Negli ultimi tempi si sono moltiplicate le applicazioni per favorire e migliorare l’esperienza di acquisto dei consumatori nei confronti della ricorrente spesa al supermercato. Queste applicazioni suggeriscono le migliori condizioni di vendita dei prodotti integrando le informazioni riguardanti il consumatore stesso,
le sue abitudini di spesa e molti altri dati di contorno spesso davvero rilevanti ai fini della determinazione degli acquisti quali le condizioni meteorologiche, la stagione, le festività.
Si consolida l’illusione che esista un assistente credibile in grado di guidarci alle migliori condizioni commerciali, anche in virtù del fatto che vengono riscontrate direttamente nel supermercato l’effettivo prezzo particolarmente vantaggioso di questo o di quel prodotto. Si consolida anche una certa fiducia in questo assistente che, con il tempo, rischia di diventare l’unica verità alla quale ci affidiamo riducendo la capacità critica di valutazione.
La realtà dei fatti è che esiste un altrettanto potente assistente che pianifica e organizza le condizioni di vendita sul mercato di tutti i prodotti disponibili sulla base di una quantità di dati raccolta nel tempo e arricchita dalle informazioni intercettate on-line minuto per minuto. Anche in questo caso l’intelligenza artificiale la fa da padrone ed è in grado di variare con continuità le condizioni di prezzo esposte sui prodotti conoscendo molte più informazioni di quelle a disposizione dei singoli cittadini, i quali ritengono di scegliere con libertà cosa acquistare.
Le macchine dotate di intelligenza decisionale sono a disposizione sia per l’acquirente che per il venditore, ma il secondo attore sa tutto di noi e dei nostri simili mentre chi acquista conosce solo pochissimo di loro e anche con discreto ritardo.
Dalla parte delle aziende si fa un uno sempre più esteso della funzione di “dynamic pricing”, cioè della possibilità di variare i prezzi in base alle domande di acquisto, all’orario, ai profili degli utenti connessi in una modalità real-time con l’effetto che lo stesso prodotto potrebbe venire acquistato a pochi istanti di differenza a prezzi diversi a causa di variazioni di domanda e offerta.
Il comportamento dell’acquirente non diventa più libero ma totalmente condizionato al punto che gli algoritmi predittivi si trovano nella situazione di conoscere in anticipo i volumi di vendita dei prodotti, migliorando le proprie politiche di riapprovvigionamento e di ridistribuzione delle scorte, alimentando nuovamente le funzioni di “dynamic pricing” e influenzando con dolcezza il nostro sfortunato personaggio alla ricerca di vantaggiose offerte nei corridoi del supermercato.
