Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao Google lại là một gã khổng lồ trị giá 2 giá trị vốn hóa thị trường đô la trong khi Wikipedia lại là một tổ chức phi lợi nhuận chưa? Câu trả lời rất đơn giản: sự kỳ diệu của tìm kiếm thương mại. Khi bạn tìm kiếm "một nguyên tử cesium có bao nhiêu proton?", Google chẳng kiếm được gì. Nhưng khi bạn tìm kiếm "cây vợt tennis tốt nhất", nó bắt đầu in tiền. Sự bất đối xứng này định hình toàn bộ nền kinh tế tìm kiếm. Giờ đây, với sự trỗi dậy của AI, sự cân bằng này đang bị thay đổi hoàn toàn.
Gần đây tôi đã đọc một bài phân tích độ sâu của hai đối tác Justine Moore và Alex Rampell a16z . Những hiểu biết sâu sắc của họ về cách AI đang định hình lại bối cảnh thương mại điện tử thật sự đáng kinh ngạc. Họ không chỉ phân tích những mối đe dọa tiềm tàng mà Google phải đối mặt mà quan trọng hơn, đã vẽ nên một bức tranh hoàn toàn mới về thương mại điện tử trong kỷ nguyên AI. Trong bức tranh này, mô hình tìm kiếm-so sánh-mua truyền thống đang được thay thế bằng những trải nghiệm mua sắm thông minh do các tác nhân AI thúc đẩy. Tôi đã dành khá nhiều thời gian để suy ngẫm về quan điểm của họ, kết hợp với những quan sát của riêng tôi về ngành, và muốn chia sẻ một số suy nghĩ sâu sắc hơn.
Khủng hoảng thực sự của Google: không phải khối lượng tìm kiếm mà là sự dịch chuyển giá trị
Bài viết của Justine đã nêu ra một quan điểm nổi bật: Google có thể mất 95% lượng tìm kiếm nhưng vẫn tăng trưởng thu nhập , miễn là vẫn giữ được những truy vấn có giá trị thương mại. Quan điểm này nghe có vẻ trái ngược, nhưng thực ra nó lại tiết lộ một bí mật cốt lõi của nền kinh tế tìm kiếm. Sau khi suy ngẫm kỹ hơn, tôi nhận ra rằng điều này ẩn chứa một vấn đề sâu xa hơn: AI đang thay đổi vị trí tạo ra giá trị.
Theo truyền thống, Google đóng nhân vật trung gian thông tin. Người dùng có ý định mua hàng, Google cung cấp kết quả tìm kiếm và quảng cáo, nhà bán hàng có được lưu lượng truy cập, và Google thu phí quảng cáo. Đây là một trò chơi ba bên tương đối đơn giản. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các tác nhân AI đã phá vỡ sự cân bằng này. Khi ChatGPT hoặc Perplexity có thể trả lời trực tiếp câu hỏi "Vợt tennis nào tốt nhất?" và đưa ra các đề xuất cụ thể, tại sao người dùng vẫn nhấn liên kết quảng cáo của Google?
Quan trọng hơn, AI không chỉ trả lời câu hỏi; nó còn định nghĩa lại chính việc tìm kiếm. Quy trình tìm kiếm trước đây của chúng ta bao gồm: đặt câu hỏi → nhận danh sách liên kết → nhấn để xem → so sánh thông tin → đưa ra quyết định. Mặt khác, các tác nhân AI tuân theo quy trình này: mô tả nhu cầu → nhận đề xuất → mua hàng trực tiếp. Các bước so sánh và nghiên cứu ở giữa đã được giảm đáng kể, thậm chí bị loại bỏ. Điều này có nghĩa là các công cụ tìm kiếm truyền thống không chỉ mất đi lượng tìm kiếm mà còn mất đi vị thế quan trọng trong quá trình ra quyết định.
