Gartner: $15 bilionów przez AI agentów do 2028 — nowa ekonomia maszyn

Tak — według Gartnera do 2028 roku nawet 15 bilionów dolarów wartości transakcyjnej może przepłynąć przez tzw. AI agent exchanges, czyli rynki i platformy, na których autonomiczni agenci AI będą odkrywać, negocjować i realizować działania w imieniu ludzi oraz firm. To nie jest tylko kolejna prognoza o „wzroście AI”, ale zapowiedź nowej warstwy gospodarki cyfrowej: ekonomii maszyn, w której oprogramowanie staje się uczestnikiem rynku.

Jeśli ta prognoza się zmaterializuje, firmy będą musiały przestać myśleć o AI wyłącznie jako o narzędziu do automatyzacji treści czy obsługi klienta. Stawką staje się gotowość organizacji do funkcjonowania w środowisku, gdzie zakup, porównanie ofert, rezerwacja usług, zarządzanie budżetem czy egzekucja procesów będą inicjowane przez agentów, a nie bezpośrednio przez człowieka.

Najważniejszy wniosek: Gartner prognozuje $15 bilionów przez AI agent exchanges do 2028

Kluczowa liczba brzmi: 15 bilionów dolarów do 2028 roku. To wartość, którą — według Gartnera — mają obsłużyć AI agent exchanges, czyli ekosystemy wymiany między agentami AI, aplikacjami, usługami i dostawcami.

Ta prognoza oznacza, że w ciągu najbliższych kilku lat powstanie nowy kanał dystrybucji popytu. Tak jak wcześniej firmy musiały dostosować się do wyszukiwarek, marketplace’ów i platform reklamowych, tak teraz będą musiały przygotować swoje produkty, dane i interfejsy do środowiska, w którym decyzje zakupowe będą wspierane lub wykonywane przez agentów.

Źródło: Gartner, materiał analityczny dotyczący rozwoju AI agent ecosystems i AI agent exchanges, cytowany w komunikacjach Gartner z 2024 roku dotyczących przyszłości agentic AI i gospodarki opartej na autonomicznych systemach.

Kontekst badania: czym są AI agent exchanges i dlaczego Gartner traktuje je poważnie

AI agent exchanges to nie pojedyncza aplikacja, ale warstwa infrastruktury rynku. W praktyce chodzi o platformy, na których agenci AI mogą:

• wyszukiwać usługi i zasoby,
• porównywać oferty między dostawcami,
• negocjować warunki,
• uruchamiać transakcje,
• koordynować wykonanie procesów,
• rozliczać efekty działań.

Różnica względem klasycznej automatyzacji jest zasadnicza. Dotychczas system działał według z góry zaprojektowanych workflow. Agent AI ma działać bardziej adaptacyjnie: rozumieć cel, wybierać narzędzia, korzystać z danych, podejmować kroki pośrednie i finalizować zadanie.

Gartner nie jest jedyną firmą badawczą, która wskazuje na przyspieszenie w tym kierunku. Szerszy kontekst potwierdzają także inne dane rynkowe:

• McKinsey wskazywał w badaniach global adoption of AI, że wykorzystanie AI w organizacjach weszło do mainstreamu i obejmuje coraz więcej funkcji biznesowych.
• BCG regularnie podkreśla, że największą wartość z AI generują firmy, które łączą modele, dane, procesy i zmiany organizacyjne, a nie tylko wdrażają pojedyncze narzędzia.
• Google Cloud i Meta intensywnie rozwijają warstwy agentowe, copilots, tool use oraz interoperacyjność modeli, co pokazuje, że rynek przygotowuje się do bardziej autonomicznych zastosowań AI.

Innymi słowy: prognoza Gartnera o 15 bilionach dolarów nie bierze się znikąd. Jest konsekwencją kilku jednoczesnych zjawisk: dojrzałości modeli generatywnych, spadku kosztów inferencji, wzrostu znaczenia API-first software oraz presji na automatyzację pracy wiedzy.

Co oznacza „nowa ekonomia maszyn” w praktyce

Termin „ekonomia maszyn” dobrze opisuje zmianę, w której software przestaje być tylko interfejsem dla użytkownika, a zaczyna działać jako podmiot operacyjny. Nie w sensie prawnym, ale w sensie ekonomicznym: wyszukuje, porównuje, rekomenduje, rezerwuje, kupuje i optymalizuje.

1. Zmieni się sposób pozyskiwania klientów

Do tej pory firmy walczyły o uwagę człowieka w Google, social mediach, reklamie i e-commerce. W modelu agentowym coraz częściej „klientem pośrednim” stanie się agent, który będzie oceniał:

• jakość i strukturę danych produktowych,
• dostępność API,
• przejrzystość cen,
• SLA i warunki realizacji,
• reputację marki wyrażoną w danych i recenzjach.

