Napredak tehnologija preporuka temeljenih na umjetnoj inteligenciji transformirao je putovanje potrošača, učvršćujući figuru potrošača vođenog algoritmima - pojedinca čija se pažnja, preferencije i odluke o kupnji oblikuju sustavi sposobni 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 financijskih usluga do zabave, od mobilnosti do personaliziranih iskustava koja definiraju svakodnevni život. Razumijevanje načina na koji ovaj mehanizam funkcionira ključno je za razumijevanje etičkih, bihevioralnih i ekonomskih implikacija koje proizlaze iz ovog novog režima nevidljivog utjecaja.
Algoritamska preporuka izgrađena je na arhitekturi koja kombinira podatke o ponašanju, prediktivne modele i sustave rangiranja sposobne za identificiranje mikroskopskih obrazaca interesa. Svaki klik, prelazak prstom po zaslonu, vrijeme provedeno na stranici, pretraživanje, prethodna kupnja ili minimalna interakcija obrađuje se kao dio kontinuirano ažuriranog mozaika. Ovaj mozaik definira dinamičan 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 vjerojatnost kupnje 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 njegova 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 odabir koji pojačava njihove navike, ukuse i ograničenja, stvarajući povratnu petlju. Obećanje personalizacije, iako učinkovito, 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 tih izbora, stvarajući svojevrsnu ekonomiju predvidljivosti. Odluka o kupnji prestaje biti isključivi rezultat spontane želje i počinje odražavati ono što je algoritam smatrao najvjerojatnijim, najpraktičnijim ili profitabilnijim.
Istovremeno, ovaj scenarij otvara nove mogućnosti za brendove i trgovce koji u umjetnoj inteligenciji pronalaze izravnu vezu sa sve raspršenijim i poticajima zasićenim potrošačima. S rastućim troškovima tradicionalnih medija i opadajućom učinkovitošću generičkih oglasa, sposobnost isporuke hiperkontekstualiziranih poruka postaje ključna konkurentska prednost.
Algoritmi omogućuju prilagodbu cijena u stvarnom vremenu, točnije predviđanje potražnje, smanjenje otpada i stvaranje 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? Rasprava o transparentnosti, objašnjivosti i korporativnoj odgovornosti dobiva na zamahu, zahtijevajući jasnije prakse o tome kako se podaci prikupljaju, koriste i pretvaraju u preporuke.
Psihološki utjecaj ove dinamike također zaslužuje pažnju. Smanjenjem trenja u kupnji i poticanjem trenutnih odluka, sustavi preporuka pojačavaju impulse i smanjuju promišljanje. Osjećaj da je sve nadohvat ruke jednim klikom stvara gotovo automatski odnos s potrošnjom, skraćujući put između želje i djelovanja. To je okruženje u kojem se potrošač suočava s beskonačnim i istovremeno pažljivo filtriranim izlogom koji se čini spontanim, ali je vrlo orkestriran. Granica između istinskog otkrića i algoritamske indukcije postaje zamagljena, što rekonfigurira samu percepciju vrijednosti: kupujemo li zato što to želimo ili zato što smo navedeni da to želimo?
U tom kontekstu, raste i rasprava o pristranostima ugrađenim u preporuke. Sustavi obučeni s povijesnim podacima imaju tendenciju reproducirati već postojeće nejednakosti, favorizirajući određene profile potrošača i marginalizirajući druge. Nišni proizvodi, neovisni kreatori i novi brendovi često se suočavaju s nevidljivim preprekama u postizanju vidljivosti, dok veliki igrači imaju koristi od moći vlastitih količina podataka. Obećanje demokratskijeg tržišta, vođenog tehnologijom, u praksi bi se moglo preokrenuti, konsolidirajući koncentraciju pažnje na nekoliko platformi.
Algoritmički konstruirani potrošač stoga nije samo bolje uslužen korisnik, već i subjekt koji je više izložen dinamici moći koja strukturira digitalni ekosustav. Njihova autonomija koegzistira s nizom suptilnih utjecaja koji djeluju ispod površine iskustva. Odgovornost tvrtki, u ovom scenariju, leži u razvoju strategija koje usklađuju komercijalnu učinkovitost 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 sustavima.
Thiago Hortolan je izvršni direktor tvrtke Tech Rocket, spin-off tvrtke Sales Rocket posvećene stvaranju Revenue Tech rješenja, kombinirajući umjetnu inteligenciju, automatizaciju i podatkovnu inteligenciju 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.