Có thể thấy manh mối trong lời khai của Phó Chủ tịch Cấp cao Apple Eddy Cue tại phiên tòa chống độc quyền của DOJ vào tháng 5 năm 2025. Ông tuyên bố rằng khối lượng tìm kiếm trên Safari giảm lần đầu tiên sau hơn hai thập kỷ. Tin tức này ngay lập tức khiến giá cổ phiếu của Alphabet giảm gần 8% chỉ trong một ngày, xóa sổ hơn 150 tỷ đô la giá trị vốn hóa thị trường. Mặc dù báo cáo thu nhập quý 2 của Google cho thấy thu nhập tìm kiếm tiếp tục tăng trưởng, cho thấy khoản lỗ hiện tại chủ yếu là do các truy vấn có giá trị thấp, nhưng xu hướng của xu hướng này là rất rõ ràng.
Tôi cho rằng Google không chỉ đối mặt với một mối đe dọa cạnh tranh đơn thuần, mà còn là một thách thức về mặt cấu trúc đối với mô hình kinh doanh của mình. Khi AI có thể trực tiếp xử lý toàn bộ quy trình, từ nhận diện ý định đến ra quyết định mua hàng, mô hình truyền thống "lưu lượng truy cập → quảng cáo → chuyển đổi" sẽ trở nên kém hiệu quả hoặc thậm chí lỗi thời. Điều Google cần không phải là một thuật toán tìm kiếm tốt hơn, mà là một mô hình kinh doanh hoàn toàn mới để thích ứng với hành vi người tiêu dùng do AI thúc đẩy.
Chuyển đổi năm hành vi mua hàng bằng AI: từ bốc đồng sang chu đáo
Trong bài viết của mình, Justine phân loại hành vi mua sắm thành năm loại, từ mua sắm bốc đồng đến những khoản chi tiêu lớn trong đời. Mỗi loại sẽ trải qua những mức độ thay đổi khác nhau trong kỷ nguyên AI. Tôi thấy khuôn khổ này khá chính xác, nhưng tôi muốn đào sâu hơn vào các cơ chế tâm lý đằng sau mỗi hành vi mua sắm và cách AI đang định hình lại chúng.
Mua sắm bốc đồng có vẻ là lĩnh vực ít bị ảnh hưởng nhất bởi AI, vì nó ngụ ý sự thiếu hụt nghiên cứu lý tính. Tuy nhiên, tôi cho rằng đánh giá này còn hời hợt. Sức mạnh thực sự của AI nằm ở việc dự đoán và định hướng các cơn bốc đồng. Hãy tưởng tượng khi bạn nhìn lên TikTok, AI đã phân tích lịch sử duyệt web, lịch sử mua sắm, hoạt động trên mạng xã hội, và thậm chí cả trạng thái tâm lý của bạn, sau đó đề xuất chính xác sản phẩm đáp ứng tốt nhất nhu cầu hiện tại của bạn. Đây không chỉ là một đề xuất thuật toán đơn thuần; mà là sự hiểu biết độ sâu và vận dụng tâm lý bốc đồng của con người. Tôi tin rằng sự định hướng bốc đồng được cá nhân hóa này có tiềm năng giúp việc mua sắm bốc đồng trở nên thường xuyên và chính xác hơn.
Việc AI chuyển đổi các mặt hàng thiết yếu hàng ngày là điều dễ hiểu và dễ triển khai nhất. Tuy nhiên, tôi đã quan sát thấy một hiện tượng thú vị: khi AI bắt đầu ảnh hưởng đến quyết định mua sắm hàng ngày của chúng ta, thói quen tiêu dùng có thể có những thay đổi tinh tế. Ví dụ, AI có thể điều chỉnh thời điểm và số lượng mua hàng của bạn dựa trên biến động giá, mức tồn kho, và thậm chí cả dự báo thời tiết. Một AI thông minh có thể phát hiện ra mức giảm giá cho một thương hiệu bột giặt nào đó một tuần trước khi bạn sắp hết hàng, mua trước và đề xuất bạn dùng thử. Hành vi "chênh lệch giá thông minh" này có khả năng cho phép người tiêu dùng vô tình đạt được giá trị tốt hơn cho số tiền bỏ ra, đồng thời buộc các thương hiệu phải xem xét lại chiến lược định giá và quảng cáo của mình.
