FMCG Compassby

Relacje · Kongres

RetailTec Congress 2026: agent AI wchodzi do koszyka, a kaucja zmienia ścieżkę klienta

RetailTec Congress 2026, 4 listopada 2026 r., Warszawa, The Westin Warsaw

Organizator: MMC Polska. Podsumowanie FMCG Compass na podstawie własnych notatek z części kongresu, oficjalnej agendy oraz relacji uczestników i partnerów publikowanych po kongresie. Opublikowano 6 listopada 2026 r.

8. RetailTec Congress, pod hasłem „AI-driven Retail”, zgromadził liderów handlu i FMCG wokół jednego pytania: co technologia, a zwłaszcza sztuczna inteligencja, realnie zmienia w sprzedaży, kosztach i codziennym doświadczeniu klienta. Byliśmy na fragmencie programu i zebraliśmy to, co najważniejsze dla producenta, a całość uzupełniliśmy o relacje uczestników publikowane po kongresie.

1. Agent AI wchodzi na ścieżkę zakupową

Jednym z najgłośniejszych tematów był agent zakupowy, czyli program AI, który kupuje w imieniu klienta: sam wyszukuje produkty i kompletuje koszyk. W debacie „Nowa architektura handlu i doświadczenie klienta w dobie AI” Kamil Konikiewicz, Group Director Data & AI w Allegro, mówił, że agenci coraz śmielej wchodzą na ścieżkę zakupową, a klienci coraz sprawniej obsługują się sami. Michał Kuziemski, Head of Data Science & AI w Rossmann Polska, zwracał uwagę, że twardych wskaźników biznesowych jeszcze AI nie poruszył, ale sieć chce zawczasu rozumieć, jak taka technologia zmienia zachowanie klienta i cały biznes, bo gotowych, sprawdzonych rozwiązań na rynku po prostu nie ma. Wróciło też pytanie: jak zaprojektować doświadczenie zakupowe dla agenta, skoro kieruje się on zupełnie inną logiką niż człowiek przed ekranem.

Co to znaczy dla producenta: jeśli część zakupów zacznie przechodzić przez agenta, liczyć się może nie tylko to, jak produkt wygląda, ale też to, jak został opisany w danych, które czyta algorytm. Coraz częściej to właśnie te opisy, a nie sama ekspozycja, mogą przesądzać, czy agent w ogóle weźmie produkt pod uwagę.

2. Czy produkt „wyskakuje” w modelach AI

W tej samej debacie wybrzmiał praktyczny wątek widoczności w AI. Szymon Turnau, Digital Director w Auchan Retail Polska, mówił o wzbogacaniu opisów produktów z pomocą AI i o sprawdzaniu, czy pojawiają się one w odpowiedziach różnych modeli, czyli czy pojawiają się wtedy, gdy klient pyta model, co kupić. To nowa odsłona starej walki o widoczność: obok miejsca na półce i pozycji w wyszukiwarce dochodzi trzecie pole gry, czyli odpowiedź modelu AI.

Co to znaczy dla producenta: w świecie, w którym klient coraz częściej pyta model AI „co kupić”, produkt może w ogóle nie pojawić się w odpowiedzi, a jego miejsce zajmie konkurent. O tym, czy marka zostanie wskazana, może decydować nie budżet na ekspozycję, lecz jakość, kompletność i aktualność danych o produkcie.

3. AI w firmie: usprawnianie procesów, nie rewolucja

W debatach wyłaniał się dość zgodny obraz: AI najczęściej usprawnia standardowe, sprawdzone procesy i to właśnie przynosi realny efekt biznesowy. Osobnym wątkiem była personalizacja. Pełna, zaawansowana personalizacja obsługi wciąż obejmuje tylko niewielki ułamek ruchu i pozostaje bardziej zapowiedzią niż standardem, bo wymaga dojrzałych danych, zgód klientów i integracji systemów, których większość firm jeszcze nie ma poukładanych.

