כשאלגוריתם יוצא לשופינג: הסיפור מאחורי תמחור ה-AI הכושל של רשת קרוגר

האם שמעתם על הסערה שחוללה רשת הסופרמרקטים קרוגר? בואו נצלול לסיפור שמדגים כיצד אפילו חברות ענק יכולות לטעות באימוץ AI – ומה אנחנו יכולים ללמוד מזה.

• איך גורמים לסנאטורים אמריקאים לצאת מגדרם בגלל AI?
• איך אלגוריתם עלול לעורר דיון ציבורי סוער על אתיקה?
• איך כוונה טובה גוררת איבוד מהיר של אמון לקוחות?

התשובה: תמחור מוצרים דינמי מבוסס AI.

קרוגר (Kroger), אחת מרשתות הסופרמרקטים הגדולות בארה”ב, השיקה מערכת תמחור דינמי מבוססת בינה מלאכותית – לפי ביקוש, מלאי, ונתונים אישיים של כל לקוח. אולם מה שנראה כצעד חדשני, הפך עבור קרוגר במהרה לסיוט יחסי ציבור. הצרכנים זעמו, ואפילו הסנאטורים אליזבת וורן ובוב קייסי שלחו מכתב חריף למנכ”ל קרוגר תחת הכותרת: “תאוות הבצע התאגידית יצאה משליטה”. הם שיתפו את חששם מהפרה אפשרית של הפרטיות והגדלת אי השוויון.

ארבע תובנות קריטיות מהסאגה

ניתוח מקדים הוליסטי של כל יוזמה

אסור להתלהב ממקסמי הבינה המלאכותית. כל יוזמה חייבת לעבור “אבחון” שמשקלל בין היתר סיכונים, השלכות על חוויית הלקוח, סנטימנט צרכני ועוד. המהלך של קרוגר הציף סנטימנט חדש-ישן סביב רווחי חברות והשלכות אתיות של אסטרטגיות תמחור מוטות ומותאמות אישית.

פרטיות ושקיפות הן נקודות פתיחה הכרחיות

במיוחד כשמדובר ביוזמה שאינה תפעולית אלא נושקת למסע הלקוח, חובה ליישם פרקטיקות אתיות ותקשורת ברורה לבניית אמון: שקיפות האלגוריתם כתמחור הוגן לטובת הצרכן, הבטחת פרטיות המידע, ושילוב של מודלים הניתנים להסבר על החלטות התמחור.

חווית לקוח קודמת לטכנולוגיה

אסור להתאהב בטכנולוגיה עד כדי פגיעה בחוויית הלקוח ובמערכת האמונות שלו. פיילוטים מול מעגלי משתמשים, תקשור נכון, וממשק שמסביר את החסכון ונותן אפשרות לבחירה יכולים לסייע.

ניהול הקשר רחב

ניהול אמון בעידן ה-AI הוא קריטי. יוזמות כמו “תמחור דינמי” מעוררות פחדים וסנטימנט שלילי סביב חדירה לפרטיות וחמדנות תאגידית. היקף איסוף וניתוח הנתונים הדאיג את המבקרים, שטענו כי פרקטיקות כאלה פוגעות בפרטיות הצרכנים ועלולות להוביל לתמחור מפלה המבוסס על מאפיינים אישיים או כוח קנייה.

מה שקרוגר דמיינה כחדשנות, השוק ראה כניצול נתוני צרכנים רגישים למקסום רווחים, חוסר הוגנות ואף ניצול ציני.

מחקרים מצביעים על ספקנות גוברת כלפי יישומי AI בקמעונאות. על פי ברומטר האמון של אדלמן לשנת 2024, אמון הצרכנים בבינה מלאכותית ירד ברחבי העולם מ-61% ל-53% בשנים האחרונות, עם ירידה תלולה עוד יותר בארה”ב מ-50% ל-35%.

השורה התחתונה

רק אסטרטגיה שמנתחת, מסננת ומתעדפת יוזמות מעבר לחישוב “הישן” של עלות/תועלת, ומשלבת קריטריונים נוספים רחבים יותר, מאפשרת לארגון לנווט בהצלחה במסע למיצוי מיטבי של הערך הטמון בבינה מלאכותית.

אילו עוד יוזמות טכנולוגיות אך מסוכנות אתם מזהים בארגון? אני מכנה ארגון המסוגל ליצור איזון חכם בין חדשנות וטכנולוגיה לבין אסטרטגיה אחראית – “ארגון אקספוננציאלי”. מעוניינים להוביל טרנספורמציית AI תוך איזון בין תפוקה לניהול סיכונים? דברו איתנו.