W październiku 2025 r. Komisja Europejska zaprezentowała Strategię Apply AI – kompleksowe ramy polityczne mające na celu przyspieszenie wdrażania i integracji sztucznej inteligencji w strategicznych sektorach Unii Europejskiej, w tym w e-commerce. W ramach tej inicjatywy rok 2026 ma stać się punktem zwrotnym: zaplanowano kluczowe dwutorowe zmiany regulacyjne, a wytyczne dotyczące klasyfikacji systemów sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka i wzajemnego oddziaływania AI Act z przepisami sektorowymi mają zostać opublikowane w pierwszym kwartale, a następnie uruchomione zostaną ważne horyzontalne ramy, takie jak Digital Fairness Act. Kroki te przygotowują grunt pod nowy zestaw norm zgodności, wymogów dotyczących przejrzystości i standardów technologicznych, ponieważ spersonalizowane usługi oparte na sztucznej inteligencji stają się endemiczne w środowiskach zakupów online.
Ta trajektoria regulacyjna jest wspierana przez EU AI Act, który wchodzi w życie w sierpniu 2026 r. i ma na celu wspieranie rozwoju wiarygodnych, przejrzystych i niemanipulacyjnych systemów sztucznej inteligencji w aplikacjach skierowanych do konsumentów. Ewolucyjny krajobraz charakteryzuje się podejściem warstwowym: istniejące statuty, takie jak Digital Services Act, Data Act i wkrótce uchwalony Digital Fairness Act (DFA), dotyczą poszczególnych aspektów ochrony konsumentów w sferze cyfrowej i uczciwego projektowania w e-commerce, ale wprowadzenie DFA ma na celu skonsolidowanie i zharmonizowanie tych wymogów, zapewniając spójny standard dla spersonalizowanych usług, rekomendacji i dynamicznego ustalania cen opartych na sztucznej inteligencji w handlu detalicznym online i nie tylko.
Spersonalizowane usługi oparte na sztucznej inteligencji w e-commerce: krajobraz regulacyjny UE w 2026 r.
Dynamika stojąca za spersonalizowanymi usługami opartymi na sztucznej inteligencji w europejskim e-commerce kształtowana jest przez dwa imperatywy: dążenie do zoptymalizowanego zaangażowania klientów i restrykcje coraz bardziej skoordynowanych ram regulacyjnych. Algorytmiczne rekomendacje, dostosowane wyszukiwanie, spersonalizowane treści i dynamiczne modele cenowe są obecnie fundamentem nowoczesnego handlu detalicznego online. Jednak reforma regulacyjna UE oznacza, że technologie te muszą być wdrażane zgodnie ze standardami prawnymi sektoralnymi i horyzontalnymi, mającymi na celu zapewnienie uczciwości, przejrzystości i autonomii konsumentów.
Dla sprzedawców detalicznych online kluczowe zmiany obejmują:
- Klasyfikację niektórych algorytmów personalizacji i rekomendacji jako „wysokiego ryzyka” w ramach AI Act, jeśli stanowią one istotne ryzyko dla praw lub dobrego samopoczucia konsumentów, co powoduje rygorystyczne zobowiązania dotyczące zgodności w zakresie przejrzystości, odpowiedzialności i audytowalności.
- Wytyczne projektowe DFA, które regulują nie tylko wyniki personalizacji opartej na sztucznej inteligencji (to, co jest wyświetlane), ale także metodę prezentacji (interfejs użytkownika, uzyskiwanie zgody i unikanie manipulacyjnych wzorców projektowych).
Implikacje dla product feed i standardów katalogowania
Spersonalizowane usługi oparte na sztucznej inteligencji, aby działać skutecznie i zgodnie z przepisami, stawiają nowe wymagania wobec podstawowej infrastruktury danych e-commerce:
- Dokładność, szczegółowość i aktualizacja product feed w czasie rzeczywistym stają się najważniejsze. Algorytmy personalizacji wymagają solidnych, wysoce ustrukturyzowanych danych wejściowych, aby dostarczać trafne rekomendacje, optymalizować wyszukiwanie i umożliwiać adaptacyjne merchandising.
