ხელოვნური ინტელექტის გიგანტები შოპინგის ასპარეზზე: საფრთხე ემუქრებათ თუ არა სპეციალიზებულ სტარტაპებს?

სადღესასწაულო შოპინგის სეზონის მოახლოებასთან ერთად, ტექნოლოგიურმა კომპანიებმა OpenAI-მ და Perplexity-მ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ახალი სავაჭრო ფუნქციები წარადგინეს. ეს ინსტრუმენტები მათ არსებულ ჩატბოტებში ინტეგრირდება და მომხმარებლებს პროდუქტების მოძიებასა და შერჩევაში დაეხმარება.

ორივე კომპანიის მიერ შემოთავაზებული ფუნქციონალი ერთმანეთს ძალიან ჰგავს. OpenAI-ს განმარტებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ ChatGPT-ს სთხოვონ, მოუძებნოს, მაგალითად, „ახალი სათამაშო ლეპტოპი 1000 დოლარამდე, 15 ინჩზე დიდი ეკრანით“. ასევე, შესაძლებელია ძვირადღირებული სამოსის ფოტოს გაზიარება და ბოტისაგან მისი უფრო ხელმისაწვდომი ანალოგის მოძიების მოთხოვნა.

Perplexity, თავის მხრივ, აქცენტს ჩატბოტის მეხსიერების ფუნქციაზე აკეთებს, რომელიც შოპინგთან დაკავშირებულ ძიებას პერსონალიზებულს ხდის. მომხმარებელს შეუძლია მოითხოვოს რეკომენდაციები იმ ინფორმაციაზე დაყრდნობით, რაც ბოტმა მის შესახებ უკვე იცის, მაგალითად, საცხოვრებელი ადგილის ან სამსახურის შესახებ.

Adobe-ის პროგნოზით, წელს სადღესასწაულო პერიოდში ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით ონლაინ შოპინგი 520%-ით გაიზრდება. ეს, ერთი შეხედვით, კარგი ამბავია ისეთი AI შოპინგ სტარტაპებისთვის, როგორებიცაა Phia, Cherry ან Deft, თუმცა ჩნდება კითხვა: ხომ არ ემუქრებათ მათ საფრთხე OpenAI-სა და Perplexity-ს მხრიდან?

ინტერიერის დიზაინის პროდუქტების საძიებო ხელსაწყოს, Onton-ის აღმასრულებელი დირექტორი, ზაკ ჰადსონი, მიიჩნევს, რომ სპეციალიზებული ნიშის მქონე სტარტაპები მომხმარებლებს მაინც უკეთეს გამოცდილებას შესთავაზებენ, ვიდრე ChatGPT-სა და Perplexity-ს მსგავსი ზოგადი დანიშნულების ინსტრუმენტები. „ნებისმიერი მოდელი თუ ცოდნის გრაფიკი იმდენად კარგია, რამდენადაც მისი მონაცემთა წყაროები“, - განუცხადა ჰადსონმა TechCrunch-ს. „ამჟამად ChatGPT და Perplexity-ს მსგავსი LLM-ზე დაფუძნებული ინსტრუმენტები არსებულ საძიებო ინდექსებს, როგორიცაა Bing ან Google, ეყრდნობიან. ეს მათ ხარისხს ამ ინდექსების მიერ დაბრუნებული პირველი რამდენიმე შედეგით ზღუდავს“.

ამ მოსაზრებას იზიარებს Daydream-ის აღმასრულებელი დირექტორი და ელექტრონული კომერციის ვეტერანი, ჯული ბორნსტაინი. მისი თქმით, ძიების ფუნქცია მოდის ინდუსტრიაში ყოველთვის „მივიწყებული ბავშვი“ იყო, რადგან ის არასდროს მუშაობდა ეფექტურად. „მოდა... უნიკალურად ნიუანსირებული და ემოციური სფეროა — კაბის პოვნა, რომელიც შეგიყვარდება, იგივე არ არის, რაც ტელევიზორის პოვნა“, - აღნიშნა მან. „მოდის სფეროში შოპინგის ასეთი დონის გააზრება მოითხოვს სფეროს სპეციფიკურ მონაცემებსა და მერჩენდაიზინგის ლოგიკას, რომელიც აღიქვამს სილუეტებს, ქსოვილებს, ღონისძიებებს და იმას, თუ როგორ ქმნიან ადამიანები ჩაცმულობას დროთა განმავლობაში“.

AI შოპინგ სტარტაპები საკუთარ მონაცემთა ბაზებს ქმნიან, რათა მათი ხელსაწყოები უფრო მაღალი ხარისხის ინფორმაციაზე იყოს გაწვრთნილი. ამის მიღწევა გაცილებით მარტივია, როცა მოდის ან ავეჯის კატალოგიზაციას ცდილობ, ვიდრე მაშინ, როცა მთელი კაცობრიობის ცოდნის შეჯამებას ისახავ მიზნად. მაგალითად, ჰადსონის კომპანია Onton-მა შექმნა მონაცემთა დამუშავების სისტემა, რომელიც ასობით ათასი ინტერიერის დიზაინის პროდუქტის კლასიფიკაციას ახდენს, რაც მათ შიდა მოდელებს უკეთესი მონაცემებით ამარაგებს.

ჰადსონის აზრით, თუ AI შოპინგ სტარტაპები ასეთ სპეციალიზაციას არ მიმართავენ, ისინი აუცილებლად მოექცევიან დიდი კომპანიების ჩრდილში. „თუ მხოლოდ მზა LLM-ებსა და სასაუბრო ინტერფეისს იყენებ, ძალიან რთულია, დიდ კომპანიებს კონკურენცია გაუწიო“, - ამბობს ის.

თუმცა, OpenAI-სა და Perplexity-ს უპირატესობა ისაა, რომ მათ უკვე ჰყავთ მომხმარებელთა უზარმაზარი ბაზა და შეუძლიათ თავიდანვე დაამყარონ პარტნიორული ურთიერთობები მსხვილ საცალო მოვაჭრეებთან. მაშინ, როცა Daydream და Phia მომხმარებლებს შესყიდვის დასასრულებლად პარტნიორი კომპანიების ვებსაიტებზე ამისამართებენ, OpenAI-ს Shopify-სთან, ხოლო Perplexity-ს PayPal-თან აქვს პარტნიორობა, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, პროდუქტი პირდაპირ ჩატის ინტერფეისში შეიძინონ.

ეს გიგანტი კომპანიები, რომლებიც უზარმაზარ და ძვირადღირებულ გამოთვლით სიმძლავრეზე არიან დამოკიდებულნი, კვლავ ეძებენ მომგებიანობის გზებს. თუ ისინი Google-ისა და Amazon-ის მაგალითს მიჰყვებიან, ლოგიკურია, რომ ელექტრონული კომერცია განიხილონ, როგორც შემოსავლის წყარო — საცალო მოვაჭრეებმა შესაძლოა მათ გადაუხადონ თანხა საკუთარი პროდუქტების ძიების შედეგებში რეკლამირებისთვის. თუმცა, საბოლოოდ, ამან შესაძლოა კიდევ უფრო გაამწვავოს ის პრობლემები, რომლებიც მომხმარებლებს ძიების პროცესში ისედაც აქვთ.

„ვერტიკალური მოდელები — იქნება ეს მოდაში, მოგზაურობაში თუ სახლის ნივთებში — ყოველთვის აჯობებენ, რადგან ისინი მომხმარებლის რეალურ გადაწყვეტილებებზე არიან მორგებულნი“, - ასკვნის ბორნსტაინი.