### Što se dogodilo: Pojava agentnog trgovanja
U nedavnom intervjuu za InternetRetailing, Liva Ralaivola, potpredsjednica istraživanja u Criteou, opisala je budućnost agentnog trgovanja koja se brzo približava — novu paradigmu u online maloprodaji u kojoj AI agenti djeluju autonomno u ime potrošača. Za razliku od prethodnih valova umjetne inteligencije, koji su se usredotočili na pomoć i preporuke, agentno trgovanje uvodi sustave koji se samostalno usmjeravaju i proaktivno obavljaju otkrivanje proizvoda, usporedbu, pregovaranje, kupnju i upravljanje poslije prodaje, a sve transparentno povezano s namjerom i ograničenjima korisnika.
Ralaivola je naglasila da će ovi AI agenti uskoro postati glavno sučelje za kupnju, zamijenivši tradicionalne web stranice kao primarne točke dodira za potrošače. Ova vizija nadilazi puko automatiziranje: sustavi agentnog trgovanja osmišljeni su za interpretaciju nijansiranih preferencija, orkestriranje složenih transakcija i učenje iz svake interakcije korisnika. Criteo je odgovorio razvojem temeljnih AI modela za potporu ove transformacije, istodobno se usredotočujući na transparentnost i privatnost usred povećanog protoka i vrijednosti podataka o potrošačima.
### Značaj za e-trgovinu i infrastrukturu sadržaja
Uspon agentnog trgovanja označava odlučujući pomak u digitalnoj maloprodaji, noseći opsežne implikacije za svaki element infrastrukture e-trgovine i operacija sadržaja.
#### Utjecaj na podatkovne feedove proizvoda
AI agenti zahtijevaju detaljne, točne i strukturirane informacije o proizvodima kako bi učinkovito djelovali u ime korisnika. Za razliku od statičnog pregledavanja kataloga, agentno trgovanje ovisi o feedovima koji su čitljivi strojevima i ažurirani, što podržava usporedbu i odabir u stvarnom vremenu. Maloprodavači moraju ulagati u robusne, standardizirane feedove s proširenim pokrivenim atributima: boje, pristajanja, ocjena, održivosti i više. Tranzicija prisiljava na nadogradnju podataka i protokola validacije na razini industrije, minimizirajući latenciju i toleranciju pogrešaka. Nepružanje visokokvalitetnih feedova riskira nevidljivost u procesu kupnje putem umjetne inteligencije, jer će agenti automatski filtrirati nepotpune ili nedosljedne oglase.
#### Evolucija standarda kataloga
Agentno trgovanje zahtijeva interoperabilne standarde sadržaja, omogućujući besprijekornu razmjenu podataka putem platformi, tržišta i AI ekosustava. Zastarjele strukture kataloga, često fragmentirane i specifične za marku, nemaju semantičku dubinu koju zahtijevaju AI agenti. Pomak prema univerzalnim shemama — i za metapodatke o proizvodu i za ponudu — vjerojatno će se ubrzati, vođen potrebom za automatskom interpretacijom i točnošću odlučivanja. U nastajanju standardi kao što su GS1 i modeli otvorenih podataka poduprijet će integracije, osiguravajući da su opisi, specifikacije, cijene i dostupnost potrošni strojem i uvijek ažurirani.
#### Kvaliteta i potpunost stranica proizvoda
AI modeli agenta automatski procjenjuju oglase prema kvaliteti i potpunosti informacija. Atributi koji nedostaju, nejasnoće ili slabo strukturirane slike i tekst značajno smanjuju vjerojatnost da će AI agent predstaviti stavku. U praktičnom smislu, to povećava natjecateljske uloge za trgovce: ulaganje u obogaćeni sadržaj (od detaljnih dimenzija i medijskih sredstava do certifikata trećih strana) izravno utječe na vidljivost i konverziju unutar putovanja kupaca vođenih agentima. Alati za automatizaciju i reviziju sadržaja koje pokreće umjetna inteligencija sve će više postajati strateška sredstva za praćenje i optimizaciju kvalitete kataloga u velikim razmjerima.
#### Brzina uvođenja asortimana
Autonomija AI agenata pogoršava očekivanja za gotovo trenutna ažuriranja asortimana — i za nove proizvode i za promjene inventara. Trgovci na malo i robne marke moraju pojednostaviti tijekove rada uvođenja, automatizirajući prikupljanje podataka, normalizaciju i objavljivanje. Platforme bez koda i pokretane umjetnom inteligencijom koje poslovnim timovima omogućuju brzu prilagodbu ili proširenje asortimana bez zastoja IT-a postaju ključne. Ova agilnost više nije diferencijator, već osnovni zahtjev u krajobrazu trgovine u kojem će se agenti gravitirati k najpotpunijim i najnovijim bazenima asortimana.
#### Proliferacija automatizacije bez koda i umjetne inteligencije
Arhitektura agentnog trgovanja stvara nove slučajeve upotrebe za platforme bez koda i automatizaciju pokretanu umjetnom inteligencijom:
- Voditelji sadržaja mogu orkestrirati personalizirana pravila preporuka, A/B testove i pokretanje kampanja bez intervencije programera.