- Rozszerzone standardy katalogowania są napędzane przez wymóg przejrzystości regulacyjnej. Sprzedawcy detaliczni muszą zapewnić, że dane produktów – atrybuty, obrazy, warianty i pochodzenie – spełniają progi kompletności i jasności, umożliwiając konsumentom podejmowanie świadomych decyzji, a organom regulacyjnym audytowanie wyników sztucznej inteligencji pod kątem uczciwości lub stronniczości.
- Nacisk DFA na praktyki niemanipulacyjne nakłada na operatorów e-commerce obowiązek jasnego ujawniania, kiedy rekomendacje są generowane przez algorytmy i zapewniania sensownych wyjaśnień dotyczących zautomatyzowanych wyników, zakotwiczając katalogowanie i zarządzanie feedami bezpośrednio w domenie praw konsumentów.
Jakość product card, kompletność i czas wprowadzenia na rynek
Krzyżowanie się sztucznej inteligencji i nowych ram regulacyjnych wpływa na zarządzanie informacjami o produktach na wielu poziomach:
- Jakość i kompletność stron ze szczegółami produktu (PDP) stają się nie tylko kwestią optymalizacji konwersji, ale także zgodności. Spersonalizowana treść nakładki – taka jak dynamiczne wiadomości, oceny lub oferty porównawcze – musi być dokładna, niezawierająca oszustw i możliwa do audytu.
- Rygorystyczne standardy danych przyspieszają szybkość, z jaką nowe produkty mogą być wprowadzane do kanałów cyfrowych; podnoszą również poprzeczkę dla minimalnych danych produktu nadających się do użytku, z zautomatyzowaną walidacją i wzbogacaniem z wykorzystaniem platform no-code z obsługą sztucznej inteligencji.
- Kompleksowa identyfikowalność i wyjaśnialność wyników personalizacji wymagają nowych form metadanych katalogu, umożliwiając operatorom śledzenie, dlaczego i jak promowane lub rekomendowane są określone produkty.
Pojawienie się no-code i automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji
Ekosystem regulacyjny w 2026 r. zachęca do przyjęcia narzędzi no-code i automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, które mogą zapewnić zgodność z założenia:
- Platformy no-code umożliwiają szybkie dostosowania logiki personalizacji, przepływów zgód i elementów interfejsu użytkownika w odpowiedzi na zmieniające się wytyczne regulacyjne bez długotrwałych cykli inżynieryjnych.
- Zautomatyzowane procesy generowania treści, walidacji i wzbogacania stają się powszechne, umożliwiając sprzedawcom detalicznym utrzymywanie wysokich standardów jakości danych produktów i zgodności na dużą skalę, a także wspieranie operacji wielojęzycznych i międzyrynkowych.
Wpływ na rozszerzenie asortymentu i szybkość
Bogata w dane, oparta na sztucznej inteligencji ramy personalizacji może teoretycznie zwiększyć szybkość, z jaką rozszerzenia asortymentu są uruchamiane: zautomatyzowane tagowanie produktów, wzbogacanie treści i harmonizacja atrybutów pozwalają na wprowadzanie nowych numerów SKU, lokalizację i udostępnianie ich do wyszukiwania lub rekomendowania w ciągu kilku godzin, a nie dni. Jednak te efektywności muszą być zrównoważone z kontrolami zgodności – punkt podkreślony przez nowe standardy UE. Niezachowanie jakości danych, możliwości audytu lub przejrzystości może narazić sprzedawców detalicznych na kary regulacyjne lub ryzyko reputacyjne, szczególnie w przypadkach obejmujących zautomatyzowane ceny, rekomendacje transgraniczne lub „profilowanie” wrażliwych grup konsumentów.
Nierozwiązane wyzwania i gotowość branży
Pomimo szczegółowości nadchodzących regulacji, luki utrzymują się zarówno w interpretacji, jak i egzekwowaniu. Eksperci branżowi zauważają, że AI Act, na przykład, obecnie oferuje minimalne zobowiązania dla większości narzędzi personalizacji skierowanych do klientów, chyba że w sposób demonstracyjny manipulują lub szkodzą użytkownikom. DFA ma wypełnić te luki, ale jego ostateczny zakres i uruchomienie pozostają przedmiotem debaty wśród decydentów i interesariuszy branżowych. Warto zauważyć, że próg regulacyjny określający, co stanowi „manipulacyjną” personalizację lub nieuczciwe dynamiczne ceny, wciąż ewoluuje – wyzwanie dla zespołów produktowych i osób odpowiedzialnych za zgodność.
