व्यक्तिगत AI एजेंट अब उपभोक्ताओं के लिए रोज़मर्रा के खर्च घटाने वाले काम करने लगे हैं—जैसे भूली हुई सदस्यताएँ रद्द करना, इंटरनेट बिल पर मोलभाव करना और एयरलाइन क्रेडिट या रिफंड हासिल करना। बीमा कंपनियों, एयरलाइनों, बैंकों, ब्रॉडबैंड प्रदाताओं और सदस्यता कारोबारों के लिए यह बदलाव उस पुराने कारोबारी लाभ को कमजोर कर सकता है जिसमें ग्राहक अक्सर बेहतर कीमत तलाशने या सेवा रद्द करने का काम टालते रहते हैं। हालांकि, इससे कंपनियों की आय पर कितना असर पड़ेगा, इसका आकलन अभी मुश्किल है।
Instinct के CEO Noah Shinn ने हाल में कहा कि व्यक्तिगत AI एजेंट बैंक लेनदेन देख सकता है, ऐसी सदस्यताएँ पहचान सकता है जिनका उपयोगकर्ता अब इस्तेमाल नहीं करता, और उन्हें रद्द कर सकता है। Meta का व्यक्तिगत एजेंट Muse भी खर्च बचाने को अपने प्रमुख उपयोगों में गिनाता है। Shinn के मुताबिक, आगे चलकर उपयोगकर्ताओं को शायद केवल यह दिखे कि AI ने उनके कितने पैसे बचाए।
Muse लॉन्च के बाद शेयरों में गिरावट
निवेशक पहले से ही इन एजेंटों के संभावित कारोबारी असर पर विचार कर रहे हैं। Muse के लॉन्च के बाद के दो हफ्तों में Airbnb के शेयर 12%, Booking.com के 10% और Planet Fitness के 17% गिरे। इन गिरावटों से यह साबित नहीं होता कि इसकी वजह व्यक्तिगत AI एजेंट थे। फिर भी, ये उस सवाल को रेखांकित करती हैं जो निवेशकों के सामने है: अगर ज्यादा ग्राहक कीमतों की तुलना करें, शुल्कों पर सवाल उठाएँ या रद्द करने की प्रक्रिया पूरी करें, तो क्या ग्राहकों की निष्क्रियता से लाभ उठाने वाली कंपनियों की आय घट सकती है?
बीमा इस बदलाव पर नजर रखने के सबसे स्पष्ट क्षेत्रों में से एक हो सकता है। J.D. Power में बीमा खुफिया विभाग के प्रमुख Tony Soloman ने कहा कि व्यक्तिगत AI एजेंट बीमा कंपनियों के कामकाज में खलल डाल सकते हैं। उपभोक्ताओं को अब भी आम तौर पर पॉलिसी खरीदने या उसमें बदलाव के लिए किसी कर्मचारी से संपर्क करना पड़ता है। अगर यह काम AI करने लगे, तो उपभोक्ताओं के फैसलों पर बीमा कंपनियों का नियंत्रण कम हो सकता है।
अमेरिका में 2025 के दौरान ऑटो और गृह बीमा प्रीमियम कुल मिलाकर लगभग 560 अरब डॉलर थे। एक काल्पनिक उदाहरण में, अगर 5% पॉलिसीधारक AI एजेंट का उपयोग करें और कीमतों की तुलना या मोलभाव से प्रीमियम 10% घटा दें, तो संबंधित प्रीमियम राशि लगभग 2.8 अरब डॉलर होगी। यह केवल उदाहरण के लिए की गई गणना है, अनुमान नहीं; इसे बीमा कंपनियों की संभावित आय में कमी नहीं माना जाना चाहिए।
Wayve Capital Management के मुख्य रणनीतिकार Rhys Williams ने कहा कि 5% से 10% ग्राहकों द्वारा AI अपनाने से कंपनियों के अर्थशास्त्र में शायद कोई बड़ा बदलाव न आए। असर तब अधिक स्पष्ट हो सकता है, जब इस्तेमाल 40% से 50% ग्राहकों तक पहुँचे।
