Polska firma Klono zamierza zastąpić personel sprzedażowy sztuczną inteligencją. Czy to się sprawdzi w punktach sprzedaży?

W jaki sposób sztuczna inteligencja mogłaby przejąć obowiązki personelu w sklepach stacjonarnych? Polska firma Klono ma na to swoją koncepcję, łączącą fizyczne stanowiska, chatboty oraz wirtualne persony sprzedawców lub konsultantów. Teoretycznie pomysł prezentuje się obiecująco, opis jest przekonujący, jednak kluczowe są detale. Pomimo tego, pierwsze implementacje mają wystartować na przełomie lutego i marca.

Polska firma Klono pracuje nad rozwiązaniami, które zastępują pracowników tradycyjnych sklepów, wykorzystując agentów AI
Technologia, oparta o „Future Commerce Platform”, scala terminale AI, chatboty oraz wirtualnych doradców
Systemy te oferują różnorodne opcje interakcji z klientami, w tym obsługę głosową, odczytywanie kodów oraz interaktywne gry
Pierwsze wdrożenia są przewidywane na początek 2026 roku, chociaż technologia wciąż wymaga udoskonaleń
Mimo nowatorskich ambicji, projekt ten napotyka trudności implementacyjne, włączając w to ograniczenia techniczne i niedoskonałości wykonawcze

Co czeka sztuczną inteligencję w 2026 roku?

Klono to startup, który rozwija platformę nazywaną „Future Commerce Platform”, dedykowaną dla agentów opartych na sztucznej inteligencji (AI). Jej kluczowym celem jest danie możliwości tym agentom w zakresie tworzenia, zarządzania i wykorzystywania usług w sposób całościowy. Prościej mówiąc — Klono poszukuje metod, aby zastąpić pracowników sztuczną inteligencją, i to w szerokim spektrum, jak na standardy rynkowe — od uruchomienia awatarów AI w fizycznych punktach w sklepach (wyobraźcie sobie monitor do składania zamówień w lokalu gastronomicznym, ale komunikujący się z wami przez wirtualną postać), po użycie agentów AI do zautomatyzowania zadań biurowych.

Całość projektu jest „AI-native”, co oznacza, że jest tworzony z myślą o AI od podstaw i ma oferować ponad 90 integracji z różnymi narzędziami i usługami. Te integracje obejmują kategorie takie jak:

Platformy AI: np. AWS AI, Azure Cognitive, Google Cloud AI, ElevenLabs, Hugging Face.
Płatności: np. Stripe, PayPal, Adyen, PayU.
Komunikacja: np. Twilio, Gmail, Slack, WhatsApp, Zoom.
E-commerce i CRM: np. Shopify, Amazon, Salesforce, HubSpot, Jira.
Księgowość: np. QuickBooks, Xero.
Social media: np. Instagram, Twitter/X, LinkedIn.

Klono operuje na komponentach takich jak system manifestów (konfiguracja agentów), zdolności agentów, punkty końcowe API, integracje MCP (Multi-Channel Provider, innymi słowy warstwa do obsługi różnorodnych kanałów) oraz zaawansowane metody promptingu (wytyczne dla AI). Wspiera ponad 35 rodzajów wejść interakcji, w tym tekst, grafiki, skanowanie QR/kodów paskowych, głos, podpisy elektroniczne, lokalizację GPS, a nawet elementy interaktywne, takie jak gry. Ma to uprościć automatyzację zadań w handlu, komunikacji i usługach.

Porozmawiaj z ekranem

Airminals (od „AI terminals”) to z kolei interaktywne stanowiska AI, które działają jako interfejs dla złożonych interakcji z użytkownikami. Są one połączone z Klono i wykorzystują te same 35+ typów wejść, co umożliwia obsługę multimediów (np. wyświetlanie zdjęć/filmów), skanowanie, nagrywanie dźwięku, podpisy oraz proste gry. Funkcjonalności Airminals zawierają:

Ustawienia i integracje MCP.
Wsparcie dla czatu, wideo, audio, skryptów i API.
Zarządzanie użytkownikami i płatnościami.
Tworzenie spersonalizowanych doświadczeń użytkownika.

