شرکت Anthropic با انتشار طرحهای اولیه (blueprints) برای عاملهای خرید و فروشگاهی مبتنی بر مدل هوش مصنوعی Claude، گام بزرگی در جهت فراتر رفتن از توصیههای ساده خرید برداشته است. این عاملهای هوش مصنوعی (AI agents) قادرند محصولات را جستجو کنند، گزینهها را با یکدیگر مقایسه نمایند، کالاها را به سبد خرید بیفزایند و در نهایت به سیستمهای پرداخت متصل شوند. با این حال، چالش اصلی این فناوری نه در توسعه فنی، بلکه در جلب اعتماد مصرفکنندگان نهفته است؛ چرا که نظرسنجی مؤسسه پژوهشی Gartner نشان میدهد تنها ۱۱ درصد از خریداران حاضرند تصمیمگیری نهایی خرید خود را به هوش مصنوعی واگذار کنند.
چالشهای امنیتی و حقوقی در خرید خودکار
عاملهای هوش مصنوعی Anthropic به کاتالوگ محصولات، ترجیحات مشتریان، سابقه خرید و دیگر سیستمهای تجاری دسترسی دارند. اگرچه این شرکت اعلام کرده است که تدابیر حفاظتی (guardrails) ویژهای برای همگامسازی اطلاعات کالا و قیمتگذاری با دادههای واقعی کاتالوگها و جلوگیری از بیشفروشیهای دستکاریشده (manipulative upselling) تعبیه کرده، اما دسترسی به حجم عظیمی از دادههای شخصی کاربران همچنان نگرانکننده است. سوابق خرید، رفتارهای مرور وب و ترجیحات کاربران گرچه به یافتن محصول مناسب کمک میکنند، اما همزمان میتوانند میزان تمایل و توانایی پرداخت یک مشتری را نیز فاش سازند.
علاوه بر این، در صورت بروز خریدهای ناخواسته یا تاییدنشده توسط هوش مصنوعی، خردهفروشان هنوز دستورالعمل مشخصی برای تعیین مسئولیت مالی و حقوقی این اشتباهات ندارند. عاملهای هوش مصنوعی ممکن است به انجام خریدها نزدیکتر شده باشند، اما خردهفروشان هنوز باید مشخص کنند که در صورت بروز خطا، چه کسی هزینه را پرداخت خواهد کرد.
تحول در جستجوی معنایی و بهینهسازی برای موتورهای پاسخدهی هوش مصنوعی
بسیاری از برندهای پیشرو در حوزه فناوری بازاریابی (Martech)، تمرکز خود را بر بهینهسازی دادهها برای موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی معطوف کردهاند. شرکت Bazaarvoice بسته جدیدی تحت عنوان AI Visibility Package معرفی کرده است که دادههای محصول و محتوای تولیدشده توسط کاربران را برای موتورهای جستجوی زاینده (generative search engines) قالببندی میکند تا مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) بتوانند در جریان خریدهای گفتوگومحور به این دادهها ارجاع دهند.
به طور مشابه، شرکت Videowise ابزار AI Visibility را برای نمایهسازی (indexing) محتوای ویدیویی تولیدشده توسط کاربران عرضه کرده است که دیالوگها را پیادهسازی و ویژگیهای محصول را برای موتورهای جستجوی هوش مصنوعی ساختاردهی میکند. همچنین پلتفرمهای SEOPulse و CrunchJunkie ابزارهایی را برای ردیابی سهم صدای برندها و میزان ارجاع به آنها در پلتفرمهایی نظیر ChatGPT، Gemini و Perplexity توسعه دادهاند.
خودکارسازی فرآیندهای بازاریابی و پلتفرمهای توسعه وب
در بخش توسعه وب و بازاریابی، شرکت Webflow پلتفرم توسعه وب مبتنی بر عاملیت (agentic web development platform) خود را راهاندازی کرده است که دستورات زبان طبیعی را به طرحهای وب تبدیل کرده، کدها را بهینهسازی میکند و سیستمهای طراحی را در داراییهای دیجیتال سازمانی مدیریت مینماید.در حوزه بازاریابی تاثیرگذار (Creator Marketing)، شرکت Upfluence نرمافزار خود را به یک پلتفرم خودکار مجهز به موتور Jaice تبدیل کرده است که وظایفی چون تحلیل عملکرد سازندگان محتوا، برقراری ارتباط، مذاکره درباره هزینهها، تایید محتوا و پرداختها را به طور مستقل انجام میدهد. همچنین شرکت Klaviyo با در دسترس قرار دادن ۲۶۰ ابزار پروتکل زمینه مدل (MCP) و ۴۹۰ رابط برنامهنویسی کاربردی (API) برای عاملهای هوش مصنوعی خارجی، بستر جدیدی برای تحلیل دادههای مشتریان از طریق پرسوجوهای زبان طبیعی فراهم کرده است.
خودکارسازی تجربه مشتریان و شبیهسازی تصمیمات تجاری
شرکت Qualtrics از پلتفرم XM Data & AI رونمایی کرده است که با ایجاد همزادهای دیجیتال (digital twins) از دادههای مشتریان، به کسبوکارها اجازه میدهد پیش از اجرای نهایی، تصمیماتی مانند تغییرات قیمتگذاری و سیاستهای عملیاتی را شبیهسازی کنند. همزمان، شرکت ActiveCampaign سیستم Active Intelligence: Wavelength را برای شخصیسازی کمپینهای ایمیلی معرفی کرده است که به طور مداوم تاریخچه حسابها و بیش از ۵۰۰ سیگنال تجاری را برای شناسایی مسیرهای ناقص مشتریان تحلیل میکند.
شرکت Alchemer نیز با معرفی پلتفرم Iris، فرآیند مدیریت بازخوردها و اقدامات عملیاتی خودکار را در سراسر سیستمهای سازمانی تسهیل کرده است. از سوی دیگر، خردهفروشی بزرگ Target اپلیکیشن خود را با ابزارهای دیجیتالی جدیدی از جمله Photo Search برای جستجوی تصویری محصولات و Review Insights برای خلاصه کردن نظرات مشتریان بهروزرسانی کرده است تا فرآیند خرید کاربران را تسهیل کند.