Danas se i dalje pojavljuju potpuno autonomni agentički agenti AI za potrošače, ali softver koji pokreće ove agente pojavljuje se na više mesta.

Da bi omogućila ove vrste kupovina, Mastercard je u aprilu najavio svoju tehnologiju Agent Pai, koja omogućava verifikovanim agentima za kupovinu AI da vrše transakcije u ime potrošača i preduzeća.

Agent za trgovinu radi tako što počinje sa korisničkim zahtevom ili upitom. Za razliku od tradicionalnih AI sistema, koji daju statičke, jednokratne odgovore, savremeni agenti su napravljeni da tumače ove zahteve, razmatraju kontekst, prilagođavaju se u letu i odlučuju kako da krenu napred.

Ulaz takođe može započeti razgovor kako bi započeo akciju orijentisanu na cilj. Na primer, ako napravite veoma širok zahtev kao što je "Treba mi nova košulja", AI maloprodajni agent može da odgovori tražeći više detalja, kao što je da li želite uzorak ili određenu vrstu tkanine, ili za kakvu priliku će se košulja nositi.

Agenti zatim automatizuju istraživanje i otkrivanje proizvoda. Umesto da jednostavno pretražuje jednu veb lokaciju, agent može pretraživati više platformi za e-trgovinu, pristupiti i analizirati specifikacije proizvoda, recenzije i ocene, upoređivati cene u realnom vremenu i proceniti vreme isporuke, politike vraćanja i druge logističke detalje.

Odatle agent ne predstavlja samo listu opcija, već može aktivno da ih razmatra na osnovu početnih parametara korisnika i sopstvenog razumevanja šta predstavlja dobru ponudu ili najbolje odgovara.

Postoje tri ključne komponente AI agenata koji im pomažu u donošenju odluka:

• Memorija: Noviji AI agenti mogu zapamtiti korisničke preferencije, veličine i prošle kupovine, što olakšava identifikaciju idealnog odgovora na upit za kupovinu.
• Alati: Agenti imaju pristup API-jima i spoljnim bazama podataka koje im omogućavaju da pronađu nove informacije i preduzmu mere.
• Obrazloženje: Agent može da razbije složeni zahtev na strukturirane korake koji se mogu primeniti, umesto da ponudi samo jedan, statički odgovor. Može odrediti kojim alatima treba da pristupi, koje informacije treba da prikupi i kako može postići svoje ciljeve.

Agentska trgovina može biti sigurna sa pravim zaštitnim ogradama, dozvolama i tehnologijama. Međutim, ovaj novi oblik trgovine svakako uvodi nove izazove za trgovce na malo, tehnološke kompanije i potrošače, posebno u onim slučajevima kada kupovine ne idu kako je planirano.

Na primer, kako bi povraćaj novca ili povraćaj novca funkcionisao ako agent, a ne osoba, vrši kupovinu? Ili ko bi bio odgovoran ako nešto pođe po zlu - potrošač, kompanija koja je stvorila bota, prodavac ili možda neko drugi?

Jasne i jednostavne korisničke dozvole biće od vitalnog značaja u ovom novom okruženju, jer što više autonomije AI agent ima, to će biti važnije postaviti jasna ograničenja i smernice.

Transparentnost će takođe biti kritična za izgradnju poverenja, a korisnici će dobiti jasno objašnjenje zašto je agent preduzeo određene radnje. Ta transparentnost će biti posebno korisna ako sajber kriminalci pokušaju da prevare AI agenta pokretanjem kupovine koristeći obmanjujuće signale ili oponašajući legitimne ponude.

Biće potrebni i standardi i okviri za upravljanje ovim agentima, tako da i korisnici i trgovci mogu znati kako se transakcije mogu rešiti kada se pojave problemi, a potrošači mogu vjerovati da će njihovi podaci o kupovini i plaćanju biti zaštićeni.

Očekuje se da će se agentička trgovina brzo proširiti na mnoge delove e-trgovine u narednoj godini, uz mogućnost da će neki korisnici koristiti chatbot za većinu svojih budućih kupovina.

Očekuje se da će ovi AI agenti postati složeniji i specijalizovaniji, sa potencijalom za veću automatizaciju za korisnike ako to žele. Pored toga, moglo bi postojati više sistema sa više agen ata, u kojima nekoliko ovih AI botova radi zajedno kako bi izvršili složenije zadatke koje jedan bot nije mogao sam da uradi.