Η πρόοδος των τεχνολογιών συστάσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη έχει μεταμορφώσει το ταξίδι του καταναλωτή, εδραιώνοντας τη φιγούρα του καταναλωτή που καθοδηγείται από αλγόριθμους - ενός ατόμου του οποίου η προσοχή, οι προτιμήσεις και οι αγοραστικές αποφάσεις διαμορφώνονται από συστήματα ικανά να μαθαίνουν πρότυπα και να προβλέπουν επιθυμίες ακόμη και πριν αυτές εκφραστούν λεκτικά. Αυτή η δυναμική, η οποία κάποτε φαινόταν να περιορίζεται σε μεγάλες ψηφιακές πλατφόρμες, τώρα διαπερνά σχεδόν όλους τους τομείς: από το λιανικό εμπόριο έως τον πολιτισμό, από τις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες έως την ψυχαγωγία, από την κινητικότητα έως τις εξατομικευμένες εμπειρίες που καθορίζουν την καθημερινή ζωή. Η κατανόηση του τρόπου λειτουργίας αυτού του μηχανισμού είναι απαραίτητη για την κατανόηση των ηθικών, συμπεριφορικών και οικονομικών επιπτώσεων που προκύπτουν από αυτό το νέο καθεστώς αόρατης επιρροής.
Οι αλγοριθμικές προτάσεις βασίζονται σε μια αρχιτεκτονική που συνδυάζει δεδομένα συμπεριφοράς, προγνωστικά μοντέλα και συστήματα κατάταξης ικανά να εντοπίζουν μικροσκοπικά μοτίβα ενδιαφέροντος. Κάθε κλικ, σάρωση οθόνης, χρόνος που αφιερώνεται σε μια σελίδα, αναζήτηση, προηγούμενη αγορά ή ελάχιστη αλληλεπίδραση υποβάλλεται σε επεξεργασία ως μέρος ενός συνεχώς ενημερωμένου μωσαϊκού. Αυτό το μωσαϊκό ορίζει ένα δυναμικό προφίλ καταναλωτή. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή έρευνα αγοράς, οι αλγόριθμοι λειτουργούν σε πραγματικό χρόνο και σε μια κλίμακα που κανένας άνθρωπος δεν θα μπορούσε να παρακολουθήσει, προσομοιώνοντας σενάρια για να προβλέψουν την πιθανότητα αγοράς και προσφέροντας εξατομικευμένες προτάσεις την πιο κατάλληλη στιγμή. Το αποτέλεσμα είναι μια ομαλή και φαινομενικά φυσική εμπειρία, στην οποία ο χρήστης αισθάνεται ότι βρήκε ακριβώς αυτό που έψαχνε, ενώ στην πραγματικότητα οδηγήθηκε εκεί από μια σειρά μαθηματικών αποφάσεων που ελήφθησαν εν αγνοία του.
Αυτή η διαδικασία επαναπροσδιορίζει την έννοια της ανακάλυψης, αντικαθιστώντας την ενεργή αναζήτηση με μια αυτοματοποιημένη λογική παράδοσης που μειώνει την έκθεση σε ποικίλες επιλογές. Αντί να εξερευνά έναν ευρύ κατάλογο, ο καταναλωτής περιορίζεται συνεχώς σε μια συγκεκριμένη επιλογή που ενισχύει τις συνήθειες, τα γούστα και τους περιορισμούς του, δημιουργώντας έναν βρόχο ανατροφοδότησης. Η υπόσχεση της εξατομίκευσης, αν και αποτελεσματική, μπορεί να περιορίσει τα ρεπερτόρια και την πολλαπλότητα των επιλογών, με αποτέλεσμα τα λιγότερο δημοφιλή προϊόντα ή εκείνα που βρίσκονται εκτός προγνωστικών μοτίβων να έχουν λιγότερη προβολή. Υπό αυτή την έννοια, οι συστάσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης βοηθούν στη διαμόρφωση αυτών των επιλογών, δημιουργώντας ένα είδος οικονομίας προβλεψιμότητας. Η απόφαση αγοράς παύει να είναι αποκλειστικό αποτέλεσμα της αυθόρμητης επιθυμίας και αρχίζει επίσης να αντικατοπτρίζει τι ο αλγόριθμος έχει θεωρήσει πιο πιθανό, βολικό ή κερδοφόρο.