Struktury firm na razie się nie przebudowują, zmieniają się za to oczekiwania wobec poszczególnych ról. Padła też samokrytyka: brakuje systemowego podejścia do przeprojektowania procesów, a zbyt często poprawia się je fragmentarycznie, zamiast projektować od nowa. Wątek odpowiedzialności podsumował Tomasz Sachanowicz, Head of Off-site Retail Media w Żabka Ads, w wystąpieniu o algorytmach ekspansji i monetyzacji Retail Media: AI może liczyć za człowieka, ale nie może za niego odpowiadać, dlatego za każdą decyzją wspieraną przez AI powinien stać człowiek.

Co to znaczy dla producenta: największa wartość w przyszłości będzie generowana z gruntownego przeprojektowania jednego, dobrze wybranego procesu, na przykład obsługi zamówień albo przygotowania opisów produktów.

4. System kaucyjny: technologia zmienia ścieżkę klienta

W tej części ciekawy był wątek wizjonerski: pomysł, że kaucja mogłaby być spięta z całym ekosystemem, a to mogłoby realnie zmienić doświadczenia klienta. Wyobraź sobie, że butelkę oddajesz w sklepie, a korzyść odbierasz w zupełnie innym miejscu, na przykład jako rabat na prąd w domowym rachunku. To łączyłoby handel i energetykę w jedną ścieżkę nagradzania klienta.

Co to znaczy dla producenta: kaucja to nie tylko koszt i obowiązek. Jeśli zwrot opakowań zepnie się z płatnościami, aplikacjami sieci i usługami spoza handlu, powstanie nowa wartość dla klienta.

5. Blockchain i identyfikowalność: handel idzie w stronę transparentności

Powrócił temat możliwości prześledzenia, skąd produkt pochodzi i jaką drogą trafił na półkę. Pojawił się w tym kontekście blockchain, czyli technologia trwałego i trudnego do podrobienia zapisu takiej historii. Padł przykład sieci handlowej, która wykorzystywała blockchain do śledzenia świeżych produktów, na przykład ryb, oraz obserwacja, że rynki takie jak Chiny mocno stawiają na transparentność pochodzenia produktów.

Co to znaczy dla producenta: może rosnąć oczekiwanie, że producent pokaże pochodzenie produktu i jego drogę do sklepu. Firma, która ma uporządkowane dane o pochodzeniu i składzie, może łatwiej spełnić wymagania sieci handlowych, rynków eksportowych, a również modeli AI.

6. Cyfrowa gorączka złota: przewaga, marża i rotacja

Jednym z mocniejszych wątków całego dnia było pytanie, czy AI zmieni handel tak, jak zmienił go e-commerce. Marcin Czyczerski, menedżer i doradca strategiczny, były prezes CCC i MODIVO, zwracał uwagę, że w odróżnieniu od pandemii, która z dnia na dzień wymusiła skok do online, przy AI nie ma jednego wyraźnego sygnału do mobilizacji, przez co łatwo uwierzyć, że „nic się nie dzieje”. Z jego wystąpienia warte zapamiętania dla producenta są trzy myśli: wartość powstaje tam, gdzie jest masa marży, czyli iloczyn marży i rotacji; największe turbulencje napędzane przez AI czekają firmy średniej wielkości; a czas uwolniony dzięki automatyzacji lepiej zamienić na nowe kompetencje i wynik niż na redukcję etatów.

Co to znaczy dla producenta: przewagi nie da dziś sama obecność w nowej technologii, lecz to, gdzie firma ulokuje uwagę i pieniądze. Dla średniego producenta FMCG może to oznaczać, że bezpieczniej jest wcześnie wybrać jeden obszar, w którym AI realnie podnosi marżę albo rotację, niż czekać na wyraźny „sygnał start”, który przy AI może nie nadejść.

Co producent może zrobić już teraz

Źródła

← Wszystkie relacje · Kalendarz wydarzeń