• W badaniu obejmującym 200 produktów modele AI halucynowały w 46 proc. analizowanych przypadków.
  • Boty potrafiły przypisywać polskim produktom nieistniejące wady i proponować zamiast nich zagraniczne zamienniki.
  • Prawie 58 proc. zbadanych polskich stron uzyskało najniższe oceny czytelności dla systemów AI.

AI zmyśla wady polskich produktów. Problem dotyczył 46 proc. przypadków

Zespół TrustMate.io sprawdzał, jak systemy sztucznej inteligencji zachowują się podczas wyszukiwania i porównywania produktów. Jak wynika z badania opisanego przez „Rzeczpospolitą”, analizą objęto 200 towarów z kategorii takich jak elektronika użytkowa, dom i ogród oraz kosmetyki.

W 46 proc. przypadków modele AI miały generować informacje o wadach produktów, których w rzeczywistości nie stwierdzono. Jednocześnie potrafiły proponować w zamian towary z zagranicznych platform handlowych, w tym tańsze odpowiedniki.

Testowane były między innymi ChatGPT Search, Perplexity Pro oraz Google Gemini 1.5. Według autorów badania szczególnie podatne na błędne odpowiedzi były sytuacje, w których strona sklepu zawierała niewiele danych możliwych do jednoznacznego odczytania przez algorytm.

W jednym z opisanych przypadków AI przypisała polskiemu certyfikowanemu urządzeniu grzewczemu nieistniejące ryzyko awarii termostatu, po czym zaproponowała produkty importowane. Przy kosmetykach i chemii domowej modele miały z kolei ostrzegać przed substancjami drażniącymi, których nie było w składzie danego produktu.

Dlaczego zagraniczny produkt może wygrywać z polskim

Problem nie musi wynikać z jakości samych towarów. Znaczenie ma także ilość i sposób prezentowania informacji, które algorytm jest w stanie znaleźć oraz prawidłowo zinterpretować.

Duże platformy handlowe posiadają rozbudowane katalogi, szczegółowe specyfikacje, tysiące opinii oraz ogromną liczbę podstron indeksowanych przez wyszukiwarki. Mniejszy sklep może natomiast ograniczać się do kilku zdań opisu produktu, podstawowej ceny i zdjęcia.

To tworzy informacyjną nierównowagę. Model AI ma znacznie więcej materiału dotyczącego produktu dużego marketplace’u, co może zwiększać szansę, że właśnie ten towar pojawi się w rekomendacji.

Jarosław Sokolnicki, współzałożyciel exeAI, zwraca uwagę na ryzyko wynikające z niedostatku informacji. „Gdy w sieci brakuje rzetelnych danych o konkretnym wariancie produktu, agent może pomylić modele” – wskazuje ekspert.

Jednocześnie eksperci cytowani przez „Rzeczpospolitą” zastrzegają, że nie ma podstaw do twierdzenia, iż systemy AI z założenia promują produkty z konkretnego kraju. Wynik rekomendacji zależy między innymi od dostępnych danych, treści pytania, ceny, dostępności i kryteriów wskazanych przez użytkownika.

Polskie sklepy są słabo czytelne dla AI

Skala problemu może być szersza niż samo badanie 200 produktów. Analiza Geoboard.ai objęła 369 polskich domen i sprawdzała ich gotowość do obsługi przez modele językowe oraz systemy wykorzystujące mechanizmy RAG.

Prawie 58 proc. analizowanych stron otrzymało oceny D lub F, czyli najniższe klasy czytelności dla botów. Żadna z badanych domen nie uzyskała najwyższej klasy A. Średni wynik wszystkich polskich witryn wyniósł 40 punktów na 100, natomiast w sektorze e-commerce zaledwie 32,5 punktu.

Jednym z rozwiązań są uporządkowane dane, czyli informacje zapisane w kodzie strony w formacie zrozumiałym dla maszyn. W badaniu TrustMate produkty wyposażone w zweryfikowane dane w formacie JSON-LD i Schema.org znacznie rzadziej padały ofiarą błędnych opisów generowanych przez AI.

Takie rozwiązanie nie jest nowością stworzoną wyłącznie na potrzeby chatbotów. Google zaleca wykorzystywanie uporządkowanych danych na stronach produktowych, ponieważ pomagają one systemom dokładniej rozumieć informacje o towarze, w tym jego cenę, dostępność, opinie czy parametry.

Rekomendacje AI coraz ważniejsze dla handlu

Ryzyko błędnych odpowiedzi rośnie wraz ze znaczeniem sztucznej inteligencji w procesie zakupowym. W badaniu Future Shopper 2026 aż 46 proc. respondentów deklarowało, że rekomendacja AI wpłynęła na zestaw marek, które brali pod uwagę. 54 proc. twierdziło natomiast, że chatbot pomógł im znaleźć produkt, na który wcześniej sami by nie trafili.

Dla sklepów oznacza to zmianę zasad walki o klienta. Coraz ważniejsze staje się nie tylko dobre pozycjonowanie strony w tradycyjnej wyszukiwarce, ale także dostarczenie takich informacji, które mogą zostać poprawnie odczytane i porównane przez systemy generatywnej AI.

Z punktu widzenia konsumenta wyniki badania są przede wszystkim ostrzeżeniem, aby rekomendacji chatbota nie traktować jak niezależnego testu produktu. Odpowiedź może wyglądać przekonująco, mimo że została zbudowana na niepełnych, błędnie dopasowanych albo niewystarczających danych.

Czytaj także:

Ile trzeba zarabiać, żeby być wśród najbogatszych 20 proc. Polaków? Kwota zaskakuje

Mercosur już działa. Eksport żywności z Argentyny do UE wzrósł o 21 proc.

Ataki na rafinerie miały kosztować Rosję 26 mld dolarów. Putin podał skalę strat