Aģentu komercija attiecas uz ekonomisko ekosistēmu, kurā autonomai mākslīgā intelekta programmatūrai — kas pazīstama kā AI aģenti — ir pilnvaras un tehniskās iespējas pieņemt pirkšanas lēmumus un veikt finanšu darījumus cilvēka lietotāja vai uzņēmuma vārdā.
Šajā modelī patērētājs vairs nav tiešais pirkuma veicējs (izpēte, salīdzināšana, noklikšķināšana uz “pirkt”) un kļūst par “vadītāju”, deleģējot uzdevumu mākslīgajam intelektam. Aģents darbojas saskaņā ar iepriekš noteiktiem parametriem (budžets, zīmola preferences, termiņi), lai atrisinātu vajadzību, piemēram, papildinātu pārtikas preču krājumus, rezervētu ceļojumus vai vienotos par pakalpojumiem.
Centrālā koncepcija: no “cilvēka un mašīnas” līdz “mašīnas un mašīnas”
Tradicionālā e-komercija balstās uz cilvēkiem paredzētām saskarnēm (krāsainas pogas, pievilcīgas fotogrāfijas, emocionāli stimuli). Aģentu komercija iezīmē pāreju uz M2M (mašīnu savstarpēju tirdzniecību) .
Šajā scenārijā iepirkumu aģents (no patērētāja) milisekundēs, izmantojot API, tieši vienojas ar pārdošanas aģentu (no veikala), meklējot labāko piedāvājumu, pamatojoties uz loģiskiem datiem (cena, tehniskās specifikācijas, piegādes ātrums), ignorējot tradicionālā mārketinga vizuālo vai emocionālo pievilcību.
Kā tas darbojas praksē
Aģenta tirdzniecības cikls parasti sastāv no trim posmiem:
- Uzraudzība un aktivizēšana: Aģents uztver vajadzību. Tas var nākt no lietu interneta datiem (viedais ledusskapis pamana, ka piens ir beidzies) vai no tiešas komandas (“Rezervējiet lidojumu uz Londonu nākamnedēļ par zemāko cenu”).
- Izvēle un lēmums: Aģents acumirklī analizē tūkstošiem iespēju tīmeklī. Tas salīdzina pieprasījumu ar lietotāja vēsturi (piemēram, "viņš dod priekšroku pienam bez laktozes" vai "viņa izvairās no lidojumiem ar īsām pārsēšanās reizēm").
- Autonoma izpilde: Aģents izvēlas labāko produktu, aizpilda piegādes informāciju, veic maksājumu, izmantojot integrētu digitālo maku, un paziņo lietotājam tikai tad, kad uzdevums ir pabeigts.
Pielietojuma piemēri
- Mājas papildināšana (viedā māja): Sensori pieliekamajā nosaka zemu veļas mazgāšanas līdzekļa līmeni, un aģents automātiski veic pirkumu lielveikalā par labāko dienas cenu.
- Ceļojumi un tūrisms: Aģents saņem norādījumu "Izplānojiet romantisku nedēļas nogali kalnos ar budžetu 2000 R$". Viņš rezervē viesnīcu, transportu un vakariņas, saskaņojot datumus ar pāra grafiku.
- Pakalpojumu apspriešana: Finanšu aģents uzrauga abonēšanas kontus (internets, straumēšana, apdrošināšana) un automātiski sazinās ar pakalpojumu sniedzējiem, lai vienotos par zemākām likmēm vai atceltu neizmantotos pakalpojumus.
Salīdzinājums: tradicionālā e-komercija salīdzinājumā ar aģentu tirdzniecību
| Funkcija | Tradicionālā e-komercija | Aģentu komercija |
| Kas pērk | Cilvēks | Mākslīgā intelekta aģents (programmatūra) |
| Lēmuma faktors | Emocijas, zīmols, vizuālais efekts, cena | Dati, efektivitāte, izmaksu un ieguvumu attiecība |
| Saskarne | Tīmekļa vietnes, lietotnes, vizuālie demonstrējumi | API, kods, strukturēti dati |
| Ceļojums | Meklēt → Salīdzināt → Norēķināties | Nepieciešamība → Piegāde (bez berzes) |
| Mārketings | Vizuālā pārliecināšana un tekstu rakstīšana | Datu optimizācija un pieejamība |
Ietekme uz zīmoliem: "Mārketings mašīnām"
Aģentūru tirdzniecības pieaugums rada uzņēmumiem vēl nebijušu izaicinājumu: kā pārdot robotam?
Tā kā mākslīgā intelekta aģentus neietekmē pievilcīgs iepakojums vai digitālie ietekmētāji, zīmoliem būs jākoncentrējas uz:
- Datu pieejamība: Nodrošināt, lai mākslīgais intelekts (semantiskais tīmeklis) varētu nolasīt informāciju par produktu.
- Reāla konkurētspēja: cenai un tehniskajām specifikācijām būs lielāks svars nekā zīmolam .
- Digitālā reputācija: Atsauksmes un vērtējumi būs izšķiroši dati, ko aģents izmantos, lai apstiprinātu produkta kvalitāti.
Kopsavilkums
Aģentiskā komercija ) atspoguļo patērētāja pārtapšanu par "patērēšanas uzraugu". Tā ir ērtības augstākā evolūcija, kurā tehnoloģija atbrīvo iepirkšanās rutīnu no kognitīvās slodzes, ļaujot cilvēkiem koncentrēties uz produkta patēriņu, nevis uz tā iegādes procesu.