- Sadržaj proizvoda može se obogatiti ili prevesti pomoću generativne umjetne inteligencije, usklađen s kataloškim standardima i validiran za kompatibilnost s agentima u stvarnom vremenu.
- Optimizacija cijena, raspodjela zaliha i promotivne odluke mogu se izvršiti autonomno unutar postavljenih poslovnih ograda.
Ova demokratizacija složene komercijalne logike skraćuje cikluse izlaska na tržište i osnažuje netehničke timove da brzo iteriraju.
### Privatnost podataka, transparentnost i povjerenje
Kako agentno trgovanje pojačava opseg i dubinu obrade podataka, zabrinutost zbog privatnosti, pristranosti i objašnjivosti jača. Kupci će sve više komunicirati ne izravno s robnim markama, već putem svojih AI agenata — trend koji zamagljuje granicu između personalizirane usluge i algoritamske manipulacije. Propisi kao što je GDPR pružaju pravne okvire, ali Ralaivola ističe da se istinsko povjerenje korisnika oslanja na transparentnu razmjenu vrijednosti: potrošači moraju razumjeti koji se podaci koriste, zašto i koju korist imaju.
Maloprodavači i pružatelji rješenja razvijaju alate za objašnjenje, omogućujući agentima da priopće obrazloženje iza preporuka ili odabira proizvoda. Uvođenje jasnoće u ova neprozirna iskustva posredovana umjetnom inteligencijom ključno je, ne samo za usklađenost, već i za reputaciju robne marke na tržištu na kojem je povjerenje potrošača pokretna meta.
### Strateški imperativi za trgovce
Vremenski okvir koji su istaknuli Ralaivola i za kojim su se složili u nedavnim istraživanjima sugerira da će agentno trgovanje postići mainstream prihvaćanje do 2026. godine. Veliki igrači već eksperimentiraju s ugrađenim AI agentima za kupnju i temeljnim trgovačkim modelima, signalizirajući točku infleksije koja podsjeća na rane dane mobilne ili tržišne maloprodaje. Maloprodavači koji odgode prilagodbu agentnom trgovanju riskiraju marginalizaciju, jer AI agenti postaju arbitri izloženosti proizvoda i protoka transakcija.
Prilagodba ovoj budućnosti znači:
- Replatformiranje upravljanja podacima o proizvodima za automatizaciju i interoperabilnost.
- Nadogradnju stvaranja i obogaćivanja sadržaja za vidljivost AI agenata.
- Ulaganje u cjelovitost <a href="/hr/blog/product_feed/">feedova proizvoda</a>, s tekućim automatiziranim revizijama.
- Ubrzavanje uvođenja asortimana putem rješenja tijeka rada bez koda i umjetne inteligencije.
- Ugrađivanje transparentnosti i objašnjivosti u svaku preporuku i transakciju.
### Širi industrijski pogled
Značaj agentnog trgovanja široko je prepoznat izvan pojedinačnih tvrtki. Prema McKinseyju, napredni AI agenti uskoro će predvidjeti, personalizirati i automatizirati svaku fazu putovanja kupovine, pretvarajući pretraživanje i otkrivanje proizvoda u besprijekorne pozadinske operacije. Gartner predviđa da će do 2028. trećina poduzeća usvojiti agentnu umjetnu inteligenciju, što će u osnovi promijeniti angažman kupaca i logistiku. Rani pilot programi globalnih mreža plaćanja i maloprodajnih konglomerata služe kao javne validacije ove putanje.
Unatoč ovim napretcima, ostaju kritični izazovi: osiguravanje robusne prevencije prijevara, usklađivanje konkurentskih algoritamskih interesa i održavanje etičkih standarda u korištenju podataka. Sljedeći val inovacija vjerojatno će se usredotočiti na upravljanje, osiguravanje cjevovoda trgovine vođene umjetnom inteligencijom i definiranje jasne odgovornosti dok milijarde autonomnih agenata djeluju putem međusobno povezanih digitalnih izloga.
Agentno trgovanje trebalo bi redefinirati infrastrukturu e-trgovine, procese sadržaja i samu prirodu odnosa između potrošača i robne marke. Njegovo usvajanje nije samo tehnološka nadogradnja — to je duboka, sustavna transformacija koja će odrediti buduće pobjednike i gubitnike u digitalnoj maloprodaji.
Kako agentno trgovanje preoblikuje krajolik e-trgovine, potreba za robusnim upravljanjem podacima o proizvodima postaje najvažnija. Sposobnost pružanja sveobuhvatnih, strukturiranih feedova podataka bit će ključna za trgovce na malo kako bi ostali vidljivi agentima za kupnju vođenima umjetnom inteligencijom. NotPIM je osmišljen kako bi pomogao tvrtkama da se suoče upravo s tim izazovima, nudeći automatizirana rješenja za obogaćivanje kataloga, standardizaciju podataka i besprijekornu integraciju s raznim platformama e-trgovine. Vjerujemo da se ulaganjem u visokokvalitetne podatke o proizvodima i korištenjem automatizacije, maloprodavači mogu pozicionirati za uspjeh u ovoj budućnosti koju pokreće umjetna inteligencija.