Напредак технологија препорука заснованих на вештачкој интелигенцији трансформисао је путовање потрошача, учвршћујући фигуру потрошача вођеног алгоритмима – појединца чија пажња, преференције и куповне одлуке обликују системи способни да уче обрасце и предвиђају жеље чак и пре него што се оне вербализују. Ова динамика, која је некада изгледала ограничена на велике дигиталне платформе, сада прожима практично све секторе: од малопродаје до културе, од финансијских услуга до забаве, од мобилности до персонализованих искустава која дефинишу свакодневни живот. Разумевање како овај механизам функционише је неопходно за разумевање етичких, бихевиоралних и економских импликација које произилазе из овог новог режима невидљивог утицаја.
Алгоритамска препорука је изграђена на архитектури која комбинује податке о понашању, предиктивне моделе и системе рангирања способне да идентификују микроскопске обрасце од интереса. Сваки клик, превлачење преко екрана, време проведено на страници, претрага, претходна куповина или минимална интеракција се обрађује као део континуирано ажурираног мозаика. Овај мозаик дефинише динамичан профил потрошача. За разлику од традиционалног истраживања тржишта, алгоритми раде у реалном времену и у размерама које ниједан човек не би могао да прати, симулирајући сценарије како би предвидели вероватноћу куповине и нудећи персонализоване предлоге у најпогоднијем тренутку. Резултат је глатко и наизглед природно искуство, у којем корисник осећа да је пронашао тачно оно што је тражио, док га је заправо тамо довео низ математичких одлука донетих без њиховог знања.
Овај процес редефинише појам откривања, замењујући активно претраживање аутоматизованом логиком испоруке која смањује изложеност различитим опцијама. Уместо истраживања широког каталога, потрошач се континуирано сужава на специфичан избор који појачава њихове навике, укусе и ограничења, стварајући повратну спрегу. Обећање персонализације, иако ефикасно, може ограничити репертоар и ограничити мноштво избора, узрокујући да мање популарни производи или они ван предиктивних образаца добију мању видљивост. У том смислу, препоруке вештачке интелигенције помажу у обликовању ових избора, стварајући неку врсту економије предвидљивости. Одлука о куповини престаје да буде искључиви резултат спонтане жеље и почиње да одражава и оно што је алгоритам сматрао највероватнијим, најпогоднијим или профитабилнијим.
Истовремено, овај сценарио отвара нове могућности за брендове и трговце на мало, који у вештачкој интелигенцији проналазе директан мост ка све раштрканијим и стимулансима засићеним потрошачима. Са растућим трошковима традиционалних медија и опадајућом ефикасношћу генеричких огласа, способност преношења хиперконтекстуализованих порука постаје кључна конкурентска предност.
Алгоритми омогућавају прилагођавање цена у реалном времену, прецизније предвиђање потражње, смањење отпада и креирање персонализованих искустава која повећавају стопе конверзије. Међутим, ова софистицираност доноси етички изазов: колико аутономије потрошача остаје нетакнуто када њихове изборе воде модели који боље познају њихове емоционалне и бихевиоралне рањивости него они сами? Дискусија о транспарентности, објашњивости и корпоративној одговорности добија на замаху, захтевајући јасније праксе о томе како се подаци прикупљају, користе и трансформишу у препоруке.
Психолошки утицај ове динамике такође заслужује пажњу. Смањењем трења при куповини и подстицањем тренутних одлука, системи препорука појачавају импулсе и смањују рефлексију. Осећај да је све надохват руке једним кликом ствара готово аутоматски однос са потрошњом, скраћујући пут између жеље и акције. То је окружење у којем се потрошач налази суочен са бесконачним и, истовремено, пажљиво филтрираним излогом који делује спонтано, али је веома оркестриран. Граница између истинског открића и алгоритамске индукције постаје замагљена, што реконфигурише саму перцепцију вредности: да ли купујемо зато што желимо, или зато што смо наведени да то желимо?
У овом контексту, расте и дискусија о предрасудама уграђеним у препоруке. Системи обучени помоћу историјских података имају тенденцију да репродукују већ постојеће неједнакости, фаворизујући одређене профиле потрошача и маргинализујући друге. Нишни производи, независни креатори и брендови у настајању често се суочавају са невидљивим препрекама у стицању видљивости, док велики играчи имају користи од моћи сопствених количина података. Обећање о демократскијем тржишту, вођеном технологијом, може се у пракси обрнути, консолидујући концентрацију пажње на неколико платформи.
Алгоритамски пројектовани потрошач, стога, није само боље услужени корисник, већ и субјект који је више изложен динамици моћи која структурира дигитални екосистем. Њихова аутономија коегзистира са низом суптилних утицаја који делују испод површине искуства. Одговорност компанија, у овом сценарију, лежи у развоју стратегија које усклађују комерцијалну ефикасност са етичким праксама, дајући приоритет транспарентности и балансирајући персонализацију са разноликошћу перспектива. Истовремено, дигитално образовање постаје неопходно да би људи разумели како наизглед спонтане одлуке могу бити обликоване невидљивим системима.
Тијаго Хортолан је извршни директор компаније Tech Rocket, спин-оф компаније Sales Rocket посвећене стварању Revenue Tech решења, комбинујући вештачку интелигенцију, аутоматизацију и интелигенцију података како би се скалирао цео продајни пут, од тражења потенцијалних купаца до лојалности купаца. Њихови вештачки агенти, предиктивни модели и аутоматизоване интеграције трансформишу продајне операције у мотор континуираног, интелигентног и мерљивог раста.
