Napredek tehnologij priporočil, ki temeljijo na umetni inteligenci, je spremenil potrošniško pot in utrdil podobo potrošnika, ki ga poganja algoritm – posameznika, čigar pozornost, preference in nakupne odločitve oblikujejo sistemi, ki so sposobni učenja vzorcev in predvidevanja želja, še preden so te verbalizirane. Ta dinamika, ki se je nekoč zdela omejena na velike digitalne platforme, zdaj prežema praktično vse sektorje: od trgovine na drobno do kulture, od finančnih storitev do zabave, od mobilnosti do personaliziranih izkušenj, ki opredeljujejo vsakdanje življenje. Razumevanje delovanja tega mehanizma je bistveno za razumevanje etičnih, vedenjskih in ekonomskih posledic, ki izhajajo iz tega novega režima nevidnega vpliva.
Algoritemsko priporočilo temelji na arhitekturi, ki združuje vedenjske podatke, napovedne modele in sisteme za razvrščanje, ki so sposobni prepoznati mikroskopske vzorce, ki nas zanimajo. Vsak klik, podrsavanje po zaslonu, čas, preživet na strani, iskanje, prejšnji nakup ali minimalna interakcija se obdela kot del nenehno posodobljenega mozaika. Ta mozaik definira dinamičen profil potrošnika. Za razliko od tradicionalnih tržnih raziskav algoritmi delujejo v realnem času in v obsegu, ki mu noben človek ne bi mogel slediti, simulirajo scenarije za napovedovanje verjetnosti nakupa in ponujajo prilagojene predloge v najprimernejšem trenutku. Rezultat je gladka in na videz naravna izkušnja, v kateri ima uporabnik občutek, da je našel točno to, kar je iskal, čeprav ga je v resnici tja pripeljala vrsta matematičnih odločitev, sprejetih brez njegove vednosti.
Ta proces na novo opredeljuje pojem odkrivanja in aktivno iskanje nadomešča z avtomatizirano logiko dostave, ki zmanjšuje izpostavljenost raznolikim možnostim. Namesto raziskovanja širokega kataloga se potrošnik nenehno zožuje na določeno izbiro, ki krepi njegove navade, okuse in omejitve, kar ustvarja povratno zanko. Obljuba personalizacije, čeprav učinkovita, lahko omeji repertoarje in omeji pluralnost izbir, zaradi česar so manj priljubljeni izdelki ali tisti zunaj napovednih vzorcev manj vidni. V tem smislu priporočila umetne inteligence pomagajo oblikovati te izbire in ustvarjajo nekakšno ekonomijo predvidljivosti. Odločitev o nakupu preneha biti izključni rezultat spontane želje in začne odražati tudi to, kar je algoritem ocenil kot najverjetnejše, priročno ali donosno.
Hkrati ta scenarij odpira nove priložnosti za blagovne znamke in trgovce, ki v umetni inteligenci najdejo neposreden most do vse bolj razpršenih in s spodbudami prenasičenih potrošnikov. Z naraščajočimi stroški tradicionalnih medijev in upadajočo učinkovitostjo generičnih oglasov postaja sposobnost posredovanja hiperkontekstualiziranih sporočil ključna konkurenčna prednost.
Algoritmi omogočajo prilagajanje cen v realnem času, natančnejše napovedovanje povpraševanja, zmanjšanje odpadkov in ustvarjanje prilagojenih izkušenj, ki povečujejo stopnje konverzije. Vendar pa ta prefinjenost prinaša etični izziv: koliko avtonomije potrošnikov ostane nedotaknjene, ko njihove odločitve vodijo modeli, ki poznajo njihove čustvene in vedenjske ranljivosti bolje kot oni sami? Razprava o preglednosti, razložljivosti in korporativni odgovornosti pridobiva na veljavi in zahteva jasnejše prakse glede zbiranja, uporabe in preoblikovanja podatkov v priporočila.
Pozornost si zasluži tudi psihološki vpliv te dinamike. Z zmanjševanjem trenja pri nakupih in spodbujanjem takojšnjih odločitev sistemi priporočil krepijo impulze in zmanjšujejo refleksijo. Občutek, da je vse na dosegu roke z enim klikom, ustvarja skoraj samodejni odnos s potrošnjo, kar skrajša pot med željo in dejanjem. To je okolje, kjer se potrošnik znajde pred neskončno in hkrati skrbno filtrirano vitrino, ki se zdi spontana, a je zelo orkestrirana. Meja med pristnim odkrivanjem in algoritmično indukcijo postane zamegljena, kar preoblikuje samo dojemanje vrednosti: ali kupujemo, ker si to želimo, ali ker smo bili k temu usmerjeni?
V tem kontekstu narašča tudi razprava o pristranskostih, vgrajenih v priporočila. Sistemi, usposobljeni z zgodovinskimi podatki, ponavadi reproducirajo že obstoječe neenakosti, pri čemer dajejo prednost določenim profilom potrošnikov in marginalizirajo druge. Nišni izdelki, neodvisni ustvarjalci in vzhajajoče blagovne znamke se pogosto soočajo z nevidnimi ovirami pri pridobivanju prepoznavnosti, medtem ko veliki akterji izkoriščajo moč lastnih količin podatkov. Obljuba o bolj demokratičnem trgu, ki ga poganja tehnologija, se lahko v praksi obrne, kar utrdi koncentracijo pozornosti na nekaj platformah.
Algoritmično zasnovan potrošnik torej ni le bolje oskrbljen uporabnik, temveč tudi subjekt, ki je bolj izpostavljen dinamiki moči, ki strukturira digitalni ekosistem. Njegova avtonomija sobiva z vrsto subtilnih vplivov, ki delujejo pod površino izkušnje. Odgovornost podjetij je v tem scenariju v razvoju strategij, ki usklajujejo komercialno učinkovitost z etičnimi praksami, pri čemer dajejo prednost preglednosti in uravnotežujejo personalizacijo z raznolikostjo perspektiv. Hkrati postane digitalno izobraževanje nepogrešljivo, da bi ljudje razumeli, kako lahko nevidni sistemi oblikujejo na videz spontane odločitve.
Thiago Hortolan je izvršni direktor podjetja Tech Rocket, odcepljenega podjetja Sales Rocket, ki se posveča ustvarjanju rešitev Revenue Tech in združuje umetno inteligenco, avtomatizacijo in podatkovno inteligenco za povečanje celotne prodajne poti, od iskanja potencialnih strank do njihove zvestobe. Njihovi agenti umetne inteligence, napovedni modeli in avtomatizirane integracije prodajne operacije spreminjajo v gonilno silo stalne, inteligentne in merljive rasti.
