U listopadu 2025. Europska komisija predstavila je strategiju Apply AI—sveobuhvatan politički okvir osmišljen za ubrzavanje usvajanja i integracije umjetne inteligencije u strateškim sektorima Europske unije, uključujući e-commerce. Kao dio ove inicijative, predviđa se da će 2026. postati prekretnica: ključne dvosmjerne regulatorne promjene planirane su tako da će se smjernice o klasifikaciji visokorizičnih AI sustava i interakciji Akta o umjetnoj inteligenciji sa sektorskim zakonodavstvom objaviti u prvom tromjesečju, a zatim slijedi operativno pokretanje važnih horizontalnih okvira poput Zakona o digitalnoj pravednosti (Digital Fairness Act) kasnije u godini. Ovi koraci postavljaju temelje za novi skup normi usklađenosti, zahtjeva transparentnosti i tehnoloških standarda dok personalizacija koju pokreće umjetna inteligencija postaje endemična unutar okruženja online kupnje.
Ovu regulatornu putanju podupire Akt o umjetnoj inteligenciji EU-a, koji stupa na snagu u kolovozu 2026. godine, a čiji je cilj potaknuti razvoj pouzdanih, transparentnih i nemanipulativnih AI sustava u aplikacijama usmjerenim na potrošače. Krajobraz u razvoju karakterizira višeslojni pristup: postojeći statuti kao što su Zakon o digitalnim uslugama, Zakon o podacima i uskoro donesen Zakon o digitalnoj pravednosti (DFA) bave se različitim aspektima digitalne zaštite potrošača i pravednog dizajna u e-commerceu, no dolazak DFA-a treba konsolidirati i uskladiti ove zahtjeve, osiguravajući koherentan standard za personalizaciju, preporuke i dinamično određivanje cijena na temelju umjetne inteligencije u digitalnom maloprodaji i šire.
Personalizacija vođena umjetnom inteligencijom u e-commerceu: Regulatorni krajolik EU-a za 2026.
Zamah iza personalizacije vođene umjetnom inteligencijom u europskom e-commerceu oblikovan je dvostrukim imperativom: potragom za optimiziranim angažmanom kupaca i strogim zahtjevima sve koordiniranijeg regulatornog okvira. Preporuke vođene algoritmima, prilagođena pretraga, individualizirani sadržaj i modeli dinamičnog određivanja cijena sada su temeljne za modernu digitalnu maloprodaju. Međutim, regulatorna revizija EU-a znači da se ove tehnologije moraju primjenjivati u skladu sa sektorskim i horizontalnim pravnim standardima usmjerenim na pravednost, transparentnost i autonomiju potrošača.
Za digitalne trgovce, ključni razvoj uključuje:
- Klasifikaciju određenih algoritama za personalizaciju i preporuke kao "visokorizičnih" prema Aktu o umjetnoj inteligenciji ako predstavljaju značajne rizike za prava potrošača ili dobrobit, čime se pokreću stroge obveze usklađenosti u pogledu transparentnosti, odgovornosti i mogućnosti revizije.
- Smjernice za dizajn DFA-a, koje reguliraju ne samo ishod personalizacije vođene umjetnom inteligencijom (što se prikazuje), već i način prezentacije (korisničko sučelje, dobivanje pristanka i izbjegavanje manipulativnih uzoraka dizajna).
Implikacije za product feedove i standarde katalogizacije
Personalizacija umjetnom inteligencijom, da bi djelovala učinkovito i u skladu sa zakonom, postavlja nove zahtjeve na temeljnu podatkovnu infrastrukturu e-commercea:
- Točnost, granularnost i ažuriranje product feedova u stvarnom vremenu postaju najvažniji. Algoritmi za personalizaciju zahtijevaju robusne, visoko strukturirane ulazne podatke za pružanje relevantnih preporuka, optimizaciju pretraživanja i omogućavanje adaptivnog merchandisinga.
- Poboljšani standardi katalogizacije vođeni su regulatornim zahtjevima za transparentnošću. Trgovci na malo moraju osigurati da podaci o proizvodima—atributi, slike, varijante i porijeklo—ispunjavaju pragove potpunosti i jasnoće, omogućujući potrošačima da donose informirane odluke i regulatorima da revidiraju AI izlaze radi pravednosti ili pristranosti.
- Naglasak DFA-a na nemanipulativnim praksama stavlja teret na e-commerce operatere da jasno otkriju kada su preporuke vođene algoritmima i da pruže smislena objašnjenja za automatizirane rezultate, usidravajući katalogizaciju i upravljanje feedovima izravno u domen potrošačkih prava.
Kvaliteta product carda, potpunost i brzina ulaska na tržište
Presjek umjetne inteligencije i novih regulatornih okvira utječe na upravljanje informacijama o proizvodima na više razina:
- Kvaliteta i potpunost stranica s detaljima o proizvodima (PDP) postaju ne samo pitanje optimizacije konverzije, već i usklađenosti. Personalizirani preklapajući sadržaj—kao što su dinamične poruke, ocjene ili komparativne ponude—mora biti točan, neobmanjujući i revidiran.
- Strogi standardi podataka ubrzavaju brzinu kojom se novi proizvodi mogu uključiti u digitalne kanale; međutim, oni također podižu ljestvicu za minimalne održive podatke o proizvodima, s automatiziranom validacijom i obogaćivanjem koje pokreću no-code platforme omogućene umjetnom inteligencijom.
- Sljedivost i objašnjenje od početka do kraja za rezultate personalizacije zahtijevaju nove oblike metapodataka kataloga, omogućujući operaterima da prate zašto i kako se određeni proizvodi promoviraju ili preporučuju.