ChatGPT ने ब्रॉडबैंड बिल घटाने के लिए मोलभाव किया
कुछ शुरुआती उपयोगकर्ता इन टूल का इस्तेमाल पहले ही कर रहे हैं। Datadog के इंजीनियर AJ Stuyvenberg ने Comcast से 50 डॉलर प्रति माह में तेज फाइबर सेवा का प्रस्ताव मिलने के बाद ChatGPT से Verizon के साथ मोलभाव करने को कहा। एक घंटे से ज्यादा चली ऑनलाइन ग्राहक सेवा बातचीत के बाद AI ने उनका Verizon बिल 94.99 डॉलर से घटाकर 69.99 डॉलर प्रति माह कर दिया और 47.50 डॉलर का लॉयल्टी क्रेडिट भी दिलाया।
Stuyvenberg ने गणना की कि इन बदलावों से उन्हें एक साल में 347.50 डॉलर की बचत होगी। उन्होंने कहा कि AI का फायदा यह है कि वह थकाऊ और समय लेने वाले काम अपने हाथ में ले लेता है—उपयोगकर्ता को बार-बार ग्राहक सेवा से खुद नहीं जूझना पड़ता।
Merit Systems में ग्रोथ के क्षेत्र में काम करने वाले David Pawlan ने United Airlines के किरायों पर नजर रखने के लिए Instinct का इस्तेमाल किया। कीमतें घटने के बाद उन्होंने यात्रा क्रेडिट माँगने के लिए AgentCash के StablePhone टूल और Claude Code का उपयोग किया। Pawlan के मुताबिक, तीन उड़ानों के लिए उन्होंने कुल 73 डॉलर वापस हासिल किए और हर अनुरोध में करीब पांच मिनट लगे।
इन उदाहरणों से संकेत मिलता है कि बदलाव की शुरुआत बड़े खरीद फैसलों से नहीं, बल्कि बिल में संशोधन, किराये के अंतर का क्रेडिट लेने और सदस्यताएँ रद्द करने जैसे छोटे, बार-बार होने वाले कामों से हो सकती है। हर ग्राहक की बचत मामूली हो सकती है, लेकिन बड़ी संख्या में ग्राहक ऐसा करने लगें तो कंपनियों की ग्राहक सेवा लागत, ग्राहक बनाए रखने की रणनीति और कीमत तय करने के तरीके प्रभावित हो सकते हैं।
अपारदर्शी कीमतों वाले कारोबार ज्यादा प्रभावित हो सकते हैं
MoffettNathanson के पार्टनर और वरिष्ठ विश्लेषक Craig Moffett ने कहा कि AI एजेंटों का असर उन उद्योगों पर सबसे ज्यादा पड़ने की संभावना है जहाँ कीमतें साफ नहीं होतीं, सेवा प्रदाताओं की पहचान करना कठिन होता है या विकल्पों की तुलना में काफी समय लगता है। रियल एस्टेट, बीमा और वित्तीय सेवाएँ इसी श्रेणी में आती हैं।
इन क्षेत्रों में उपभोक्ताओं को अक्सर जानकारी जुटानी पड़ती है, जटिल शर्तें समझनी होती हैं और फिर फोन, ऑनलाइन चैट या कई दौर की बातचीत के जरिए खरीद पूरी करनी या सेवा में बदलाव कराना होता है। बिल पढ़ने, अनुबंध की शर्तें पहचानने और प्रदाता से संपर्क करने वाला AI एजेंट यह कदम उठाने में लगने वाली मेहनत घटा सकता है।
