ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული რეკომენდაციების ტექნოლოგიების განვითარებამ მომხმარებლის გამოცდილება შეცვალა, რამაც განამტკიცა ალგორითმზე ორიენტირებული მომხმარებლის ფიგურა - ინდივიდის, რომლის ყურადღებას, პრეფერენციებსა და შესყიდვის გადაწყვეტილებებს აყალიბებს სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ შაბლონების შესწავლა და სურვილების წინასწარ განჭვრეტა მათ ვერბალიზაციამდეც კი. ეს დინამიკა, რომელიც ოდესღაც დიდი ციფრული პლატფორმებით შემოიფარგლებოდა, ახლა პრაქტიკულად ყველა სექტორს მოიცავს: საცალო ვაჭრობიდან კულტურამდე, ფინანსური მომსახურებიდან გართობამდე, მობილობიდან ყოველდღიურ ცხოვრებაზე ორიენტირებულ პერსონალიზებულ გამოცდილებამდე. ამ მექანიზმის მუშაობის გაგება აუცილებელია იმ ეთიკური, ქცევითი და ეკონომიკური შედეგების გასაგებად, რომლებიც უხილავი გავლენის ამ ახალი რეჟიმიდან გამომდინარეობს.
ალგორითმული რეკომენდაცია აგებულია არქიტექტურაზე, რომელიც აერთიანებს ქცევით მონაცემებს, პროგნოზირებად მოდელებს და რანჟირების სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ ინტერესის მიკროსკოპული ნიმუშების იდენტიფიცირება. ყოველი დაწკაპუნება, ეკრანის გადაფურცვლა, გვერდზე გატარებული დრო, ძიება, წინა შენაძენი ან მინიმალური ურთიერთქმედება მუშავდება მუდმივად განახლებადი მოზაიკის ნაწილად. ეს მოზაიკა განსაზღვრავს დინამიურ მომხმარებლის პროფილს. ტრადიციული ბაზრის კვლევისგან განსხვავებით, ალგორითმები მუშაობენ რეალურ დროში და ისეთ მასშტაბზე, რომელსაც ვერც ერთი ადამიანი ვერ გაუძლებს, ახდენს სცენარების სიმულირებას შეძენის ალბათობის პროგნოზირებისთვის და პერსონალიზებულ შემოთავაზებებს ყველაზე ხელსაყრელ მომენტში. შედეგი არის გლუვი და, როგორც ჩანს, ბუნებრივი გამოცდილება, რომლის დროსაც მომხმარებელი გრძნობს, რომ მან იპოვა ზუსტად ის, რასაც ეძებდა, სინამდვილეში კი იქ მიიყვანა მათემატიკური გადაწყვეტილებების სერიამ, რომლებიც მათი ცოდნის გარეშე მიიღეს.
ეს პროცესი ხელახლა განსაზღვრავს აღმოჩენის ცნებას, აქტიური ძიების ჩანაცვლებით ავტომატიზირებული მიწოდების ლოგიკით, რომელიც ამცირებს მრავალფეროვანი ვარიანტების ხილვადობას. ფართო კატალოგის შესწავლის ნაცვლად, მომხმარებელი მუდმივად ვიწროვდება კონკრეტულ არჩევანზე, რაც აძლიერებს მათ ჩვევებს, გემოვნებასა და შეზღუდვებს, რაც ქმნის უკუკავშირის მარყუჟს. პერსონალიზაციის დაპირება, მიუხედავად იმისა, რომ ეფექტურია, შეიძლება შეზღუდოს რეპერტუარები და არჩევანის მრავალფეროვნება, რაც იწვევს ნაკლებად პოპულარული პროდუქტების ან პროგნოზირებადი ნიმუშების მიღმა არსებული პროდუქტების ნაკლებ ხილვადობას. ამ თვალსაზრისით, ხელოვნური ინტელექტის რეკომენდაციები ხელს უწყობს ამ არჩევანის ფორმირებას, ქმნის ერთგვარ პროგნოზირებად ეკონომიკას. შესყიდვის გადაწყვეტილება აღარ არის სპონტანური სურვილის ექსკლუზიური შედეგი და ასევე იწყებს იმის ასახვას, თუ რა მიიჩნია ალგორითმმა ყველაზე სავარაუდო, მოსახერხებელ ან მომგებიანად.
ამავდროულად, ეს სცენარი ახალ შესაძლებლობებს უხსნის ბრენდებსა და საცალო მოვაჭრეებს, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტში პირდაპირ ხიდს პოულობენ სულ უფრო გაფანტულ და სტიმულებით გაჯერებულ მომხმარებლებთან დასაკავშირებლად. ტრადიციული მედიის ფასების ზრდასთან და ზოგადი რეკლამების ეფექტურობის შემცირებასთან ერთად, ჰიპერკონტექსტუალიზებული შეტყობინებების მიწოდების შესაძლებლობა მნიშვნელოვან კონკურენტულ უპირატესობად იქცევა.
