בשנים האחרונות התרגלנו לחשוב על קניות, הזמנות והשוואות כמשהו שעובר דרך אתרים ואפליקציות ברורות ומוכרות. נכנסים ל-Amazon כדי לקנות מוצר, ל-Airbnb כדי למצוא דירה, או ל-Booking.com כדי להזמין מלון. אבל בשקט ובמהירות, נכנסה לזירה שחקנית חדשה שמערערת על ההרגל הזה: הבינה המלאכותית השיחתית. לא עוד רשימות אינסופיות של תוצאות, אלא שיחה אחת שמבטיחה להבין מה אנחנו רוצים, לסכם עבורנו את האפשרויות, ואפילו להמליץ על הבחירה הכי מתאימה. המציאות הזו לא רק מערערת את הייחודיות והערך של כניסה לאתרים גדולים ומוכרים, אלא גם ל-Market Places הגדולים, אלו שהתרגלו לשמש כ"ככיכר העיר" הצרכנית סביב עולם תוכן, שירותים ומוצרים מסוים. ברגע שאחנו מבקשים מה-LLM'S את מה שאנחנו רוצים והם יודעים למשוך את המידע על המוצרים ולהציג לנו אותם ישירות בתוך הצ'אט, האם זה אומר שעידן פלטפורמות המסחר הגדולות עומד להסתיים? (מבוסס על מאמר באנגלית של Dan Hockenmeir).
זה הולך הרבה מעבר לשאלה טכנולוגית, כי השאלה האמיתית שעל הפרק היא: מי מחזיק את נקודת הכניסה למסחר הדיגיטלי? אם בעבר זו הייתה גוגל, ואחר כך האפליקציות של המרקטפלייסים, היום זו עלולה להיות שיחה עם LLM. במקום להיכנס לפלטפורמה ולחפש, אנחנו שואלים את ה-AI “תכנן לי חופשה בברצלונה בתקציב של X” ומקבלים תשובה אחת, מסודרת, רגועה. ברגע הזה, המרקטפלייס לא נעלם, אבל הוא זז לאחור. הוא הופך מתצוגה קדמית לתשתית.
מצד אחד, יש כאן הבטחה גדולה. LLMs חוסכים זמן, מפחיתים עומס קוגניטיבי, ומדברים בשפה אנושית. רוב האנשים לא באמת רוצים לבחור בין 40 מלונות או לקרוא מאות ביקורות. הם רוצים המלצה טובה, בהקשר ברור. כאן הבינה המלאכותית מצטיינת, במיוחד בשלבי החיפוש, ההשראה והגדרת הצורך. זו שכבת ה־pre-purchase, והיא כנראה המקום שבו ה-AI חזק יותר מכל שחקן אחר.
מצד אחד, יש טיעונים חזקים בעד ה-AI. הוא חוסך זמן, מפשט החלטות, ומרגיש הרבה יותר אנושי. אנשים לא באמת אוהבים להשוות בין 40 מלונות או לקרוא מאות ביקורות. הם רוצים המלצה טובה, בהקשר ברור. כאן הבינה המלאכותית מצטיינת. היא גם לא “נאמנה” לפלטפורמה אחת, ויכולה theoretically להציג תמונה רחבה יותר. בעולם שבו העומס הדיגיטלי רק גדל, ההבטחה של תשובה אחת חכמה ומרוכזת מאוד מפתה.
אבל מהצד השני, לשווקי המסחר יש יתרונות עמוקים שקשה לעקוף. הם לא רק מנוע חיפוש. הם מנהלים תשלומים, החזרים, ביטוחים, לוגיסטיקה, שירות לקוחות ואמון. כשמזמינים מוצר מאמזון או נסיעה דרך Uber, יש מערכת שלמה שעומדת מאחורי ההבטחה שזה יעבוד. AI יכול להמליץ, אבל הוא עדיין לא זה שמביא את המוצר לדלת, פותר בעיה עם ספק, או לוקח אחריות כשמשהו משתבש.
יש גם שאלה של הרגלים. במקומות שבהם הקנייה היא תדירה ומהירה, כמו משלוחי אוכל או נסיעות, אנשים נוטים להישאר באפליקציה שהם מכירים. DoorDash, למשל, לא רק עוזרת לבחור מסעדה, אלא גם מנהלת שליחים, זמני אספקה ופיצויים. כאן ל-AI קשה “לגנוב” את כל החוויה. לעומת זאת, בתחומים של החלטות כבדות עם הרבה מחקר, כמו חופשות, ביטוחים או מוצרים יקרים, ל-AI יש הרבה יותר כוח להשפיע ולחתוך את הדרך.
