У реду 2025. године, Европска комисија је представила Apply AI Strategy — опсежни политички оквир са циљем да се убрза усвајање и интеграција вештачке интелигенције у стратешким секторима Европске уније, укључујући e-commerce. Као део ове иницијативе, 2026. година се очекује да постане прекретница: планиране су кључне двоструке регулаторне промене, са смерницама за класификацију система вештачке интелигенције високог ризика и узајамни однос Акта о вештачкој интелигенцији са секторским законодавством које ће бити објављено у првом кварталу, а затим оперативно покретање важних хоризонталних оквира као што је Act on Digital Fairness касније у години. Ови потези постављају сцену за нови сет норми усклађености, захтева за транспарентност и технолошке стандарде, јер персонализација заснована на вештачкој интелигенцији постаје ендемска у окружењу за онлајн куповину.
Ова регулаторна путања је подржана Актом о вештачкој интелигенцији ЕУ, који ступа на снагу у августу 2026. године, и има за циљ да подстакне развој поузданих, транспарентних и неманипулативних система вештачке интелигенције у апликацијама које су окренуте потрошачима. Еволуирајуће окружење карактерише слојевит приступ: постојећи статути као што су Акт о дигиталним услугама, Акт о подацима и ускоро донесен Акт о дигиталној поштеној игри (DFA) сваки од њих адресира различите аспекте заштите дигиталних потрошача и фер дизајна у e-commerce, али долазак DFA треба да консолидује и усклади ове захтеве, обезбеђујући кохерентан стандард за персонализацију, препоруке и динамичко одређивање цена које покреће вештачка интелигенција у дигиталној малопродаји и шире.
Персонализација заснована на вештачкој интелигенцији у e-commerce: Регулаторни пејзаж ЕУ 2026. године
Импулс иза персонализације засноване на вештачкој интелигенцији у европском e-commerce обликују два императива: потрага за оптимизованим ангажовањем клијената и строге мере све координиранијег регулаторног оквира. Препоруке засноване на алгоритмима, прилагођена претрага, индивидуализовани садржај и модели динамичког одређивања цена сада су фундаментални за модерну дигиталну малопродају. Међутим, регулаторна ревизија ЕУ значи да се ове технологије морају применити у складу са секторским и хоризонталним правним стандардима усмереним на правичност, транспарентност и аутономију потрошача.
За дигиталне продавце, кључна дешавања укључују:
- Класификацију одређених алгоритама за персонализацију и препоруке као "високо ризичних" према Акту о вештачкој интелигенцији ако представљају значајан ризик за права потрошача или добробит, чиме се покрећу строге обавезе усклађености у вези са транспарентношћу, одговорношћу и ревизијом.
- Смернице за дизајн DFA, које регулишу не само резултат персонализације вођене вештачком интелигенцијом (шта се приказује), већ и метод презентације (кориснички интерфејс, добијање сагласности и избегавање манипулативних образаца дизајна).
Импликације за product feed и стандарде каталогизације
Персонализација вештачке интелигенције, да би ефикасно и у складу са прописима функционисала, поставља нове захтеве за основну инфраструктуру података e-commerce:
- Тачност, грануларност и ажурирање product feed у реалном времену постају кључни. Алгоритми за персонализацију захтевају робустан, високо структуриран улаз података да би испоручили релевантне препоруке, оптимизовали претрагу и омогућили адаптивно продају.
- Побољшани стандарди каталогизације су вођени регулаторним захтевом за транспарентност. Трговци на мало морају да обезбеде да подаци о производу — атрибути, слике, варијанте и порекло — испуњавају прагове комплетности и јасноће, омогућавајући потрошачима да доносе информисане одлуке и регулаторима да ревидирају резултате вештачке интелигенције за правичност или пристрасност.
- Нагласак DFA на неманипулативним праксама ставља терет на оператере e-commerce да јасно обелодане када су препоруке вођене алгоритмом и да обезбеде смислена објашњења за аутоматизоване резултате, чврсто укорењујући управљање каталозима и feed у домену права потрошача.
Квалитет product card, потпуност и брзина изласка на тржиште
Пресек вештачке интелигенције и нових регулаторних оквира утиче на управљање информацијама о производу на више нивоа:
- Квалитет и комплетност pages with product detail (PDP) постају не само питање оптимизације конверзије, већ и усклађености. Персонализовани преклопни садржај — као што су динамичке поруке, оцене или упоредне понуде — морају бити тачни, непроменљиви и подложни ревизији.
- Ригорозни стандарди података убрзавају брзину којом се нови производи могу укључити у дигиталне канале; међутим, они такође подижу лествицу за минималне одрживе податке о производу, са аутоматизованом валидацијом и обогаћивањем које покрећу no-code платформе са омогућеном вештачком интелигенцијом.
- Трагање од краја до краја и објашњивост за резултате персонализације захтевају нове форме метаподатака каталога, омогућавајући оператерима да прате зашто и како се одређени производи промовишу или препоручују.
