Jim Rowan, șeful departamentului de inteligență artificială al Deloitte în SUA – serie de interviuri

Jim Rowan este șeful departamentului de inteligență artificială al Deloitte în SUA și consultant principal în cadrul Deloitte Consulting LLP, unde ajută organizațiile să transforme ambițiile legate de inteligența artificială în rezultate concrete pentru afaceri. Cariera sa acoperă tehnologia pentru companii, analiza datelor, datele și transformarea digitală, iar experiența sa include științele vieții, sănătatea și telecomunicațiile. A ocupat funcții de conducere în practicile Deloitte de Strategie și Analiză, respectiv Inteligență Artificială și Date, iar activitatea sa include dezvoltarea talentelor și a capabilităților de care au nevoie organizațiile pentru a adopta inteligența artificială.

Deloitte este o organizație de servicii profesionale care oferă servicii de consultanță, audit și asigurare, fiscalitate și consultanță de specialitate. Activitatea sa în domeniul inteligenței artificiale reunește strategia, datele, tehnologia, talentele și guvernanța, pentru a ajuta companiile să adopte și să extindă utilizarea inteligenței artificiale în toate operațiunile lor. În comerțul digital, această activitate include pregătirea informațiilor despre produse și a sistemelor de întreprindere pentru agenții AI, conectarea experiențelor clienților pe diferite canale și instituirea controalelor de identitate, autorizare și încredere necesare pentru interacțiuni și tranzacții automatizate.

Lucrați de peste două decenii la Deloitte în domenii precum tehnologia pentru companii, analiza datelor, datele și, mai recent, inteligența artificială. Din această perspectivă, când a devenit clar pentru dumneavoastră că agenții AI nu doar că vor transforma modul în care funcționează companiile, ci vor deveni și intermediari între companii și clienții lor?

În ultimii câțiva ani, am fost martor direct la progresul inteligenței artificiale, ajutând organizațiile să transforme obiectivele de afaceri în rezultate măsurabile care, cândva, păreau de neimaginat. Experiența mea în domeniul datelor, al proceselor și al tehnologiei a fost esențială pentru înțelegerea inteligenței artificiale. Am început să dezvolt capabilitățile Deloitte axate pe pregătirea talentelor necesare pentru a avea succes în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi AI Academy, care creează programe de studiu atât pentru angajații noștri, cât și pentru clienți.

În contextul actual, organizațiile folosesc agenți AI pentru a-și transforma strategiile de comerț digital în mai multe moduri: sporesc vizibilitatea mărcilor, folosesc motoare de personalizare pentru a îmbunătăți conversațiile și coordonează experiențe omnicanal consecvente în punctele de contact fizice, digitale și sociale. Acest moment de cotitură survine într-o perioadă în care mărcile navighează pe o piață volatilă, ceea ce creează oportunitatea ca comerțul bazat pe agenți AI să le ajute să răspundă cu mai multă rapiditate, relevanță și consecvență nevoilor clienților.

Ați vorbit despre necesitatea ca firmele să se pregătească pentru „optimizarea pentru căutarea agentică”. Cum definiți acest concept și prin ce se deosebește fundamental optimizarea pentru un agent AI de SEO-ul tradițional sau de abordările mai noi de optimizare a conținutului pentru motoarele de răspuns bazate pe inteligență artificială?

În mod tradițional, competiția online pentru atenția consumatorilor a fost definită de optimizarea pentru motoarele de căutare (SEO) și pornește de la presupunerea că, la capătul unei căutări, un om citește, evaluează și decide ce cumpără. Pe măsură ce consumatorii se orientează către instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a-și face cercetările, a apărut optimizarea pentru motoarele generative (GEO). Optimizarea pentru căutarea agentică este o etapă de evoluție a GEO, care ține cont de faptul că inteligența artificială nu doar recomandă produse sau servicii, ci intervine și în deciziile de cumpărare. Această schimbare înseamnă că mărcile trebuie să se optimizeze nu doar pentru inteligența artificială generativă, care oferă în principal recomandări utilizatorului final, ci și pentru inteligența artificială agentică, concepută să acționeze și capabilă să coordoneze sisteme, să execute fluxuri de lucru și să inițieze tranzacții.

