Napredak tehnologija preporuka zasnovanih na vještačkoj inteligenciji transformisao je putovanje potrošača, učvršćujući figuru potrošača vođenog algoritmima - pojedinca čija pažnja, preferencije i odluke o kupovini su oblikovane sistemima sposobnim za učenje obrazaca i predviđanje želja čak i prije nego što se one verbaliziraju. Ova dinamika, koja se nekada činila ograničenom na velike digitalne platforme, sada prožima gotovo sve sektore: od maloprodaje do kulture, od finansijskih usluga do zabave, od mobilnosti do personalizovanih iskustava koja definišu svakodnevni život. Razumijevanje načina na koji ovaj mehanizam funkcioniše je ključno za razumijevanje etičkih, bihevioralnih i ekonomskih implikacija koje proizlaze iz ovog novog režima nevidljivog uticaja.
Algoritamske preporuke izgrađene su na arhitekturi koja kombinuje podatke o ponašanju, prediktivne modele i sisteme rangiranja sposobne za identifikaciju mikroskopskih obrazaca od interesa. Svaki klik, prevlačenje ekrana, vrijeme provedeno na stranici, pretraga, prethodna kupovina ili minimalna interakcija obrađuje se kao dio kontinuirano ažuriranog mozaika. Ovaj mozaik definira dinamički profil potrošača. Za razliku od tradicionalnog istraživanja tržišta, algoritmi rade u stvarnom vremenu i u mjerilu koje nijedan čovjek ne bi mogao pratiti, simulirajući scenarije kako bi predvidjeli vjerovatnoću kupovine i nudeći personalizirane prijedloge u najpovoljnijem trenutku. Rezultat je glatko i naizgled prirodno iskustvo, u kojem korisnik osjeća da je pronašao upravo ono što je tražio, dok ga je zapravo tamo doveo niz matematičkih odluka donesenih bez njegovog znanja.
Ovaj proces redefinira pojam otkrivanja, zamjenjujući aktivno pretraživanje automatiziranom logikom isporuke koja smanjuje izloženost različitim opcijama. Umjesto istraživanja širokog kataloga, potrošač se kontinuirano sužava na specifičan izbor koji pojačava njihove navike, ukuse i ograničenja, stvarajući povratnu spregu. Obećanje personalizacije, iako efikasno, može ograničiti repertoar i ograničiti pluralnost izbora, uzrokujući da manje popularni proizvodi ili oni izvan prediktivnih obrazaca dobiju manju vidljivost. U tom smislu, preporuke umjetne inteligencije pomažu u oblikovanju ovih izbora, stvarajući vrstu ekonomije predvidljivosti. Odluka o kupovini prestaje biti isključivi rezultat spontane želje i počinje odražavati ono što je algoritam smatrao najvjerovatnijim, najpogodnijim ili profitabilnijim.
Istovremeno, ovaj scenario otvara nove mogućnosti za brendove i trgovce, koji u vještačkoj inteligenciji pronalaze direktnu vezu sa sve više raspršenim i stimulativnim potrošačima. S rastućim troškovima tradicionalnih medija i opadajućom efikasnošću generičkih oglasa, sposobnost isporuke hiperkontekstualiziranih poruka postaje ključna konkurentska prednost.
Algoritmi omogućavaju prilagođavanje cijena u realnom vremenu, preciznije predviđanje potražnje, smanjenje otpada i kreiranje personaliziranih iskustava koja povećavaju stope konverzije. Međutim, ova sofisticiranost donosi etički izazov: koliko autonomije potrošača ostaje netaknuto kada njihove izbore vode modeli koji poznaju njihove emocionalne i bihevioralne ranjivosti bolje od njih samih? Diskusija o transparentnosti, objašnjivosti i korporativnoj odgovornosti dobija na zamahu, zahtijevajući jasnije prakse o tome kako se podaci prikupljaju, koriste i transformišu u preporuke.
Psihološki uticaj ove dinamike također zaslužuje pažnju. Smanjenjem trenja pri kupovini i podsticanjem trenutnih odluka, sistemi preporuka pojačavaju impulse i smanjuju refleksiju. Osjećaj da je sve nadohvat ruke jednim klikom stvara gotovo automatski odnos s potrošnjom, skraćujući put između želje i akcije. To je okruženje u kojem se potrošač suočava s beskonačnim i, istovremeno, pažljivo filtriranim izlogom koji se čini spontanim, ali je visoko orkestriran. Granica između istinskog otkrića i algoritamske indukcije postaje zamućena, što rekonfigurira samu percepciju vrijednosti: kupujemo li zato što to želimo ili zato što smo navedeni da to želimo?
U tom kontekstu, raste i diskusija o predrasudama ugrađenim u preporuke. Sistemi obučeni s historijskim podacima imaju tendenciju da reproduciraju već postojeće nejednakosti, favorizirajući određene profile potrošača i marginalizirajući druge. Nišni proizvodi, nezavisni kreatori i novi brendovi često se suočavaju s nevidljivim preprekama u postizanju vidljivosti, dok veliki igrači imaju koristi od moći vlastitih količina podataka. Obećanje o demokratskijem tržištu, vođenom tehnologijom, može se u praksi obrnuti, konsolidirajući koncentraciju pažnje na nekoliko platformi.
Algoritamski konstruisan potrošač, stoga, nije samo bolje uslužen korisnik, već i subjekt koji je više izložen dinamici moći koja strukturira digitalni ekosistem. Njihova autonomija koegzistira s nizom suptilnih utjecaja koji djeluju ispod površine iskustva. Odgovornost kompanija, u ovom scenariju, leži u razvoju strategija koje usklađuju komercijalnu efikasnost s etičkim praksama, dajući prioritet transparentnosti i balansirajući personalizaciju s raznolikošću perspektiva. Istovremeno, digitalno obrazovanje postaje neophodno kako bi ljudi razumjeli kako naizgled spontane odluke mogu biti oblikovane nevidljivim sistemima.
Thiago Hortolan je izvršni direktor Tech Rocketa, spin-offa Sales Rocketa posvećenog stvaranju Revenue Tech rješenja, kombinirajući umjetnu inteligenciju, automatizaciju i inteligenciju podataka kako bi se skalirao cijeli prodajni put od traženja potencijalnih kupaca do lojalnosti. Njihovi AI agenti, prediktivni modeli i automatizirane integracije transformiraju prodajne operacije u motor kontinuiranog, inteligentnog i mjerljivog rasta.