To oznacza, że sama kreacja marketingowa nie wystarczy. Liczyć się będzie także to, czy oferta firmy jest „czytelna” dla systemów agentowych.

2. Wzrośnie znaczenie machine-readable commerce

Produkty i usługi będą musiały być opisane tak, by mogły być interpretowane przez systemy AI. To przyspieszy rozwój:

• ustrukturyzowanych feedów produktowych,
• schema markup,
• udokumentowanych API,
• warstw uprawnień i polityk dla agentów,
• systemów weryfikacji tożsamości agentów.

Firmy, które już dziś inwestują w porządek danych, mogą zyskać przewagę podobną do tej, jaką dało wczesne SEO lub wejście na marketplace’y.

3. Zmieni się definicja przewagi konkurencyjnej

W gospodarce agentowej przewagę będą miały nie tylko najlepsze marki, ale też te organizacje, które potrafią być najłatwiej „obsługiwane” przez agentów. To oznacza, że ważne staną się:

• interoperacyjność systemów,
• czas odpowiedzi API,
• stabilność danych,
• logika cenowa możliwa do negocjacji maszynowej,
• automatyczne potwierdzanie warunków i realizacji.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Dla biznesu ta prognoza nie jest ciekawostką technologiczną. To sygnał, że należy równolegle przygotowywać trzy warstwy: popytu, operacji i governance.

Dla marketerów

Marketing będzie musiał być projektowany pod dwa typy odbiorców: ludzi i agentów. Człowiek nadal podejmie wiele decyzji, ale agent coraz częściej będzie filtrował opcje i zawężał shortlistę. To oznacza konieczność pracy nad:

• czytelnością oferty dla modeli AI,
• jakością danych produktowych i firmograficznych,
• obecnością marki w źródłach, z których korzystają modele,
• spójnością informacji między stroną, marketplace’ami, katalogami i dokumentacją.

W praktyce rośnie znaczenie treści eksperckich z danymi, bo modele i systemy rankingowe lepiej interpretują strony zawierające konkretne liczby, cytowane źródła i uporządkowaną strukturę informacji.

Dla sprzedaży i e-commerce

Zespoły handlowe powinny zakładać, że część procesu zakupowego zostanie zdelegowana do agentów po stronie klienta. Jeśli oferta nie jest dostępna przez API, ma niejasne warunki lub brak jej standaryzacji, firma może wypaść z procesu zanim handlowiec w ogóle dostanie lead.

Dla operacji i IT

Agentic AI bez integracji z systemami firmy pozostanie tylko demonstracją. Potrzebne będą:

• uporządkowane źródła danych,
• warstwa integracyjna między CRM, ERP, CMS i systemami transakcyjnymi,
• kontrola dostępu, logowanie działań agentów i audyt decyzji,
• mechanizmy human-in-the-loop dla działań o wysokim ryzyku.

Jak przygotować firmę na AI agent exchanges

Największy błąd to czekanie na „dojrzałość rynku”. Kiedy kanał staje się realny, przewagę zyskują zwykle organizacje, które przygotowały fundamenty wcześniej.

1. Zmapuj procesy, które agent może wykonać end-to-end

Nie zaczynaj od najbardziej ambitnych scenariuszy. Najpierw zidentyfikuj procesy o wysokiej powtarzalności i niskim ryzyku, np.:

• tworzenie ofert,
• kwalifikację leadów,
• monitoring cen,
• obsługę prostych zapytań zakupowych,
• rekomendacje produktów lub usług.

2. Uporządkuj dane i interfejsy

Agent nie „domyśli się” chaosu operacyjnego. Jeśli dane o produktach, klientach i stanach magazynowych są niespójne, autonomizacja procesów tylko przyspieszy błędy. Priorytetem powinny być:

• jeden wiarygodny właściciel danych,
• spójne identyfikatory produktów i usług,
• dokumentacja API,
• jasne polityki dostępu i autoryzacji.

3. Przygotuj ofertę pod konsumpcję maszynową

To ważne szczególnie dla e-commerce, SaaS, usług B2B i firm z powtarzalną wyceną. Zadbaj o to, by agent mógł łatwo odczytać:

• co sprzedajesz,
• dla kogo,
• za ile,
• na jakich warunkach,
• jak szybko realizujesz usługę,
• jakie są ograniczenia i SLA.

4. Wdróż governance dla agentów

Im więcej autonomii dostaje system, tym ważniejsze staje się zarządzanie ryzykiem. Organizacja powinna określić:

• jakie decyzje agent może podejmować samodzielnie,
• jakie wymagają zatwierdzenia człowieka,
• jak mierzyć jakość działania agenta,
• jak reagować na błędy, halucynacje i nadużycia,
• jak archiwizować historię działań do celów compliance.

