oPeniazoch.sk, conversation Foto: getty images
Vraciate sa späť na stránku obchodníka, aby ste zistili, či sa zmenila cena za tovar, ktorý by ste chceli kúpiť, ale na prvý pohľad sa vám zadala privysoká? Robíte to zbytočne.
Pri cenotvorbe sa obchodníci orientujú aj na základe toho, koľko podobné produkty stoja a zisťujú, či potenciálni kupujúci sú citliví na zmenu ceny. Ale dnes, keď už aj nákupy ovládli technológie, sa veci zmenili. V digitálnom prostredí stanovujú ceny algoritmy a tie navyše dokážu účinne spolupracovať, čo vo výsledku znamená, že spotrebiteľ bude v nevýhode.
Pôvodne sa on-line nakupovanie považovalo za výhodu pre spotrebiteľov, pretože im umožnilo ľahko porovnávať ceny. Navyše nárast konkurencie spôsobil zníženie cien. Ale obchodníci si tiež našli v technológiách účinnú zbraň, systém riadenia výnosov. On-line predajcovia vedia využívať trhové údaje na predpovedanie dopytu a nastavujú ceny podľa toho, aby maximalizovali zisk.
Tieto systémy sú mimoriadne populárne v oblasti služieb a cestovného ruchu. Najmä preto, že hotely majú fixné náklady, ich zásoby potravín podliehajú skaze, a úrovne dopytu značne kolíšu. Systémy riadenia výnosov vo väčšine prípadov umožňujú hotelom rýchlo a presne vypočítavať ideálne ceny izieb pomocou sofistikovaných algoritmov, údajov o minulých výkonoch a aktuálnych trhových údajov. Cena za izbu sa tak môžu ľahko upraviť všade, kde je ubytovanie inzerované.
Tieto systémy riadenia príjmov viedli k vzniku "dynamického stanovovaniu cien". To znamená, že on-line poskytovatelia môžu okamžite zmeniť cenu tovarov alebo služieb ako odpoveď na najmenší posun v ponuke a dopyte. Príkladom môže byť úprava ceny nepopulárneho tovaru, ktorého sú plné sklady, alebo jazda Uberom počas maximálneho vyťaženia v neskorých nočných hodinách. Dnešní spotrebitelia si tak osvojili myšlienku, že ceny on-line nie sú fixné, ale kolíšu a to nielen v čase predaja, ale niekoľkokrát v priebehu jedného dňa.
Nové algoritmické cenové programy sa však stávajú oveľa sofistikovanejšími ako pôvodné systémy riadenia príjmov. Pomohla tomu umelá inteligencia. Ľudia doteraz zohrávali dôležitú úlohu v systémoch riadenia príjmov tým, že analyzovali zhromaždené údaje a urobili konečné rozhodnutie o cene. Algoritmické systémy tvorby cien väčšinou fungujú samostatne. V priebehu času sa učia od svojich užívateľov a menia spôsob, akým fungujú. Algoritmické cenové programy sa dokážu učiť prostredníctvom skúseností z trhu.
Algoritmy skúmajú činnosť on-line obchodov, aby vedeli čo je to ekonomická dynamika trhu. Aké sú ceny tovarov, bežné vzorce spotreby, úrovne ponuky a dopytu a podobne. Ale môžu sa tiež neúmyselne "rozprávať" s inými algoritmami. Neustálym sledovaním cenových hladín iných predajcov sa potrebujú dozvedieť, čo na trhu funguje a čo nie. Tieto algoritmy nemusia byť nevyhnutne naprogramované na sledovanie iných algoritmov. Naučia sa však, že je to najlepšie, čo treba urobiť, aby dosiahli svoj cieľ maximalizácie zisku. Výsledkom je neúmyselná dohoda o cenovej hladine. Ak jedna firma ceny zvýši, konkurenčné systémy okamžite zareagujú tým, že ich rovnako zvýšia, čím vytvoria dohodnutý nekonkurenčný trh.
Tu treba povedať aj to, že monitorovanie cien konkurentov a reakcia na zmeny cien je normálna a legálna činnosť. Vo väčšine krajín takáto tichá dohoda, kedy spoločnosti priamo nekomunikujú, nie je v súčasnosti považovaná za nezákonnú činnosť.
Algoritmické systémy oceňovania však môžu urobiť krok vpred tým, že stanovia ceny nad úrovňou, kde by inak boli na konkurenčnom trhu, pretože všetci sa nakoniec aj tak prispôsobia, aby maximalizovali svoje zisky. To je pozitívne z hľadiska firiem, ale problém pre spotrebiteľov, ktorí musia platiť, hoci by ceny mohli byť aj nižšie. Nekonkurenčné trhy tiež vedú k menšej miere inovácii, nižšej produktivite a v konečnom dôsledku k nižšiemu hospodárskemu rastu.
Otázkou zostáva, ako sa tomu brániť a čo v skutočnosti dokážeme urobiť? Ak ani programátori nedokázali zabrániť takejto tajnej dohode, čo potom bežný spotrebiteľ? Zodpovednosť by asi mala padnúť na plecia firiem a ich vývojárov. Algoritmy sú naprogramované ľuďmi a majú schopnosť učiť sa, komunikovať a vymieňať si informácie s konkurenčnými algoritmami. Európska komisia varovala, že rozšírené používanie cenových algoritmov v elektronickom obchode by mohlo viesť k umelo vysokým cenám na celom trhu a softvér by mal byť napísaný spôsobom, ktorý by mu nedovoľoval dohodnúť sa s inými.
Ale pokiaľ sú algoritmy naprogramované tak, aby priniesli čo najväčší zisk, a môžu sa naučiť, ako to robiť úplne nezávisle, je takmer nemožné očakávať od programátorov, aby prekazili túto tajnú dohodu. Dokonca aj s určitými obmedzeniami sa algoritmy môžu naučiť spôsoby, ako prekážky prekonať, keď hľadajú nové spôsoby, ako splniť stanovené ciele.
Pokúsiť sa ovplyvniť trhové prostredie, aby sa zabránilo dôkladnému monitorovaniu cien alebo transparentnosti trhu, bude nepochybne viesť k ďalším otázkam a k vzniku nových problémov. Preto by sme mali lepšie porozumieť tomuto strojovému vzdelávaniu a jeho schopnostiam. Ešte predtým, ako budeme chcieť zavádzať nové predpisy a regulácie
