پیشرفت فناوریهای توصیه مبتنی بر هوش مصنوعی، سفر مصرفکننده را متحول کرده و چهره مصرفکننده مبتنی بر الگوریتم را تثبیت کرده است - فردی که توجه، ترجیحات و تصمیمات خریدش توسط سیستمهایی شکل میگیرد که قادر به یادگیری الگوها و پیشبینی خواستهها حتی قبل از بیان آنها هستند. این پویایی که زمانی به نظر میرسید محدود به پلتفرمهای دیجیتال بزرگ باشد، اکنون عملاً در همه بخشها نفوذ میکند: از خردهفروشی گرفته تا فرهنگ، از خدمات مالی گرفته تا سرگرمی، از حمل و نقل گرفته تا تجربیات شخصیسازیشدهای که زندگی روزمره را تعریف میکنند. درک نحوه عملکرد این مکانیسم برای درک پیامدهای اخلاقی، رفتاری و اقتصادی ناشی از این رژیم جدید نفوذ نامرئی ضروری است.
توصیه الگوریتمی بر اساس معماری ساخته شده است که دادههای رفتاری، مدلهای پیشبینی و سیستمهای رتبهبندی را که قادر به شناسایی الگوهای میکروسکوپی مورد علاقه هستند، ترکیب میکند. هر کلیک، کشیدن صفحه نمایش، زمان صرف شده در یک صفحه، جستجو، خرید قبلی یا حداقل تعامل به عنوان بخشی از یک موزاییک که به طور مداوم به روز میشود، پردازش میشود. این موزاییک یک پروفایل پویا از مصرفکننده را تعریف میکند. برخلاف تحقیقات بازار سنتی، الگوریتمها در زمان واقعی و در مقیاسی کار میکنند که هیچ انسانی نمیتواند با آن همگام شود، سناریوهایی را برای پیشبینی احتمال خرید شبیهسازی میکنند و در مناسبترین لحظه پیشنهادات شخصیسازی شده ارائه میدهند. نتیجه، یک تجربه روان و به ظاهر طبیعی است که در آن کاربر احساس میکند دقیقاً همان چیزی را که به دنبالش بوده پیدا کرده است، در حالی که در واقع آنها توسط مجموعهای از تصمیمات ریاضی که بدون اطلاع او گرفته شدهاند، به آنجا هدایت شدهاند.
این فرآیند، مفهوم کشف را بازتعریف میکند و جستجوی فعال را با منطق تحویل خودکار جایگزین میکند که مواجهه با گزینههای متنوع را کاهش میدهد. به جای کاوش در یک فهرست گسترده، مصرفکننده به طور مداوم به یک انتخاب خاص محدود میشود که عادات، سلیقهها و محدودیتهای او را تقویت میکند و یک حلقه بازخورد ایجاد میکند. وعده شخصیسازی، در عین حال که کارآمد است، میتواند مجموعهها را محدود کند و تعدد انتخابها را محدود کند و باعث شود محصولات کمتر محبوب یا آنهایی که خارج از الگوهای پیشبینی هستند، کمتر دیده شوند. به این معنا، توصیههای هوش مصنوعی به شکلدهی این انتخابها کمک میکنند و نوعی اقتصاد پیشبینیپذیری ایجاد میکنند. تصمیم خرید دیگر نتیجه انحصاری میل خودجوش نیست و همچنین منعکسکننده چیزی است که الگوریتم محتملترین، راحتترین یا سودآورترین دانسته است.
در عین حال، این سناریو فرصتهای جدیدی را برای برندها و خردهفروشان ایجاد میکند، که هوش مصنوعی را پلی مستقیم به مصرفکنندگانی میدانند که به طور فزایندهای پراکنده و اشباعشده از محرک هستند. با افزایش هزینههای رسانههای سنتی و کاهش اثربخشی تبلیغات عمومی، توانایی ارائه پیامهای بیش از حد زمینهسازیشده به یک مزیت رقابتی حیاتی تبدیل میشود.
