Снимка: iStock

Появата на Meta Muse предизвика необичайна реакция на Уолстрийт. Booking Holdings, Expedia, Charles Schwab, Intuit, Planet Fitness и редица други компании се оказаха под натиск, а специалната кошница на Goldman Sachs от акции, зависими от т.нар. „потребителска инерция“, е загубила около 10% от представянето си след представянето на Muse по-рано през септември. Само във вторник индексът е паднал с 2,6%, а разпродажбите са продължили и на следващия ден. Причината не е очакване, че изкуственият интелект ще унищожи тези компании. Страхът е по-фундаментален: AI може да премахне една от най-доходоносните особености на човешкото поведение, нежеланието постоянно да търсим по-добра оферта.

Goldman Sachs нарича това „потребителска инерция“. Много бизнеси не задържат клиентите си единствено защото продуктът им е значително по-добър от този на конкурентите. Част от клиентите остават, защото промяната изисква време и усилия. Трябва да сравниш различни предложения, да прочетеш условията, да прехвърлиш данни, да отмениш стар абонамент, да сключиш нов договор или просто да си спомниш, че плащаш за услуга, която почти не използваш. В икономиката това е форма на разход за смяна на доставчика. Досега този разход често беше достатъчно висок, за да защитава маржовете на компаниите.

AI агентите могат драматично да го намалят.

Представете си потребител, който не трябва сам да проверява десет застрахователя всяка година. Неговият AI агент знае автомобила, адреса, историята на полиците и предпочитанията му. Месец преди подновяването той автоматично проверява пазара, сравнява покритията, открива по-добра цена и предлага промяна. При разрешение от клиента може дори да извърши самата транзакция. Същата логика може да се приложи към мобилния оператор, интернет доставчика, самолетните билети, хотелите, банковите продукти, абонаментите и множество други услуги.

Това е качествено различно от обикновеното интернет сравнение на цени. Google даде на потребителя повече информация, но човекът все още трябваше да я търси и да действа. AI агентът потенциално премахва самото усилие. Той може постоянно да наблюдава пазара вместо потребителя. И ако това стане достатъчно лесно, голяма част от икономическата стойност на инерцията започва да изчезва.

Затова Goldman включва сред потенциално уязвимите компании AT&T, T-Mobile, Netflix, Allstate, Progressive, Booking Holdings и Expedia. В кошницата присъстват още Planet Fitness, New York Times, Charles Schwab и Intuit. На пръв поглед тези компании нямат почти нищо общо. Едната продава мобилни услуги, друга застраховки, трета хотелски резервации, четвърта финансови услуги. Общият знаменател е друг: част от стойността на клиентската им база може да идва от факта, че хората не оптимизират непрекъснато решенията си.

Това е важна промяна в начина, по който трябва да се анализира въздействието на AI върху компаниите. Досега основният въпрос беше кои професии могат да бъдат автоматизирани. Следващият може да бъде кои бизнес модели са изградени върху човешкото триене. Времето за сравнение, сложността на условията, неудобството при смяна на доставчика, автоматичното подновяване на договорите и забравените абонаменти представляват малки бариери поотделно, но събрани върху милиони клиенти могат да бъдат значителен източник на икономическа стойност.

Да вземем телекомуникациите. Ако AI агентът може постоянно да сравнява мобилните планове според реалното потребление на клиента, цената на лоялността се променя. Операторът вече не се конкурира само в момента, когато потребителят реши да потърси друга оферта. Той потенциално се конкурира всеки ден, защото софтуерът наблюдава пазара постоянно. Това може да увеличи отлива на клиенти и да направи промоционалните цени по-прозрачни. Ако подобно поведение стане масово, натискът върху ценовата сила би бил реален.

При абонаментите механизмът е още по-очевиден. Днес потребителят може да плаща едновременно за няколко стрийминг платформи, приложения, фитнес абонамент или дигитални услуги, които използва рядко. Един достатъчно способен личен агент би могъл да установи, че Netflix не е използван от два месеца, фитнес абонаментът е посетен два пъти, а определена софтуерна услуга вече има по-евтина алтернатива. Тогава може да предложи отмяна или дори да я извърши автоматично. При милиони потребители подобна оптимизация може да започне да влияе върху retention rates и customer lifetime value, точно както предупреждава Goldman.

Туристическият сектор изглежда особено изложен, защото голяма част от стойността на посредниците произтича от това да организират сложността вместо клиента. Booking и Expedia събират хотели, полети и други услуги на едно място и правят сравнението по-лесно. Но какво се случва, ако личният AI агент може директно да разговаря със системите на хотелите, авиокомпаниите и различните платформи и да сглоби оптималната комбинация?

Това не означава автоматично края на Booking или Expedia. Точно обратното, компаниите с огромна база от оферти, данни и отношения с доставчици могат да се превърнат в инфраструктурата, която агентите използват. Показателно е, че Expedia е сред компаниите, обявили партньорство с Meta, въпреки че акциите ѝ попаднаха сред разпродаваните след появата на Muse. Именно тук първоначалната реакция на пазара започва да изглежда прекалено механична.

Същият проблем се вижда още по-ясно при застрахователите. На пръв поглед AI агент, който постоянно сравнява полици, би трябвало да доведе до ценова война. Bank of America обаче предлага противоположна теза. По-голямата прозрачност може да помогне именно на най-добрите застрахователи, защото клиентите по-лесно ще откриват компаниите с най-точно ценообразуване, най-добра оценка на риска и най-големи икономии от мащаба.

