Jak sztuczna inteligencja zmyśla wady polskich produktów i odsyła klientów za granicę

O tym, że cyfrowi asystenci nie grają do końca fair, boleśnie przekonali się polscy sprzedawcy. Jak wynika z badania TrustMate.io, na którym oparł się portal Skarbiec.biz i dziennik „Rzeczpospolita”, popularne modele AI, takie jak ChatGPT Search, Perplexity Pro czy Google Gemini 1.5, regularnie wprowadzają konsumentów w błąd. Analiza objęła 200 produktów z branży elektroniki, wyposażenia domu i kosmetyków. Wyniki? Aż w 46 proc. przypadków algorytmy ulegały tzw. halucynacjom – przypisywały polskim produktom wady, których w rzeczywistości nie było, i niemal automatycznie kierowały kupujących ku importowanym alternatywom.

Mechanizm działania cyfrowych doradców bywa zdumiewający. We wspomnianym badaniu polskie, certyfikowane urządzenie grzewcze zostało obarczone nieistniejącym ryzykiem awarii termostatu. Z kolei przy kosmetykach i domowej chemii boty ostrzegały użytkowników przed rzekomymi substancjami drażniącymi. Żadnego z tych składników nie było na etykiecie. Skąd więc te wymysły?

Eksperci uspokajają: nie mamy do czynienia z antypolskim spiskiem maszyn. Problem leży w cyfrowym bałaganie. Zagraniczne, globalne platformy handlowe to prawdziwe kopalnie wiedzy dla algorytmów. Posiadają rozbudowane katalogi, szczegółowe specyfikacje i tysiące opinii konsumenckich zindeksowanych na milionach podstron. Mały, lokalny sklep e-commerce często oferuje zaledwie szczątkowy opis, cenę i zdjęcie. Dla sztucznej inteligencji to informacyjna pustynia.

Jak tłumaczy Jarosław Sokolnicki, współzałożyciel exeAI, gdy w sieci brakuje rzetelnych, łatwych do strawienia danych o konkretnym produkcie, agent AI po prostu się gubi. Posiłkując się ogromem materiałów z wielkich rynków (marketplace’ów), chętniej sięga po to, co ma podane na tacy. W efekcie duży wygrywa z małym jeszcze przed rozpoczęciem rynkowego starcia.

Skala problemu wykracza poza usterki opisane w badaniu 200 produktów. Analiza przeprowadzona przez Geoboard.ai na 369 polskich domenach pokazuje, że nasz e-commerce jest dla sztucznej inteligencji kompletnie nieczytelny. Aż 58 proc. zbadanych polskich witryn otrzymało najniższe oceny (D lub F) pod kątem gotowości do obsługi przez modele językowe. Najwyższej noty – klasy A – nie zdobył nikt. Średni wynik to zaledwie 40 na 100 punktów, a w samym sektorze e-commerce statystyki pikują do 32,5 punktu.

Oznacza to, że rodzimi sprzedawcy internetowi komunikują się z algorytmami w języku dla nich niezrozumiałym. Rozwiązanie tego impasu leży w warstwie technicznej. Ratunkiem są tzw. uporządkowane dane (zapisane w formacie JSON-LD czy Schema.org). Gdy maszyna otrzymuje informacje w zjadliwym dla siebie kodzie, potrafi precyzyjnie odczytać cenę, parametry, dostępność i opinie. Produkty, które miały poprawnie ułożone dane, znacznie rzadziej stawały się ofiarami AI w teście TrustMate.

Przed rynkiem handlu cyfrowego rysuje się nowa rzeczywistość. Dawne pozycjonowanie w wyszukiwarkach (SEO) to dziś zaledwie połowa sukcesu. Według badania Future Shopper 2026, blisko 46 proc. klientów przyznaje, że rekomendacje AI wpłynęły na to, jakie marki brali pod uwagę podczas zakupów. Ponad połowa badanych twierdzi wręcz, że chatboty pomogły im odnaleźć towary, na które sami nigdy by nie trafili.

Kto nie nakarmi algorytmów odpowiednimi danymi, zniknie z cyfrowych półek. Z drugiej strony konsumenci stają przed testem asertywności: traktowanie porad chatbota jako nieomylnego testu konsumenckiego to droga na skróty, która nierzadko kończy się zakupem tego, co algorytmowi najwygodniej polecić, a nie tego, co obiektywnie najlepsze.

Źródło: Skarbiec.biz, opracowanie własne