluczowymi umiejętnościami w erze handlu cyfrowego.
Jak AI zmienia sposób zakupów online
Sztuczna inteligencja fundamentalnie przekształca mechanizmy działania sklepów internetowych. Systemy uczenia maszynowego analizują tysiące punktów danych – od historii kliknięć i czasu spędzonego na poszczególnych stronach, po porzucone koszyki i wcześniejsze zakupy. Na tej podstawie algorytmy przewidują, które produkty mogą zainteresować konkretnego użytkownika, zanim jeszcze zacznie ich szukać. Amazon, pionier w tej dziedzinie, wykorzystuje modele predykcyjne do rekomendowania produktów z dokładnością, która przekłada się na miliardy dolarów dodatkowej sprzedaży rocznie.
Personalizacja wykracza dziś daleko poza proste sugestie zakupowe. Zalando dostosowuje interfejs swojej strony do indywidualnych nawyków użytkownika, zmieniając układ treści, wyeksponowane kategorie produktów, a nawet stosując personalizowane landing pages dla różnych segmentów klientów. System automatycznie rozpoznaje preferencje dotyczące rozmiarów, marek i stylów, eliminując potrzebę wielokrotnego przeglądania niepasujących ofert. W praktyce oznacza to, że dwóch użytkowników odwiedzających tę samą platformę widzi zupełnie różne wersje sklepu – każda dopasowana do ich wcześniejszych zachowań i prawdopodobnych zainteresowań.
Dynamiczne ustalanie cen to kolejny obszar, w którym AI zmienia zasady gry. Algorytmy analizują w czasie rzeczywistym czynniki takie jak popyt na dany produkt, ceny konkurencji, sezonowość, a nawet prognozy pogody, dostosowując oferty do aktualnych warunków rynkowych. Platformy do dostaw jedzenia (jak Uber Eats czy Glovo) stosują tę strategię, modyfikując ceny w zależności od natężenia zamówień i dostępności kurierów. Dla konsumentów oznacza to potencjalnie lepsze okazje w okresach niskiego popytu, ale także wyższe ceny w szczytowych momentach. Dla przedsiębiorców to narzędzie optymalizacji rentowności, które wymaga jednak ostrożności – zbyt agresywne strategie cenowe mogą zniechęcić klientów i zaszkodzić reputacji marki.
Rekomendacje produktowe i personalizacja – więcej niż algorytm
Technologie stojące za rekomendacjami produktowymi to skomplikowane systemy łączące różne podejścia analityczne. Filtry współpracy (collaborative filtering) analizują zachowania podobnych użytkowników – jeśli dwóch klientów kupowało podobne produkty w przeszłości, system zakłada, że mogą ich zainteresować te same pozycje w przyszłości. Modele hybrydowe łączą dane behawioralne z informacjami kontekstowymi, takimi jak aktualne trendy modowe czy sezonowość, tworząc wielowymiarowe profile zakupowe.
W 2025 roku rozwój przetwarzania języka naturalnego (NLP) przyniósł kolejny przełom – wyszukiwanie głosowe i konwersacyjne zakupy. Szacunki dotyczące udziału wyszukiwań głosowych są rozbieżne; wiarygodne źródła wskazują, że ok. jedna piąta użytkowników korzysta z voice search, przy czym udział w całkowitej liczbie zapytań jest trudny do precyzyjnego oszacowania, znaczący udział zmusza jednak sklepy do optymalizacji treści pod kątem mowy, a nie tylko tekstu. Chatboty oparte na modelach takich jak GPT czy Claude prowadzą naturalne rozmowy z klientami, pomagając w wyborze produktów, odpowiadając na pytania dotyczące specyfikacji i śledząc status zamówień. Badania wskazują, że w 2025 roku 75% interakcji z klientami w e-commerce obsługują właśnie zautomatyzowane asystenty AI.
