Czy asystenci zakupowi AI pomogą Wam trafić na najlepsze okazje Black Week? Nowości od OpenAI oraz Perplexity

W ostatnich dniach świat e-commerce i sztucznej inteligencji znów przyspieszył. Niemożliwe? A jednak. OpenAI i Perplexity wprowadzili nowe funkcje: asystentów zakupowych AI, które mogą znacząco zmienić sposób, w jaki robimy zakupy online. Mamy się z czego cieszyć czy też i w tym wypadku, jak przy każdej „niesamowitej okazji”, lepiej zachować ostrożność?

OpenAI: ChatGPT jako asystent zakupowy

OpenAI uruchomiła w ChatGPT funkcję „Shopping Research”: użytkownik zadaje pytanie w stylu „najlepszy telewizor do 2000 zł do małego salonu” albo „laptop do programowania, ekran min. 15 cal, do 5000 zł”. AI analizuje dostępne dane — specyfikacje, ceny, recenzje — i zbiera dla na rekomendacje. Można też porównać kilka produktów jednym zapytaniem. W interfejsie pojawiają się gotowe porównania i przewodniki zakupowe — coś w stylu „buyer’s guide”, co eliminuje potrzebę otwierania wielu kart i samodzielnego porównywania.

Uwaga: dla użytkowników planujących zakupy na święta: w szczytowym okresie zakupów OpenAI deklaruje „prawie nieograniczoną dostępność” tej funkcji.

Żeby jeszcze można było zapewnić sobie „prawie nieograniczoną” zasobność portfela….

Perplexity AI: personal shopper z pamięcią użytkownika

Perplexity również wprowadza AI-shopping assistant — nowość, którą reklamuje jako wyszukiwarkę bardziej spersonalizowaną niż ta tradycyjna. Krzemowy asystent uwzględnia preferencje użytkownika, jego lokalizację, historię interakcji, by lepiej dopasować rekomendacje. Dodatkowo Perplexity twierdzi, że użytkownik może bezpośrednio dokonać zakupu — dzięki integracji z systemem płatności i bazą partnerów-sprzedawców.

Co łączy oba narzędzia? Wspólnym mianownikiem jest podejście, które często nazywa się „agentic commerce” — czyli handel prowadzony przez agenta AI, a nie ręcznie przez użytkownika. Składa się na nie następujący miks: generatywne modele językowe (LLM) + mechanizm wyszukiwania online + interfejs czatu → zakupy prowadzone przez AI zamiast tradycyjnej nawigacji i wielu kart w przeglądarce.

Zalety, czyli co AI-asystenci mogą dać konsumentom

Przegląd plusów i minusów zacznijmy od krótszej listy. Na pierwszy ogień spójrzmy na to, co możemy zyskać z takimi asystetami.

Oszczędność czasu i wygoda — zamiast przeglądać dziesiątki stron i porównywarek, dostajesz gotową rekomendację lub krótką listę opcji. Szczególnie przydatne na szybko, np. przed świętami.
Spersonalizowane rekomendacje — AI bierze pod uwagę cele użytkownika, preferencje cenowe, historyczne zakupy: to może pomóc szybciej trafić w potrzeby czyli „pasujące” produkty.
Poradnik zakupowy + edukacja klienta — asystent może wskazać kompromisy (np. jeśli chcesz tani laptop + dobrą baterię) i pomóc sensownie porównać opcje. To zbliża e-commerce do doradztwa ze sklepu stacjonarnego.
Nowy impuls dla user experience — zakupy stają się konwersacją, a nie procesem klikania; to może poprawić komfort i satysfakcję użytkownika.
Dla przeciętnego konsumenta AI-asystent może działać jak osobisty doradca — szybki, skuteczny, dostępny 24/7.

Wady, wyzwania i powody do ostrożności

I teraz lista o wiele dłuższa. Lista o wiele bardziej rozbudowana. Lista budząca o wiele więcej refleksji niż lista poprzednia.

