Вы бы позволили «Агенту» с Искусственным интеллектом купить Вашу следующую Сумочку?

Задайте “поисковику ответов”, работающему на базе искусственного интеллекта, вопрос о том, какая самая лучшая сумка дешевле 1500 долларов, и вы не увидите таблицу спонсируемых результатов или ссылок на посты в Reddit, задающие тот же вопрос. Вместо этого вы получите краткую подборку из пяти сумок, которые соответствуют описанию, таких как маленькая сумка от Chloe's Kiss и мозаика от Strathberry, собранных на основе онлайн-историй, записей в блогах и видеороликов на YouTube на эту тему, а также цены и краткое описание основных характеристик каждой сумки. Perplexity предоставляет ссылки на то, где можно приобрести некоторые сумки, а в некоторых случаях, используя опцию “Купить с помощью Pro”, даже может оформить заказ за вас.

Новая функция покупок, доступная для платных подписчиков, была запущена в ноябре, и результаты не идеальны. Запрос о лучших мужских ботинках на молнии выдал один результат - туфли на шпильке, которые были описаны как женские ботинки. Иногда продукты, которые нужно купить, отличаются от тех, что указаны в обзоре исследования, и, как выяснил TechCrunch, оформление заказа в Perplexity может быть медленным и занимать несколько часов в одном случае. Но это показывает, как технологические компании думают о том, как ИИ может изменить способы поиска и покупки товаров потребителями в Интернете — с помощью “агентов” ИИ, которые могут выполнять сложные задачи за пользователей.

Представьте их как самоуправляемые автомобили, но с более широкими возможностями. В последние месяцы агенты стали еще одной волнующей темой в области искусственного интеллекта. Сэм Альтман, исполнительный директор OpenAI, назвал их “тем, что будет восприниматься как следующий гигантский прорыв” во время сессии вопросов и ответов на Reddit. Несколько крупнейших игроков отрасли активно разрабатывают агентов, в том числе для того, чтобы помогать потребителям с покупками или даже делать это за них. “Представьте, что вы фотографируете что-то, что вам нравится, поручаете агенту разобраться в стиле, найти похожие товары в разных магазинах и совершить покупку”, - говорит Винс Кох, руководитель отдела глобальных решений для цифровой коммерции в подразделении веб-сервисов Amazon, или AWS. Кох описал агентов, которые могли бы использовать компьютерное зрение, например, для организации гардероба пользователя, а также изучать его стиль с помощью визуальных данных, чтобы давать лучшие рекомендации по продуктам. “Я бы сказал, что самая большая возможность заключается в создании удобного взаимодействия, сочетающего в себе все эти различные типы взаимодействий”, - добавил он.

В то время как Perplexity заняла лидирующие позиции в этой области, запустив свой магазин, другие не отстают. Google и OpenAI изучают возможности использования агентов. Amazon находится в процессе создания прототипов агентов искусственного интеллекта, которые могли бы предлагать товары на своем сайте или даже добавлять их в корзину покупок пользователя, сообщает Wired. В знак того, насколько ценными, по мнению компании, могут быть агенты, AWS стремится предоставлять агентов как услугу клиентам, включая бренды и розничных продавцов.

Salesforce уже представила собственную платформу для этой цели под названием Agentforce, а среди ее клиентов - Saks Fifth Avenue. Если агенты поймут, что к чему, у них есть потенциал для изменения онлайн-шопинга. Многие потребители страдают от информационной перегрузки и ищут решения, которые могли бы помочь им в исследовании и выборе продуктов. В отчете Salesforce говорится, что чат-боты с искусственным интеллектом помогли увеличить онлайн-продажи в США в праздничные дни почти на 4 процента по сравнению с предыдущим годом, что говорит о том, что потребители используют эту более простую форму помощи с помощью искусственного интеллекта.

Агенты могли бы предложить еще более эффективные возможности. Консалтинговая компания Gartner прогнозирует, что к 2027 году чуть более половины потребителей будут регулярно совершать покупки товаров и услуг с помощью торговых агентов с искусственным интеллектом, финансируемых компаниями, которые производят и распространяют продукцию.

Прежде чем это произойдет, технологические компании должны доказать, что агенты действительно могут улучшить качество покупок, и убедить потребителей пользоваться ими. Проще представить, как кто-то может поручить покупку обычных товаров, таких как батарейки, или чисто функциональных товаров, таких как микроволновые печи, роботу, а не модельеру или косметологу, где личные предпочтения и бренд так важны.

Идея искусственного интеллекта, который делает покупки за вас, звучит как научная фантастика, но в некотором смысле это развитие усилий ритейлеров, направленных на устранение разногласий в сфере коммерции, таких как система оформления заказа в один клик, которую Amazon впервые применил десятилетия назад. По словам Дмитрия Шевеленко, бизнес-директора Perplexity, на первом этапе компания изменила поисковую систему, предоставляя пользователям ответы на их вопросы, а не ссылки, которые они могут прочитать и переварить самостоятельно.

В случае с покупками компания делает следующий шаг, позволяя потребителям совершать сделки непосредственно на основе этих ответов. Шевеленко сказал, что процент запросов о покупках, которые получает Perplexity, увеличился “в несколько раз” с момента запуска, хотя он отказался назвать точные цифры.

