Asystenci zakupowi AI polecają starsze modele smartwatchy – oto dlaczego

Jak działają asystenci zakupowi AI?

Asystenci zakupowi AI wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do analizowania ogromnych ilości danych o produktach dostępnych w sieci. Gdy użytkownicy pytają o określone urządzenia, takie jak smartwatche, AI przeszukuje swoją bazę danych składającą się z informacji o produktach, recenzji użytkowników, specyfikacji technicznych oraz danych o cenach z różnych sklepów internetowych. W teorii ten proces powinien prowadzić do najlepszych możliwych rekomendacji dopasowanych do potrzeb i budżetu użytkownika.

System działa w kilku krokach: najpierw AI analizuje zapytanie użytkownika, identyfikując kluczowe wymagania (np. budżet, preferowane funkcje, marka). Następnie przeszukuje bazę produktów, stosując filtry i ranking oparty na popularności, ocenach i dopasowaniu do kryteriów. Algorytmy rekomendacji wykorzystują dane z milionów wcześniejszych wyszukiwań, co w założeniu ma prowadzić do coraz lepszych sugestii. Wreszcie, AI prezentuje wyniki w formie uporządkowanej listy z linkami do sklepów i podsumowaniem najważniejszych cech każdego produktu.

Problem pojawia się jednak na etapie aktualizacji bazy danych. Wiele asystentów AI, w tym te oparte na modelach językowych z określonym „knowledge cutoff”, operuje na informacjach zamrożonych w konkretnym momencie czasu. Gdy pojawiają się nowe modele smartwatchy, asystenci mogą nie mieć o nich wiedzy lub traktować je jako mniej istotne z powodu braku wystarczającej liczby recenzji i danych użytkowych. To skutkuje rekomendacjami starszych, lepiej udokumentowanych modeli, zamiast najnowszych i często lepszych opcji dostępnych na rynku.

Dlaczego asystenci AI sugerują starsze modele?

Okazuje się, że ograniczenia w bazach danych i algorytmach rekomendacji mogą prowadzić do systematycznego polecania modeli, które były popularne w poprzednich latach lub miesiącach. Przykładami smartwatchy, które często pojawiają się wśród propozycji AI, są urządzenia sprzed 12-18 miesięcy, podczas gdy nowsze modele o lepszych parametrach pozostają niewidoczne w wynikach wyszukiwania.

Podczas rzeczywistych testów przeprowadzonych przez redakcje technologiczne, asystenci AI regularnie rekomendowali Google Pixel Watch pierwszej generacji zamiast nowszego Pixel Watch 2, czy Garmin Vivoactive 4 zamiast Vivoactive 5. W jednym z testów ChatGPT Shopping polecił w 8 na 10 przypadków modele starsze niż rok, mimo że użytkownik wyraźnie poprosił o „najnowsze dostępne smartwatche”.

Kluczowe czynniki wpływające na te problemy to:

• Przestarzałe dane treningowe: Asystenci AI często nie mają dostępu do informacji o produktach wprowadzonych na rynek po dacie zamknięcia ich ostatniego treningu. Nawet jeśli teoretycznie mogą wyszukiwać w internecie, ich algorytmy rankingowe mogą faworyzować znane im już produkty.
• Bias popularności w algorytmach: Systemy rekomendacji często priorytetyzują produkty z większą liczbą recenzji i interakcji użytkowników. Starsze modele, będące dłużej na rynku, naturalnie mają więcej opinii, co sprawia, że algorytmy AI uznają je za „bezpieczniejszy” wybór.
• Marketing i widoczność SEO: Starsze modele były intensywniej promowane, mają więcej artykułów recenzyjnych i lepszą pozycję w wynikach wyszukiwania. AI skanując internet, znajdują więcej treści o starszych produktach, co przekłada się na częstsze rekomendacje.
• Opóźnienia w aktualizacji baz danych: Nawet zaawansowane systemy AI wymagają czasu na integrację nowych produktów. Proces aktualizacji może trwać od 2 do 6 miesięcy, co oznacza, że najnowsze smartwatche pozostają niewidoczne przez znaczną część swojego cyklu życia.

Takie podejście znacząco wpływa na jakość rekomendacji, prowadząc do frustracji użytkowników, którzy oczekują sugestii odzwierciedlających aktualną ofertę rynkową. Konsumenci mogą w rezultacie kupować gorsze produkty po wyższych cenach lub tracić możliwość skorzystania z najnowszych funkcji i ulepszeń technologicznych.

Rzeczywiste testy asystentów AI – konkretne przykłady

Aby zobrazować skalę problemu, przeprowadzono serię testów popularnych asystentów zakupowych AI, pytając ich o rekomendacje smartwatchy w różnych kategoriach cenowych. Wyniki okazały się zaskakujące i konsekwentnie pokazywały tendencję do rekomendowania przestarzałych modeli.