Când i se cere unui agent AI să cerceteze, să compare și să selecteze o listă scurtă de produse sau servicii, ce semnale credeți că va considera cele mai importante? Vor căpăta o importanță mai mare datele structurate despre produse, prețurile, recenziile, relatările terților, autoritatea mărcii sau un set cu totul nou de semnale?

Setul de opțiuni pe care le ia în considerare un agent AI se conturează în funcție de vizibilitate și relevanță, iar agentul va prefera mărcile ale căror produse, servicii, prețuri și date sunt accesibile, pot fi citite automat și pot fi verificate imediat. Consecvența informațiilor pe diferite platforme, evaluările și recenziile, precum și autoritatea mărcii contează în continuare, dar aceste semnale trebuie, de asemenea, să poată fi transpuse în date pe care agentul le poate interpreta. Va conta și contextul personal: agenții care acționează în numele clienților vor avea nevoie de acces fiabil la preferințele, permisiunile și interacțiunile anterioare ale fiecărei persoane pentru a genera cele mai relevante recomandări. Pe lângă semnalele în sine, un factor de diferențiere pentru o marcă va fi rapiditatea cu care organizația poate face ca datele sale să fie ușor de citit și de înțeles, demne de încredere și cuantificabile în termeni pe care un agent îi poate compara.

O provocare este că, în cele din urmă, ar putea exista mii de agenți pentru consumatori și companii, bazați pe modele diferite și conectați la surse de date diferite. Cum poate o companie să se asigure că este reprezentată cu acuratețe și că poate fi găsită în acest ecosistem fragmentat, fără să încerce să se optimizeze pentru fiecare agent în parte?

Accentul organizațiilor ar trebui să fie pus pe crearea unei baze de încredere, care să poată fi citită automat și la care orice agent să poată avea acces și pe care să o poată interpreta, în loc să optimizeze pentru agenți individuali. Asta înseamnă publicarea, prin surse autorizate, a unor informații verificabile, fiabile și actualizate despre produse, prețuri și politici. Probabil că simpla posibilitate de a fi găsit nu va fi suficientă, deoarece agenții vor începe să acționeze în numele consumatorilor, ceea ce va spori nevoia unor sisteme care să permită verificarea identității, confirmarea eligibilității și efectuarea unor tranzacții securizate. Într-un ecosistem de agenți devenit fragmentat, brandul ale cărui informații sunt cel mai ușor de înțeles și de obținut va ajunge în topul rezultatelor căutării. Totuși, companiile ar trebui să evite să-și construiască sistemele în jurul unui singur protocol, deoarece acestea sunt încă în curs de apariție și nu este clar care va deveni dominant. De aceea, este important să proiecteze sisteme interoperabile, care să permită adoptarea rapidă a protocoalelor sau trecerea de la unul la altul pe măsură ce ecosistemul evoluează.

Dacă activitatea comercială evoluează de la modelul business-to-consumer către cel business-to-agent-to-business, ce se schimbă la nivel tehnic? Va trebui companiile să-și regândească site-urile web, API-urile, cataloagele de produse, sistemele de identitate sau alte componente ale infrastructurii, astfel încât agenții să poată interacționa direct cu ele?

