AI e-commerce novinky: co se změnilo 25. února 2026

AI e-commerce novinky dnes: méně hype, více provozní reality

AI e-commerce novinky z 25. února 2026 jsou zajímavé hlavně tím, že se trh posouvá od obecných demo ukázek k praktickým workflow. Dnešní přehled Practical Ecommerce upozorňuje na několik uvedení produktů zaměřených na rozhodování v nákupu, doručení a práci s produktovým kontextem. Jinými slovy: už nejde o otázku, jestli AI v e-commerce pomůže, ale jestli na ni máte připravená data.

To je pro retail zásadní změna. Jakmile jsou AI funkce přímo v nákupní cestě, slabá produktová data přestávají být interní technický dluh a stávají se obchodním rizikem. Nepřesný atribut, špatné mapování varianty nebo nespolehlivý doručovací příslib teď dopadají přímo na marži, důvěru i opakovaný nákup.

Pokud chcete širší kontext, navazuje to na trend, který jsme popsali v článku o AI shopping assistants a připravenosti katalogu.

Co je v dnešních signálech trhu opravdu důležité

V dnešních AI e-commerce novinkách jsou pro e-shopové týmy nejdůležitější tři signály:

1. Dodavatelé balí AI jako hotové workflow produkty, ne jen jako obecné asistenty.
2. AI se přesouvá i do doručení a post-purchase fáze, nejen do tvorby obsahu.
3. Roste vertikální specializace, kde rozhoduje kvalita doménových dat (např. fit a sizing), ne jen model.

Dnešní přehled odkazuje na několik čerstvých uvedení a updatů v tomto směru. Každé z nich řeší jinou část funnelu, ale mají společný základ: propojená, strukturovaná a důvěryhodná data v okamžiku rozhodnutí. Jako zdroj dnešního přehledu můžete použít shrnutí od Practical Ecommerce a navazující oznámení od Akeneo a Metapack.

Pro e-commerce manažery je to výhoda. Nemusíte hádat, kam investovat jako první. Trh jasně ukazuje, že nejvyšší dopad mají projekty na průniku katalogové kvality, provozních pravidel a zákaznického intentu.

Tři vzorce launchů, které by retail měl sledovat

1) Agentic commerce napojený na produktové systémy

První vzorec je nástup agentic commerce scénářů přímo navázaných na produktová data a transakční kroky. Nejde jen o generování textu, ale o AI, která pomáhá dělat konkrétní úkoly: doporučit, porovnat, navigovat zákazníka a snížit friction v cestě k nákupu.

Strategicky to mění povahu chyb. Dříve slabý title znamenal nižší CTR. V agentic scénáři může neúplný atribut způsobit špatné doporučení, chybnou volbu varianty nebo špatné navedení do checkoutu.

Pokud modernizujete produktové operace, je výhodné spojit čištění dat a automatizaci workflow do jednoho plánu. Přehledně to uvidíte na funkcích Lasso a v use cases.

2) Delivery intelligence se posouvá blíž k nákupnímu rozhodnutí

Druhý vzorec je AI v logice doručení už v dřívější fázi nákupu. Dříve se optimalizace doručení řešila hlavně v checkoutu nebo po objednávce. Dnešní trend ukazuje, že hráči v delivery chtějí AI použít dřív: pro přesnost příslibu, práci s výjimkami a lepší nákladové rozhodování.

Pro retail to znamená, že kvalita fulfillment dat je součást merchandisingové kvality. Když AI doporučí možnost doručení s chybným ETA, zákazník zažije nesplněný slib. Výsledkem je vyšší zátěž supportu, více storna a nižší důvěra.

Praktický základ je jasný:

• Normalizovat metadata dopravy a SLA pravidla napříč kanály.
• Propojit produktová omezení (rozměry, křehkost, lokální restrikce) s fulfillment logikou.
• Měřit přesnost doručovacího příslibu jako klíčovou metriku, ne jen logistický detail.