Sprzedawcom detalicznym zaleca się obecnie przeprowadzenie wszechstronnych audytów projektowych, przeglądając nie tylko logikę algorytmiczną, ale także elementy interfejsu użytkownika, mechanizmy zgody i funkcje przejrzystości. Proaktywne dostosowanie – takie jak eliminowanie domyślnych zgód, zapewnienie przyjaznych dla użytkownika sposobów zrozumienia i kontroli personalizacji oraz utrzymywanie rygorystycznej dokumentacji zachowania systemu sztucznej inteligencji – zdefiniuje nowy punkt wyjścia dla doskonałości operacyjnej i ograniczania ryzyka.
Uwarunkowania strategiczne dla e-commerce i infrastruktury treści
Trajektoria w kierunku zharmonizowanego europejskiego rynku cyfrowego z solidnymi możliwościami personalizacji opartymi na sztucznej inteligencji – oraz rygorystycznymi zobowiązaniami dotyczącymi uczciwości i zgodności – stanowi zarówno szansę, jak i ograniczenie.
Aby zachować konkurencyjność i zgodność, operatorzy e-commerce i dostawcy SaaS muszą:
- Inwestować w infrastrukturę treści, która priorytetowo traktuje jakość danych, ścieżki audytu i wyjaśnialność.
- Wykorzystywać narzędzia no-code i oparte na sztucznej inteligencji, aby zachować elastyczność w procesach katalogowania produktów i personalizacji.
- Monitorować bieżący rozwój regulacyjny, w szczególności szczegóły operacyjne AI Act, DFA i późniejszych wytycznych.
- Ponownie przeanalizować strategie dynamicznego ustalania cen i spersonalizowaną logikę marketingową, aby zapewnić uczciwość – nie tylko w sensie prawnym, ale także zgodnie z ewoluującymi oczekiwaniami konsumentów dotyczącymi zaufania i możliwości wyboru.
W miarę dojrzewania nowych ram prawnych przewaga konkurencyjna będzie sprzyjać tym organizacjom, które są w stanie zapewnić głęboko spersonalizowane doświadczenia zakupowe w sposób, który jest w sposób demonstracyjny uczciwy, przejrzysty i godny zaufania. Zmiany regulacyjne z 2026 r. są zatem nie tylko przeszkodą w zakresie zgodności, ale katalizatorem kolejnej ewolucji europejskiej infrastruktury e-commerce.
Aby uzyskać więcej informacji na temat nadchodzących wyzwań związanych ze zgodnością i najlepszych praktyk, zobacz Inside Privacy i Goodwin Law.
Z perspektywy NotPIM, ta zmiana regulacyjna podkreśla krytyczną potrzebę solidnego zarządzania danymi produktów. Nacisk na jakość danych, przejrzystość i wyjaśnialność bezpośrednio wpływa na sposób, w jaki sprzedawcy detaliczni zarządzają swoimi katalogami produktów i napędzają personalizację opartą na sztucznej inteligencji. NotPIM oferuje rozwiązanie no-code, które pozwala firmom e-commerce usprawnić krytyczne procesy danych, umożliwiając im spełnienie standardów zgodności poprzez wzbogacanie danych produktów, walidację feed i zapewnienie dokładnego katalogowania, a wszystko to przy jednoczesnym zachowaniu elastyczności. Pomaga to firmom zachować konkurencyjność na rozwijającym się europejskim rynku. Używając product feed i postępując zgodnie z zaleceniami zawartymi w tym artykule, możesz poprawić zgodność. NotPIM pomaga również rozwiązywać data integration challenges i poprawić dokładność danych produktów. Utrzymanie tych danych jest kluczowe, a creating a product page jest ważną częścią tego procesu. Dla tych, którzy przygotowują jakość i strukturę swoich danych, zapoznaj się z naszymi zasobami sample feed.