W skrócie, Airminals to swego rodzaju „front-end” dla całej platformy tworzonej przez Klono — punkty, które pozwalają użytkownikom na interakcję z AI w bardziej angażujący sposób, na przykład poprzez skanowanie kodów w sklepie czy komendy głosowe w aplikacji.

HtmlCode

Empli, czyli „narzędzie do optymalizacji zatrudnienia”

Trzecim komponentem prezentacji była platforma Empli, czyli baza wirtualnych pracowników/agentów AI do automatyzacji pracy, wraz z opcją tworzenia własnych agentów za pomocą promptów, którzy zajmą się automatyzacją pracy.

Klono, Airminals i Empli wydają się próbą zbudowania ekosystemu dla AI w handlu i automatyzacji, co brzmi obiecująco w kontekście powiększającego się rynku agentów AI (np. podobnego do narzędzi jak Zapier). Integracje z wieloma popularnymi usługami sugerują potencjalną użyteczność — na przykład, agent AI mógłby automatycznie przetwarzać płatności z Stripe, zarządzać kalendarzem z Google czy analizować dane z Shopify. Takie rozwiązanie ma potencjał dla firm tworzących boty handlowe lub automatyzujących obsługę klienta, szczególnie w e-commerce, gdzie AI może usprawnić procesy.

Fakt, że cała prezentacja była skierowana raczej do inwestorów niż do konsumentów, potwierdza cytat z prowadzącego prezentację Szymona Piekarza, współzałożyciela Klono, który tłumaczył, że ich narzędzia mogą służyć „optymalizacji zatrudnienia i restrukturyzacji” oraz wspomóc proces zastępowania pracowników sztuczną inteligencją. Dla biznesu to rozwiązanie w krótkim czasie bardzo dobre, ale z powodu niepewności rozwoju rynku AI i samych rozwiązań proponowanych przez Klono — bardzo ryzykowne.

Istnieją jednak inne poważne ostrzeżenia, które powodują sceptycyzm.

Czerwone flagi — vibe zaliczenia na studiach

Teoretycznie cały ekosystem Klono, wraz z ich kilkoma rozwiązaniami, prezentuje się jako świetne i kompleksowe narzędzie do automatyzacji zadań i wdrażania agentów AI do pracy — również w fizycznych lokalizacjach. Wszystko zależy jednak od wykonania. Pomimo zapowiedzi, że systemy Airminals zostaną uruchomione w pierwszych lokalizacjach już około marca, bazując na tym, co widziałem, trudno mi prognozować ich duży sukces.

To, co mieliśmy okazję zobaczyć i wypróbować, to w gruncie rzeczy proste demo z obszaru IoT. Coś, co wygląda wręcz jak studencki projekt na zaliczenie lub proof-of-concept z pierwszych semestrów zajęć w temacie Internetu rzeczy i sztucznej inteligencji. W 2026 r. sterowanie lampką lub wentylatorem za pomocą tekstu (przetworzonego za pomocą modułu speech-to-text) z modelem LLM to poziom podstawowy. Podobne rzeczy można stworzyć przy pomocy tutoriali, mając dostęp do modułu Raspberry Pi lub ESP32 z jakimkolwiek LLM-em i systemem typu LangChain, LlamaIndex lub CrewAI. Co więcej, twórcy nie planują w najbliższym czasie tworzenia terminali offline, bez wymogu łączenia się z chmurą, która wszystkim zarządza.

Poza połączeniem tego w całość i dodaniem wideo-awatarów (które też nie wyglądają najlepiej) nie ma tu w gruncie rzeczy żadnego nowatorstwa technicznego, poza „fajnie, że działa”.

