Teza, którą warto dziś postawić, brzmi: realny wpływ AI na eliminowanie decyzji ludzi w finansach i e-commerce jest ograniczony bardziej do automatyzowania powtarzalnych czynności niż do pełnej autonomii konsumenckiej. Temat agentic commerce – czyli sytuacji, gdy autonomiczne agenty AI przejmują proces zakupowy od wyszukiwania ofert po sfinalizowanie transakcji – coraz częściej pojawia się w dyskusjach o przyszłości rynku, jednak dzisiejsza rola takich rozwiązań wymaga trzeźwej, krytycznej oceny. Hiperpersonalizacja, choć niewątpliwie wsparta przez algorytmy uczenia maszynowego, ma praktyczne ograniczenia, wynikające z oczekiwań użytkowników odnośnie kontroli i transparentności.
Agentic commerce – nie tyle zalążek rewolucji, co etap ewolucji
Sam termin agentic commerce definiuje się jako model, w którym cyfrowy agent (np. chatbot, wirtualny asystent) podejmuje decyzje zakupowe w imieniu klienta – analizując rynek, negocjując ceny i zawierając umowy. Realność tego zjawiska w Polsce to dopiero początek: chatboty generujące niewielki odsetek ruchu w e-commerce czy bankowości opartej na predykcji nie oznaczają przemieszczenia konsumenta na dalszy plan. Faktycznie, już ponad 20 milionów użytkowników bankowych aplikacji doświadcza personalizowanych komunikatów, dopasowanych ofert czy wsparcia w wyborze produktów. Kluczowe jednak pozostaje to, że… nadal są to narzędzia wspierające ludzi, a nie w pełni ich zastępujące.
W tym kontekście, autonomizacja AI nie znalazła jeszcze powszechnego społecznego przyzwolenia. Stosunkowo niskie wskaźniki transakcji realizowanych bez finalnej decyzji człowieka pokazują, jak wolno przesuwamy ciężar z „automatyzacji pod nadzorem” na „pełną autonomię” algorytmów. Pytania etyczne dotyczące ochrony danych, odpowiedzialności systemów oraz potencjalnych „mikrobaniek” informacyjnych są jak najbardziej uzasadnione – i nie znajdują jeszcze dojrzałych, wyczerpujących odpowiedzi.
Ile decyzji pozostawiamy maszynom – granice i kompromisy
Niepewność rodzi się przede wszystkim wokół tezy, że AI może lub powinna przejąć pełną kontrolę nad decyzjami konsumenckimi. W rzeczywistości, dostęp do ogromnych zbiorów danych pozwala jedynie modelować scenariusze i sugerować rozwiązania – klient wciąż decyduje, które informacje chce udostępnić i czy akceptuje rekomendacje maszyny. Obecne rozwiązania hiperpersonalizacji – tak w finansach, jak i e-commerce – przypominają raczej narzędzia wspomagania decyzji niż „autonomicznych pilotów” naszych portfeli.
Ważne jest więc, aby pamiętać, że przejście od personalizacji (czyli budowania interakcji „szytych na miarę” na podstawie danych z różnych źródeł) do pełnej autonomii agentów AI to nie tylko kwestia technologii, ale również społecznego konsensusu i regulacji.
W praktyce organizacje oraz użytkownicy powinni rozumieć, że aktualny etap rozwoju AI w finansach i handlu to narzędziowe wsparcie decyzji, a nie ich całkowite przejęcie przez algorytmy.
Jeśli interesuje Cię rzetelny, krytyczny ogląd zastosowań AI – śledź kolejne wpisy na https://sztucznainteligencjablog.pl/