Tôi cho rằng AI sẽ có tác động lớn nhất đến việc mua sắm theo phong cách sống. Những giao dịch mua sắm này được đặc trưng bởi một ngưỡng giá nhất định, sở thích cá nhân và một mức độ nghiên cứu nhất định. Justine đã đề cập đến các sản phẩm như Plush, nhưng tôi cho rằng đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Cuộc cách mạng thực sự sẽ đến từ khả năng học hỏi độ sâu của AI về phong cách và sở thích cá nhân. Hãy tưởng tượng một trợ lý AI không chỉ biết những lần mua sắm trước đây của bạn mà còn hiểu được vóc dáng, màu da, lối sống, các mối quan hệ xã hội và thậm chí cả khát vọng của bạn. Nó có thể đề xuất không chỉ từng sản phẩm riêng lẻ mà còn cả toàn bộ trang phục và thậm chí cả nâng cấp về phong cách sống. Mức độ cá nhân hóa này không thể đạt được thông qua các nền tảng thương mại điện tử truyền thống.
Mua sắm chức năng là hoạt động phức tạp và đầy thách thức nhất khi triển khai bằng AI. Những giao dịch mua sắm này thường liên quan đến chi phí đáng kể và sử dụng lâu dài, và người tiêu dùng không chỉ cần lời khuyên về sản phẩm mà còn cần cả lời khuyên từ chuyên gia. Tôi cho rằng một loại hình ứng dụng AI mới sẽ xuất hiện: cố vấn AI. Những AI này không chỉ sở hữu kiến thức sâu rộng về sản phẩm mà còn tham gia vào các cuộc trò chuyện độ sâu tương tự như các chuyên gia bán hàng thực thụ. Họ có thể tìm hiểu về nhu cầu cụ thể, tình huống sử dụng, hạn chế ngân sách, và thậm chí cả kế hoạch tương lai của bạn, sau đó đưa ra các khuyến nghị được cá nhân hóa cao. Quan trọng hơn, các cố vấn AI này liên kết với nhiều thương hiệu và sẽ không ưu tiên một sản phẩm cụ thể nào do hạn chế về hoa hồng hoặc hàng tồn kho.
Những khoản chi tiêu lớn trong cuộc sống có lẽ là lĩnh vực mà AI có tác động ít nhất, nhưng cũng là lĩnh vực quan trọng nhất. Những quyết định như mua nhà, kết hôn và học hành là quá quan trọng và mang tính cá nhân để có thể giao phó hoàn toàn cho AI. Tuy nhiên, AI có thể đóng vai trò thiết yếu trong việc thu thập thông tin, so sánh các lựa chọn và đánh giá rủi ro . Tôi hình dung ra một huấn luyện viên AI không phải để đưa ra quyết định thay bạn, mà là để giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn. Nó có thể phân loại lượng thông tin khổng lồ, xác định những cạm bẫy tiềm ẩn, mô phỏng hậu quả lâu dài của các lựa chọn khác nhau và thậm chí hỗ trợ đàm phán hợp đồng. Tôi tin rằng giá trị của loại huấn luyện viên AI này nằm ở tính trung lập và toàn diện, không giống như các cố vấn con người, những người có thể có xung đột lợi ích.
Hệ thống bảo vệ của Amazon và Shopify: Lợi thế kép của dữ liệu và cơ sở hạ tầng
Justine đã chỉ ra trong bài phân tích của mình rằng Amazon và Shopify có khả năng phòng thủ mạnh hơn Google. Tôi hoàn toàn đồng ý với quan điểm này, nhưng tôi muốn tìm hiểu sâu hơn về nguồn gốc và tính bền vững của lợi thế này. Lợi thế của Amazon không chỉ nằm ở việc kiểm soát toàn bộ chuỗi cung ứng từ tìm kiếm đến giao hàng, mà quan trọng hơn, nằm ở việc sở hữu dữ liệu hành vi có giá trị nhất.
Amazon biết bạn đã mua gì, khi nào bạn mua, thời gian giao hàng nhanh như thế nào, bạn có trả lại hàng không, bạn có mua lại không, v.v. Dữ liệu này có giá trị hơn nhiều so với lịch sử tìm kiếm vì nó phản ánh trực tiếp hành vi mua hàng và mức độ hài lòng thực tế. Khi các tác nhân AI cần đưa ra quyết định mua hàng cho người dùng, dữ liệu này là tài liệu đào tạo giá trị nhất. Mặc dù Google biết bạn đã tìm kiếm gì, nhưng nó không biết cuối cùng bạn đã mua gì, chứ đừng nói đến việc bạn có hài lòng với giao dịch mua đó hay không. Khoảng cách dữ liệu này sẽ còn lớn hơn nữa trong kỷ nguyên AI.
