अदृश्य वाणिज्य: क्यों AI एजेंट पारंपरिक चेकआउट को हमेशा के लिए समाप्त कर रहे हैं

TLDR:

• Walmart ने ChatGPT के इंटरफेस के भीतर सीधे एजेंटिक चेकआउट एम्बेड करने पर 66% कनवर्जन में गिरावट दर्ज की। 
• OpenAI ने चैटबॉट-आधारित खरीद अनुभवों के साथ खराब परिणामों की रिपोर्ट करने के बाद व्यापारियों द्वारा इंस्टेंट चेकआउट को चरणबद्ध तरीके से बंद कर दिया। 
• मशीन पेमेंट्स प्रोटोकॉल AI एजेंटों को HTTP अनुरोधों के माध्यम से, कार्ड, वॉलेट या स्टेबलकॉइन का उपयोग करके मूल रूप से भुगतान करने की सुविधा देता है। 
• स्वायत्त खर्च के और अधिक बढ़ने से पहले अदृश्य भुगतानों को सुरक्षित करने के लिए अब नॉ योर एजेंट फ्रेमवर्क विकसित किए जा रहे हैं।

अदृश्य वाणिज्य AI-संचालित भुगतानों में अगली सीमा के रूप में उभर रहा है, जो चेकआउट मॉडल को प्रतिस्थापित कर रहा है। Walmart ने हाल ही में ChatGPT के भीतर एजेंटिक चेकआउट एम्बेड करने पर कनवर्जन दरों में 66% की गिरावट दर्ज की।

OpenAI ने बाद में अपनी इंस्टेंट चेकआउट सुविधा को चरणबद्ध तरीके से बंद कर दिया। ये विकास एक बड़े बदलाव का संकेत देते हैं। भुगतान उद्योग ने गलत नींव पर एजेंटिक वाणिज्य का निर्माण किया।

एजेंटों को बेहतर चेकआउट की आवश्यकता नहीं है — उन्हें ऐसे भुगतानों की आवश्यकता है जो मानवीय हस्तक्षेप के बिना स्वचालित रूप से हों।

Walmart के चेकआउट प्रयोग ने एक मौलिक खामी को उजागर किया

Walmart की कनवर्जन दर में गिरावट एक स्पष्ट संकेत थी कि कुछ टूटा हुआ था। चैटबॉट के भीतर मानव-अनुकूलित चेकआउट को एम्बेड करने से घर्षण पैदा हुआ बजाय इसे कम करने के। यह प्रक्रिया मानव आंखों के लिए डिज़ाइन की गई थी, मशीन तर्क के लिए नहीं।

OpenAI ने इंस्टेंट चेकआउट को पूरी तरह से हटाकर प्रतिक्रिया दी। अब व्यापारी अपने स्वयं के ऐप-आधारित सिस्टम के माध्यम से खरीदारी संभालते हैं।

इस पीछे हटने ने पुष्टि की कि भुगतान क्षेत्र में कई लोग क्या संदेह करते थे — पारंपरिक चेकआउट रेल पर निर्मित एजेंटिक वाणिज्य काम नहीं करता है।

फिनटेक विश्लेषक साइमन टेलर ने इस तनाव को स्पष्ट रूप से पकड़ा। उन्होंने नोट किया कि एजेंटिक वाणिज्य प्रोटोकॉल अब वास्तविक एजेंटिक लेनदेन से अधिक हैं।

बुनियादी ढांचा वास्तविक दुनिया के उपयोग मामले से आगे है, और उपयोग का मामला स्वयं शुरुआत से ही गलत हो सकता था।

Stripe ने पहले स्वायत्त ड्राइविंग से उधार लेते हुए एजेंटिक वाणिज्य के पांच स्तरों की रूपरेखा तैयार की थी। प्रत्येक स्तर अभी भी एक दृश्य खरीद घटना को मानता था। उच्चतम स्तर पर भी, एक एजेंट मानवीय इरादे पर प्रतिक्रिया करता है। वह मॉडल अब सवालों के घेरे में है।