Dla konsumentów ta personalizacja przynosi wygodę – zamiast przeszukiwać setki produktów, widzą od razu interesujące oferty. Istnieje jednak także druga strona medalu. Algorytmy mogą tworzyć bańki informacyjne, pokazując użytkownikom tylko to, co pasuje do ich wcześniejszych wyborów, ograniczając ekspozycję na nowe produkty czy kategorie. Badania pokazują, że nadmierna personalizacja może prowadzić do zmniejszenia różnorodności zakupów i wzmocnienia istniejących preferencji, nawet jeśli konsument byłby otwarty na nowe doświadczenia.
Automatyzacja obsługi klienta i marketing
Sztuczna inteligencja przejęła wiele zadań, które jeszcze kilka lat temu wymagały ciągłego zaangażowania zespołów marketingowych i obsługi klienta. Systemy automatyzacji kampanii analizują dane o zachowaniach użytkowników i same reagują w odpowiednich momentach – wysyłają przypomnienia o porzuconych koszykach z personalizowanymi rabatami, tworzą dynamiczne oferty promocyjne i planują kampanie reklamowe zintegrowane z platformami takimi jak Google Ads czy Facebook. Dla przedsiębiorców oznacza to możliwość odzyskania utraconej sprzedaży bez dodatkowego zaangażowania pracowników.
Generatywna AI, wykorzystująca modele językowe, wspiera także produkcję treści marketingowych. Sklepy internetowe używają jej do automatycznego tworzenia opisów produktów, tłumaczeń na różne języki i generowania postów w mediach społecznościowych. Narzędzia takie jak Sembot AI, wykorzystywane przez ponad tysiąc użytkowników i dwieście agencji marketingowych, automatyzują optymalizację feedów produktowych i tworzenie kampanii reklamowych. W przypadku dużych asortymentów generatywna AI pozwala skalować działania contentowe bez konieczności proporcjonalnego zwiększania zespołów redakcyjnych.
Systemy AI wspierają również zarządzanie zapasami i łańcuchem dostaw. Analiza predykcyjna, oparta na danych historycznych, trendach rynkowych i czynnikach sezonowych, pozwala dokładniej prognozować popyt na poszczególne produkty. Firmy mogą tym samym optymalizować poziomy magazynowe, unikając zarówno kosztownego nadmiernego składowania, jak i strat związanych z brakiem towaru. W praktyce przekłada się to na redukcję kosztów operacyjnych i zwiększenie efektywności całego procesu sprzedażowego.
Ciemna strona algorytmów – deepfake i oszustwa z użyciem AI
Rozwój sztucznej inteligencji to nie tylko korzyści – przestępcy szybko odkryli potencjał tych technologii do prowadzenia oszustw na niespotykaną dotąd skalę. Technologia deepfake, pozwalająca na tworzenie realistycznych fałszywych nagrań wideo i audio, stała się jednym z najgroźniejszych narzędzi w rękach cyberprzestępców. W 2025 roku odnotowano wzrost oszustw z wykorzystaniem deepfake o 500% w porównaniu z rokiem poprzednim. W samym pierwszym kwartale 2025 roku firmy na całym świecie straciły ponad 200 milionów dolarów w wyniku takich ataków, a analitycy przewidują, że do 2027 roku straty mogą osiągnąć w Stanach Zjednoczonych nawet 40 miliardów dolarów.
W Polsce skala problemu również rośnie niepokojąco. Państwowy Instytut Badawczy NASK podał, że w 2024 roku przestępcy wykorzystali wizerunki 121 znanych osób do manipulacji marketingowych i oszustw. Wśród ofiar znaleźli się dziennikarze, politycy, biznesmeni i celebryci – ich spreparowane wizerunki służyły do promowania fałszywych inwestycji, oszukańczych platform finansowych i rzekomych „cudownych lekarstw”. Przykładem była fałszywa reklama z wykorzystaniem wizerunku byłego prezydenta Andrzeja Dudy, który miał zachęcać do inwestycji w projekt Baltic Pipe, czy kampanie z wizerunkiem Rafała Brzóski promującego nieistniejące możliwości zarobkowe.