Quan trọng hơn, chương trình khách hàng thân thiết Amazon Prime tạo ra một hiện tượng kinh tế độc đáo: thiên kiến chi phí chìm. Khi bạn đã trả tiền cho tư cách thành viên Prime, bạn có xu hướng mua nhiều hơn trên Amazon để bù đắp khoản đầu tư. Cơ chế tâm lý này có thể sẽ trở nên mạnh mẽ hơn nữa trong thời đại AI. Khi một AI tìm kiếm tùy chọn mua hàng tốt nhất cho bạn, nó có thể tự nhiên hướng đến Amazon, vì biết rằng bạn là thành viên Prime và được miễn phí vận chuyển cùng các lợi ích khác.
Logic phòng thủ của Shopify hoàn toàn khác biệt, nhưng cũng mạnh mẽ không kém. Nó xây dựng hệ thống bảo vệ không phải bằng cách kiểm soát người tiêu dùng mà bằng cách tạo ra hiệu ứng mạng lưới thông qua việc trao quyền cho các nhà bán hàng. Khi ngày càng nhiều thương hiệu D2C (bán hàng trực tiếp đối diện người tiêu dùng) lựa chọn Shopify, nền tảng này ngày càng trở nên không thể thay thế. Trong thời đại AI, những lợi thế của sự phi tập trung này có thể sẽ càng trở nên rõ rệt hơn. Một tác nhân AI có thể cần đồng thời truy cập thông tin và hoàn tất giao dịch mua hàng từ hàng trăm trang web thương hiệu khác nhau. Nếu tất cả các trang web này chạy trên Shopify, một hệ sinh thái API chuẩn hóa sẽ xuất hiện.
Tôi cho rằng Shopify còn có một lợi thế chưa được đánh giá đúng mức: tính gần gũi với câu chuyện thương hiệu. Trong kỷ nguyên AI, mặc dù sự khác biệt về chức năng giữa các sản phẩm có thể được AI nhanh chóng xác định và so sánh, nhưng kết nối cảm xúc với một thương hiệu vẫn cần trải nghiệm của con người. Các thương hiệu trên Shopify thường có những câu chuyện và văn hóa độc đáo. Những giá trị mềm này rất khó để AI định lượng đầy đủ, nhưng chúng là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định của người tiêu dùng.
Bốn thách thức lớn về cơ sở hạ tầng cho thương mại hóa AI
Cuối bài viết, Justine đã đề cập đến bốn điều kiện cơ bản cần có để AI phát huy hết tiềm năng trong lĩnh vực kinh doanh. Tôi nghĩ mỗi điều kiện đều đáng để tìm hiểu sâu hơn vì chúng không chỉ là những thách thức kỹ thuật mà còn là cơ hội để đổi mới mô hình kinh doanh.
Đầu tiên, vấn đề nằm ở dữ liệu tốt hơn. Các hệ thống đánh giá sản phẩm hiện tại đang gặp phải những vấn đề nghiêm trọng: đánh giá giả mạo, phân cực và thiếu bối cảnh. Nhưng tôi cho rằng gốc rễ của vấn đề nằm ở hệ thống khích lệ không đồng bộ. Người tiêu dùng thường viết đánh giá dựa trên mức độ hài lòng cực độ hoặc cực kỳ không hài lòng, trong khi các trạng thái trung gian hiếm khi được ghi nhận. Hơn nữa, các hệ thống đánh giá hiện tại không nắm bắt được các tình huống sử dụng sản phẩm, kỳ vọng của người dùng và những thay đổi theo thời gian.