Uspon no-code i AI automatizacije
Regulatorni ekosustav 2026. potiče usvajanje alata za no-code i AI automatizaciju koji mogu osigurati usklađenost dizajnom:
- No-code platforme omogućuju brze prilagodbe logici personalizacije, tijekovima pristanka i elementima korisničkog sučelja kao odgovor na promjenjive regulatorne smjernice bez dugotrajnih inženjerskih ciklusa.
- Automatizirano generiranje sadržaja, procesi validacije i obogaćivanja postaju uobičajeni, omogućujući trgovcima na malo da održavaju visoke standarde kvalitete podataka o proizvodima i usklađenost u mjerilu, istovremeno podržavajući višejezične i prekogranične operacije.
Utjecaj na širenje asortimana i brzinu
Okvir za personalizaciju zasnovan na podacima, vođen umjetnom inteligencijom, teoretski može povećati brzinu kojom se širenja asortimana operacionaliziraju: automatizirano označavanje proizvoda, obogaćivanje sadržaja i usklađivanje atributa omogućuju da se nove SKU-ove uključe, lokaliziraju i učine pretraživim ili preporučljivim u roku od nekoliko sati, a ne dana. Međutim, ove učinkovitosti moraju se uravnotežiti s provjerama usklađenosti—točka koju naglašavaju novi standardi EU-a. Nepoštivanje kvalitete podataka, revizije ili transparentnosti može izložiti trgovce na malo regulatornim kaznama ili riziku od ugleda, posebno u slučajevima koji uključuju automatizirano određivanje cijena, prekogranične preporuke ili "profiliranje" osjetljivih skupina potrošača.
Neriješeni izazovi i spremnost industrije
Unatoč granularnosti nadolazeće regulative, postoje praznine u tumačenju i provedbi. Stručnjaci iz sektora ističu da Akt o umjetnoj inteligenciji, na primjer, trenutno nudi minimalne obveze za većinu alata za personalizaciju usmjerenih na kupce, osim ako oni demonstrativno ne manipuliraju korisnicima ili ih ne štete. DFA nastoji popuniti te praznine, ali njegov konačni opseg i operacionalizacija ostaju teme rasprave među kreatorima politika i dionicima iz industrije. Konkretno, regulatorni prag za ono što predstavlja "manipulativnu" personalizaciju ili nepravedno dinamično određivanje cijena još uvijek se razvija—izazov za timove za proizvode i voditelje usklađenosti.
Trgovcima na malo se sada savjetuje da poduzmu sveobuhvatne revizije dizajna, pregledavajući ne samo algoritamsku logiku, već i elemente korisničkog sučelja, mehanizme pristanka i značajke transparentnosti. Proaktivna prilagodba—kao što je eliminiranje zadane suglasnosti, osiguravanje korisnički prilagođenih načina razumijevanja i kontrole personalizacije te održavanje rigorozne dokumentacije o ponašanju AI sustava—definirat će novu osnovu za operativnu izvrsnost i ublažavanje rizika.
Strateška razmatranja za e-commerce i infrastrukturu sadržaja
Put prema usklađenom europskom digitalnom tržištu s robusnim mogućnostima personalizacije umjetnom inteligencijom—i strogim obvezama pravednosti i usklađenosti—predstavlja i priliku i ograničenje.
Da bi ostali konkurentni i usklađeni, e-commerce operateri i SaaS pružatelji moraju:
- Ulagati u infrastrukturu sadržaja koja daje prioritet kvaliteti podataka, revizijskim tragovima i objašnjivosti.
- Iskoristiti no-code i alate vođene umjetnom inteligencijom za održavanje agilnosti u procesima nabrajanja proizvoda i personalizacije.
- Nadzirati tekuća regulatorna kretanja, posebno operativne detalje Akta o umjetnoj inteligenciji, DFA-a i naknadnih smjernica.
- Ponovno razmotriti strategije dinamičnog određivanja cijena i logiku personaliziranog marketinga kako bi se osigurala pravednost—ne samo u pravnom smislu, već i u skladu s razvojem očekivanja potrošača o povjerenju i zastupanju.
Kako novi pravni okviri sazrijevaju, konkurentska prednost će ići u prilog onim organizacijama koje su u mogućnosti pružiti duboko personalizirana iskustva kupnje na način koji je demonstrativno pravedan, transparentan i pouzdan. Regulatorne promjene iz 2026. godine stoga nisu samo prepreka usklađenosti, već katalizator za sljedeću evoluciju europske e-commerce infrastrukture.
Za daljnje čitanje o nadolazećim izazovima usklađenosti i najboljim praksama, pogledajte Inside Privacy i Goodwin Law.
Iz perspektive NotPIM-a, ovaj regulatorni pomak naglašava kritičnu potrebu za robusnim upravljanjem podacima o proizvodima. Naglasak na kvaliteti podataka, transparentnosti i objašnjivosti izravno utječe na način na koji trgovci na malo upravljaju svojim katalozima proizvoda i pokreću personalizaciju vođenu umjetnom inteligencijom. NotPIM nudi no-code rješenje koje omogućuje poduzećima e-commercea da pojednostave kritične procese podataka, omogućujući im da ispune standarde usklađenosti obogaćivanjem podataka o proizvodima, validacijom feedova i osiguravanjem točne katalogizacije, a istovremeno održavaju agilnost. To pomaže tvrtkama da ostanu konkurentne na tržištu u razvoju u Europi. Korištenjem product feeda i praćenjem preporuka u ovom članku možete poboljšati usklađenost. NotPIM također pomaže u rješavanju izazova integracije podataka i poboljšava točnost podataka o proizvodima. Održavanje ovih podataka je vitalno, a kreiranje product pagea važan je dio procesa. Za one koji pripremaju kvalitetu i strukturu svojih podataka, pogledajte naše resurse za sample feed.