Mae datblygiad technolegau argymhellion sy'n seiliedig ar AI wedi trawsnewid taith y defnyddiwr, gan gadarnhau ffigur y defnyddiwr sy'n cael ei yrru gan algorithmau—unigolyn y mae ei sylw, ei ddewisiadau a'i benderfyniadau prynu yn cael eu llunio gan systemau sy'n gallu dysgu patrymau a rhagweld dyheadau hyd yn oed cyn iddynt gael eu lleisio. Mae'r deinameg hon, a oedd unwaith yn ymddangos yn gyfyngedig i lwyfannau digidol mawr, bellach yn treiddio i bron bob sector: o fanwerthu i ddiwylliant, o wasanaethau ariannol i adloniant, o symudedd i'r profiadau personol sy'n diffinio bywyd bob dydd. Mae deall sut mae'r mecanwaith hwn yn gweithredu yn hanfodol i ddeall y goblygiadau moesegol, ymddygiadol ac economaidd sy'n deillio o'r drefn newydd hon o ddylanwad anweledig.
Mae argymhelliad algorithmig wedi'i adeiladu ar bensaernïaeth sy'n cyfuno data ymddygiadol, modelau rhagfynegol, a systemau graddio sy'n gallu nodi patrymau microsgopig o ddiddordeb. Mae pob clic, swipe sgrin, amser a dreulir ar dudalen, chwiliad, pryniant blaenorol, neu ryngweithio lleiaf yn cael ei brosesu fel rhan o fosaig sy'n cael ei diweddaru'n barhaus. Mae'r mosaig hwn yn diffinio proffil defnyddiwr deinamig. Yn wahanol i ymchwil marchnad draddodiadol, mae algorithmau'n gweithio mewn amser real ac ar raddfa na allai unrhyw ddyn ei chadw i fyny â hi, gan efelychu senarios i ragweld tebygolrwydd prynu a chynnig awgrymiadau personol ar yr adeg fwyaf cyfleus. Y canlyniad yw profiad llyfn ac ymddangosiadol naturiol, lle mae'r defnyddiwr yn teimlo ei fod wedi dod o hyd i'r union beth yr oedd yn chwilio amdano, pan mewn gwirionedd cawsant eu harwain yno gan gyfres o benderfyniadau mathemategol a wnaed heb eu gwybodaeth.
Mae'r broses hon yn ailddiffinio'r syniad o ddarganfod, gan ddisodli chwilio gweithredol â rhesymeg dosbarthu awtomataidd sy'n lleihau amlygiad i opsiynau amrywiol. Yn lle archwilio catalog eang, mae'r defnyddiwr yn cael ei gyfyngu'n barhaus i ddetholiad penodol sy'n atgyfnerthu eu harferion, eu chwaeth a'u cyfyngiadau, gan greu dolen adborth. Gall yr addewid o bersonoli, er ei fod yn effeithlon, gyfyngu ar repertoires a chyfyngu ar y lluosogrwydd o ddewisiadau, gan achosi i gynhyrchion llai poblogaidd neu'r rhai y tu allan i batrymau rhagfynegol gael llai o welededd. Yn yr ystyr hwn, mae argymhellion AI yn helpu i lunio'r dewisiadau hyn, gan greu math o economi rhagweladwyedd. Mae'r penderfyniad prynu yn peidio â bod yn ganlyniad unigryw i awydd digymell ac yn dechrau adlewyrchu hefyd yr hyn y mae'r algorithm wedi'i ystyried yn fwyaf tebygol, cyfleus, neu broffidiol.
Ar yr un pryd, mae'r senario hwn yn agor cyfleoedd newydd i frandiau a manwerthwyr, sy'n canfod bod AI yn bont uniongyrchol i ddefnyddwyr sy'n fwyfwy gwasgaredig ac yn cael eu dirlawn gan ysgogiadau. Gyda chostau cynyddol cyfryngau traddodiadol ac effeithiolrwydd dirywiol hysbysebion generig, mae'r gallu i gyflwyno negeseuon hyper-gyd-destunol yn dod yn fantais gystadleuol hanfodol.
