Spis treści
- Co to są agenci AI i dlaczego zmieniają retail oraz logistykę
- Autonomiczne zamówienia towaru i zarządzanie zapasami
- Optymalizacja układu półek dzięki wizji AI
- Sterowanie AMR-ami i autonomiczna logistyka magazynowa
- Dynamiczne promocje uwzględniające pogodę, korki i trendy społecznościowe
- Przykłady wdrożeń w dużych sieciach
- Jak to wygląda w Polsce?
- Korzyści biznesowe i główne wyzwania
Co to są agenci AI i dlaczego zmieniają retail oraz logistykę
Agenci AI (agentic AI) to systemy, które nie tylko analizują dane, ale planują i wykonują wieloetapowe zadania – w granicach ustalonych reguł. W odróżnieniu od klasycznych chatbotów potrafią korzystać z zewnętrznych narzędzi, reagować w czasie zbliżonym do rzeczywistego i podejmować decyzje operacyjne.
W retailu i logistyce pozwalają przejść od reaktywnego do bardziej proaktywnego zarządzania. Monitorują sprzedaż, pogodę, ruch uliczny czy viralowe trendy i działają częściowo autonomicznie – zwykle z ograniczonym nadzorem człowieka. To jednak wciąż wczesna faza komercjalizacji, ale duże sieci już widzą pierwsze efekty.
Polecamy: Ekologiczne aspekty druku 3D – mniej odpadów, więcej zrównoważonej produkcji
Autonomiczne zamówienia towaru i zarządzanie zapasami
Agenci śledzą poziomy zapasów, sprzedaż w POS i sygnały zewnętrzne. Gdy stock spada lub popyt rośnie, mogą automatycznie generować zamówienia w określonych scenariuszach, sugerować relokację towaru między lokalizacjami lub korygować harmonogramy dostaw.
Dzięki temu ograniczają nadmiar i braki. W wybranych kategoriach i przy dobrej jakości danych precyzja prognoz może wzrosnąć nawet o 30–40% względem tradycyjnych metod, co przekłada się na mniejsze straty z przeterminowania i lepszą rotację.
Optymalizacja układu półek dzięki wizji AI
Kamery i sensory monitorują półki w czasie zbliżonym do rzeczywistego – wykrywają braki, niezgodności z planogramem czy słabe strefy sprzedaży. Agent może sugerować zmiany ekspozycji, generować zadania uzupełnienia dla personelu lub – w określonych scenariuszach – aktualizować ceny na elektronicznych etykietach.
Czas reakcji może skrócić się z godzin do minut, co poprawia widoczność towaru i konwersję.
Sterowanie AMR-ami i autonomiczna logistyka magazynowa
W magazynach agenci współpracują z robotami AMR poprzez systemy typu Warehouse Execution. Gdy robot napotka przeszkodę lub zmieni się priorytet, system może przeliczać trasy floty w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Efektem jest szybsze kompletowanie i wyższa dokładność. Agenci wspierają także koordynację przenoszenia palet oraz wykrywanie i obsługę awarii, co pomaga ograniczać przestoje.
Dynamiczne promocje uwzględniające pogodę, korki i trendy społecznościowe
Agenci analizują pogodę, natężenie ruchu, sprzedaż online oraz wybrane sygnały z mediów społecznościowych, takich jak TikTok czy X. W upalny dzień mogą rekomendować promocje na napoje lub lody, a przy rosnącym zainteresowaniu produktem – zwiększać jego widoczność.
W logistyce wspierają dynamiczne planowanie tras, pomagając unikać korków. To pozwala lepiej wykorzystać szczyty popytu i przyspieszyć obrót zapasami.
Polecamy: E‑commerce i fulfillment w nowoczesnych magazynach – jak technologie zmieniają logistykę?
