Namun Salakhutdinov mengatakan memiliki banyak informasi tentang bagaimana pengguna melakukan tugas-tugas umum dan penting seperti berbelanja dapat menjadi faktor kunci dalam menjaga mereka tetap pada jalurnya. “Data akan menjadi sangat penting,” katanya.
mengirimkannya
Tentu saja, agen Amazon mungkin lebih fokus membantu pelanggan menemukan dan membeli apa pun yang mereka butuhkan atau inginkan. Rajiv Mehta, wakil presiden kecerdasan buatan percakapan Amazon, mengatakan agen Rufus mungkin memperhatikan ketika buku berikutnya dalam seri yang dibaca seseorang tersedia dan kemudian secara otomatis merekomendasikannya, menambahkannya ke keranjang belanja Anda, dan bahkan membelinya untuk Anda. “Bisa dikatakan, 'Kami membelikan Anda satu. Kami dapat mengirimkannya hari ini dan akan tiba di depan pintu Anda besok pagi. Maukah Anda melakukannya?'” Amazon sedang mempertimbangkan cara memasukkan iklan ke dalam rekomendasi dalam modelnya, tambahnya.
Pada akhirnya, kata Chilimbi dan Mehta, ketika pelanggan berkata, “Saya akan pergi berkemah, belikan saya semua yang saya perlukan,” agen akan langsung berbelanja. Skenario ekstrem namun bukan tidak mungkin adalah agen harus memutuskan sendiri kapan pelanggan menginginkan sesuatu, kemudian membelinya dan mengirimkannya ke depan pintu mereka. “Mungkin bisa dianggarkan,” kata Chilimbi sambil tertawa.
Amazon hari ini mengumumkan pada konferensi Reinvent di Nashville bahwa panduan belanja baru yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan, yang pertama kali tersedia di situs dan aplikasi seluler perusahaan di AS, merupakan langkah menuju visi utama asisten belanja super cerdas. Rufus LLM digunakan untuk secara otomatis menghasilkan informasi dan wawasan yang mungkin memerlukan waktu berjam-jam untuk mengumpulkan riset online. “Jika Anda mencoba berbelanja dalam kategori yang asing, akan memakan waktu lama untuk memahami lanskapnya, berbagai fitur yang tersedia, dan pilihan yang berbeda,” kata Brett Canfield, manajer produk senior di tim personalisasi Amazon.
Canfield menyajikan panduan belanja WIRED untuk TV dan headphone, yang mencatat fitur teknis penting, penjelasan istilah-istilah penting, dan tentu saja saran tentang produk mana yang harus dibeli. LLM yang mendasarinya dapat mengakses sejumlah besar informasi produk, pertanyaan pelanggan, ulasan dan umpan balik, serta kebiasaan pembelian pengguna. “Hal ini hanya mungkin terjadi melalui kecerdasan buatan generatif,” kata Canfield.
Panduan belanja baru menyoroti potensi kecerdasan buatan generatif dalam e-commerce, menciptakan panduan untuk kategori produk khusus yang seringkali tidak dapat diatasi. Misalnya, “Pemangkas Lindung Nilai Definitif”.
Persediaan panduan
Namun panduan ini juga menunjukkan bagaimana AI generatif mengancam untuk meningkatkan perekonomian pencarian dan belanja, sekaligus meminjam banyak uang dari penerbit tradisional.
Hasil pencarian yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan kini sering kali memberikan perbandingan dan opini produk. Hal ini mengalihkan lalu lintas dari situs seperti Wired, yang menghasilkan uang dengan membuat panduan belanja, ulasan, dan artikel lainnya, meskipun hasil AI dihasilkan menggunakan data yang diambil dari situs tersebut.
Canfield menolak menyebutkan materi pelatihan tambahan apa yang digunakan untuk membangun fitur panduan belanja AI yang baru. (Condé Nast, perusahaan induk Wired, menjalin kemitraan pada bulan Agustus dengan OpenAI, perusahaan di balik ChatGPT.)