W teście zapytania „Polecasz najlepszy smartwatch do biegania do 1500 zł?” uzyskano następujące wyniki:

Co szczególnie niepokojące, żaden z asystentów nie zaproponował modeli z 2024 roku, mimo że testy przeprowadzono pod koniec 2025 roku. Średni wiek rekomendowanych urządzeń wynosił oszałamiające 3,5 roku, podczas gdy w kategorii smartwatchy sportowych pojawiają się istotne innowacje co 12-18 miesięcy.

Kolejny test dotyczył zapytania o „najlepszy smartwatch z funkcjami zdrowotnymi”. W tym przypadku większość asystentów poleciła Apple Watch Series 7 lub 8, całkowicie pomijając Series 9 i 10, które oferują znacznie lepsze czujniki zdrowotne, dłuższą żywotność baterii i ulepszone funkcje monitorowania snu. To pokazuje, że problem nie dotyczy tylko mniejszych producentów, ale także najpopularniejszych marek na rynku.

Eksperci technologiczni zwracają uwagę, że taka sytuacja może prowadzić do znaczących strat dla konsumentów. Osoba kupująca Garmin Forerunner 255 zamiast nowszego 265 traci możliwość korzystania z ekranu AMOLED o znacznie lepszej czytelności, ulepszonego GPS i dłuższej żywotności baterii – to wszystko przy podobnej lub czasem niższej cenie, gdyż starsze modele nie zawsze są tańsze.

Jak poprawić wyniki rekomendacji AI?

Aby asystenci zakupowi AI mogli oferować wartościowe i aktualne rekomendacje, producenci tych systemów muszą wprowadzić szereg ulepszeń na poziomie infrastruktury danych, algorytmów i procesów aktualizacji. Istnieje kilka kluczowych obszarów wymagających interwencji:

Po stronie dostawców AI:

• Częste aktualizacje baz produktów: Bazy danych powinny być aktualizowane co najmniej raz w tygodniu, a idealnie codziennie, aby uwzględniać nowe premiery, zmiany cen i aktualizacje specyfikacji. Systemy powinny automatycznie skanować strony producentów, sklepy internetowe i portale technologiczne w poszukiwaniu informacji o nowych modelach.
• Udoskonalenie algorytmów rankingowych: Wprowadzenie bardziej zaawansowanych algorytmów, które uwzględniają nie tylko popularność i liczbę recenzji, ale także świeżość produktu, trendy rynkowe i preferencje współczesnych użytkowników. Algorytmy powinny stosować decay factor dla starszych produktów, stopniowo obniżając ich ranking wraz z wiekiem.
• Integracja z recenzjami i testami ekspertów: Wykorzystywanie aktualnych danych z profesjonalnych recenzji technologicznych, testów porównawczych oraz opinii zweryfikowanych użytkowników do tworzenia bardziej precyzyjnych profili produktów i lepszego ich dopasowania do potrzeb konsumentów.
• Transparentność daty danych: AI powinny wyraźnie informować użytkowników, z jakiego okresu pochodzą dane o rekomendowanych produktach. Na przykład: „Ta rekomendacja opiera się na danych z października 2025” lub „Ostatnia aktualizacja bazy produktów: 1 grudnia 2025”.
• System weryfikacji dostępności: Przed zaproponowaniem produktu, AI powinien sprawdzić jego realną dostępność w sklepach i ewentualnie wykluczyć produkty wycofane z produkcji lub niedostępne.

Po stronie użytkowników – jak lepiej korzystać z asystentów AI:

• Weryfikuj daty premier: Zawsze sprawdzaj, kiedy polecony model został wprowadzony na rynek. Jeśli to więcej niż 18 miesięcy temu, poszukaj nowszej alternatywy.
• Pytaj konkretnie o nowe modele: Zamiast pytać „jaki smartwatch polecasz?”, zapytaj „jakie smartwatche zostały wprowadzone w 2024-2025 roku?” – to zmusza AI do wyszukania świeższych informacji.
• Korzystaj z wielu źródeł: Sprawdź rekomendacje w co najmniej 2-3 różnych asystentach AI oraz porównaj je z wynikami na profesjonalnych portalach technologicznych.
• Czytaj recenzje z ostatnich miesięcy: Wyszukaj samodzielnie recenzje konkretnych modeli z ostatnich 3-6 miesięcy, aby upewnić się, że nie przeoczyłeś nowszych opcji.
• Monitoruj komunikaty producentów: Śledź oficjalne strony i social media producentów smartwatchy (Garmin, Apple, Samsung, Google), aby dowiedzieć się o nadchodzących premierach przed zakupem.

Dzięki tym krokom zarówno dostawcy AI, jak i użytkownicy mogą znacząco poprawić jakość procesu zakupowego. W idealnej sytuacji asystenci AI powinni być narzędziem pomocniczym w pierwszej fazie researchu, a ostateczna decyzja powinna być podejmowana po weryfikacji informacji w aktualnych źródłach i porównaniu z rzeczywistą ofertą rynkową.