Платформи штучного інтелекту (ШІ) швидко інтегрують функції покупок, але нещодавні тести показали, що ці помічники часто рекомендують застарілі продукти. Незважаючи на прогрес OpenAI, Google, Perplexity та Microsoft, інструментам для покупок на основі штучного інтелекту важко визначити пріоритетність найновіших моделей, іноді штовхаючи споживачів на старіші технології.
Тест: пошук розумних годинників
Щоб оцінити ці нові функції, ChatGPT, Gemini, Perplexity та Copilot шукали відповідні розумні годинники Android для Nothing CMF Phone 1. Результати показали постійну неточність, оскільки всі чотири моделі штучного інтелекту часто пропонували продукти 2022 та 2023 років, навіть якщо нові версії вже були доступні. Наприклад, ChatGPT рекомендував Garmin Vivoactive 5 замість новішого Vivoactive 6, опустивши ключові вдосконалення, такі як збільшення пам’яті та покращений GPS.
Непослідовна точність і дивні речення
- ChatGPT надав детальні порівняння, але все ж віддав перевагу старішим моделям. Для складання списку знадобилося 10 хвилин, включаючи Fitbit Versa 4 і Google Pixel Watch 3 разом із більш сучасними варіантами.
- У компанії Gemini виникли труднощі з визначенням поточної наявності товару. Його функція «Передзвони мені», розроблена для перевірки наявності в місцевих магазинах, повністю відмовила, повідомивши, що поблизу немає магазинів, де б продавали розумні годинники Garmin після 15-хвилинного очікування.
- Perplexity виявилася найбільш непередбачуваною, поєднуючи нові моделі, такі як Pixel Watch 4 і Samsung Galaxy Watch 4 (2021). Також він показував неактуальні товари, включаючи дешеві годинники невідомих брендів і навіть мобільний телефон у своїх рекомендаціях.
- Copilot був найближчим до точного, одразу запропонувавши CMF Watch Pro 2 (призначений для CMF Phone 1), але все одно пропустив новіший Pro 3. Він надав корисну історію цін і короткі огляди.
Чому це важливо?
Зберігання застарілих рекомендацій – це не просто невелика незручність; це підкреслює проблеми інтеграції даних у режимі реального часу в покупки ШІ. Схоже, що алгоритми покладаються на інформацію про продукт, яка відстає від поточних випусків, що може спонукати споживачів робити неоптимальні покупки. Це особливо проблематично з огляду на швидкий темп розвитку технологій, коли навіть у річній моделі можуть бути відсутні критичні функції чи покращення продуктивності.
Резюме
Хоча штучні помічники для покупок є перспективними, особливо щодо відстеження цін і порівняння функцій, вони ще недостатньо надійні, щоб замінити підготовлені людьми посібники з покупок. Нинішня тенденція віддавати перевагу старішим продуктам робить ці інструменти швидше заважати прийняттю обґрунтованих рішень, ніж полегшувати їх. Поки що ручний пошук залишається більш ефективним підходом.