Mechanizmy oszustw są coraz bardziej wyrafinowane. W głośnej sprawie z 2024 roku oszuści sklonowali wizerunki i głosy kierownictwa firmy Arup, autoryzując przelew bankowy na kwotę 25 milionów dolarów. Pracownik, który uczestniczył w spreparowanej wideokonferencji, był przekonany, że rozmawia z prawdziwym zarządem firmy. Szczególnie niebezpieczny stał się vishing, czyli phishing głosowy wykorzystujący sztuczną inteligencję. Raport Pindrop z 2025 roku wskazuje na wzrost aktywności związanej z głosowymi deepfake’ami o 680% w ciągu ostatniego roku. Oszuści dzwonią do ofiar, podszywając się pod przedstawicieli banków czy firm kurierskich, wykorzystując sklonowane głosy pracowników tych instytucji.
W handlu internetowym AI jest wykorzystywana także do generowania fałszywych recenzji produktów, tworzenia nieistniejących sklepów z profesjonalnie wyglądającymi stronami i manipulowania cenami w celu wyłudzenia danych płatniczych. Platformy sprzedażowe borykają się z falą botów tworzących fikcyjne konta użytkowników, które następnie promują nieautentyczne oferty lub zasypują konkurencyjne produkty negatywnymi opiniami. Według ekspertów z Sumsub, w 2023 roku odnotowano dziesięciokrotny wzrost liczby wykrytych incydentów deepfake w porównaniu z 2022 rokiem, a trend ten nasila się w kolejnych latach.
Rozpoznawanie zagrożeń – na co zwracać uwagę
Ochrona przed oszustwami wykorzystującymi sztuczną inteligencję wymaga przede wszystkim świadomości zagrożeń i rozwijania umiejętności rozpoznawania podejrzanych sygnałów. W przypadku filmów i nagrań warto zwracać uwagę na nierealistyczne ruchy twarzy – usta mogą poruszać się nieco inaczej niż w naturalnej rozmowie, brakuje spontanicznej mimiki, a synchronizacja dźwięku z obrazem bywa niedoskonała. Głos w deepfake’ach często brzmi płasko, mechanicznie lub nie pasuje do emocjonalnego tonu wypowiedzi. Tło i oświetlenie mogą wyglądać sztucznie, z widocznymi artefaktami cyfrowymi czy rozmazanymi elementami.
Oszustwa często idą w parze z technikami socjotechnicznymi, wywierającymi presję emocjonalną na potencjalną ofiarę. Fałszywe nagrania z celebrytami obiecującymi szybki i bezpieczny zysk bez ryzyka, niezwykle atrakcyjne oferty inwestycyjne czy dramatyczne apele o pilne działanie – to wszystko powinno budzić czujność. W przypadku wątpliwości warto zastosować kilka praktycznych metod weryfikacji. Wpisanie w wyszukiwarkę nazwy projektu lub produktu wraz ze słowem „oszustwo” lub „scam” często prowadzi do ostrzeżeń innych użytkowników. Sprawdzenie, czy film pochodzi z oficjalnego kanału danej osoby lub instytucji, pozwala szybko zidentyfikować fałszywkę.
W kontaktach telefonicznych podejrzanym sygnałem jest prośba o pilne podanie danych osobowych, numerów kart płatniczych czy kodów autoryzacyjnych. Żadna legalna instytucja finansowa nie będzie wymagać takiej weryfikacji podczas niespodziewanego połączenia. Jeśli otrzymujemy telefon rzekomo od banku, najlepiej zakończyć rozmowę i oddzwonić na oficjalny numer infolinii danej instytucji, znaleziony na jej stronie internetowej. Podobnie z wiadomościami e-mail – zamiast klikać w podejrzane linki, warto samodzielnie wejść na stronę nadawcy i zweryfikować autentyczność komunikatu.
