Astăzi, agenții AI complet autonomi pentru consumatori sunt încă în curs de dezvoltare, dar software-ul care propulsează acești agenți apare în tot mai multe locuri.

Pentru a facilita aceste tipuri de achiziții, Mastercard a anunțat în aprilie tehnologia sa Agent Pay, care permite agenților de cumpărături AI verificați să efectueze tranzacții în numele consumatorilor și al companiilor.

Un agent de comerț agentic începe să funcționeze cu o cerere de utilizator sau un prompt. Spre deosebire de sistemele AI tradiționale, care oferă răspunsuri statice și unice, agenții moderni sunt proiectați să interpreteze aceste cereri, să ia în considerare contextul, să se adapteze rapid și să decidă cum să procedeze.

De asemenea, inputul poate iniția o conversație pentru a demara o acțiune orientată spre un obiectiv. De exemplu, dacă faceți o solicitare foarte generală, cum ar fi „Am nevoie de o cămașă nouă”, agentul AI de vânzări cu amănuntul poate răspunde cerând mai multe detalii, cum ar fi dacă preferați un model sau un anumit tip de material, sau pentru ce ocazie ar fi purtată cămașa.

Agenții automatizează apoi cercetarea și descoperirea produselor. În loc să caute doar pe un singur site web, agentul poate căuta pe mai multe platforme de comerț electronic, să acceseze și să analizeze specificațiile produselor, recenziile și evaluările, să compare prețurile în timp real și să evalueze timpii de livrare, politicile de returnare și alte detalii logistice.

De acolo, agentul nu doar prezintă o listă de opțiuni, ci poate raționa activ asupra acestora, bazându-se pe parametrii inițiali ai utilizatorului și pe propria sa înțelegere a ceea ce constituie o ofertă bună sau cea mai potrivită alegere.

Există trei componente esențiale ale agenților AI care îi ajută să ia decizii:

• Memorie: Agenții AI mai noi pot reține preferințele, dimensiunile și achizițiile anterioare ale unui utilizator, simplificând identificarea unui răspuns ideal la o întrebare de cumpărături.
• Instrumente: Agenții au access la API-uri și baze de date externe care le permit să găsească informații noi și să ia măsuri.
• Raționament: Un agent poate descompune o cerere complexă în pași structurați și acționabili, în loc să ofere doar un răspuns static și singular. Acesta poate determina ce instrumente trebuie să access, ce informații trebuie să colecteze și cum își poate atinge obiectivele.

Comerțul agentic poate fi sigur cu măsurile de protecție, permisiunile și tehnologiile adecvate. Cu toate acestea, această nouă formă de comerț introduce cu siguranță noi provocări pentru comercianții cu amănuntul, companiile de tehnologie și consumatori, mai ales în acele cazuri în care achizițiile nu decurg conform planului.

De exemplu, cum ar funcționa o rambursare sau un chargeback dacă un agent, nu o persoană, efectuează o achiziție? Sau cine ar fi responsabil dacă ceva nu funcționează corect - consumatorul, compania care a creat botul, retailerul sau poate altcineva?

Permisiunile clare și ușor de configurat ale utilizatorilor vor fi esențiale în acest nou mediu, deoarece cu cât un agent AI are mai multă autonomie, cu atât va fi mai important să se stabilească limite și orientări clare.

Transparența va fi, de asemenea, crucială pentru construirea încrederii, utilizatorii primind o explicație clară a motivului pentru care un agent a întreprins anumite acțiuni. Această transparență va fi deosebit de utilă dacă infractorii cibernetici încearcă să păcălească un agent AI prin declanșarea achizițiilor folosind semnale înșelătoare sau imitând oferte legitime.

Vor fi necesare standarde și cadre pentru a reglementa acești agenți, astfel încât atât utilizatorii, cât și comercianții să știe cum pot fi soluționate tranzacțiile atunci când apar probleme și consumatorii să aibă încredere că datele lor de cumpărare și de plată vor fi protejate.

Se așteaptă ca comerțul agentic să se extindă rapid în multe sectoare ale comerțului electronic în anul următor, cu posibilitatea ca unii utilizatori să utilizeze un chatbot pentru a efectua majoritatea achizițiilor lor viitoare.

Se preconizează că acești agenți AI vor deveni mai complecși și specializați, având potențialul de a oferi mai multă automatizare utilizatorilor, dacă aceștia o doresc. În plus, ar putea exista mai multe sisteme multi-agent, în care mai mulți dintre acești roboți AI lucrează împreună pentru a finaliza sarcini mai complexe pe care un singur bot nu le-ar putea realiza de unul singur.