Svádí k tomu ostatně sama povaha technologie. V praxi se setkáváme s tím, že se někdy objeví technologie, kolem kterých je hype a naši klienti by je velmi rádi chtěli implementovat, avšak v praxi nepřináší téměř žádnou hodnotu a investice jsou bez návratu. Příkladem je třeba hlasové vyhledávání. Technologicky jde o zajímavé řešení, v praxi se ale ukázalo, že lidé hlasem hledají počasí, navigaci a rychlá fakta, ale produkty přes ně nenakupují. Navzdory letům předpovědí se toto chování zásadně nezměnilo. Podobné je to v e-commerce také s umělou inteligencí, která funguje nejlépe tam, kde ji zákazník vůbec nevidí.

 

AI v e-commerce lze rozdělit do tří navazujících vrstev. První je porozumění zákazníkovi: vyhledávání chápající skutečné potřeby, doporučovací systémy reagující na chování v reálném čase a personalizace přizpůsobující se každé návštěvě znovu. Druhá vrstva je konverzační: nástroje, s nimiž může zákazník mluvit jako s prodavačem, který se umí doptat a aktivně pomoci s výběrem. Na třetí úrovni jsou AI agenti, kteří přicházejí na e-shop místo zákazníka, prozkoumají zboží, ceny i dostupnost a nákup případně rovnou dokončí.

Pokud existuje jedna oblast, kde první vrstva přináší konzistentní a měřitelné výsledky, je to vyhledávání. Vyhledávací pole použije přibližně dvacet procent zákazníků, tato skupina ovšem generuje kolem dvaceti procent celkových tržeb, u knih dokonce téměř čtyřicet. Vyhledávající zákazník je zákazník s konkrétním záměrem. Pokud mu vyhledávání vrátí špatné výsledky nebo žádné, odchází a zpravidla už se nevrátí.

Klasické fulltextové vyhledávání tento záměr neumí číst. Zákazník napíše dotaz, systém hledá shodu slov v databázi. Jenže zákazníci nepíší stejně jako katalogy: píší s překlepy, synonymy, opisnými frázemi nebo dotazy v jiném jazyce. E-shop se správně nastaveným vyhledáváním má méně než 6 % vyhledávání bez výsledku. U špatně nastaveného vyhledávání tento podíl dosahuje 10 % až 40 %. Každé takové slepé místo představuje zákazníka, který odchází s prázdnou.

Nejlepší implementace proto dnes kombinují tři přístupy do hybridního vyhledávání: fulltextová vrstva zajišťuje přesnost při hledání konkrétního modelu, sémantická vrstva přidává porozumění kontextu a synonymům, AI vrstva řeší kromě jiného také případy, které by klasické vyhledávání nechalo bez výsledku. Výsledkem je systém, který funguje spolehlivě napříč všemi typy dotazů.

Vedle vyhledávání patří do první vrstvy také personalizace v reálném čase. Tradiční doporučovací systémy pracovaly s historií nákupů: koupil jsi tohle, možná budeš chtít tamto. Jenže zákazník, který si před třemi měsíci koupil lyže, je dnes na e-shopu možná proto, že hledá dárek pro dítě.

Zde nastupuje AI, která sleduje chování zákazníka v aktuální session: zvolené filtry, prohlížené produkty, čas strávený na konkrétní stránce, obsah košíku. Na základě těchto signálů průběžně upravuje pořadí výsledků i zobrazovaná doporučení. AI přitom dokáže zastavit zobrazování produktů, které zákazník už nakoupil, a místo nich nabídnout komplementární zboží. Výsledkem jsou doporučení, která reagují na to, co zákazník hledá právě teď.

Před nástupem AI dokázaly e-shopy pracovat prakticky jen se strukturovanými daty: barva, velikost, cena, kategorie. Obrovské množství kontextu přitom leželo v nestrukturovaných textech, jako jsou popisy produktů, recenze nebo dotazy zákazníků. AI dokáže z volného textu extrahovat parametry a kontext, které by člověk musel zadávat ručně. Z popisu „skvělé pro studenty žijící na koleji" vytvoří funkční filtr. Z fotografie produktu dokáže určit materiál, styl nebo technické parametry. Z tisíců zákaznických dotazů identifikuje, co lidé hledají a nenacházejí. AI generování produktových popisů zároveň šetří obrovské množství času při škálování katalogu.

Konverzační AI má v e-commerce dva různé příběhy. Ten první je varující. AI chatboti jako vyskakovací okna slibovali totéž, co zkušený prodavač v kamenném obchodě: radu ve správnou chvíli. Praxe ukázala, že načasování je klíčové. Podle průzkumu Clutch z roku 2025 sice 81 % zákazníků považuje některý AI nástroj za užitečný, ale zároveň 93 % říká, že AI může zážitek z nakupování i zhoršit. Chatboti patří k nejkontroverznějším nástrojům: 49 % uživatelů je považuje za frustrující, nejčastěji kvůli nerelevantním odpovědím nebo absenci cesty k živému operátorovi. Zákazníci výrazně inklinují k nástrojům, které si sami otevřou: 41 % preferuje přístup opt-in, zatímco proaktivní pop-upy odmítá 55 % uživatelů tím, že je rovnou zavře.

Ten druhý příběh je slibnější. Konverzační přístup dává smysl tam, kde zákazník potřebuje průvodce, ne jen vyhledávač: elektronika, sportovní vybavení, hudební nástroje, B2B nákupy. Zákazník popíše svou situaci přirozeným jazykem: jsme dva doma, máme malé dítě, nechceme platit moc za elektřinu, hledám slušnou pračku ve střední kategorii. AI pokládá doplňující otázky, zužuje možnosti a napodobuje zkušeného prodavače v kamenné prodejně. Klíčové je ale umístění: tento typ asistenta musí být integrován do jádra systému, ne naroubován jako vrstva navíc. Zákazník rychle pozná rozdíl.

Na horizontu se rýsuje posun, který má potenciál změnit e-commerce více než cokoliv předchozího: nakupování přes AI agenty. Stále více se prosazuje scénář, kdy zákazník položí otázku přímo v ChatGPT nebo Gemini a agent odpověď nezobrazí, rovnou ji vyřídí. Jiní zákazníci agenta vědomě posílají na konkrétní e-shop s úkolem: porovnej ceny, zkontroluj dostupnost, navrhni alternativy.

Pro e-shopy to znamená novou výzvu: připravit infrastrukturu na zákazníka, kterým není člověk, ale software. Průmysl na to reaguje konkrétními řešeními, která ale řeší různé vrstvy problému. Anthropic v listopadu 2024 zveřejnil jako open-source protokol MCP: obecný integrační protokol, který agentům umožňuje dotazovat se na libovolné datové zdroje nebo nástroje přes standardizované rozhraní. Google poté v lednu tohoto roku představil Universal Commerce Protocol, který jde o vrstvu dál a řeší samotnou transakci: e-shop se přes něj integruje přímo do Google AI Mode a Gemini tak, aby agent mohl nákup dokončit bez toho, aby zákazník vůbec navštívil web.

Dnes ještě většina nakupujících přichází na e-shop sama, ale infrastruktura pro jiný scénář už se buduje. Protokoly jako MCP nejsou technická kuriozita, jsou to první standardy pro svět, kde se e-shopy budou muset umět představit softwaru, ne jen člověku. Vyhledávání, katalog, data o dostupnosti a cenách: to vše musí fungovat strojově čitelně, rychle a bez tření. AI v e-commerce byla vždy o neviditelné vrstvě, která rozumí zákazníkovi rychleji než on sám.