מקורות נוספים שעוסקים בנושא מצביעים על כך שהמאבק האמיתי הוא לא “או זה או זה”, אלא מי יהיה השכבה הראשונה שהלקוח פוגש. אם בעבר זו הייתה גוגל, היום זו יכולה להיות שיחה עם AI. ה-marketplaces לא נעלמים, אבל הם עלולים להפוך לתשתית פחות גלויה. לכן אנחנו כבר רואים פלטפורמות גדולות שמטמיעות בעצמן יכולות AI מתקדמות, מתוך הבנה שאם הן לא יהיו המקום שבו השיחה מתחילה, מישהו אחר יהיה שם במקומן.
אבל דווקא כאן מתחילים האתגרים הגדולים, והם עמוקים בהרבה ממה שנראה במבט ראשון. הראשון הוא אמון ואחריות. מרקטפלייס הוא לא רק מנוע המלצות. הוא לוקח אחריות. יש שירות לקוחות, יש מדיניות החזרות, יש גורם שאפשר לכעוס עליו כשמשהו משתבש. LLM, גם אם הוא המליץ על “הבחירה הכי טובה”, לא אחראי לתוצאה. הוא לא מפצה, לא מתווך, ולא פותר סכסוכים. המעבר מהמלצה לביצוע הוא לא רק עניין טכנולוגי, אלא משפטי, רגולטורי ורגשי.
אתגר נוסף הוא הדאטה. מרקטפלייסים חיים בתוך גנים סגורים. יש להם מידע בזמן אמת על זמינות, מחירים דינמיים, איכות ספקים, היסטוריית ביטולים ודירוגים פנימיים. בלי גישה עמוקה לדאטה הזה, ה-AI עובד על תמונה חלקית. השאלה הגדולה היא האם המרקטפלייסים יפתחו את עצמם כ־API ויהפכו לתשתית שמזינה את ה-AI, או שילחמו על סגירות וינסו למשוך את המשתמש חזרה אליהם.
גם המודל הכלכלי לא פתור. מרקטפלייסים יודעים בדיוק איך הם מרוויחים כסף: עמלות, קידום ממומן, שירותים משלימים. בעולם של AI, עולה שאלה לא נוחה: אם ה-AI ממליץ על מוצר או ספק, האם זה כי הוא באמת הטוב ביותר, או כי מישהו שילם על זה? כאן מרחפת סכנה מוכרת מעולמות החיפוש והרשתות החברתיות, רק במעטפת הרבה יותר אינטימית ופחות שקופה.
יש גם זווית פסיכולוגית. AI חוסך החלטות, אבל הוא גם לוקח מהמשתמש תחושת שליטה. כשמרקטפלייס מציג עשר אפשרויות, המשתמש מרגיש שהוא בחר. כש-AI מציג אפשרות אחת, האחריות עוברת אליו. אם הבחירה מאכזבת, האכזבה גדולה יותר. לא תמיד אנחנו רוצים את הבחירה האופטימלית, לפעמים אנחנו רוצים לבחור בעצמנו.
מכאן נובעת הבחנה חשובה: לא כל מרקטפלייסים מאוימים באותה מידה. פלטפורמות שמבוססות בעיקר על גילוי והשוואה נמצאות בסיכון גבוה יותר. כאלה שמבצעות בפועל, מנהלות לוגיסטיקה, משלוחים או שירות פיזי, מחזיקות יתרון ברור. DoorDash או Uber הן לא רק שכבת בחירה, אלא שכבת ביצוע. כאן ה-AI יכול להמליץ, אבל קשה לו להחליף את המערכת כולה.
אפשר להסתכל על זה גם הפוך: מרקטפלייסים חכמים יכולים להפוך את עצמם ממוצרים לאתרי תשתית. לא עוד “אפליקציה להזמנות”, אלא מערכת הפעלה שמטפלת בתשלום, באמון ובביצוע, בזמן שה-AI הופך לשכבת השיחה והכוונה. במודל כזה, הם לא נלחמים ב-AI, אלא עובדים דרכו.
ולבסוף, יש את זווית המותגים והספקים. אם ה-AI הופך לשער הראשי, מותגים מאבדים שליטה על הנראות, הסיפור והחוויה. אין עמוד מוצר, אין עיצוב, יש המלצה. זה איום לא רק על מרקטפלייסים, אלא על כל כלכלת המיתוג הדיגיטלי כפי שהכרנו אותה.
בשורה התחתונה, זה לא מאבק בין טכנולוגיות, אלא מאבק על מערכת היחסים עם הלקוח. מי מדבר איתו ראשון, מי מכיר אותו לאורך זמן, ומי הופך להרגל. ה-LLMs מאיימים על השער, המרקטפלייסים מחזיקים את הביצוע, והעתיד יוכרע לפי מי יצליח לחבר בין השניים בלי לאבד אמון.
בשורה התחתונה, זה לא מאבק בין טכנולוגיות, אלא מאבק על מערכת היחסים עם הלקוח. מי מדבר איתו ראשון, מי מכיר אותו לאורך זמן, ומי הופך להרגל. ה-LLMs מאיימים על השער, המרקטפלייסים מחזיקים את הביצוע, והעתיד יוכרע לפי מי יצליח לחבר בין השניים בלי לאבד אמון.
