Pêşveçûna teknolojiyên pêşniyarkirinê yên li ser bingeha AI rêwîtiya xerîdar guhertiye, fîgura xerîdarê ku ji hêla algorîtmayan ve tê rêvebirin xurt kiriye - kesek ku bala wî, tercîhên wî û biryarên kirînê ji hêla pergalên ku dikarin şêwazan fêr bibin û daxwazan pêşbînî bikin, tewra berî ku ew werin gotin jî, têne şekil kirin. Ev dînamîk, ku berê bi platformên dîjîtal ên mezin ve sînordar xuya dikir, naha hema hema hemî sektoran dagir dike: ji firotanê bigire heya çandê, ji karûbarên darayî bigire heya şahiyê, ji mobîlîteyê bigire heya ezmûnên kesane yên ku jiyana rojane diyar dikin. Fêmkirina ka ev mekanîzma çawa dixebite ji bo têgihîştina bandorên exlaqî, tevgerî û aborî yên ku ji vê rejîma nû ya bandora nedîtbar derdikevin girîng e.
Pêşniyara algorîtmîk li ser mîmariyekê hatiye avakirin ku daneyên tevgerî, modelên pêşbînîkirinê, û pergalên rêzkirinê yên ku dikarin qalibên mîkroskopîk ên balkêş nas bikin, bi hev re dike yek. Her klîk, lêdanek ekranê, dema ku li ser rûpelekê derbas dibe, lêgerîn, kirîna berê, an têkiliyek hindik wekî beşek ji mozaîkek bi berdewamî nûvekirî tê pêvajoy kirin. Ev mozaîk profîlek xerîdar a dînamîk diyar dike. Berevajî lêkolîna bazarê ya kevneşopî, algorîtma di wextê rast de û li ser pîvanek dixebitin ku tu mirov nikare pê re bigihêje, senaryoyan simul dikin da ku îhtîmala kirînê pêşbînî bikin û pêşniyarên kesane di kêliya herî guncan de pêşkêş bikin. Encam ezmûnek nerm û xuya ye xwezayî ye, ku tê de bikarhêner hîs dike ku wan tam tiştê ku lê digeriyan dîtiye, dema ku di rastiyê de ew ji hêla rêze biryarên matematîkî yên ku bêyî agahdariya wan hatine girtin ve hatine birin wir.
Ev pêvajo têgeha vedîtinê ji nû ve pênase dike, lêgerîna çalak bi mantiqek radestkirina otomatîkî diguhezîne ku rûbirûbûna vebijarkên cihêreng kêm dike. Li şûna keşifkirina katalogek berfireh, xerîdar bi berdewamî li hilbijartinek taybetî tê teng kirin ku adet, çêj û sînorkirinên wan xurt dike, û xeleka bersivê diafirîne. Soza kesanekirinê, her çend bi bandor be jî, dikare repertuwaran sînordar bike û pirjimariya hilbijartinan sînordar bike, bibe sedema ku hilberên kêm populer an jî yên li derveyî şêwazên pêşbînîkirinê kêmtir xuya bibin. Di vê wateyê de, pêşniyarên AI dibin alîkar ku van hilbijartinan şekil bidin, celebek aboriya pêşbînîkirinê diafirînin. Biryara kirînê êdî encama taybetî ya xwesteka xweber nabe û dest pê dike ku nîşan bide ka algorîtmayê çi herî muhtemel, guncan, an sûdmend hesibandiye.
Di heman demê de, ev senaryo ji bo marqe û firoşkaran derfetên nû vedike, yên ku di AI de pirek rasterast ji bo xerîdarên ku her ku diçe belav dibin û bi teşwîqan têr dibin dibînin. Bi lêçûnên zêde yên medyaya kevneşopî û kêmbûna bandora reklamên gelemperî, şiyana şandina peyamên hîper-kontekstualîzekirî dibe avantajek pêşbaziyê ya girîng.