Przykłady wdrożeń w dużych sieciach
Walmart rozwija agentic AI na kilku frontach. Wally – narzędzie dla merchantów – wspiera automatyzację analizy danych, diagnostykę sprzedaży i obliczenia w określonych scenariuszach. Load Planner i Dispatcher pomagają planować trasy floty, uwzględniając pogodę i natężenie ruchu. Sieć testuje także integracje z Universal Commerce Protocol (UCP), co w pilotażowych przypadkach pozwala agentom na automatyczne zakupy z katalogów.
W Europie SPAR Austria osiąga wysoką dokładność prognoz – ponad 90% w wybranych kategoriach i pilotażowych wdrożeniach – co ogranicza marnotrawstwo żywności i koszty. Platformy takie jak Addverb pokazują skuteczną koordynację AMR na dużą skalę.
Jak to wygląda w Polsce?
W Polsce najbardziej widocznym wdrożeniem jest pilotaż InPost z asystentem Von Halsky, uruchomiony 16 marca 2026. To konwersacyjny asystent zakupowy w aplikacji InPost Mobile – użytkownik opisuje potrzebę (tekst lub głos), a Von Halsky (sympatyczny pies z „nosem do okazji”) wyszukuje, porównuje oferty od ponad 4000 sprzedawców i rekomenduje najlepsze opcje na podstawie określonych reguł i algorytmów AI. Zakup finalizuje się przez InPost Pay z darmową dostawą i zwrotami w ramach InPost Plus.
Obecnie dostępny jest w wersji beta dla ograniczonej grupy użytkowników – pełna premiera planowana jest na II–III kwartał 2026. To agent skierowany do klienta końcowego (agentic shopping), a nie autonomiczny system backendowy zarządzający zapasami czy flotą robotów w magazynach InPost.
Inne duże polskie sieci obecnie nie komunikują jeszcze pełnoskalowych wdrożeń agentic AI w stylu samodzielnego zamawiania towaru czy sterowania flotą robotów – wciąż dominują klasyczne systemy AI do prognozowania popytu i optymalizacji promocji.
Polecamy: Inteligentny transport wewnętrzny w magazynach – automatyzacja i integracja
Korzyści biznesowe i główne wyzwania
Sieci zyskują szybszą reakcję na zmiany popytu, mniejsze braki i niższe koszty operacyjne. Pracownicy są odciążeni od rutynowych zadań, a klienci otrzymują lepszą dostępność towaru.
Wyzwania obejmują integrację ze starymi systemami, jakość danych wejściowych, bezpieczeństwo oraz konieczność wdrożenia reguł i limitów, by agent nie podejmował decyzji poza określonymi granicami. Wdrożenia wymagają także czasu na testy i szkolenia, stąd etap pilotaży.
Podsumowując, aktualnie agenci AI w retailu i logistyce to już nie tylko proof-of-concept – Walmart, SPAR Austria i InPost (Von Halsky) pokazują realne kroki w stronę autonomii. W Polsce Von Halsky startuje jako pilotażowy asystent zakupowy dla klientów, a nie pełny agent backendowy.
Pełna autonomia procesów (zamówienia, AMR, dynamiczne decyzje) rozwija się najszybciej w największych globalnych graczach, w ograniczonych scenariuszach i wybranych procesach. Sieci, które zainwestują w dane i integracje teraz, zyskają przewagę w najbliższych kwartałach. Kierunek rozwoju handlu zmierza w stronę agentic AI – ale na razie pozostaje to etap testów i wczesnych wdrożeń.
***
Źródła: wbj.pl, bank.pl, itwiz.pl, cyfrowa.rp.pl, nowymarketing.pl, expresselblag.pl, corporate.walmart.com, almcorp.com, deloitte.com, airia.com, emarketer.com, pb.pl
Materiał powstał przy wykorzystaniu AI
Przejdź go galerii: Ciekawa i kolorowa elewacja hali przemysłowej. Hale przemysłowe z nieszablonowymi fasadami
16