Przedsiębiorcy także muszą wykazać się czujnością. Coraz częściej oszuści podszywają się pod dostawców, kontrahentów czy członków zarządu firmy, próbując autoryzować przelewy lub wyłudzić poufne informacje. Wdrożenie polityki weryfikacji wszystkich niezwykłych próśb finansowych poprzez alternatywne kanały komunikacji – na przykład bezpośredni telefon do osoby, która rzekomo wysłała zlecenie – może uchronić przed stratami. Niektóre firmy wprowadzają zasadę „zero trust” w komunikacji cyfrowej, wymagając dodatkowego potwierdzenia dla wszelkich nietypowych działań, niezależnie od tego, jak wiarygodnie wygląda źródło prośby.
AI Act i regulacje prawne – nowa rzeczywistość dla przedsiębiorców
W odpowiedzi na rosnące zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją Unia Europejska wprowadziła AI Act – pierwszą na świecie kompleksową regulację prawną dla systemów i modeli AI. Rozporządzenie weszło w życie w sierpniu 2024 roku, ale jego przepisy są wdrażane stopniowo. Od lutego 2025 roku obowiązują zakazy dotyczące systemów o niedopuszczalnym ryzyku, od sierpnia 2025 roku obowiązują przepisy o nadzorze nad AI, a od sierpnia 2026 roku wejdą w życie wymogi dla systemów wysokiego ryzyka. Pełne stosowanie rozporządzenia przewidziano na sierpień 2027 roku.
AI Act wprowadza klasyfikację systemów sztucznej inteligencji według poziomu ryzyka. Systemy o niedopuszczalnym ryzyku, takie jak wykorzystywanie AI do manipulacji podświadomych zachowań ludzi czy stosowanie biometrycznej identyfikacji w czasie rzeczywistym w celach egzekwowania prawa (z określonymi wyjątkami), są całkowicie zakazane. Systemy wysokiego ryzyka – obejmujące między innymi algorytmy wykorzystywane w rekrutacji, ocenie zdolności kredytowej czy zarządzaniu infrastrukturą krytyczną – podlegają rygorystycznym wymogom dotyczącym oceny ryzyka, dokumentacji, nadzoru ludzkiego i przejrzystości działania.
Dla firm działających w e-commerce AI Act oznacza konkretne obowiązki. Przedsiębiorcy wykorzystujący algorytmy rekomendacyjne, systemy personalizacji ofert czy automatyzację procesów zakupowych muszą zapewnić transparentność – użytkownicy powinni wiedzieć, że wchodzą w interakcję z systemem AI, a nie z człowiekiem. Firmy muszą także przeprowadzać oceny wpływu swoich systemów na prawa konsumentów, dokumentować procesy podejmowania decyzji przez algorytmy i zapewnić możliwość weryfikacji tych decyzji przez organ nadzoru. Niespełnienie wymogów AI Act może skutkować surowymi sankcjami finansowymi – grzywny mogą sięgać nawet 7% globalnego rocznego obrotu przedsiębiorstwa lub 35 milionów euro, w zależności od tego, która kwota jest wyższa.
Oprócz AI Act przedsiębiorcy muszą uwzględnić także Digital Services Act (DSA) i Digital Markets Act (DMA), które nakładają wymogi przejrzystości algorytmów rekomendacyjnych, szybkiego usuwania nielegalnych treści i raportowania ryzyka związanego z dezinformacją. Nowe Rozporządzenie o ogólnym bezpieczeństwie produktów (GPSR), które stosuje się od grudnia 2024 roku, dodatkowo reguluje kwestie bezpieczeństwa towarów sprzedawanych online. Dla firm działających w e-commerce oznacza to konieczność inwestowania w technologie monitorowania zgodności, szkolenia pracowników i wdrażania nowych procedur prawnych. Ci przedsiębiorcy, którzy zaczną przygotowania wcześniej, zyskają przewagę konkurencyjną i unikną ryzyka kar.