Wszystko jest więc na poziomie bardzo wczesnego MVP i portfolio projektów studenckich, ubranego w korporacyjny, mocno technologiczny żargon i podpiętego pod cały trend sztucznej inteligencji. Naturalnie, z ostateczną oceną poczekamy na wdrożenia i testy na większej liczbie klientów, ale jeśli rozmowy z awatarami będą wyglądały tak, jak na prezentacji, to użytkownicy będą poirytowani, a nie zachęceni. Zobaczcie sami, jak wygląda taka rozmowa:

HtmlCode

W rzeczywistości szybkość reakcji systemu jest niska. Kiedy polecono mi trzy produkty, wirtualny asystent opowiedział tylko o dwóch, a w przypadku pytań o biżuterię, wszystkie bardziej konkretne pytania kończyły się zaproszeniem do salonu.

Z tym większym zdziwieniem usłyszałem odpowiedź na pytanie zadane podczas przerwy w prezentacji. Szymon Piekarz, zapytany o to, jak daleko polski projekt jest za systemami typu Razer Ava, odpowiedział, że gdyby tylko mieli dostęp do holograficznej platformy, są w stanie stworzyć takie samo urządzenie w ciągu kilku miesięcy. Przypomnijmy, że Razer Ava to zaprezentowany na CES 2026 projekt holograficznego asystenta AI, który nie tylko reaguje na nasze polecenia, ale także kontekstowo, na podstawie obrazu i dźwięku, może doradzać nam np. podczas grania w gry wideo — sugerując nowe strategie lub bardziej optymalne wykorzystywanie zasobów.

Razer Project AVA: Your AI Desk Companion

Dzieło Klono nie sprawia wrażenia nawet zbliżonego do tych założeń.

Z tego rodzaju konwersacyjnym działaniem mam również inne problemy — czy faktycznie jest to szybsze niż klikanie opcji na ekranie? Wątpię. Poza tym w sklepie rybnym, nawet jeśli zamówimy i zapłacimy za swoje zamówienie, nadal musimy poczekać, aż pracownik nam to zważy, zapakuje i przekaże. Jeśli w tym czasie obsługuje klienta z kolejki… i tak będziemy musieli poczekać.

Nie wiem również, jak do tej formy kontaktu z handlem nastawią się młodzi konsumenci z pokolenia Gen-Z. Badania wykazują, że wielu z nich rezygnuje nawet z zamawiania jedzenia telefonicznie, jeżeli jest funkcja przeklikania się w aplikacji. Konieczność konwersacji, nawet ze sztuczną inteligencją, może być barierą dla osób, które od tego typu kontaktów uciekają. Klono przekonuje nas, że rozmowa to najbardziej naturalny sposób komunikacji, ale dla wielu również najbardziej stresujący.

Nieprofesjonalna prezentacja

Miarkę goryczy w złym wrażeniu przelała jednak sama prezentacja, dumnie nazwana „Klonocon 2026”. Nie zaskakuje mnie zupełnie, że „AI-native” firma użyje sztucznej inteligencji także do stworzenia prezentacji, ale liczba błędów (głównie w tekście), wynikająca z braku poprawek po działaniu AI, była przytłaczająca — na kolejnych slajdach AI dodawało i ucinało znaki diaktryczne, zamieniało „ł” na „f”, mieszało język polski z angielskim itd.

Najgorszy był jednak slajd o systemach, z którymi Airminals może się łączyć, który jest jedną wielką halucynacją AI.

Powtarzające się nazwy, niepasujące logo, zmienione logo. Jednym słowem: zamieszanie, które nie powinno być wykorzystywane przez profesjonalistów nawet w komunikacji wewnętrznej, nie mówiąc o jednej z najważniejszych prezentacji dla przyszłości całego projektu.

Niechlubną wisienką na torcie jest zaś wypowiedź jednego z pracowników Klono, który skomentował swoje niedopatrzenie, związane z brakiem modułu wentylatora, który wirtualny asystent Denis miał włączać:

— Chu… włączy, bo zapomniałem zabrać tego wiatraka — usłyszałem za swoim uchem, stojąc przy terminalu. Jak widać, podejście części pracowników do wpadek technicznych było dość… „luźne”. Zwłaszcza, że wokół kręcili się potencjalni inwestorzy.

Pozostaje nadzieja, że podczas wdrażania rozwiązań nikt niczego nie pominie.