सदस्यता रद्द करने और रिफंड पाने में आने वाली बाधाओं पर भी कंपनियों की जाँच हो रही है। न्यूयॉर्क अटॉर्नी जनरल का कार्यालय और अमेरिकी संघीय व्यापार आयोग (FTC) कुछ कंपनियों की सदस्यता रद्द करने की प्रक्रियाओं के खिलाफ कार्रवाई कर चुके हैं, जिसके बाद जुर्माने या रिफंड हुए। सितंबर 2026 तक Amazon ने एक समझौते से जुड़े मामले में 845 मिलियन डॉलर से अधिक का रिफंड जारी किया था। आरोपों में उपभोक्ताओं की सहमति के बिना उन्हें Amazon Prime में शामिल करना और सदस्यता रद्द करना कठिन बनाना शामिल था।
ये मामले दिखाते हैं कि नियामक पहले से ही उन अड़चनों पर ध्यान दे रहे हैं जिनका सामना उपभोक्ता सेवा रद्द करते, शुल्क चुनौती देते या पैसे वापस माँगते समय करते हैं। व्यक्तिगत AI एजेंट ज्यादा लोगों को ऐसे काम पूरे करने में मदद कर सकते हैं जिन्हें वे पहले बीच में छोड़ देते। जटिल अनुबंधों, बीमा दावों और वित्तीय सेवाओं में इनका व्यापक उपयोग इस बात पर निर्भर करेगा कि उन्हें कितनी पहुँच और अनुमति मिलती है, और कंपनियों की ग्राहक सेवा प्रणालियाँ AI को काम करने देती हैं या नहीं।
कंपनियाँ भी AI के जरिए जवाब दे सकती हैं
उपभोक्ता एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ा तो कंपनियाँ भी प्रतिक्रिया दे सकती हैं। Consumer Federation of America में AI और गोपनीयता से जुड़े काम का नेतृत्व करने वाले Ben Winters ने कहा कि कंपनियाँ उपभोक्ताओं और उनके एजेंटों के लिए ग्राहक सेवा और लेनदेन प्रणालियों तक पहुँचना कठिन बना सकती हैं। Amazon का Meta के Muse एजेंट को अपनी वेबसाइट पर खरीदारी करने से रोकना, बाहरी AI टूल पर मंच की पाबंदी का एक उदाहरण है।
अगर अधिक मंच स्वचालित पहुँच सीमित करते हैं, तो प्रतिस्पर्धा में कंपनियों के AI और उपभोक्ताओं के एजेंट आमने-सामने आ सकते हैं। उपभोक्ताओं के टूल कम कीमत पाने, क्रेडिट वापस लेने या सेवा रद्द करने की कोशिश करेंगे; वहीं कंपनियाँ अपने एजेंटों से छूट देकर उन ग्राहकों को बनाए रखने का प्रयास कर सकती हैं जिन्हें वे अधिक मूल्यवान मानती हैं।
Soloman ने कहा कि बीमा कंपनियाँ AI से उन ग्राहकों की पहचान कर सकती हैं जिनके कंपनी छोड़ने का जोखिम है और जिनका कारोबार बनाए रखना वे चाहती हैं। इस तरह व्यक्तिगत एजेंट केवल कीमतों को एक दिशा में नहीं धकेलेंगे; वे कंपनियों को नवीनीकरण प्रस्ताव, छूट और ग्राहक बनाए रखने की प्रक्रियाएँ बदलने के लिए भी प्रेरित कर सकते हैं।
अभी यह बताने वाला कोई भरोसेमंद, एकीकृत अनुमान नहीं है कि कितने लोग व्यक्तिगत AI एजेंट इस्तेमाल करते हैं, ये टूल किन लेनदेन को संभाल सकते हैं या लंबे समय में कंपनियों के मुनाफे पर इनका क्या असर होगा। बिल में मिली छूट, यात्रा क्रेडिट और रिफंड के उदाहरण बताते हैं कि उपभोक्ता उन वित्तीय कामों की जिम्मेदारी AI को सौंपने लगे हैं जिन्हें वे पहले टाल देते थे। कंपनियों की आय पर बड़े पैमाने का असर होगा या नहीं, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि इस्तेमाल शुरुआती उपयोगकर्ताओं से आगे कितना फैलता है।