Právě tady pomáhá podobná automatizační vrstva omezit ruční práci. Místo opakovaných oprav feedů můžete data sjednotit a obohatit ještě před tím, než vstoupí do AI rozhodování směrem k zákazníkovi.

3) Kategorie s vysokou návratností tlačí na fit AI

Třetí vzorec je kategoriálně specializovaná AI, hlavně ve fashion a footwear. Fit technologie tu existují dlouho, ale nová vlna je prezentována jako aktivní rozhodovací vrstva, ne jen doplněk ve formě tabulky velikostí.

Proč je to důležité právě teď? Kvůli tlaku na profitabilitu. Při dražší akvizici musí e-shopy současně zvyšovat konverzi i snižovat vratky. AI pro nákupní jistotu to zvládne jen tehdy, když má spolehlivá data o velikosti, materiálu a vztazích mezi variantami.

Mnoho týmů stále bere fit data jako „nice-to-have“. V roce 2026 je to ale čím dál víc základní produktová pravda, zvlášť v omnichannel prostředí, kde musí být konzistentní PDP, zákaznická podpora i poradenství na prodejně.

Co by měly datové týmy udělat během 30 dnů

Dnešní AI e-commerce novinky dávají smysl, jen pokud je převedete do konkrétního provozního plánu. Osvědčený 30denní rámec:

1. Auditujte rozhodovací atributy Zmapujte pole, na která AI nejvíc spoléhá: kompatibilita, rozměry, materiály, fit poznámky, přepravní omezení, servisní pravidla.

2. Vyčíslete riziko podle části funnelu Určete, kde slabá data nejvíc škodí: discovery, comparison, checkout nebo post-purchase.

3. Nastavte tři tvrdé KPI Například podíl no-result dotazů, míru vrácení v top kategoriích a přesnost doručovacího příslibu.

4. Zaveďte publish-quality gate Před publikací SKU validujte povinné atributy a logiku variant.

5. Spusťte úzký pilot Vyberte jednu kategorii s jasným vlastníkem dat. Vyhněte se pilotu, kde není zodpovědnost.

6. Zaveďte týdenní feedback loop Propojte obchodní metriky s metrikami kvality dat, aby merch, ops a produkt řešili root cause rychle.

Pokud dnes hodně čistíte data ručně, právě tady má automatizace největší dopad. Navázat můžete i na náš checklist kvality produktových dat a na feed QA checklist před spuštěním.

Strategický závěr pro e-commerce týmy v roce 2026

Nejdůležitější lekce z AI e-commerce novinek k 25. únoru 2026 je jednoduchá: nevyhrají týmy s nejefektnějším demo modelem, ale týmy s nejspolehlivějšími provozními daty napojenými na reálné workflow.

Pro disciplinované operátory je to dobrá zpráva. Nemusíte čekat na „big bang“ projekt. Stačí čistá struktura katalogu, jasné ownership a rytmus implementace, který převádí AI výstupy do měřitelného obchodního dopadu.

Pokud chcete přejít od experimentů ke stabilnímu nasazení, Lasso vám pomůže importovat nepořádek od dodavatelů, normalizovat ho do použitelného schématu a doplnit chybějící atributy dřív, než ovlivní zákaznickou zkušenost. Pro první plánování se podívejte na pricing nebo si domluvte konzultaci přes kontaktní stránku.

Z praxe se vyplácí držet jednoduchý rytmus: jeden týden datový audit, druhý týden opravy kritických atributů, třetí týden vyhodnocení KPI a teprve pak rozšíření pilotu. Tím udržíte AI rollout pod kontrolou a předejdete situaci, kdy se technologie nasadí rychleji než kvalita katalogu.

Další praktické rozbory sledujte v Lasso blogu, kde převádíme novinky z AI commerce do konkrétních kroků pro provoz e-shopů.