Агентська комерція повторює стару помилку корпоративних даних

Тривалий час B2B-комерція працювала під простою припущенням: Люди переглядають.

Вони читали сторінки продуктів, переглядали технічні характеристики та терпіли невиразну мову, оскільки знали, як поставити додаткові питання. Коли щось було неясним, вони надсилали електронний лист продажному представнику. Коли правило було приховане у підніжці, досвід заповнював пробіл.

Дані про товари B2B розвивалися цілком навколо цього поведінки. Вони ніколи не мусили стояти самостійно; їм лише потрібно було бути зрозумілими для людини. З появою штучного інтелекту ця припущення вже не діє.

Ми вже були тут з корпоративними даними

Якщо це здається знайомим, то має бути. Десять років тому корпорації мали дуже схожу розмову про дані. Сховища були переповнені, озера даних переповнювалися, і врешті-решт кожна система виводила щось. На папері компанії були багаті даними. На практиці нічого не рухалося швидко, оскільки бізнес-користувачі не могли відповісти на базові питання без аналітиків як перекладачів. SQL став точкою затору.

Корпоративні дані були організовані навколо того, як системи зберігали інформацію, а не навколо того, як люди думали про бізнес. Рядки та стовпці існували, але поняття не існували. Доход проживав у трьох таблицях. “Клієнт” означав п’ять різних речей залежно від того, кого запитали та коли. Метрики постійно обговорювалися, оскільки ніхто не визначив їх чітко.

Прорив у корпоративних даних відбувся завдяки прийняттю складності та її обмеженню. Семантичні шари – це один приклад, але вони були частиною більш широкого зрушення. Корпорації припинили прикидуватися, що сирі дані були придатними за замовчуванням, і почали будувати шари перекладу, які відповідали тому, як дійсно думала та працювала компанія.

Моделі метрик робили це, визначаючи розрахунки один раз замість того, щоб похідні їх у кожному звіті. Доход означав те саме всюди, оскільки хтось витратив час на кодування його. Дані моделі та розмірні схеми робили те саме структурно. Вони перетворили операційні таблиці на поняття, такі як клієнт, продукт, замовлення та час. Бізнес-користувачі більше не мусили розуміти, скільки джойнів потрібно для відповіді на базове питання. Відносини вже були там.

Каталоги даних та керовані визначення обробляли іншу частину проблеми. Вони захопили значення, яке раніше жило в людських головах. Що представляє це поле? Коли його слід використовувати? Які його обмеження? Контекст припинив бути племінним знанням і став частиною системи.

Разом ці шари поглинули складність та зробили її дієвою. Вони створили стабільні абстракції, які дозволили більшій кількості людей – і більшій кількості систем – правильно міркувати без переосмислення світу з нуля кожного разу. Саме цього зараз не вистачає B2B-комерції.

Агентське відкриття викликає те саме вирішення

Агентська комерція змушує дані про товари B2B проходити той самий тест. Виробники та дистриб’ютори не бідні на інформацію про продукти. Вони вже зберігають величезну кількість її: від специфікацій до конфігурацій до логіки ціноутворення до договорних обмежень.

Проблема полягає в тому, що майже всі ці дані були структуровані для людей. Специфікації живуть у PDF-файлах. Правила пояснюються у фізичному каталозі продукту, який ніколи не потрапив у Інтернет. Винятки припускаються в процесі продажу у бек-офісі, а не кодуються. Занадто багато залежить від інституційного пам’яті, коли контекст живе в головах команд продажу.

Агент штучного інтелекту не переглядає PDF-файл і “розуміє ідею”. Він не знає, яке речення є жорстким обмеженням, а яке – мовою продажу. Він не може безпечно вивести правила з форматування чи тону. Якщо значення не явне, агент вважає його невідомим.

Це не про те, що неструктуровані дані погані

Варто бути чітким щодо чогось. Неструктуровані дані не є ворогом. Вони ніколи не були.

У корпоративному аналізі неструктуровані дані не зникли, коли з’явилися семантичні шари. Вони були шаром структури. Структура обробляла правила та відносини. Неструктурований контент обробляв нюанси, пояснення та контекст.

