Chatbotovi će promijeniti način na koji kupujemo
Zamislite svijet u kojem imate osobnog kupca na raspolaganju 24-7—stručnjaka koji može odmah preporučiti dar čak i za prijatelja ili rođaka koji je najteže kupiti, ili pretražiti web kako bi sastavio popis najboljih polica za knjige koje su dostupne unutar vašeg ograničenog proračuna. Ova nova vrsta asistencije ne samo da štedi vrijeme, već čini cijeli proces kupnje znatno ugodnijim.
Čak je i proces analize proizvoda dobio facelift. Čim se suočite s pitanjem oko kuhinjskog uređaja, chatbot može analizirati njegove snage i slabosti, usporediti ga s naizgled identičnom konkurencijom i pronaći najbolju ponudu koja odgovara vašim potrebama. Kada odaberete proizvod koji vam se sviđa, chatbot će se pobrinuti za detalje kupnje i isporuke, čineći cijeli proces bezbolnim.
Ovo nije daleko predviđanje. Salesforce nedavno je predvidio da će umjetna inteligencija tijekom blagdanske sezone generirati tavanih 263 milijarde dolara u online kupnji što čini oko 21% svih narudžbi. Stručnjaci se slažu da bi kupovina uz podršku umjetne inteligencije mogla postati još veći biznis u sljedećim godinama. Prema istraživanju iz konzultantske tvrtke McKinsey, očekuje se da će se do 2030. godine godišnji prihod od agentske trgovine kretati između 3 bilijuna i 5 bilijuna dolara.
AI inovacije i njihova primjena u stvarnosti
Unatoč svim prednostima, nije iznenađujuće što su AI tvrtke investitorice u obogaćivanje iskustva kupnje. Googleova Aplikacija Gemini koristi moć Grafikona kupnje kako bi olakšala pretraživanje proizvoda. Osim toga, Gemini može koristiti agentsku tehnologiju za direktno pozivanje trgovina, što predstavlja dodatni korak prema automatiziranoj kupnji.
OpenAI također nije ostao u drugom planu. U studenom su najavili značajku kupovine u ChatGPT-u, koja može brzo sastaviti vodiče za kupce. U suradnji s trgovačkim divovima poput Walmarta, Targeta i Etsya, kupci sada mogu obavljati kupovinu izravno unutar interakcije s chatbotom. Očekuje se povećana dinamika poput ovih suradnji, s obzirom na trend rasta vremena koje potrošači provode u razgovoru s AI, dok istodobno trajno opada promet s tražilica i društvenih mreža.
LLM i nova otkrića
Unatoč svim inovacijama, veliki jezični modeli (LLM) i dalje se suočavaju s kritikama zbog svoje sposobnosti. Njihova vještina generiranja sadržaja ponekad može rezultirati proizvoljnim informacijama. Iako ne mogu sami stvoriti nova otkrića bez vodstva, njihov potencijal za proširenje granica ljudskog znanja postaje jasniji. Primjerice, tijekom svibnja, Google DeepMind predstavio je AlphaEvolve, sustav koji koristi Gemini LLM za razvoj novih algoritama za rješavanje kompleksnih problema. Ova suradnja između evolucijskih algoritama i LLM-a omogućila je filtriranje i usavršavanje najboljih rješenja.
Ova otkrića, koja uključuju učinkovitije načine upravljanja potrošnjom energije u podatkovnim centrima, imaju značajan potencijal, ali se ne smatraju revolucionarnima. Istraživači u Google DeepMindu nastavljaju usmjeravati svoje napore prema daljnjim otkrićima. Od njihove inicijative, druge tvrtke i pojedinci, poput Asankhaya Sharma iz Singapura, brzo su reagirali. Podijelio je open-source verziju pod nazivom OpenEvolve. U rujnu je japanska tvrtka Sakana AI objavila vlastitu verziju nazvanu SinkaEvolve, dok je tim američkih i kineskih istraživača razvio AlphaResearch, koji prema tvrdnjama poboljšava neka od rješenja već poznatih iz AlphaEvolve.