Algorîtma rê didin sererastkirinên bihayê di wextê rast de, pêşbîniya daxwazê ya rasttir, kêmkirina bermayiyan, û afirandina ezmûnên kesane ku rêjeyên veguherînê zêde dikin. Lêbelê, ev sofîstîkebûn pirsgirêkek exlaqî tîne: çiqas xweseriya xerîdaran domdar dimîne dema ku hilbijartinên wan ji hêla modelên ku qelsiyên wan ên hestyarî û tevgerî ji wan çêtir dizanin ve têne rêve kirin? Nîqaşa li ser şefafî, ravekirin û berpirsiyariya pargîdaniyê lez digire, û pratîkên zelaltir li ser ka dane çawa têne berhev kirin, bikar anîn, û veguherandin pêşniyaran daxwaz dike.
Bandora psîkolojîk a vê dînamîkê jî hêjayî balkişandinê ye. Bi kêmkirina kêşeyên di kirînê de û teşwîqkirina biryarên tavilê, pergalên pêşniyaran impulsan zêde dikin û ramanê kêm dikin. Hestê ku her tişt bi klîkekê di destê me de ye têkiliyek hema hema otomatîk bi xerckirinê re diafirîne, rêya di navbera xwestek û çalakiyê de kurt dike. Ew hawîrdorek e ku xerîdar xwe bi pêşangehek bêdawî û di heman demê de bi baldarî fîltrekirî re rû bi rû dibîne ku xweber xuya dike lê pir bi rêkûpêk e. Sînorê di navbera kifşkirina rastîn û enduksiyona algorîtmîk de nezelal dibe, ku têgihîştina nirxê ji nû ve saz dike: em ji ber ku em dixwazin dikirin, an ji ber ku em hatine rêber kirin ku bixwazin?
Di vê çarçoveyê de, nîqaşa li ser pêşdaraziyên di pêşniyaran de jî zêde dibe. Sîstemên ku bi daneyên dîrokî hatine perwerdekirin, meyla wan heye ku newekheviyên berê ji nû ve hilberînin, hin profîlên xerîdaran tercîh dikin û yên din marjînalîze dikin. Berhemên nişê, afirînerên serbixwe û marqeyên derketî pir caran bi astengiyên nedîtî re rû bi rû dimînin da ku xuya bibin, di heman demê de lîstikvanên mezin ji hêza qebareya daneyên xwe sûd werdigirin. Soza bazarek demokratîktir, ku ji hêla teknolojiyê ve tê rêvebirin, dibe ku di pratîkê de berevajî bibe, û balê li ser çend platforman xurt bike.
Ji ber vê yekê, xerîdarê ku bi awayekî algorîtmîkî hatiye endezyarkirin ne tenê bikarhênerek çêtir xizmetkirî ye, lê di heman demê de mijarek e ku bêtir li hember dînamîkên hêzê yên ku ekosîstema dîjîtal ava dikin tê eşkerekirin. Xweseriya wan bi rêze bandorên nazik ên ku di bin rûyê ezmûnê de dixebitin re hevdem e. Berpirsiyariya şîrketan, di vê senaryoyê de, di pêşxistina stratejiyên ku karîgeriya bazirganî bi pratîkên exlaqî re li hev dikin, pêşîniya şefafiyetê didin û hevsengiya kesanekirinê bi cûrbecûr perspektîfan re vedihewîne. Di heman demê de, perwerdehiya dîjîtal ji bo mirovan dibe pêdivî ye ku fêm bikin ka biryarên ku xuya dikin xweber çawa dikarin ji hêla pergalên nedîtî ve werin şekil kirin.
Thiago Hortolan CEOyê Tech Rocket e, ku şîrketeke taybet a Sales Rocket e û ji bo afirandina çareseriyên Revenue Tech hatiye veqetandin, ku Zekaya Sûni, otomasyon û zekaya daneyan bi hev re dike yek da ku tevahiya rêwîtiya firotanê ji lêgerîna xerîdar bigire heya dilsoziya xerîdar bipîve. Ajanên wan ên AI, modelên pêşbînîkirî û entegrasyonên otomatîk operasyonên firotanê vediguherînin motorek mezinbûna domdar, jîr û pîvandî.