पार्किंग एजेंट एक नए भुगतान प्रतिमान को प्रदर्शित करता है

एक हैकाथॉन परियोजना ने उद्योग में कुछ लोगों के इस समस्या के बारे में सोचने के तरीके को बदल दिया। एक डेवलपर ने एक पार्किंग AI एजेंट बनाया जो उपयोगकर्ता के स्थान का पता लगाता है और स्थानीय पार्किंग प्राधिकरण को स्वचालित रूप से भुगतान करता है। कोई चेकआउट नहीं दिखाई दिया। किसी खरीद इरादे की आवश्यकता नहीं थी।

भुगतान हुआ क्योंकि भौतिक दुनिया में एक घटना घटी। एजेंट ने अनुमान लगाया कि क्या आवश्यक था और लेनदेन पूरा किया। यह वह मॉडल है जिसे टेलर अदृश्य वाणिज्य के रूप में संदर्भित करते हैं।

यह दृष्टिकोण Uber के भुगतान को संभालने के तरीके को दर्शाता है। एक सवार वाहन से बाहर निकलता है और पैसा चलता है — कोई कार्ट नहीं, कोई पुष्टिकरण स्क्रीन नहीं, कोई "अभी भुगतान करें" बटन नहीं। Uber ने बाज़ार के दोनों पक्षों के स्वामित्व से यह हासिल किया। अब चुनौती खुले एजेंट इकोसिस्टम में उस अनुभव को दोहराने की है।

डेवलपर स्टीव क्राउस ने X पर एक संबंधित अवलोकन साझा किया, यह नोट करते हुए कि एजेंटों को USDC वॉलेट देने से वास्तव में जादुई उत्पाद अनुभव मिला। यह भावना एजेंट-मूल भुगतान बुनियादी ढांचे में बढ़ती रुचि को दर्शाती है।

मशीन पेमेंट्स प्रोटोकॉल एजेंट-मूल वाणिज्य की ओर इशारा करता है

मशीन पेमेंट्स प्रोटोकॉल (MPP) हाल ही में इस बुनियादी ढांचे की खाई को हल करने के एक प्रयास के रूप में लॉन्च किया गया। यह एजेंटों को एक सरल HTTP अनुरोध के माध्यम से भुगतान शुरू करने की अनुमति देता है। प्रोटोकॉल क्रेडिट कार्ड, डिजिटल वॉलेट और स्टेबलकॉइन का समर्थन करता है।

प्रारंभिक उपयोग मामलों में एजेंट API एक्सेस, कंप्यूट संसाधन, स्टॉक फुटेज और रियल-टाइम डेटा फीड खरीदते हैं। हालांकि, पहला वायरल उपयोग मामला कहीं अधिक सरल था। उपयोगकर्ताओं ने अपने एजेंटों से सैंडविच खरीदवाए, जैसा कि डेवलपर जोश ने X पर साझा किया, MPP और संबंधित उपकरणों का हवाला देते हुए।

Google भी नियमित रूप से नए एजेंटिक प्रोटोकॉल जारी कर रहा है। X402 इस स्थान में संचालित होने वाला एक अन्य प्रोटोकॉल है। प्रतिस्पर्धा संकेत देती है कि बाजार मशीन-मूल भुगतान रेल के लिए वास्तविक मांग देखता है।

सुरक्षा एक खुला प्रश्न बनी हुई है। जब एजेंट स्वायत्त रूप से खर्च करते हैं, तो ऑडिट ट्रेल्स को ट्रैक करना कठिन हो जाता है। समझौता किए गए एजेंटों के लिए दायित्व अभी भी अनसुलझा है। प्रौद्योगिकी के और अधिक बढ़ने से पहले उस अंतर को बंद करने के लिए शोधकर्ता अब नॉ योर एजेंट (KYA) फ्रेमवर्क पर काम कर रहे हैं।

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