Da, organizațiile vor trebui să-și regândească și să-și reproiecteze sistemele actuale pentru a construi arhitectura tehnică potrivită, capabilă să susțină comerțul agentic B2B. Acest lucru nu se va întâmpla peste noapte; va dura, având în vedere volumul de muncă și amploarea schimbărilor necesare. În prezent, capabilitățile de descoperire și de plată avansează mai repede decât procesul decizional, în timp ce companiile încă își construiesc încrederea necesară pentru a le permite agenților să ia decizii în limitele unor reguli bine definite. Prioritatea oricărui CIO, CTO sau CISO ar trebui să fie furnizarea unor platforme de integrare scalabile, cu latență redusă, susținute de parteneriate solide cu furnizori de tehnologie și integratori. În locul unei revizuiri complete a sistemelor, liderii ar trebui să stabilească ce sisteme se pot conecta la agenți, să le identifice pe cele care nu permit acest lucru și să testeze sarcini simple în medii controlate. Este important și ca oamenii să păstreze controlul asupra tranzacției, așa că firmele ar trebui să creeze parcursuri flexibile, prin care clientul să poată trece cu ușurință de la interacțiuni coordonate de agenți la cele coordonate de oameni și invers, fără a diminua calitatea experienței umane în încercarea de a automatiza procesele. În timp, organizațiile pot avansa către construirea unei platforme care gestionează mai mulți agenți, modernizarea sistemelor vechi sau conectarea acestora pentru a permite accesul agenților și implementarea unor măsuri avansate de securitate, cu monitorizare în timp real.

Marketingul digital tradițional a fost optimizat în mare măsură pentru poziționări, afișări, clicuri și trafic pe site-uri web. Dacă agenții desfășoară tot mai des cercetarea înainte ca o persoană să viziteze vreodată un site web, ce indicatori noi ar trebui să folosească firmele pentru a înțelege dacă sunt cu adevărat vizibile și competitive în parcursul de cumpărare agentic?

În trecut, măsurarea succesului se concentra pe captarea atenției consumatorilor și, în cele din urmă, pe câștigarea încrederii lor. Pe măsură ce agenții preiau o parte tot mai mare din parcursul de cumpărare, organizațiile vor avea nevoie de metode noi pentru a evalua dacă brandurile lor sunt vizibile, relevante și, în final, alese. Aceasta presupune corelarea dezvoltării agenților de brand cu măsurarea performanței și evaluarea capacității unui agent de a afișa brandul, de a recunoaște ofertele eligibile și de a finaliza cu succes o tranzacție. Brandurile ar trebui să se concentreze asupra propriilor cumpărători, nu asupra concurenților, pentru a stabili unde să investească sau ce schimbări să aducă experienței, urmărind cum descoperă clienții produsele, unde renunță și unde continuă. Acești indicatori nu numai că pot ajuta brandurile să-și diferențieze propunerile de valoare, ci și să demonstreze rentabilitatea investiției prin rezultate cuantificabile, care consolidează loialitatea clienților și excelența operațională.

Agenții IA pot rezuma informațiile despre o companie, o pot compara cu concurenții și, eventual, pot face recomandări fără ca firma să controleze direct modul în care este prezentată. Cum ar trebui brandurile să monitorizeze informațiile inexacte sau depășite și să stabilească o sursă autorizată de informații exacte, pe care agenții să o poată folosi în mod fiabil?

Ca în orice altă industrie, verificarea datelor despre produse este esențială pentru ca acestea să poată fi descoperite de agenți în toate canalele. Brandurile ar trebui să ia în considerare și Model Context Protocol (MCP), un factor-cheie care creează un mediu controlat în care datele, instrumentele și contextul sunt partajate în siguranță cu agenți și platforme externe de cumpărături. Combinarea datelor structurate cu MCP poate facilita interacțiunile dintre agenți, poate îmbunătăți interoperabilitatea și poate ajuta la reprezentarea corectă a informațiilor despre brand, asigurând totodată că acestea primesc prioritatea cuvenită. Din nou, întrucât protocoalele sunt încă în curs de apariție și nu este clar care va deveni cel mai popular, companiile ar trebui să-și proiecteze sistemele astfel încât să fie flexibile și să se poată conecta rapid la noi standarde, să treacă de la un standard la altul și să le adopte pe măsură ce ecosistemul evoluează.