Jak bezpiecznie korzystać z AI w handlu
Zarówno konsumenci, jak i przedsiębiorcy mogą czerpać korzyści z sztucznej inteligencji, jeśli podejdą do niej świadomie i zachowają ostrożność. Dla konsumentów podstawowym zaleceniem jest nie ufanie bezkrytycznie treściom w sieci. Nagrania obiecujące szybki zysk, promocje brzmiące zbyt dobrze, aby były prawdziwe, czy dramatyczne apele wzbudzające poczucie pilności – to wszystko powinno uruchamiać czerwone lampki ostrzegawcze. Zawsze warto sprawdzać źródło informacji – czy film pochodzi z oficjalnego kanału danej osoby lub instytucji, czy sklep internetowy posiada weryfikowalne dane kontaktowe i obecność w rejestrach działalności gospodarczej.
W praktyce oznacza to wykonanie kilku prostych kroków przed podjęciem decyzji zakupowej. Wpisanie nazwy sklepu wraz ze słowem „opinie” lub „oszustwo” w wyszukiwarkę często ujawnia, czy inne osoby miały problemy z danym sprzedawcą. Sprawdzenie regulaminu sklepu, polityki zwrotów i danych do kontaktu pomaga zweryfikować profesjonalizm firmy. W przypadku płatności online warto korzystać z bezpiecznych metod, takich jak karty wirtualne z limitami transakcji czy systemy typu PayPal oferujące ochronę kupujących. Nigdy nie należy przekazywać kodów autoryzacyjnych, haseł czy pełnych numerów kart przez telefon czy e-mail, nawet jeśli rozmówca twierdzi, że reprezentuje bank.
Przedsiębiorcy powinni traktować AI jako narzędzie wspierające, a nie zastępujące ludzką weryfikację i kontrolę. Wdrażanie systemów sztucznej inteligencji wymaga przeprowadzenia oceny ryzyka, dokumentowania procesów i zapewnienia nadzoru ze strony zespołu. Warto inwestować w narzędzia do wykrywania deepfake’ów i weryfikacji autentyczności komunikacji cyfrowej. Szkolenie pracowników w zakresie rozpoznawania zagrożeń związanych z AI oraz wdrożenie procedur dodatkowej weryfikacji nietypowych operacji finansowych może uchronić firmę przed poważnymi stratami.
Regularne audyty zgodności z przepisami, w tym z AI Act, DSA i GPSR, powinny stać się standardem w firmach działających w e-commerce. Dokumentowanie źródeł danych wykorzystywanych do trenowania algorytmów, zapewnienie przejrzystości systemów rekomendacyjnych i umożliwienie użytkownikom kontroli nad personalizacją to nie tylko wymogi prawne, ale także sposób budowania zaufania klientów. W erze, w której konsumenci są coraz bardziej świadomi zagrożeń cyfrowych, transparentność i etyczne podejście do AI mogą stać się kluczową przewagą konkurencyjną.
Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym to narzędzie ogromnych możliwości, które wymaga jednak odpowiedzialnego podejścia. Personalizacja zakupów, automatyzacja procesów i inteligentna analiza danych przynoszą realne korzyści, ale niosą ze sobą także ryzyka. Świadomość zagrożeń, umiejętność rozpoznawania oszustw i przestrzeganie regulacji prawnych to fundament bezpiecznego korzystania z AI – zarówno dla konsumentów, jak i przedsiębiorców. W cyfrowej rzeczywistości, w której granica między autentycznym a fałszywym zatarła się niemal całkowicie, zdrowy rozsądek i weryfikacja źródeł pozostają najlepszymi narzędziami ochrony.
tm, Zdjęcie z Pexels (autor: cottonbro studio)