Hệ thống dữ liệu lý tưởng của tôi trông như thế này: AI không chỉ thu thập đánh giá chủ quan của người dùng mà còn theo dõi việc sử dụng sản phẩm thực tế thông qua các thiết bị IoT. Ví dụ, một chiếc đồng hồ thông minh không chỉ dựa vào đánh giá năm sao mà còn dựa vào tần suất và thời gian người dùng thực sự đeo nó. Đánh giá về máy pha cà phê không chỉ dựa vào phản hồi văn bản mà còn dựa vào tần suất sử dụng thực tế, việc vệ sinh và bảo trì. Chỉ bằng cách kết hợp dữ liệu sử dụng khách quan này với phản hồi chủ quan, một hệ thống đánh giá sản phẩm thực sự có giá trị mới có thể được hình thành.
Thách thức của việc hợp nhất API mang tính chính trị nhiều hơn là kỹ thuật. Mỗi nền tảng thương mại điện tử đều có cấu trúc API, định dạng dữ liệu và cơ chế xác thực riêng. Những khác biệt này phần lớn là cố ý, nhằm mục đích tạo ra sự ràng buộc giữa các nền tảng. Tuy nhiên, trong thời đại của các tác nhân AI, sự phân mảnh này có thể trở thành một nút thắt hiệu quả cho toàn bộ ngành. Tôi dự đoán sự xuất hiện của các dịch vụ tổng hợp API chuyên biệt, tương tự như các hệ thống phân phối toàn cầu trong ngành du lịch. Các dịch vụ này sẽ chuẩn hóa giao diện trên các nền tảng khác nhau, cho phép các tác nhân AI so sánh và mua hàng liền mạch trên nhiều nền tảng.
Nhận dạng và trí nhớ là những thách thức phức tạp nhất, vì chúng liên quan đến việc cân bằng quyền riêng tư, độ chính xác và khả năng thích ứng. Tôi cho rằng các trợ lý mua sắm AI trong tương lai sẽ cần xây dựng một mô hình sở thích đa tầng. Mô hình này không chỉ ghi lại các giao dịch mua sắm lịch sử của bạn mà còn hiểu được các giá trị, giai đoạn cuộc sống, hạn chế tài chính, v.v. của bạn. Ví dụ, nó cần biết rằng bạn ưu tiên sự tiện lợi cho bữa trưa ngày thường nhưng lại ưu tiên chất lượng và hình thức cho các buổi tụ họp cuối tuần. Loại đề xuất nhận thức ngữ cảnh này đòi hỏi AI phải có khả năng hiểu biết xã hội gần như con người.
Thu thập dữ liệu nhúng có thể mang lại tiềm năng đổi mới lớn nhất. Việc thu thập dữ liệu truyền thống thường thụ động và chậm trễ: đánh giá sau khi mua hàng, phản hồi sau khi sử dụng. Tuy nhiên, AI có thể học hỏi sở thích theo thời gian thực. Ví dụ: nếu bạn dành nhiều thời gian tập trung vào một tính năng nhất định khi duyệt sản phẩm, AI có thể suy đoán bạn quan tâm đến tính năng đó. Nếu bạn nhanh chóng bỏ qua một số tùy chọn màu nhất định, AI có thể học hỏi sở thích màu sắc của bạn. Loại phân tích tương tác vi mô này cho phép AI phát triển sự hiểu biết sâu sắc hơn về sở thích của bạn.
Sự thay đổi của các nền tảng thương mại điện tử: Ai sẽ thắng?
Sau khi xem xét phân tích của Justine, tôi đã hình thành quan điểm riêng về tương lai của thương mại điện tử. Tôi cho rằng AI sẽ thúc đẩy một cuộc cải tổ nền tảng mới, nhưng logic chiến thắng sẽ khác so với trước đây.
Trong kỷ nguyên thương mại điện tử truyền thống, cạnh tranh chủ yếu xoay quanh ba yếu tố: lựa chọn, tiện lợi và giá cả. Amazon đã chiến thắng về lựa chọn với khái niệm "Cửa hàng vạn năng", đồng thời tạo dựng lợi thế về sự tiện lợi thông qua Prime. Tuy nhiên, trong kỷ nguyên AI, tầm quan trọng của những lợi thế này sẽ thay đổi.
