📩Специалисты McKinsey предложили многоуровневую модель автоматизации покупок при помощи ИИ агентов применительно к retail сектору: 0: Заказ по четко заданным правилам (23% покупателей Amazon в США уже используют); 1: "Когнитивный помощник" упрощает поиск и сравнение опций, но без автономных действий; 2: "Персональный шопер" составляет корзину на основании текстового запроса или прошлых предпочтений, которую юзер затем корректирует и оплачивает; 3: "Контролируемый исполнитель" производит покупку по запросу с четко заданными ограничениями (бюджет, сроки доставки и т.п.); 4: "Намеренный стюард" исполняет более общие цели, в отличие от единовременных транзакций; 5: "Мультиагентная коммерция", при которой ИИ договариваются между собой о ценах, доставке, подтверждении оплаты и программах лояльности. Утверждается, что более высокие уровни делегирования будут свойственны повседневным покупкам с низким риском сожаления (low-regret purchases). Продавцы, в свою очередь, ощутят необходимость оптимизации сервисов и процессов для более эффективного предоставления информации агентам. Низкие уровни автономности будут характерны для дорогих и/или эмоционально наполненных покупок, например, в секторе luxury. 📌Комментарий экспертов Центра ИИ МГИМО: Предложенная "кривая автоматизации" не предполагает неизбежную максимизацию участия ИИ агентов, а выставляет критерии и приоритеты для участников рынка retail. Среди новых направлений развития: гарантия доступности сервисов и API, надежность исполнения заказов, четкие политики и машиночитаемые метаданные. Однако, следует упомянуть, что долгосрочная популярность агентов-шоперов будет зависеть от качества результатов. Вирусные истории в духе "агент забронировал тур по сгенерированным достопримечательностям" могут подорвать доверие ко всей категории сервисов.