Mae algorithmau yn caniatáu addasiadau prisiau amser real, rhagweld galw mwy cywir, lleihau gwastraff, a chreu profiadau personol sy'n cynyddu cyfraddau trosi. Fodd bynnag, mae'r soffistigedigrwydd hwn yn dod â her foesegol: faint o ymreolaeth defnyddwyr sy'n parhau i fod yn gyfan pan fydd eu dewisiadau'n cael eu harwain gan fodelau sy'n gwybod eu gwendidau emosiynol ac ymddygiadol yn well nag ydyn nhw eu hunain? Mae'r drafodaeth am dryloywder, esboniadwyedd, a chyfrifoldeb corfforaethol yn ennill momentwm, gan fynnu arferion cliriach ar sut mae data'n cael ei gasglu, ei ddefnyddio, a'i drawsnewid yn argymhellion.
Mae effaith seicolegol y deinameg hon hefyd yn haeddu sylw. Drwy leihau ffrithiant mewn pryniannau ac annog penderfyniadau ar unwaith, mae systemau argymhellion yn ymhelaethu ar ysgogiadau ac yn lleihau myfyrdod. Mae'r teimlad bod popeth o fewn cyrraedd gydag un clic yn creu perthynas bron yn awtomatig â defnydd, gan fyrhau'r llwybr rhwng awydd a gweithredu. Mae'n amgylchedd lle mae'r defnyddiwr yn canfod ei hun yn wynebu arddangosfa anfeidrol ac, ar yr un pryd, wedi'i hidlo'n ofalus sy'n ymddangos yn ddigymell ond sydd wedi'i threfnu'n fanwl iawn. Mae'r ffin rhwng darganfyddiad gwirioneddol ac anwythiad algorithmig yn mynd yn aneglur, sy'n ailgyflunio'r canfyddiad ei hun o werth: a ydym yn prynu oherwydd ein bod eisiau, neu oherwydd ein bod wedi ein harwain i fod eisiau?
Yn y cyd-destun hwn, mae'r drafodaeth am ragfarnau sydd wedi'u hymgorffori mewn argymhellion hefyd yn tyfu. Mae systemau sydd wedi'u hyfforddi gyda data hanesyddol yn tueddu i atgynhyrchu anghydraddoldebau sy'n bodoli eisoes, gan ffafrio rhai proffiliau defnyddwyr a gwthio eraill i'r ymylon. Yn aml, mae cynhyrchion niche, crewyr annibynnol, a brandiau sy'n dod i'r amlwg yn wynebu rhwystrau anweledig i ennill gwelededd, tra bod chwaraewyr mawr yn elwa o bŵer eu cyfrolau data eu hunain. Gall yr addewid o farchnad fwy democrataidd, wedi'i gyrru gan dechnoleg, gael ei wrthdroi yn ymarferol, gan gydgrynhoi crynodiad sylw ar ychydig o lwyfannau.
Felly, nid yn unig y mae'r defnyddiwr sydd wedi'i beiriannu'n algorithmig yn ddefnyddiwr sy'n cael ei wasanaethu'n well, ond hefyd yn destun sy'n fwy agored i'r deinameg pŵer sy'n strwythuro'r ecosystem ddigidol. Mae eu hymreolaeth yn cydfodoli â chyfres o ddylanwadau cynnil sy'n gweithredu o dan wyneb y profiad. Cyfrifoldeb cwmnïau, yn y senario hwn, yw datblygu strategaethau sy'n cymodi effeithlonrwydd masnachol ag arferion moesegol, gan flaenoriaethu tryloywder a chydbwyso personoli ag amrywiaeth o safbwyntiau. Ar yr un pryd, mae addysg ddigidol yn dod yn anhepgor i bobl ddeall sut y gall systemau anweledig lunio penderfyniadau sy'n ymddangos yn ddigymell.
Thiago Hortolan yw Prif Swyddog Gweithredol Tech Rocket, cwmni sy'n deillio o Sales Rocket sy'n ymroddedig i greu atebion Revenue Tech, gan gyfuno Deallusrwydd Artiffisial, awtomeiddio, a deallusrwydd data i raddfa'r daith werthu gyfan o chwilio am gwsmeriaid i deyrngarwch cwsmeriaid. Mae eu hasiantau AI, modelau rhagfynegol, ac integreiddiadau awtomataidd yn trawsnewid gweithrediadau gwerthu yn beiriant twf parhaus, deallus, a mesuradwy.
