Почему у нас до сих пор нет AI-агента, который на 100% сам покупает вещи? 🫠Как и обещала, собрали 50 🔥, так что ловите пост!Amazon, Shopify, Visa и сотни стартапов уже работают над этим, но пока, как и у полета на марс, для полноценного запуска есть ряд технических ограничений
😆И если в случае с марсом это отказ почек, радиация и системы жизнеобеспечения, то для е-коммерса проблемы следующие:
1️⃣ Шумные данные 📺Качество модели зависит от того, на каких данных ее учат. Продавцы часто накручивают положительные отзывы себе и отрицательные конкурентам
🤯Проблема стала настолько очевидной, что крупные платформы всерьез взялись за это:
📍 В 2024 году Amazon удалил 275 млн поддельных отзывов с помощью машинного обучения. Качество срабатываний правда не раскрывается
🎯📍 FTC (федеральная торговая комиссия сша) запретила продажу/покупку фейковых или AI-генерированных отзывов, если спалят - штрафы ~$50k
😐📍 Amazon
тестирует в сша резюме реальных отзывов, чтобы отфильтровать шум на основе внутренних данных с платформы. Причем в формате аудио на 1-2 минуты, как по мне так прочитать или увидеть инфографику было бы удобнее
🧠2️⃣ Unified APIs - нужен единый пайплайн для всех магазинов 🧘Сейчас у каждого ритейлера свой API или вообще его нет. Чтобы агент мог добавить товар в корзину и заплатить, нужен мост - общий API или хотя бы корзина.
Что уже работает:
📍 Shopify (где сидят почти все SMB) запустил Catalog API + Universal Cart API, который позволяет агенту собрать товары из разных магазинов и оформить заказ одной транзакцией
💸📍 Perplexity интегрировался с PayPal и Venmo, чтобы пользователи могли платить прямо в интерфейсе (доступно правда только в pro-версии, и из сша)
😬Amazon и Walmart тоже имеют собственные структурированные API, но пока закрытые.
Если открывать их для агентов - это будет игрой на повышение ставок для всех. Ждем
😐3️⃣ Тру персонализация 😎Персональный шоппинг - это когда агент знает тебя и твои предпочтения. Осталось выбрать какие фичи хотим учитывать
😐 📍Amazon тестирует
Руфуса, которому уже доступна история покупок
📍 Visa Intelligent Commerce тестирует возможность шарить паттерны трат агентам (по взаимному согласию
😁)
📍 Стартапы типа
aesty строят рекомендации с учетом новых слоев памяти: гардероб, цвета, стиль, сюда же визуализация через примерку образов на аватар
4️⃣ Embedded capture или адаптация под поведение в рилтайме ⏳По-хорошему шоппинг-агент должен видеть сигналы в моменте, а только в истории. Где пользователь задержался, что рассматривал и тд
📍 Perplexity Shopping Hub запускает визуальный поиск "Snap to Shop", который кстати на ламоде уже давно есть и кнопка "Buy with Pro" - сохраненные данные доставки и оплаты позволяют оформить заказ без переходов на сайты продавцов
🏃♂️ 📍 WebMall и PAARS - это диптех-проекты, которые создают тренировочные среды для агентов. Там они учатся выполнять сложные сценарии: искать товары, сравнивать характеристики, собирать корзину, проходить checkout и адаптироваться под изменяющиеся предпочтения пользователя
😎 📍 FaMA (Facebook Marketplace Agent) тестирует другой подход (вот прям вчера опубликовали
статью): заменяет сложные интерфейсы на разговор с AI, что позволяет решать задачи вроде поиска и публикации товаров быстрее и проще, чем через стандартный интерфейс с каталогами. Кстати, это популярный запрос, когда мы общаемся с брендами
👀все проблемы решаемы и над ними ведется большая работа, так что ожидаем в скором будущем умных агентов для шопинга (как минимум на Amazon)
🤝@neural_prosecco 
