Danas, potpuno autonomni agenti AI za potrošače još se pojavljuju, ali softver koji pokreće ove agente pojavljuje se na više mjesta.

Kako bi omogućio ove vrste kupovina, Mastercard je u aprilu najavio svoju Agent Pay tehnologiju, koja omogućava verifikovanim AI agentima za kupovinu da obavljaju transakcije u ime potrošača i preduzeća.

Agentička trgovina agent radi tako što počinje sa zahtjevom korisnika, ili promptom. Za razliku od tradicionalnih AI sistema, koji daju statične, jednokratne odgovore, moderni agenti su dizajnirani da interpretiraju ove zahtjeve, razmatraju kontekst, prilagođavaju se u hodu i odlučuju kako da nastave.

Ulaz također može započeti razgovor za pokretanje akcionog cilja. Na primjer, ako postavite vrlo širok zahtjev poput 'Treba mi nova majica', AI maloprodajni agent može odgovoriti tražeći više specifikacija, poput da li želite uzorak ili određeni tip tkanine, ili za koju priliku bi majica bila nošena.

Agenti zatim automatizuju istraživanje i otkrivanje proizvoda. Umjesto da jednostavno pretražuje samo jednu web stranicu, agent može pretražiti na više e-commerce platformi, Access-u i analizirati specifikacije proizvoda, recenzije i ocjene, usporediti cijene u stvarnom vremenu i procijeniti vrijeme isporuke, povratne politike i druge logističke detalje.

Od tamo, agent ne samo da predstavlja popis opcija, već aktivno razmišlja između njih na temelju korisnikovih početnih parametara i vlastitog razumijevanja što čini dobru ponudu ili najbolji odabir.

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

• Memorija: Noviji AI agenti mogu zapamtiti korisničke preferencije, veličine i prošle kupovine, čime je olakšano identificiranje idealnog odgovora na upit o kupovini.
• Alati: Agenti imaju pristup API-jevima i vanjskim bazama podataka koje im omogućavaju da pronađu nove informacije i preduzmu akciju.
• Razmišljanje: Agent može razložiti kompletnu potrebu u strukturirane, ostvarive korake, umjesto da samo nudi jedinstven, statičan odgovor. Može odrediti koja mu je alata potrebna da dobije Access, koje informacije treba prikupiti i kako može postići svoje ciljeve.

Agentska trgovina može biti sigurna uz pravila zaštite, dopuštenja i tehnologije na mjestu. Međutim, ovaj novi oblik trgovine sigurno uvodi nove izazove za maloprodaje, tehnološke kompanije i potrošače, posebno u onim slučajevima kada kupovine ne idu po planu.

Na primer, kako bi povraćaj ili povrat sredstava funkcionisao ako agent, a ne osoba, obavlja kupovinu? Ili ko bi bio odgovoran ako nešto pođe po zlu — potrošač, kompanija koja je stvorila bot, prodavac ili možda neko drugi?

Jasna i lako postavljiva korisnička dopuštenja će biti vitalna u ovom novom okruženju, jer što više autonomije AI agent ima, to će biti važnije postaviti jasna ograničenja i smjernice.

Transparentnost će također biti ključna za izgradnju povjerenja, uz korisnike koji primaju jasno objašnjenje zašto je agent poduzeo određene radnje. Ta transparentnost će biti posebno korisna ako cyber kriminalci pokušaju prevariti AI agenta aktiviranjem kupovina koristeći obmanjujuće signale ili oponašanjem legitimnih ponuda.

Standardi i okviri za regulaciju ovih agenata će takođe biti potrebni, kako bi korisnici i trgovci znali kako transakcije mogu biti rešene kada se problemi pojave i potrošači mogu imati poverenja da će njihovi kupovni i platni podaci biti zaštićeni.

Očekuje se da će se agentska trgovina brzo proširiti na mnoge dijelove e-trgovine u narednoj godini, s mogućnošću da neki korisnici koriste chatbot za većinu svojih budućih kupovina.

Ovi AI agenti su očekivani da postanu kompleksniji i specijaliziraniji, s potencijalom za više automatizacije za korisnike ukoliko to žele. Osim toga, moglo bi postojati više sistema sa više agenata, u kojima nekoliko ovih AI botova radi zajedno na obavljanju složenijih zadataka koje jedan bot ne može sam izvršiti.