Појава no-code и аутоматизације вештачке интелигенције
Регулаторни екосистем 2026. подстиче усвајање no-code и алата за аутоматизацију вештачке интелигенције који могу да обезбеде усклађеност по дизајну:
- No-code платформе омогућавају брзе прилагођавања логике персонализације, токова сагласности и елемената корисничког интерфејса као одговор на еволуцију регулаторних смерница без дугих циклуса инжењеринга.
- Аутоматизовани процеси генерисања садржаја, валидације и обогаћивања постају главни, омогућавајући продавцима да одрже високе стандарде квалитета података о производу и усклађености у великој мери, док истовремено подржавају вишејезично и међутржишно пословање.
Утицај на проширење асортимана и брзину
Оквир за персонализацију засновану на вештачкој интелигенцији, богат подацима, теоретски може да повећа брзину којом се проширења асортимана операционализују: аутоматизовано означавање производа, обогаћивање садржаја и хармонизација атрибута омогућавају да се нови SKUs укључе, локализују и учине претраживим или препоручљивим у року од неколико сати, а не дана. Међутим, ове ефикасности морају бити уравнотежене са проверама усклађености — тачку наглашену новим стандардима ЕУ. Неуспех да се обезбеди квалитет података, ревидираност или транспарентност могу изложити продавце на мало регулаторним казнама или ризику од репутације, посебно у случајевима који укључују аутоматско одређивање цена, прекограничне препоруке или „профилисање” осетљивих група потрошача.
Нерешени изазови и спремност индустрије
Упркос грануларности предстојеће регулативе, празнине постоје у тумачењу и спровођењу. Стручњаци за сектор напомињу да Акт о вештачкој интелигенцији, на пример, тренутно нуди минималне обавезе за већину алата за персонализацију који су окренути купцима, осим ако они не манипулишу или наносе штету корисницима. DFA настоји да попуни ове празнине, али његов коначни обим и операционализација остају предмети дебате међу креаторима политике и заинтересованим странама у индустрији. Конкретно, регулаторни праг за оно што представља „манипулативну” персонализацију или неправедно динамичко одређивање цена и даље се развија — изазов за тимове за производе и лидере за усклађеност.
Продавцима се сада саветује да предузму свеобухватне ревизије дизајна, прегледајући не само логику алгоритма, већ и елементе корисничког интерфејса, механизме сагласности и функције транспарентности. Проактивна адаптација — као што је елиминисање подразумеваних опција, обезбеђивање начина за кориснике да разумеју и контролишу персонализацију и одржавање ригорозне документације о понашању система вештачке интелигенције — дефинисаће нову основну линију за оперативну изврсност и ублажавање ризика.
Стратешка разматрања за e-commerce и инфраструктуру садржаја
Путања ка хармонизованом европском дигиталном тржишту са робусним могућностима персонализације вештачке интелигенције — и строгим обавезама правичности и усклађености — представља и прилику и ограничење.
Да би остали конкурентни и усклађени, оператери e-commerce и SaaS добављачи морају да:
- Инвестирају у инфраструктуру садржаја која даје приоритет квалитету података, ревизијским траговима и објашњењу.
- Користе no-code и алате засноване на вештачкој интелигенцији за одржавање агилности у листингу производа и процесима персонализације.
- Прате текући регулаторни развој, посебно оперативне детаље Акта о вештачкој интелигенцији, DFA и накнадних смерница.
- Поново размотре стратегије динамичког одређивања цена и логику персонализованог маркетинга како би се осигурала правичност — не само у правним терминима, већ и у складу са развојним очекивањима потрошача о поверењу и агенцији.
Како нови правни оквири сазревају, конкурентска предност ће фаворизовати оне организације које су у стању да испоруче дубоко персонализована искуства куповине на начин који је демонстративно правичан, транспарентан и поуздан. Регулаторне промене из 2026. године су стога не само препрека за усклађеност, већ и катализатор за следећу еволуцију европске инфраструктуре e-commerce.
За даље читање о предстојећим изазовима усклађености и најбољим праксама, погледајте Inside Privacy и Goodwin Law.
Из перспективе NotPIM, ова регулаторна промена наглашава критичну потребу за робусним управљањем подацима о производима. Нагласак на квалитету података, транспарентности и објашњивости директно утиче на то како продавци на мало управљају својим каталозима производа и покрећу персонализацију засновану на вештачкој интелигенцији. NotPIM нуди no-code решење које омогућава e-commerce предузећима да поједноставе критичне процесе података, омогућавајући им да испуне стандарде усклађености обогаћивањем података о производу, валидацијом feed и обезбеђивањем прецизне каталогизације, све то док одржавају агилност. Ово помаже предузећима да остану конкурентна на тржишту које се развија у Европи. Коришћењем product feed и праћењем препорука у овом чланку, можете да побољшате усклађеност. NotPIM такође помаже у решавању data integration challenges и побољшању тачности података о производу. Одржавање ових података је од виталног значаја, а creating a product page је важан део процеса. За оне који припремају квалитет и структуру својих података, погледајте наше sample feed ресурсе.