ალგორითმები რეალურ დროში ფასების კორექტირების, მოთხოვნის უფრო ზუსტი პროგნოზირების, დანაკარგების შემცირებისა და პერსონალიზებული გამოცდილების შექმნის საშუალებას იძლევა, რაც კონვერტაციის მაჩვენებლებს ზრდის. თუმცა, ეს დახვეწილობა ეთიკურ გამოწვევას წარმოშობს: რამდენად რჩება მომხმარებლის ავტონომია ხელუხლებელი, როდესაც მათ არჩევანს მოდელები წარმართავენ, რომლებიც მათ ემოციურ და ქცევით დაუცველობას თავად მათზე უკეთ იცნობენ? გამჭვირვალობის, ახსნადობისა და კორპორატიული პასუხისმგებლობის შესახებ დისკუსია სულ უფრო და უფრო ძლიერდება, რაც მოითხოვს უფრო მკაფიო პრაქტიკას იმის შესახებ, თუ როგორ ხდება მონაცემების შეგროვება, გამოყენება და რეკომენდაციებად გარდაქმნა.
ამ დინამიკის ფსიქოლოგიური გავლენაც იმსახურებს ყურადღებას. შესყიდვების დროს ხახუნის შემცირებით და მყისიერი გადაწყვეტილებების წახალისებით, რეკომენდაციის სისტემები აძლიერებს იმპულსებს და ამცირებს რეფლექსიას. შეგრძნება, რომ ყველაფერი ერთი დაწკაპუნებით ხელმისაწვდომია, ქმნის თითქმის ავტომატურ ურთიერთობას მოხმარებასთან, რაც ამცირებს გზას სურვილსა და მოქმედებას შორის. ეს არის გარემო, სადაც მომხმარებელი აღმოჩნდება უსასრულო და, ამავე დროს, ფრთხილად გაფილტრული ვიტრინის წინაშე, რომელიც სპონტანურად გამოიყურება, მაგრამ მაღალ დონეზეა ორგანიზებული. ნამდვილ აღმოჩენასა და ალგორითმულ ინდუქციას შორის ზღვარი ბუნდოვანი ხდება, რაც ცვლის ღირებულების აღქმას: ვყიდულობთ იმიტომ, რომ გვინდა თუ იმიტომ, რომ ამის სურვილი გვქონდა?
ამ კონტექსტში, რეკომენდაციებში ჩადებული მიკერძოებების შესახებ დისკუსიაც იზრდება. ისტორიული მონაცემებით გაწვრთნილი სისტემები, როგორც წესი, უკვე არსებული უთანასწორობის რეპროდუცირებას ახდენენ, გარკვეული მომხმარებლის პროფილების უპირატესობას ანიჭებენ და სხვებს მარგინალიზებას ახდენენ. ნიშური პროდუქტები, დამოუკიდებელი შემქმნელები და ახალი ბრენდები ხშირად აწყდებიან უხილავ ბარიერებს ხილვადობის მოპოვების გზაზე, მაშინ როცა მსხვილი მოთამაშეები სარგებლობენ საკუთარი მონაცემთა მოცულობის ძალით. ტექნოლოგიებით განპირობებული უფრო დემოკრატიული ბაზრის დაპირება შესაძლოა პრაქტიკაში შეიცვალოს, რაც ყურადღების რამდენიმე პლატფორმაზე კონცენტრირებას გააძლიერებს.
ამგვარად, ალგორითმულად ინჟინერირებული მომხმარებელი არა მხოლოდ უკეთ მომსახურებული მომხმარებელია, არამედ სუბიექტი, რომელიც უფრო მეტად არის შეხებაში ციფრული ეკოსისტემის სტრუქტურის მქონე ძალაუფლების დინამიკის მიმართ. მათი ავტონომია თანაარსებობს დახვეწილი გავლენის სერიასთან, რომელიც გამოცდილების ზედაპირის ქვეშ მოქმედებს. ამ სცენარში კომპანიების პასუხისმგებლობა მდგომარეობს სტრატეგიების შემუშავებაში, რომლებიც შეარბილებს კომერციულ ეფექტურობას ეთიკურ პრაქტიკასთან, პრიორიტეტს მიანიჭებს გამჭვირვალობას და აბალანსებს პერსონალიზაციას პერსპექტივების მრავალფეროვნებასთან. ამავდროულად, ციფრული განათლება აუცილებელი ხდება ადამიანებისთვის, რათა გაიგონ, თუ როგორ შეიძლება ერთი შეხედვით სპონტანური გადაწყვეტილებების ფორმირება უხილავი სისტემების მიერ.
თიაგო ჰორტოლანი არის Tech Rocket-ის აღმასრულებელი დირექტორი, Sales Rocket-ის სპინ-ოფი, რომელიც ეძღვნება Revenue Tech გადაწყვეტილებების შექმნას, რომელიც აერთიანებს ხელოვნურ ინტელექტს, ავტომატიზაციას და მონაცემთა ანალიტიკას, რათა გააფართოვოს გაყიდვების მთელი პროცესი, მომხმარებლის ლოიალობის მოძიებიდან დაწყებული. მათი ხელოვნური ინტელექტის აგენტები, პროგნოზირებადი მოდელები და ავტომატიზირებული ინტეგრაციები გაყიდვების ოპერაციებს უწყვეტი, ინტელექტუალური და გაზომვადი ზრდის ძრავად აქცევს.