Ταυτόχρονα, αυτό το σενάριο ανοίγει νέες ευκαιρίες για τις μάρκες και τους λιανοπωλητές, οι οποίοι βρίσκουν στην Τεχνητή Νοημοσύνη μια άμεση γέφυρα προς τους ολοένα και πιο διασκορπισμένους και κορεσμένους από τα ερεθίσματα καταναλωτές. Με το κλιμακούμενο κόστος των παραδοσιακών μέσων ενημέρωσης και τη μειωμένη αποτελεσματικότητα των γενικών διαφημίσεων, η δυνατότητα παράδοσης υπερ-συμφραζόμενων μηνυμάτων καθίσταται κρίσιμο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Οι αλγόριθμοι επιτρέπουν προσαρμογές τιμών σε πραγματικό χρόνο, ακριβέστερη πρόβλεψη ζήτησης, μείωση των αποβλήτων και δημιουργία εξατομικευμένων εμπειριών που αυξάνουν τα ποσοστά μετατροπής. Ωστόσο, αυτή η πολυπλοκότητα φέρνει μια ηθική πρόκληση: πόση αυτονομία των καταναλωτών παραμένει άθικτη όταν οι επιλογές τους καθοδηγούνται από μοντέλα που γνωρίζουν τις συναισθηματικές και συμπεριφορικές τους ευπάθειες καλύτερα από τους ίδιους; Η συζήτηση σχετικά με τη διαφάνεια, την εξηγησιμότητα και την εταιρική ευθύνη κερδίζει δυναμική, απαιτώντας σαφέστερες πρακτικές σχετικά με τον τρόπο συλλογής, χρήσης και μετατροπής των δεδομένων σε συστάσεις.
Ο ψυχολογικός αντίκτυπος αυτής της δυναμικής αξίζει επίσης προσοχής. Μειώνοντας τις τριβές στις αγορές και ενθαρρύνοντας τις άμεσες αποφάσεις, τα συστήματα συστάσεων ενισχύουν τις παρορμήσεις και μειώνουν την αντανάκλαση. Η αίσθηση ότι όλα είναι εφικτά με ένα κλικ δημιουργεί μια σχεδόν αυτόματη σχέση με την κατανάλωση, συντομεύοντας την πορεία μεταξύ επιθυμίας και δράσης. Είναι ένα περιβάλλον όπου ο καταναλωτής βρίσκεται αντιμέτωπος με μια άπειρη και, ταυτόχρονα, προσεκτικά φιλτραρισμένη βιτρίνα που φαίνεται αυθόρμητη αλλά είναι σε μεγάλο βαθμό ενορχηστρωμένη. Τα όρια μεταξύ γνήσιας ανακάλυψης και αλγοριθμικής επαγωγής γίνονται θολά, γεγονός που αναδιαμορφώνει την ίδια την αντίληψη της αξίας: αγοράζουμε επειδή το θέλουμε ή επειδή μας οδήγησαν να το θέλουμε;
Σε αυτό το πλαίσιο, η συζήτηση σχετικά με τις προκαταλήψεις που ενσωματώνονται στις συστάσεις αυξάνεται επίσης. Συστήματα που έχουν εκπαιδευτεί με ιστορικά δεδομένα τείνουν να αναπαράγουν προϋπάρχουσες ανισότητες, ευνοώντας ορισμένα προφίλ καταναλωτών και περιθωριοποιώντας άλλα. Τα εξειδικευμένα προϊόντα, οι ανεξάρτητοι δημιουργοί και οι αναδυόμενες μάρκες συχνά αντιμετωπίζουν αόρατα εμπόδια στην απόκτηση ορατότητας, ενώ οι μεγάλοι παίκτες επωφελούνται από τη δύναμη των δικών τους όγκων δεδομένων. Η υπόσχεση μιας πιο δημοκρατικής αγοράς, με κινητήρια δύναμη την τεχνολογία, μπορεί να αντιστραφεί στην πράξη, εδραιώνοντας τη συγκέντρωση της προσοχής σε λίγες πλατφόρμες.
Ο αλγοριθμικά κατασκευασμένος καταναλωτής, επομένως, δεν είναι μόνο ένας χρήστης που εξυπηρετείται καλύτερα, αλλά και ένα υποκείμενο που είναι περισσότερο εκτεθειμένο στη δυναμική της εξουσίας που δομεί το ψηφιακό οικοσύστημα. Η αυτονομία τους συνυπάρχει με μια σειρά ανεπαίσθητων επιρροών που λειτουργούν κάτω από την επιφάνεια της εμπειρίας. Η ευθύνη των εταιρειών, σε αυτό το σενάριο, έγκειται στην ανάπτυξη στρατηγικών που συμβιβάζουν την εμπορική αποτελεσματικότητα με τις ηθικές πρακτικές, δίνοντας προτεραιότητα στη διαφάνεια και εξισορροπώντας την εξατομίκευση με μια ποικιλία προοπτικών. Ταυτόχρονα, η ψηφιακή εκπαίδευση καθίσταται απαραίτητη για να κατανοήσουν οι άνθρωποι πώς οι φαινομενικά αυθόρμητες αποφάσεις μπορούν να διαμορφωθούν από αόρατα συστήματα.
Ο Thiago Hortolan είναι ο Διευθύνων Σύμβουλος της Tech Rocket, μιας spin-off εταιρείας Sales Rocket αφιερωμένης στη δημιουργία λύσεων Revenue Tech, συνδυάζοντας την Τεχνητή Νοημοσύνη, τον αυτοματισμό και την ευφυΐα δεδομένων για να κλιμακώσει ολόκληρη τη διαδρομή των πωλήσεων, από την αναζήτηση υποψήφιων πελατών έως την αφοσίωση των πελατών. Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης, τα προγνωστικά μοντέλα και οι αυτοματοποιημένες ενσωματώσεις μετατρέπουν τις λειτουργίες πωλήσεων σε μια μηχανή συνεχούς, έξυπνης και μετρήσιμης ανάπτυξης.
