Розвиток технологій рекомендацій на основі штучного інтелекту змінив шлях споживача, зміцнивши образ споживача, керованого алгоритмами, — людини, чия увага, уподобання та рішення про купівлю формуються системами, здатними вивчати закономірності та передбачати бажання ще до того, як вони будуть висловлені словами. Ця динаміка, яка колись здавалася обмеженою великими цифровими платформами, тепер пронизує практично всі сектори: від роздрібної торгівлі до культури, від фінансових послуг до розваг, від мобільності до персоналізованого досвіду, що визначає повсякденне життя. Розуміння того, як працює цей механізм, є важливим для розуміння етичних, поведінкових та економічних наслідків, що виникають внаслідок цього нового режиму невидимого впливу.
Алгоритмічна рекомендація побудована на архітектурі, яка поєднує поведінкові дані, прогностичні моделі та системи ранжування, здатні виявляти мікроскопічні закономірності, що цікавлять. Кожен клік, свайп по екрану, час, проведений на сторінці, пошук, попередня покупка або мінімальна взаємодія обробляються як частина постійно оновлюваної мозаїки. Ця мозаїка визначає динамічний профіль споживача. На відміну від традиційних досліджень ринку, алгоритми працюють у режимі реального часу та в масштабах, за якими жодна людина не могла б встигнути, імітуючи сценарії для прогнозування ймовірності покупки та пропонуючи персоналізовані пропозиції у найбільш підходящий момент. Результатом є плавний та, здавалося б, природний досвід, у якому користувач відчуває, що знайшов саме те, що шукав, хоча насправді його туди привела серія математичних рішень, прийнятих без його відома.
Цей процес переосмислює поняття відкриття, замінюючи активний пошук автоматизованою логікою доставки, яка зменшує доступ до різноманітних варіантів. Замість дослідження широкого каталогу, споживач постійно звужується до певного вибору, який підкріплює його звички, смаки та обмеження, створюючи цикл зворотного зв'язку. Обіцянка персоналізації, хоча й ефективна, може обмежувати репертуар та множинність варіантів, що призводить до меншої видимості менш популярних продуктів або тих, що не відповідають прогностичним шаблонам. У цьому сенсі рекомендації штучного інтелекту допомагають формувати цей вибір, створюючи своєрідну економіку передбачуваності. Рішення про покупку перестає бути винятковим результатом спонтанного бажання та починає також відображати те, що алгоритм вважав найбільш ймовірним, зручним або прибутковим.
Водночас, цей сценарій відкриває нові можливості для брендів та роздрібних торговців, які знаходять у штучному інтелекті прямий міст до дедалі більш розпорошених та перенасичених стимулами споживачів. Зі зростанням вартості традиційних медіа та зниженням ефективності генеричної реклами, здатність доставляти гіперконтекстуалізовані повідомлення стає вирішальною конкурентною перевагою.
Алгоритми дозволяють коригувати ціни в режимі реального часу, точніше прогнозувати попит, скорочувати втрати та створювати персоналізований досвід, що підвищує коефіцієнти конверсії. Однак ця складність створює етичну проблему: наскільки автономія споживачів залишається незмінною, коли їхній вибір керується моделями, які знають їхні емоційні та поведінкові вразливості краще, ніж вони самі? Дискусія про прозорість, поясненість та корпоративну відповідальність набирає обертів, вимагаючи чіткішої практики щодо того, як дані збираються, використовуються та перетворюються на рекомендації.
Психологічний вплив цієї динаміки також заслуговує на увагу. Зменшуючи тертя під час покупок та заохочуючи до миттєвих рішень, системи рекомендацій посилюють імпульси та зменшують рефлексію. Відчуття, що все знаходиться в межах досяжності одним кліком, створює майже автоматичний зв'язок зі споживанням, скорочуючи шлях між бажанням та дією. Це середовище, де споживач опиняється перед безкінечною та водночас ретельно відфільтрованою вітриною, яка здається спонтанною, але є дуже організованою. Межа між справжнім відкриттям та алгоритмічною індукцією розмивається, що переналаштовує саме сприйняття цінності: чи купуємо ми, тому що хочемо, чи тому, що нас до цього змусили?
У цьому контексті також посилюється дискусія щодо упереджень, вбудованих у рекомендації. Системи, навчені на історичних даних, як правило, відтворюють вже існуючу нерівність, надаючи перевагу певним профілям споживачів та маргіналізуючи інші. Нішеві продукти, незалежні творці та бренди, що розвиваються, часто стикаються з невидимими бар'єрами для отримання видимості, тоді як великі гравці отримують вигоду від потужності власних обсягів даних. Обіцянка більш демократичного ринку, керованого технологіями, може бути зворотною на практиці, зосередивши увагу на кількох платформах.
Таким чином, споживач, спроектований за допомогою алгоритмів, є не лише користувачем, якому надається краще обслуговування, але й суб'єктом, який більше схильний до впливу динаміки влади, що структурує цифрову екосистему. Його автономія співіснує з низкою тонких впливів, що діють під поверхнею досвіду. Відповідальність компаній у цьому сценарії полягає в розробці стратегій, які узгоджують комерційну ефективність з етичною практикою, надаючи пріоритет прозорості та балансуючи персоналізацію з різноманітністю точок зору. Водночас цифрова освіта стає незамінною для того, щоб люди розуміли, як, здавалося б, спонтанні рішення можуть формуватися невидимими системами.
Тіаго Хортолан — генеральний директор Tech Rocket, спін-офф-компанії Sales Rocket, яка займається створенням рішень Revenue Tech, що поєднують штучний інтелект, автоматизацію та аналіз даних для масштабування всього шляху продажів — від пошуку потенційних клієнтів до їхньої лояльності. Їхні агенти на основі штучного інтелекту, прогностичні моделі та автоматизовані інтеграції перетворюють операції з продажу на двигун безперервного, інтелектуального та вимірюваного зростання.