Khi các tác nhân AI có thể tự động so sánh giá trên toàn bộ mạng lưới và hoạt động như các tác nhân mua hàng, lợi thế về giá của một nền tảng duy nhất sẽ bị pha loãng. Khi AI cho phép xử lý hàng loạt thông minh và hoàn tất đơn hàng đa nền tảng, định nghĩa về sự tiện lợi cũng sẽ thay đổi. Lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ chuyển sang chất lượng dữ liệu, khả năng AI và tích hợp hệ sinh thái.
Tôi dự đoán sự xuất hiện của một số loại hình nền tảng mới: nền tảng thương mại điện tử gốc AI, đại lý AI dọc và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thương mại. Các nền tảng gốc AI sẽ được thiết kế ngay từ đầu, lấy nhu cầu của đại lý AI làm cốt lõi, cung cấp dữ liệu sản phẩm có cấu trúc, API chuẩn hóa và trải nghiệm người dùng thân thiện với AI. Đại lý AI dọc sẽ tập trung vào các danh mục cụ thể, chẳng hạn như AI thời trang, AI sản phẩm kỹ thuật số hoặc AI cải thiện nhà cửa, tạo dựng lợi thế cạnh tranh thông qua chuyên môn hóa độ sâu. Các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thương mại sẽ cung cấp các dịch vụ kỹ thuật cơ bản để giúp các nền tảng thương mại điện tử truyền thống tích hợp AI.
Tôi cũng cho rằng một mô hình kinh doanh mới sẽ xuất hiện: đăng ký đại lý AI. Thay vì mua sắm trực tiếp trên các nền tảng thương mại điện tử, người tiêu dùng có thể đăng ký một hoặc nhiều đại lý mua sắm AI, sau đó họ sẽ đưa ra mọi quyết định mua hàng thay cho họ. Các đại lý này sẽ tính phí đăng ký thay vì hoa hồng, do đó tránh xung đột lợi ích và thực sự nắm bắt được quan điểm của người tiêu dùng. Mô hình này có tiềm năng định hình lại sự phân phối của Chuỗi giá trị thương mại điện tử.
Tiếp thị thương hiệu hỗ trợ bởi AI: Từ tiếp thị đại chúng đến các cuộc trò chuyện cá nhân
Tác động của AI đối với doanh nghiệp không chỉ giới hạn ở hành vi mua sắm; nó sẽ định hình lại cơ bản logic của tiếp thị thương hiệu. Trong kỷ nguyên của các tác nhân AI, hiệu quả của tiếp thị đại chúng truyền thống sẽ giảm đáng kể, vì người tiêu dùng không còn chủ động tìm kiếm và so sánh sản phẩm, mà thay vào đó dựa vào các đề xuất của tác nhân AI.
Điều này có nghĩa là các thương hiệu cần học cách giao tiếp với AI, chứ không phải với con người. Các tác nhân AI lý trí hơn và dựa dữ liệu hơn khi đánh giá sản phẩm. Họ sẽ không bị ảnh hưởng bởi bao bì hào nhoáng hay quảng cáo cảm tính, mà sẽ tập trung vào chỉ báo hiệu suất khách quan, hiệu quả chi phí và đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng.
Nhưng điều này không có nghĩa là việc kể chuyện thương hiệu đang trở nên kém quan trọng. Ngược lại, tôi cho rằng những câu chuyện thương hiệu chân thực sẽ càng trở nên quan trọng hơn, khi các tác nhân AI phân tích độ sâu tính nhất quán và độ tin cậy của thương hiệu. Nếu thông điệp của một thương hiệu không nhất quán trên các nền tảng và tại các thời điểm khác nhau, AI có thể dễ dàng nhận ra điều này và hạ thấp tỷ trọng khuyến nghị của nó.
Tôi dự đoán sự xuất hiện của một nhân vật tiếp thị mới: chuyên gia quan hệ AI. Những chuyên gia này sẽ đảm bảo mọi khía cạnh về thông tin sản phẩm, chiến lược giá, quản lý hàng tồn kho, v.v. của thương hiệu đều được AI hiểu và đánh giá chính xác. Họ sẽ cần tối ưu hóa dữ liệu sản phẩm, quản lý tích hợp API, theo dõi các mẫu đề xuất AI, v.v.