الگوریتمها امکان تنظیم قیمت در لحظه، پیشبینی دقیقتر تقاضا، کاهش ضایعات و ایجاد تجربیات شخصیسازیشدهای را فراهم میکنند که نرخ تبدیل را افزایش میدهد. با این حال، این پیچیدگی یک چالش اخلاقی را به همراه دارد: وقتی انتخابهای مصرفکننده توسط مدلهایی هدایت میشود که آسیبپذیریهای عاطفی و رفتاری او را بهتر از خودش میشناسند، چقدر از استقلال او دستنخورده باقی میماند؟ بحث در مورد شفافیت، قابلیت توضیح و مسئولیتپذیری شرکتی در حال افزایش است و خواستار رویههای واضحتری در مورد نحوه جمعآوری، استفاده و تبدیل دادهها به توصیهها است.
تأثیر روانشناختی این پویایی نیز شایسته توجه است. سیستمهای توصیهگر با کاهش اصطکاک در خریدها و تشویق به تصمیمگیریهای فوری، تکانهها را تقویت و تأمل را کاهش میدهند. این احساس که همه چیز با یک کلیک در دسترس است، رابطهای تقریباً خودکار با مصرف ایجاد میکند و مسیر بین میل و عمل را کوتاه میکند. این محیطی است که مصرفکننده خود را با ویترینی بینهایت و در عین حال با دقت فیلتر شده میبیند که خودجوش به نظر میرسد اما بسیار هماهنگ است. مرز بین کشف واقعی و القای الگوریتمی محو میشود، که خودِ ادراک ارزش را از نو شکل میدهد: آیا ما خرید میکنیم چون میخواهیم، یا چون به سمت خواستن سوق داده شدهایم؟
در این زمینه، بحث در مورد سوگیریهای نهفته در توصیهها نیز رو به افزایش است. سیستمهایی که با دادههای تاریخی آموزش دیدهاند، تمایل دارند نابرابریهای از پیش موجود را بازتولید کنند، به نفع برخی از پروفایلهای مصرفکننده عمل کنند و دیگران را به حاشیه برانند. محصولات خاص، تولیدکنندگان مستقل و برندهای نوظهور اغلب با موانع نامرئی برای دیده شدن مواجه هستند، در حالی که بازیگران بزرگ از قدرت حجم دادههای خود بهرهمند میشوند. وعده یک بازار دموکراتیکتر، که توسط فناوری هدایت میشود، ممکن است در عمل معکوس شود و تمرکز توجه را بر روی چند پلتفرم تثبیت کند.
بنابراین، مصرفکنندهای که به صورت الگوریتمی مهندسی شده است، نه تنها کاربری است که خدمات بهتری دریافت میکند، بلکه بیشتر در معرض پویایی قدرتی قرار دارد که اکوسیستم دیجیتال را ساختار میدهد. استقلال آنها با مجموعهای از تأثیرات ظریف که در زیر سطح تجربه عمل میکنند، همزیستی دارد. مسئولیت شرکتها، در این سناریو، در توسعه استراتژیهایی نهفته است که کارایی تجاری را با شیوههای اخلاقی تطبیق میدهند، شفافیت را در اولویت قرار میدهند و شخصیسازی را با تنوع دیدگاهها متعادل میکنند. در عین حال، آموزش دیجیتال برای افراد ضروری میشود تا بفهمند که چگونه تصمیمات به ظاهر خودجوش میتوانند توسط سیستمهای نامرئی شکل بگیرند.
تیاگو هورتولان مدیرعامل Tech Rocket است، یک شرکت تابعه Sales Rocket که به ایجاد راهکارهای Revenue Tech اختصاص دارد و هوش مصنوعی، اتوماسیون و هوش داده را با هم ترکیب میکند تا کل مسیر فروش را از مشترییابی تا وفاداری مشتری، مقیاسبندی کند. عوامل هوش مصنوعی، مدلهای پیشبینی و ادغامهای خودکار آنها، عملیات فروش را به موتوری برای رشد مداوم، هوشمند و قابل اندازهگیری تبدیل میکند.
