Danas se još uvijek pojavljuju potpuno autonomni agenti umjetne inteligencije za potrošače, ali softver koji pokreće te agente pojavljuje se na sve više mjesta.

Kako bi omogućio ovakve kupnje, Mastercard je u travnju najavio svoju Agent Pay tehnologiju koja omogućuje verificiranim AI agentima za kupovinu da obavljaju transakcije u ime potrošača i tvrtki.

Agent za trgovanje funkcionira tako da započinje s korisničkim zahtjevom ili upitom. Za razliku od tradicionalnih AI sustava, koji daju statične, jednokratne odgovore, moderni agenti su izgrađeni da interpretiraju te zahtjeve, razmatraju kontekst, prilagođavaju se u hodu i odlučuju kako dalje.

Unos također može pokrenuti razgovor kako bi se pokrenula akcija usmjerena na cilj. Na primjer, ako postavite vrlo širok zahtjev poput „Trebam novu košulju“, AI agent u maloprodaji može odgovoriti tražeći više detalja, poput toga želite li uzorak ili određenu vrstu tkanine ili za koju bi se prigodu košulja nosila.

Agenti zatim automatiziraju istraživanje i otkrivanje proizvoda. Umjesto jednostavnog pretraživanja jedne web stranice, agent može pretraživati više platformi za e-trgovinu, pristupiti i analizirati specifikacije proizvoda, recenzije i ocjene, uspoređivati cijene u stvarnom vremenu i procijeniti vrijeme dostave, pravila povrata i druge logističke detalje.

Od tamo, agent ne samo da predstavlja popis opcija, već ih može aktivno rasuđivati na temelju korisnikovih početnih parametara i vlastitog razumijevanja što predstavlja dobru ponudu ili najbolje rješenje.

Tri su ključne komponente AI agenata koje im pomažu u donošenju odluka:

• Memorija: Noviji AI agenti mogu pamtiti korisnikove preferencije, veličine i prošle kupnje, što olakšava prepoznavanje idealnog odgovora na upit za kupnju.
• Alati: Agenti imaju pristup API-jima i vanjskim bazama podataka koji im omogućuju pronalaženje novih informacija i poduzimanje radnji.
• Obrazloženje: Agent može razbiti složeni zahtjev na strukturirane, izvedive korake, umjesto da ponudi samo jedan, statički odgovor. Može odrediti kojim alatima treba pristupiti, koje informacije treba prikupiti i kako može postići svoje ciljeve.

Agenti mogu biti sigurni uz odgovarajuće zaštitne ograde, dozvole i tehnologije. Međutim, ovaj novi oblik trgovine zasigurno predstavlja nove izazove za trgovce, tehnološke tvrtke i potrošače, posebno u onim slučajevima kada kupnja ne ide po planu.

Na primjer, kako bi povrat novca ili storniranje funkcioniralo ako kupnju obavlja agent, a ne osoba? Ili tko bi bio odgovoran ako nešto pođe po zlu - potrošač, tvrtka koja je stvorila bota, trgovac ili možda netko drugi?

Jasne i lako postavljene korisničke dozvole bit će ključne u ovom novom okruženju, jer što više autonomije ima AI agent, to će važnije biti postaviti jasna ograničenja i smjernice.

Transparentnost će također biti ključna za izgradnju povjerenja, pri čemu će korisnici dobiti jasno objašnjenje zašto je agent poduzeo određene radnje. Ta transparentnost bit će posebno korisna ako kibernetički kriminalci pokušaju prevariti AI agenta pokretanjem kupnji korištenjem obmanjujućih signala ili oponašanjem legitimnih ponuda.

Bit će potrebni i standardi i okviri za upravljanje tim agentima, kako bi i korisnici i trgovci mogli znati kako se transakcije mogu riješiti kada se pojave problemi, a potrošači mogu biti sigurni da će njihovi podaci o kupnji i plaćanju biti zaštićeni.

Očekuje se da će se agencijska trgovina brzo proširiti na mnoge dijelove e-trgovine u sljedećoj godini, s mogućnošću da će neki korisnici koristiti chatbot za obavljanje većine svojih budućih kupnji.

Očekuje se da će ovi AI agenti postati složeniji i specijaliziraniji, s potencijalom za veću automatizaciju za korisnike ako to žele. Osim toga, moglo bi postojati više multiagentskih sustava, u kojima nekoliko ovih AI botova radi zajedno kako bi dovršili složenije zadatke koje jedan bot ne bi mogao samostalno obaviti.