Aż 26 proc. polskich firm wskazuje koszty pracy jako główne wyzwanie dla swojej działalności.1 Ta presja skłania do szukania „cyfrowych pomocników”. Nowoczesne narzędzia mogą pozwolić pracownikom sprzedaży zaoszczędzić aż 33 proc. czasu pracy2. Eksperci eLeader, firmy specjalizującej się w automatyzacji pracy przedstawicieli handlowych w terenie pokazują, jak wykorzystanie AI w handlu może pomóc zwiększyć efektywność pracy i lepiej planować działania.
Rosnące wynagrodzenia zwiększają presję na przedsiębiorstwa. Przeciętny miesięczny koszt pracy na jednego zatrudnionego w Polsce wyniósł w 2024 r. blisko 11 tys. zł, co oznacza wzrost o ponad 52 proc. w porównaniu z 2020 r.3 W tej sytuacji kluczowe staje się nie tylko ograniczanie wydatków, ale przede wszystkim zwiększanie wartości generowanej przez każdą godzinę pracy. Szczególnego znaczenia nabiera to w zespołach sprzedaży, gdzie decyzje oparte wyłącznie na intuicji nie pozwalają w pełni wykorzystać dostępnych informacji. Eksperci eLeader podkreślają, że zasilane danymi systemy mogą dostarczać dokładnych analiz, pomagając zwiększać wartość generowaną przez zespoły sprzedażowe bez proporcjonalnego zwiększania nakładów.
– Wzrost kosztów pracy wymusza zmianę podejścia do produktywności – nie chodzi już tylko o to, by pracować szybciej, ale by każda godzina pracy przynosiła firmie większą wartość. Kluczowe jest przejście do zarządzania działaniami handlowców w oparciu o dane w czasie rzeczywistym. AI może analizować m.in. historię sprzedaży i na tej podstawie wskazywać, gdzie obecność handlowca ma największą szansę przełożyć się na wynik. W efekcie firmy mogą zwiększać potencjał sprzedażowy zespołów bez konieczności proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia – mówi Łukasz Synal, Head of Business w eLeader.
Czas pracy trzeba wykorzystać efektywniej
88 proc. sprzedawców zauważa, że AI i agenci AI zwiększają produktywność działań4. W zespołach sprzedaży systemy SFA już zbierają informacje m.in. o historii sprzedaży i zamówień, częstotliwości oraz wynikach wizyt. Jednak samo gromadzenie danych nie przekłada się automatycznie na lepsze wyniki. Kluczowe jest ich wykorzystanie w podejmowaniu codziennych decyzji. AI może w tym procesie pełnić rolę warstwy analitycznej, która pomaga handlowcom szybciej ocenić sytuację. Eksperci eLeader podkreślają, że rozpoczyna się etap, w którym pracownicy zaczynają wiązać zbierane informacje z szybkim ich wykorzystaniem, a to jeszcze bardziej poprawi efektywność zespołów. Rynek decision intelligence, czyli narzędzi wspierających podejmowanie decyzji, wyceniany jest już na ok. 20,7 mld USD w 2026 r., a jego wzrost prognozuje się do 42,5 mld USD do 2030 r.5
– W przypadku przedstawicieli handlowych decyzje dotyczące planu wizyt nadal często opierają się na utartych schematach, zamiast na bieżącej analizie danych. Statyczne plany tras nie uwzględniają sezonowości, lokalnych zmian popytu ani krótkoterminowych anomalii. W efekcie zespoły sprzedażowe koncentrują się na punktach przewidywalnych. Jednak luka między dostępnością danych a ich użyciem w działaniu będzie coraz bardziej się zacierać. Wykorzystanie AI pomoże kierować uwagę tam, gdzie realnie pojawia się potencjał wzrostu – mówi Łukasz Synal, head of business w eLeader.
Jak działają systemy wsparcia decyzji?
Systemy wsparcia decyzji oceniają już potencjał wizyty w danym miejscu, łącząc wiele danych w jedną prostą i zrozumiałą wartość. Narzędzia porządkują miejsca pod kątem ich zachowania w czasie. Dzięki temu zamiast przypisywać sklepy do sztywnych kategorii, system zauważa wzorce wynikające z danych i tworzy grupy punktów o podobnych charakterystykach oraz potencjale. Następnie analizuje je i przekazuje rekomendacje, jasno wskazując, które miejsca warto odwiedzić w danym dniu, a które można tymczasowo pominąć. Narzędzia sugerują też już pracownikowi, gdzie pojawiają się zmiany, które wymagają reakcji. Sprawia to, że aktualny kontekst i zbierane dane nabierają nowego znaczenia w codziennej pracy.
– Dzięki zastosowaniu AI we wsparciu decyzji, przedstawiciel handlowy staje się doradcą, który wykorzystuje rekomendacje systemu. Jego praca coraz bardziej opiera się na współpracy z technologią. Narzędzia dostarczają analiz, a człowiek wykorzystuje je do podejmowania trafnych decyzji oraz budowania trwałych relacji z klientami – mówi Łukasz Synal, head of business w eLeader.
Wraz z rozwojem systemów opartych na zaawansowanej analityce danych coraz więcej zadań związanych z planowaniem pracy, analizą wyników czy identyfikacją szans sprzedażowych będzie realizowanych automatycznie. Dla firm oznacza to zmianę perspektywy: rosnące koszty pracy są mniejszym obciążeniem, jeśli każdy handlowiec generuje większą wartość dla firmy.
- personnelservice.pl/wp-content/uploads/2026/04/barometr-polskiego-rynku-pracy-2026.pdf ↩︎
- institute.global/insights/economic-prosperity/the-impact-of-ai-on-the-labour-market ↩︎
- stat.gov.pl/dla-mediow/informacje-prasowe/koszty-pracy-w-polsce-rosna%2C41%2C1.html ↩︎
- www.salesforce.com/en-us/wp-content/uploads/sites/4/documents/reports/sales/salesforce-state-of-sales-report-2026.pdf ↩︎
- www.researchandmarkets.com/reports/5896020/decision-intelligence-market-report ↩︎