Problemy z jakością danych i niezawodnością – asystenci bazują na publicznych indeksach — często to po prostu zagnieżdżenie wyników z wyszukiwarek takich jak Bing/Google — co oznacza, że ich rekomendacje są tak dobre, jak „pierwsze wyniki wyszukiwania”. W dodatku — jak pokazują ostatnie badania — asystenci generatywni nadal potrafią „halucynować”, czyli podawać błędne informacje, nieaktualne ceny lub fałszywe specyfikacje.
Brak gwarancji co do dostępności, cen czy warunków zakupu — AI może nie sprawdzić w czasie rzeczywistym, czy produkt jest faktycznie na stanie lub czy cena się zmieniła. Często użytkownik i tak musi kliknąć do sklepu, by sfinalizować zakup.
Brak głębszej, kontekstowej wiedzy specjalistycznej – AI-asystenci raczej nie sprawdzą się w specyficznych, niszowych branżach — np. modzie, meblarstwie, technicznym sprzęcie. Czyli tam, gdzie liczy się kontekst: rozmiary, ergonomia, styl, trwałość. W kategoriach wymagających złożonej analizy (np. narzędzia, sprzęt techniczny, odzież techniczna, meble wymagające montażu), AI może nie wychwycić niuansów, które zna człowiek-specjalista.
Ryzyka regulacyjne, prywatności i praktyk rynkowych – w- przypadku startupu Perplexity, w mediach pojawiły się doniesienia o sporach prawnych z dużymi graczami e-commerce. Na przykład Amazon oskarżył Perplexity o nielegalny dostęp do kont użytkowników i automatyczne składanie zamówień bez jawności działania.
Wraz z rosnącą rolą AI-agentów, pojawiają się pytania o transparentność: czy AI działa jako niezależny doradca, czy jako ukryty kanał sprzedaży i reklamy? Czy użytkownik wie, kiedy to AI, a kiedy reklama sponsorowana? Właśnie tym obecnie zajmuje się np. sieć Walmart, gdzie testowane są tzw. „Sponsored Prompts” w firmowym AI-asystencie. Tym samym, AI-zakupy wkrótce przerodzą się w reklamowy kanał.
Zależność użytkowników od rozwiązań AI – jeśli konsumenci przyzwyczają się do „łatwych zakupów przez AI”, mogą stracić umiejętność krytycznej analizy — co jest ryzykiem, zwłaszcza w cenach, warunkach gwarancji czy uczciwości sprzedawców. Długofalowo — rynek może się skonsolidować wokół kilku gigantów AI + e-commerce, co utrudni startupom konkurowanie.

Czy founderzy mają się z czego cieszyć?

Nowa fala AI-asystentów zakupowych to zarówno zagrożenie, jak i szansa dla startupów.

Nisze i specjalizacje zyskują na wartości. Startupy, które budują rozwiązania vertical — np. dla mody, mebli, sprzętu specjalistycznego, wyposażenia wnętrz — z własnymi, wysokiej jakości bazami produktów, mogą dać lepsze doświadczenie niż „ogólne” AI. Jak zauważyli konkurenci OpenAI/Perplexity — zakupowi agenci AI tworzeni do wykonywania ogólnych zadań mają trudności z wysoką jakością rekomendacji w niszowych kategoriach

Przed startupami otwiera się możliwość integracji i współpracy z nowymi AI-agentami. Startupy mogą tworzyć własne katalogi, API, systemy CMS/ERP kompatybilne z agentic-AI — tak, by ich produkty były „gotowe” do rekomendacji przez ChatGPT czy Perplexity. To szansa, by zyskać widoczność i sprzedaż praktycznie bezpośrednio przez AI. Wartość dodana? To wydaje się oczywiste. Transparentność, etyka, jakość danych. Startupy, które postawią na jakość danych, uczciwość, zrozumiały przekaz i dobrą customer experience — mogą zbudować przewagę nad dużymi, anonimowymi agregatorami.

Nowi asystenci zakupowi AI od OpenAI i Perplexity to coś więcej niż dodatek — to zapowiedź rewolucji w e-commerce. Dla konsumentów mogą oznaczać większy komfort, oszczędność czasu i lepsze decyzje zakupowe. Dla rynku — przyspieszenie transformacji, konsolidację handlu online i nowe standardy zakupowe. Ale kluczowy będzie czas: jeśli generalistyczne AI ustandaryzują wątek „zakupów przez czat”, to dominacja tych narzędzi może mocno skomplikować sytuację dla mniejszych graczy — chyba że zaczynają koncentrować się na specjalizacji, jakości danych i własnej wartości dodanej.

Dla startupów: to czas na strategię, nie reagowanie. Kto zrozumie, że to dopiero początek — może zyskać przewagę w nowym modelu handlu. W najlepszym scenariuszu, asystenci AI będą katalizatorem wzrostu, a wyspecjalizowane, innowacyjne startupy — partnerami, którzy dzięki nim dotrą do klientów szybciej i skuteczniej.