Một bước chuyển đổi quan trọng khác chính là cá nhân hóa tối đa. Khi các AI độ sâu từng người tiêu dùng, các thương hiệu có thể cung cấp sản phẩm được cá nhân hóa cho từng cá nhân. Điều này không chỉ dừng lại ở việc đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa; mà còn ở việc cá nhân hóa chính sản phẩm. Hãy tưởng tượng AI của bạn cho một thương hiệu quần áo biết chính xác kích cỡ, sở thích màu sắc, yêu cầu về chất liệu và ngân sách của bạn. Sau đó, thương hiệu có thể tạo ra một sản phẩm độc đáo dành riêng cho bạn. Hình thức tùy chỉnh hàng loạt này trở nên khả thi về mặt kinh tế trong kỷ nguyên AI.
Thập kỷ tiếp theo: Chúng ta đang chứng kiến điều gì?
Sau khi suy nghĩ sâu sắc về phân tích của Justine và quan sát của riêng tôi, tôi cảm thấy rằng những gì chúng ta đang chứng kiến không chỉ là sự chuyển đổi của ngành thương mại điện tử mà còn là sự thay đổi sâu sắc hơn về hành vi kinh tế.
Kinh tế học truyền thống giả định người tiêu dùng là những chủ thể lý trí, chủ động thu thập thông tin, so sánh các lựa chọn và đưa ra quyết định tối ưu. Tuy nhiên, trên thực tế, chúng ta đều biết rằng việc ra quyết định của con người tiềm ẩn nhiều định kiến, tâm lý và hạn chế về nhận thức. Sự xuất hiện của các tác nhân AI có thể giúp người tiêu dùng lý trí hơn, vì AI có thể xử lý nhiều thông tin hơn, tránh được định kiến cảm xúc và áp dụng nhất quán các tiêu chí ra quyết định.
Việc áp dụng rộng rãi mô hình tiêu dùng hợp lý này có thể mang lại những tác động sâu sắc. Thứ nhất, hiệu quả thị trường sẽ tăng lên đáng kể, vì người tiêu dùng có thể đánh giá chính xác hơn giá trị sản phẩm. Thứ hai, chất lượng sản phẩm sẽ trở nên quan trọng hơn năng lực tiếp thị, vì các tác nhân AI sẽ không bị đánh lừa bởi quảng cáo hào nhoáng. Cuối cùng, tính minh bạch về giá cả sẽ tăng lên, vì AI có thể dễ dàng so sánh giá cả trên internet.
Tuy nhiên, tôi cũng lo ngại rằng việc tiêu dùng "siêu lý trí" này có thể gây ra một số hậu quả tiêu cực. Niềm vui khám phá khi mua sắm có thể bị giảm sút, vì các tác nhân AI liên tục đề xuất lựa chọn "tối ưu" thay vì những lựa chọn bất ngờ hay thú vị. Mặc dù mua sắm bốc đồng không hoàn toàn là lý trí, nhưng nó cũng là một phần của niềm vui sống. Nếu mọi thứ được AI tối ưu hóa, cuộc sống có thể trở nên quá dễ đoán.
Nhìn rộng hơn, tôi cho rằng việc ứng dụng AI trong lĩnh vực kinh doanh sẽ đẩy nhanh quá trình số hóa nền kinh tế. Khi ngày càng nhiều hoạt động kinh doanh được ghi lại và phân tích kỹ thuật số, điều này sẽ cung cấp một nền tảng dữ liệu chưa từng có cho việc lập kế hoạch kinh tế và hoạch định chính sách. Chính phủ có thể dự đoán chính xác hơn các xu hướng kinh tế, xác định những thất bại của thị trường và thiết kế các biện pháp can thiệp có mục tiêu.
Tôi dự đoán rằng trong thập kỷ tới, chúng ta sẽ thấy các doanh nghiệp ứng dụng AI phát triển từ ứng dụng thử nghiệm sang ứng dụng chính thống. Những người áp dụng sớm sẽ có được lợi thế cạnh tranh đáng kể, nhưng khi công nghệ trở nên phổ biến, những lợi thế này sẽ dần trở thành hàng hóa. Những người chiến thắng thực sự về lâu dài sẽ là những công ty có thể định nghĩa lại giá trị khách hàng trong kỷ nguyên AI.
"`