Той самий шаблон застосовується тут.

Агентам потрібна структура для міркування. їм потрібні явні правила, відносини, обмеження та стани. їм потрібно знати, що є сумісним, що можна конфігурувати, що дозволено та за яких умов щось застосовується. Неструктурований контент сам по собі не може надійно забезпечити це.

Але структура сама по собі недостатня. Агенти не просто витягують атрибути. Вони порівнюють варіанти. Вони оцінюють компроміси. Вони вирішують і те, що щось таке, і коли його слід рекомендувати.

Наратив – це шар, який пояснює намір, позиціювання та випадки використання. Це різниця між “цей продукт існує” і “це коли вам слід його вибрати”. У світі корпоративних даних це проявляється у вигляді визначень, документації та бізнес-контексту. Тут це проявляється у вигляді пояснення продукту, яке агенти можуть вивчити. Хоча структуровані дані про товари кажуть агенту, що є правдою, наратив допомагає йому вирішити, що важливо.

Комерція була оптимізована для презентації, а не для міркування

Це незручна частина. Інфраструктура комерції ніколи не зробила справжнього стрибка, як це зробили корпоративні дані. Ми побудували кращі PIM. Ми побудували багатші каталоги. Ми побудували красивіші сторінки продуктів. Але ми ніколи не побудували справжній семантичний шар для продуктів; ми оптимізували для презентації.

Як довго люди медіавали покупку B2B, це було нормально. Представники продажу пояснювали виняткові випадки. Покупці терпіли двозначність, і всі знали, як обійти систему.

Агенти видаляють цей буфер. У B2B тріщини одразу стають видними. Ціни змінюються залежно від рахунку. Доступність змінюється залежно від регіону. Сумісність залежить від конфігурації. Контракти перевершують значення за замовчуванням. Привілеї мають значення. Ніщо з цього не можна безпечно здогадатися.

Коли агент оцінює продукт, він не вражається добре написаним описом. Він хоче знати, що підходить, що дозволено, що сумісне та що відбувається далі. Якщо ця інформація не явна, агент не просить про уточнення; він просто переходить далі.

Що компанії комерції повинні зробити зараз

Це точка інфлексії. Компанії комерції можуть продовжувати розглядати дані про товари як контент, який люди інтерпретують. Або вони можуть почати розглядати їх як інфраструктуру, над якою машини міркують.

Це означає, що специфікації повинні стати атрибутами з визначеним значенням. Сумісність повинна бути закодована як відносини, а не пояснена в абзацах. Цінування повинно бути виражено як логіка. Привілеї повинні бути явними. Доступність повинна бути станом і точною.

Це саме той самий крок, який підприємства мали зробити з аналітикою. Коли сирі дані та таблиці не були достатніми, значення мусили бути визначені. І як тільки структуроване ядро існує, наратив припиняється бути єдиною джерелом істини для штучного інтелекту та стає шаром, який вчить агентів, як застосовувати цю істину в реальних ситуаціях.

Виробники та дистриб’ютори, які це робитимуть, стануть чіткими для агентів. Їхні продукти будуть легше оцінювати, легше рекомендувати та легше довіряти. Ті, хто цього не робитиме, все одно “матимуть дані”, але вони будуть функціонувати, як старі корпоративні склади: технічно присутні, але практично незастосовні.

Шаблон старий, але наслідки не такі

Нічого з цього не є спекулятивним. Ми вже спостерігали, як корпоративні дані пройшли точно той самий цикл. Єдина різниця зараз полягає в тому, що користувачем є автономні агенти. Замість бізнес-аналітиків це рекомендації. Замість повільних рішень це миттєве виключення.

Агентська комерція розкриває проблему корпоративних даних, яка існує вже десятиліття. Компанії, які визнають це – і розглядатимуть дані про товари так само, як підприємства навчилися розглядати операційні дані, – адаптуються швидко. Ті, хто цього не робитиме, продовжуватимуть додавати PDF-файли, переписувати описи та дивуватися, чому агенти ніколи не вибирають їх.

Історія повторюється. Цього разу машини звертають увагу.