В конечном счете, Perplexity представляет себе агента, который может действовать на опережение, зная достаточно о пользователе, чтобы предвидеть его потребности. “Я не думаю, что первым проявлением этого является то, что мы просто собираемся пойти и купить что-то для вас, и это просто появляется у вас под дверью”, - сказал Шевеленко. “Они начинают приходить в виде подталкиваний, уведомлений и подсказок, в которых говорится: "Эй, тебе действительно стоит взглянуть на это" .. а затем, как только вам это представят, вы совершаете действие в один клик [для покупки]”.

Однако некоторым людям действительно нравится ходить по магазинам, особенно если речь идет о моде или красоте. Возможно, они не захотят передавать эту работу на аутсорсинг роботу.

Шевеленко сказал, что цель agentic AI - не автоматизировать процесс получения удовольствия от покупок, а устранить раздражающие моменты. Google также имеет в виду агентов. Они не будут решением всех проблем, заявил Шон Скотт, вице-президент компании и генеральный менеджер по потребительским покупкам, в заявлении, отправленном по электронной почте. Он отметил, что будущее шопинга — “вспомогательное, персонализированное и бесшовное - в любой форме, которая является наиболее полезной”.

Но Google рассматривает возможности для агентов, например, проверять наличие товара в близлежащих магазинах, чтобы узнать, есть ли он на складе, или инициировать возврат и организовать доставку посылки. Amazon, например, считает, что они окажутся достаточно ценными для покупателей, чтобы бренды и розничные продавцы захотели иметь свои собственные.

"Компания изучает, как AWS может помочь клиентам в создании агентов", - сказал Джастин Хонаман, глава подразделения Amazon по развитию розничной торговли, ресторанов и потребительских товаров по всему миру. Агенты также не просто должны быть ориентированы на клиента.

Они могли бы сосредоточиться на внутренних задачах, таких как анализ тенденций в социальных сетях или chatter, а также визуальный анализ ассортимента, чтобы найти подходящие продукты. Однако реализовать их непросто. Например, чтобы агент мог проверить, доступен ли поблизости товар, ему потребовались бы данные о запасах в режиме реального времени для каждого магазина. “Одна из проблем, с которой мы сталкиваемся у старых ритейлеров, заключается в том, что их системы либо не подключены, либо не настроены таким образом, чтобы позволить агенту получить доступ к данным”, - сказал Хонаман. Это не единственная проблема, с которой они сталкиваются.

Большие языковые модели, лежащие в основе агентов, работают, делая вероятностные прогнозы, без какого-либо подлинного понимания мира или исходного контента. Генеральный директор Perplexity Аравинд Шринивас признался Fortune, что компания не до конца понимает, как ее ИИ оценивает и рекомендует продукты.

Такая вероятностная природа делает LLM склонными к ошибкам, известным как галлюцинации. Некоторые эксперты полагают, что они являются неотъемлемым побочным эффектом функционирования LLM, что означает, что агенты всегда допускают ошибки с определенной частотой.

Агент потенциально может предоставить покупателю неверную информацию или попытаться приобрести что-то, чего не существует. Представитель Amazon Кох сказал, что компании, с которыми он общался, обеспокоены этой проблемой, хотя он считает, что по мере развития технологий частота галлюцинаций будет снижаться. “Я не рассматриваю это как принципиальное препятствие, и я, конечно, не считаю, что это необходимо свести к нулю”, - сказал Джейсон Голдберг, эксперт по розничной торговле и директор по коммерческой стратегии коммуникационного гиганта Publicis Groupe.

Голдберг считает, что компаниям придется принять меры по борьбе с галлюцинациями, но это не должно помешать им внедрить технологию, которая, по его мнению, может оказать существенное влияние на розничную торговлю. В первую очередь пострадают такие категории товаров, как туалетная бумага, но мода и красота не остаются вне досягаемости.

Агент, который мог бы собрать информацию в социальных сетях и создать дизайн-бриф на основе полученных данных, был бы ценен для брендов, в то время как тот, кто мог бы проанализировать огромное количество информации в Интернете, чтобы определить углеродный след продукта, был бы желателен для потребителей. Однако у торговых агентов есть один вопрос, на который нет ответа, - насколько они могут быть эффективны в тех категориях, где покупки часто носят эмоциональный, а не чисто рациональный характер. “По этому поводу было много споров”, - сказал аналитик Gartner Эндрю Франк. “Так получилось, что я стою на стороне тех, кто утверждает, что по мере того, как искусственный интеллект будет узнавать больше об этих неосязаемых предпочтениях людей в отношении брендов, он научится отражать их”.

Одной из сверхспособностей LLM является их способность расшифровывать взаимосвязи между самыми разными качествами, от запахов до музыкальных стилей, что делает их эффективными системами рекомендаций.

Но Фрэнк видит и другие проблемы, о которых следует помнить, если агенты размножаются. “Вы задаетесь вопросом, на чьей стороне на самом деле будут эти агенты”, - сказал он. Такие компании, как Google, Amazon и другие, которые формируют онлайн-шопинг, зарабатывают огромные суммы на рекламе, что часто означает вывод спонсируемых рекламодателями продуктов на первые строчки результатов поиска.

Если агенты проводят фильтрацию, будут ли они делать это для обслуживания потребителей или рекламодателей? Ответ может зависеть от конкретной компании и агента. Шевеленко из Perplexity сказал, что, по крайней мере, на данный момент компания даже не берет партнерскую плату за продажи, потому что не хочет, чтобы пользователи чувствовали, что она подталкивает их к совершению покупок просто для того, чтобы заработать деньги. “Достаточно одного неудачного опыта, чтобы люди отказались от этой технологии”, - сказал он.