Progressive е добър пример за това защо „AI премахва инерцията“ не означава автоматично „AI унищожава печалбите“. Ако една компания печели основно защото клиентите ѝ не си правят труда да я сменят, автоматизираното сравнение е заплаха. Но ако компанията има структурно предимство в оценката на риска и може устойчиво да предложи по-добро съотношение между цена и покритие, AI агентът може да изпраща повече клиенти към нея. Машината не само наказва слабия доставчик. Тя може да направи качествената разлика по-видима.

Това разделение е ключово. AI агентите вероятно няма да разрушат всички бизнеси, зависими от потребителски избор. Те могат да преразпределят стойността от компаниите, които печелят от затрудненото сравнение, към тези, които печелят от реално по-добър продукт, цена или изпълнение.

Charles Schwab показва още едно ограничение на тезата. Truist отбелязва, че доверието към AI все още е сравнително ниско при финансови решения с висока стойност. Има огромна психологическа разлика между това агентът да отмени абонамент за $15 и да премести инвестиционен портфейл за $500 000. Технологично и двете могат един ден да бъдат възможни. Поведенчески това са напълно различни решения.

Следователно скоростта, с която AI ще премахва потребителската инерция, вероятно ще бъде различна във всяка индустрия. При нискорискови, стандартизирани и лесно сравними услуги промяната може да бъде бърза. При застраховането ще има повече регулаторни и продуктови усложнения. При инвестициите доверието и отговорността могат да забавят процеса значително. При телекомуникациите договорите и инфраструктурата също създават реални бариери, които AI не може просто да премахне.

Има и друг проблем. За да работи този модел, AI агентът трябва да има достъп до информацията и възможност да извършва действия. Ако Booking, Expedia, застрахователите, банките и телекомуникационните компании ограничат достъпа на външни агенти до своите системи, автоматизираната оптимизация ще бъде по-трудна. Това вероятно ще отвори нов фронт в технологичната икономика: кой контролира интерфейса между AI агента и търговеца.

Тук Meta Muse, ChatGPT, Claude и Gemini могат да се окажат много по-важни от обикновени чатботове. Ако потребителят започне да делегира решенията си на един основен AI агент, този агент постепенно се превръща в посредник между човека и икономиката. Вместо потребителят да отваря Booking, Netflix, приложението на банката или сайта на застрахователя, той може просто да каже: „Намали месечните ми разходи с 10%, без да влошаваш услугите.“ След това машината решава кои компании изобщо да бъдат разгледани.

Това би било огромна промяна в разпределението на икономическата власт. През последните две десетилетия компаниите инвестираха милиарди в приложения, сайтове, реклама, лоялност и директна връзка с потребителя. При агентната икономика интерфейсът може постепенно да се премести една стъпка нагоре. Потребителят разговаря с Meta, OpenAI, Google или друг AI посредник, а агентът разговаря с компаниите.

Ако това се случи, борбата вече няма да бъде само кой притежава клиента. Ще бъде кой има право да говори с неговия агент.

Тук се появява и потенциалният бизнес модел на самите AI платформи. Ако един агент контролира милиони решения за хотели, застраховки, телекомуникации, финансови услуги и електронна търговия, той придобива икономическа позиция, напомняща комбинация между Google Search, Amazon Marketplace и платежна система. Той може да определя кои предложения се показват, как се сравняват и кои фактори получават най-голяма тежест. Това поставя въпроси за комисионите, рекламата, конфликтите на интереси и регулацията, които днес са едва в началото си.

Затова разпродажбата след Muse едновременно съдържа рационална идея и очевидно преувеличение. Рационалната част е, че AI агентите действително могат да намалят разходите за сравнение и смяна на доставчик. Goldman правилно идентифицира ценовата сила, задържането на клиентите и тяхната дългосрочна стойност като потенциално уязвими показатели. Преувеличението идва от предположението, че всяка компания с известна потребителска инерция автоматично губи.

Всъщност може да се случи точно обратното разделение. Компаниите със слаб продукт и силно задържане чрез неудобство могат да бъдат губещи. Компаниите с реално ценово, технологично или оперативно предимство могат да спечелят, защото AI ще насочва потребителите към тях по-ефективно. Платформите с уникално предлагане, собствени данни или инфраструктура могат да останат критична част от веригата дори ако крайният интерфейс се промени.

Това е и причината 10-процентният спад на кошницата на Goldman след представянето на Muse да бъде интересен, но недостатъчен като инвестиционен сигнал. Пазарът първо продава категорията, а после започва да анализира отделните компании. При технологичните промени това се случва често: първоначално се определят предполагаемите губещи, но с времето става ясно, че бизнес моделите реагират, компаниите интегрират новата технология, а част от заплашените посредници се превръщат в доставчици на инфраструктура за нея.

По-голямата история около Muse следователно не е дали Booking, Progressive или Schwab ще загубят няколко процента от приходите си. Това предстои да бъде доказано. По-важната промяна е, че AI започва да атакува икономическата стойност на триенето. Десетилетия наред компании печелят от това, че информацията е разпокъсана, сравнението изисква време, договорите са сложни, а хората предпочитат да не променят нищо.

Ако персоналните AI агенти действително започнат да сравняват, преговарят, купуват, отменят и прехвърлят услуги вместо нас, тази скрита бариера може постепенно да изчезне. Тогава най-уязвими няма непременно да бъдат компаниите с най-много клиенти. Ще бъдат онези, които досега са имали повече пленени, отколкото действително лоялни клиенти.

А това е много по-голяма инвестиционна тема от Meta Muse.

Материалът е с аналитичен и образователен характер и не представлява препоръка за покупка или продажба на финансови инструменти.