Mākslīgā intelekta balstītu ieteikumu tehnoloģiju attīstība ir pārveidojusi patērētāja ceļojumu, nostiprinot algoritmu vadīta patērētāja tēlu — indivīda, kura uzmanību, vēlmes un pirkšanas lēmumus veido sistēmas, kas spēj mācīties modeļus un paredzēt vēlmes pat pirms to verbalizēšanas. Šī dinamika, kas kādreiz šķita aprobežojusies ar lielām digitālajām platformām, tagad caurstrāvo praktiski visas nozares: no mazumtirdzniecības līdz kultūrai, no finanšu pakalpojumiem līdz izklaidei, no mobilitātes līdz personalizētai pieredzei, kas nosaka ikdienas dzīvi. Izpratne par to, kā šis mehānisms darbojas, ir būtiska, lai izprastu ētiskās, uzvedības un ekonomiskās sekas, kas izriet no šī jaunā neredzamās ietekmes režīma.
Algoritmiskā ieteikšana ir balstīta uz arhitektūru, kas apvieno uzvedības datus, paredzošos modeļus un rangu sistēmas, kas spēj identificēt interesējošus mikroskopiskus modeļus. Katrs klikšķis, ekrāna pārvilkšana, lapā pavadītais laiks, meklēšana, iepriekšējais pirkums vai minimāla mijiedarbība tiek apstrādāta kā daļa no nepārtraukti atjauninātas mozaīkas. Šī mozaīka definē dinamisku patērētāja profilu. Atšķirībā no tradicionālajiem tirgus pētījumiem, algoritmi darbojas reāllaikā un tādā mērogā, kādu neviens cilvēks nevarētu izsekot, simulējot scenārijus, lai prognozētu pirkuma varbūtību, un piedāvājot personalizētus ieteikumus vispiemērotākajā brīdī. Rezultāts ir vienmērīga un šķietami dabiska pieredze, kurā lietotājs jūtas atradis tieši to, ko meklēja, lai gan patiesībā viņu tur noveda virkne matemātisku lēmumu, kas pieņemti bez viņa ziņas.
Šis process pārdefinē atklāšanas jēdzienu, aizstājot aktīvu meklēšanu ar automatizētu piegādes loģiku, kas samazina dažādu iespēju pieejamību. Tā vietā, lai izpētītu plašu katalogu, patērētājs tiek nepārtraukti sašaurināts līdz konkrētai izvēlei, kas pastiprina viņa ieradumus, gaumi un ierobežojumus, radot atgriezeniskās saites cilpu. Personalizācijas solījums, lai arī efektīvs, var ierobežot repertuāru un ierobežot izvēles daudzveidību, kā rezultātā mazāk populāri produkti vai tie, kas atrodas ārpus paredzamības modeļiem, saņem mazāku redzamību. Šajā ziņā mākslīgā intelekta ieteikumi palīdz veidot šīs izvēles, radot sava veida paredzamības ekonomiku. Pirkuma lēmums vairs nav tikai spontānas vēlmes rezultāts un sāk atspoguļot arī to, ko algoritms ir uzskatījis par visticamāko, ērtāko vai ienesīgāko.
Vienlaikus šis scenārijs paver jaunas iespējas zīmoliem un mazumtirgotājiem, kuri mākslīgajā intelektā atrod tiešu saikni ar arvien izkliedētākajiem un stimuliem piesātinātajiem patērētājiem. Pieaugot tradicionālo mediju izmaksām un samazinoties vispārīgo reklāmu efektivitātei, spēja sniegt hiperkontekstualizētus ziņojumus kļūst par būtisku konkurences priekšrocību.
Algoritmi ļauj veikt cenu korekcijas reāllaikā, precīzāk prognozēt pieprasījumu, samazināt atkritumus un radīt personalizētu pieredzi, kas palielina konversijas rādītājus. Tomēr šī sarežģītība rada ētisku izaicinājumu: cik liela patērētāju autonomija saglabājas, ja viņu izvēli vada modeļi, kas labāk nekā viņi paši zina viņu emocionālo un uzvedības ievainojamību? Diskusija par pārredzamību, izskaidrojamību un korporatīvo atbildību iegūst arvien lielāku popularitāti, pieprasot skaidrāku praksi attiecībā uz to, kā dati tiek vākti, izmantoti un pārveidoti ieteikumos.
Arī šīs dinamikas psiholoģiskā ietekme ir pelnījusi uzmanību. Samazinot berzi pirkumos un veicinot tūlītējus lēmumus, ieteikumu sistēmas pastiprina impulsus un mazina pārdomas. Sajūta, ka viss ir sasniedzams ar vienu klikšķi, rada gandrīz automātiskas attiecības ar patēriņu, saīsinot ceļu starp vēlmi un rīcību. Tā ir vide, kurā patērētājs nonāk bezgalīgas un vienlaikus rūpīgi filtrētas vitrīnas priekšā, kas šķiet spontāna, bet ir ļoti orķestrēta. Robeža starp patiesu atklājumu un algoritmisku indukciju kļūst neskaidra, kas maina pašu vērtības uztveri: vai mēs pērkam tāpēc, ka vēlamies, vai tāpēc, ka mūs pamudināja to vēlēties?
Šajā kontekstā pieaug arī diskusijas par ieteikumos iestrādātajām neobjektivitātēm. Sistēmas, kas apmācītas ar vēsturiskiem datiem, mēdz reproducēt jau esošu nevienlīdzību, dodot priekšroku noteiktiem patērētāju profiliem un marginalizējot citus. Nišas produkti, neatkarīgie veidotāji un jaunie zīmoli bieži vien saskaras ar neredzamiem šķēršļiem atpazīstamības iegūšanai, savukārt lielie spēlētāji gūst labumu no savu datu apjomu jaudas. Solījums par demokrātiskāku tirgu, ko virza tehnoloģijas, praksē var tikt mainīts, nostiprinot uzmanības koncentrēšanos uz dažām platformām.
Tāpēc algoritmiski modificēts patērētājs ir ne tikai labāk apkalpots lietotājs, bet arī subjekts, kas ir vairāk pakļauts digitālās ekosistēmas strukturējošajai varas dinamikai. Viņu autonomija pastāv līdzās virknei smalku ietekmju, kas darbojas zem pieredzes virsmas. Uzņēmumu atbildība šajā scenārijā ir tādu stratēģiju izstrāde, kas apvieno komerciālo efektivitāti ar ētisko praksi, prioritāri izvirzot pārredzamību un līdzsvarojot personalizāciju ar perspektīvu daudzveidību. Vienlaikus digitālā izglītība kļūst neaizstājama, lai cilvēki saprastu, kā šķietami spontānus lēmumus var ietekmēt neredzamas sistēmas.
Tiago Hortolans ir uzņēmuma Tech Rocket izpilddirektors. Tech Rocket ir Sales Rocket atvasinājums, kas veltīts ieņēmumu tehnoloģiju risinājumu radīšanai, apvienojot mākslīgo intelektu, automatizāciju un datu intelektu, lai mērogotu visu pārdošanas procesu no klientu piesaistes līdz lojalitātei. Viņu mākslīgā intelekta aģenti, paredzošie modeļi un automatizētās integrācijas pārveido pārdošanas operācijas par nepārtrauktas, inteliģentas un izmērāmas izaugsmes dzinējspēku.