5. Testuj nowe kanały widoczności

Tak jak firmy optymalizowały się pod SEO i marketplace’y, tak teraz powinny testować obecność w środowiskach AI-native. Dotyczy to zarówno widoczności treści, jak i gotowości transakcyjnej. Własna dokumentacja, strukturalne dane, wiedza ekspercka i dobrze przygotowane zasoby produktowe będą coraz ważniejsze.

Powiązane dane, które warto znać

Przykład strategiczny: co zrobią liderzy rynku

Liderzy nie będą czekać, aż agentic commerce stanie się standardem. Zrobią trzy rzeczy równolegle:

1. Stworzą warstwę agent-ready data i API.
2. Uruchomią wewnętrznych agentów do sprzedaży, obsługi i operacji.
3. Zaczną optymalizować ofertę pod systemy rekomendacyjne i transakcyjne oparte na AI.

To podejście daje podwójną korzyść. Po pierwsze, obniża koszty i skraca czas realizacji procesów wewnątrz firmy. Po drugie, przygotowuje organizację na świat, w którym część popytu przyjdzie nie z reklamy czy organicznego ruchu, ale z agentów działających po stronie klientów.

Największe ryzyka, o których nie można zapominać

• Błędne decyzje agentów — szczególnie tam, gdzie dane są niepełne lub zmienne.
• Brak zgodności regulacyjnej — zwłaszcza w branżach finansowych, zdrowotnych i regulowanych.
• Vendor lock-in — oparcie strategii agentowej na jednym dostawcy może ograniczyć elastyczność.
• Brak audytowalności — bez logów i wersjonowania decyzji trudno wykazać, dlaczego agent podjął określone działanie.
• Niewidoczność oferty dla agentów — nawet dobra marka może przegrać, jeśli jej oferta jest trudna do interpretacji maszynowej.

FAQ

Czym są AI agent exchanges?

To platformy lub ekosystemy, w których autonomiczni agenci AI mogą wyszukiwać, porównywać, negocjować i realizować działania lub transakcje między systemami, usługami i dostawcami.

Skąd pochodzi liczba 15 bilionów dolarów?

To prognoza Gartnera dotycząca wartości, która do 2028 roku ma przepłynąć przez AI agent exchanges. Warto śledzić aktualizacje Gartnera, ponieważ takie prognozy bywają rozwijane wraz z dojrzewaniem rynku.

Czy to oznacza, że ludzie znikną z procesu zakupowego?

Nie. Bardziej prawdopodobny jest model hybrydowy: człowiek określa cele, budżet i ograniczenia, a agent wykonuje analizę, rekomendacje i część operacji.

Jakie firmy powinny reagować już teraz?

W pierwszej kolejności e-commerce, SaaS, usługi B2B, fintech, travel, procurement, logistyka i firmy z powtarzalnymi procesami ofertowania lub zakupów.

Od czego zacząć wdrożenie?

Od danych, integracji i governance. Dopiero potem od pełnej autonomii. Najpierw uporządkuj podstawy, potem testuj scenariusze agentowe na ograniczonym ryzyku.

Źródła

• Gartner — komunikaty i analizy z 2024 roku dotyczące agentic AI, AI agents oraz AI agent exchanges, w tym prognoza o 15 bilionach dolarów wartości transakcyjnej do 2028 roku.
• McKinsey — The State of AI, najnowsze edycje raportu o adopcji AI w organizacjach.
• BCG — analizy dotyczące generative AI, transformacji operacyjnej i warunków tworzenia wartości z AI.

Wniosek dla zarządów i zespołów wzrostu

Prognoza Gartnera o 15 bilionach dolarów do 2028 roku sugeruje, że AI agent exchanges mogą stać się jednym z najważniejszych nowych kanałów transakcyjnych dekady. Dla firm oznacza to konieczność przejścia od eksperymentów z AI do przygotowania realnej gotowości operacyjnej: danych, API, governance i oferty czytelnej dla agentów.

Marki, które zaczną działać teraz, zyskają nie tylko efektywność wewnętrzną, ale też szansę na widoczność i udział w nowym obiegu popytu. Jeśli chcesz ocenić, czy Twoja organizacja jest gotowa na agentic AI, warto zacząć od audytu procesów, danych i kanałów cyfrowych. W CCZ Group pomagamy przełożyć takie trendy na praktyczną strategię wdrożenia i wzrostu.

Rafał Krawczyk

Od 2020 roku specjalizuję się w zaawansowanym technicznym SEO, GEO i inżynierii GAN. Trenuję modele AI do automatyzacji i optymalizacji rozbudowanych platform e-commerce pod kątem GEO i RAG. Odrzucam ręczne metody – współtworzę wieloagentowe ekosystemy, które automatyzują analizę, dobór strategii i masowe wdrożenia publikacji. Zgłębiam najdrobniejsze detale Web Performance, przekładając je na schematy uczenia naszych algorytmów, by przygotować domeny klientów na erę AI Search. Wolny czas spędzam z rodziną, a hobbystycznie programuję i rozbudowuję swój inteligentny dom.