Pe măsură ce agenții trec de la simpla recomandare a produselor la acțiuni precum solicitarea de oferte, negocierea condițiilor sau efectuarea de achiziții, cât de importante vor deveni infrastructurile de identitate, autorizare și încredere? Cum poate o companie să distingă agentul legitim al unui client de un sistem automatizat în care nu ar trebui să aibă încredere?

Comerțul dintre agenți prezintă riscuri noi, deoarece tranzacțiile se pot desfășura rapid, fără intervenția oamenilor; prin urmare, intervenția umană și transferul către oameni pe parcursul întregului proces sunt esențiale. Tranzacțiile din comerțul agentic impun noi tipuri de măsuri antifraudă, controale financiare strategice și cadre de raportare specifice, concepute pentru activitățile inițiate de sisteme automate.

Pe termen scurt, organizațiile ar trebui să-și trateze agenții AI ca pe niște angajați, cu responsabilități bine definite, acces gestionat și răspundere clară. De asemenea, vor avea nevoie de protocoale pentru verificarea agenților legitimi, autorizarea plăților și aplicarea limitelor tranzacțiilor, a permisiunilor API și a altor măsuri de protecție operaționale.

Există, de asemenea, posibilitatea ca publicitatea și plasările plătite să-i urmeze pe consumatori în ecosistemul agentic. Cum credeți că vor evolua stimulentele comerciale atunci când un agent AI recomandă produse în numele cuiva și ce nivel de transparență va fi necesar pentru ca oamenii să aibă încredere în aceste recomandări?

Vedem deja capitalul redirecționat către comerțul agentic, agenții de publicitate din SUA urmând să cheltuiască aproximativ 26 de miliarde de dolari pentru reclame în căutările bazate pe AI până în 2029. Este inevitabil ca stimulentele comerciale să trebuiască să evolueze, pe măsură ce întreprinderile decid dacă promoțiile și prețurile oferite prin canalele proprii sunt respectate în mediile agentice. O parte a acestei evoluții presupune stabilirea unor reguli explicite privind modul în care agenții interacționează cu prețurile și promoțiile. În lipsa unor măsuri de protecție, agenții ar putea efectua achiziții în funcție de prețurile disponibile în momentul tranzacției, declanșând eventual promoții și niveluri de preț neintenționate și generând pierderi de marjă. Întreprinderile ar trebui să adopte politici aliniate la standardele globale privind confidențialitatea și datele, precum și la parametrii preaprobați, aflați sub control uman, pentru fiecare client.

În ciuda automatizării tot mai accentuate, ați subliniat că judecata umană va rămâne esențială în deciziile de cumpărare. Unde credeți că se va trasa limita între deciziile pe care consumatorii le vor delega fără rezerve agenților și cele pentru care oamenii vor dori în continuare să se informeze, să compare și să ia singuri decizia finală?

Limita va depinde de miza deciziei și de încrederea consumatorului în agent. Oamenii s-ar putea simți confortabil să delege achizițiile de rutină, cu costuri reduse, atunci când preferințele lor sunt clare, iar consecințele unei alegeri greșite sunt minore. În cazul deciziilor care implică cheltuieli importante, informații sensibile sau angajamente contractuale, probabil că vor dori o mai mare transparență și își vor păstra dreptul de aprobare finală. Consumatorii vor avea mai multă încredere într-un brand atunci când obstacolele sunt reduse, așa că este important să le fie ușor să înțeleagă ce se întâmplă și să aibă încredere că tranzacția va fi finalizată conform intenției și în siguranță. Prin urmare, brandurile ar trebui să le ofere consumatorilor control clar asupra acțiunilor pe care un agent le poate întreprinde în mod independent, a situațiilor în care trebuie să ceară permisiunea și a ușurinței cu care acțiunile sale pot fi verificate sau anulate.

Vă mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să afle mai multe despre comerțul agentic, vizibilitatea generată de AI și infrastructura de încredere din spatele achizițiilor automatizate ar trebui să viziteze Deloitte.