Le piattaforme di intelligenza artificiale (AI) stanno rapidamente integrando funzionalità di acquisto, ma un recente test rivela che questi assistenti spesso consigliano prodotti obsoleti. Nonostante i progressi di OpenAI, Google, Perplexity e Microsoft, gli strumenti di acquisto basati sull’intelligenza artificiale faticano a dare priorità ai modelli più recenti, spingendo a volte i consumatori verso la tecnologia più vecchia.
Il Test: Alla ricerca di uno Smartwatch
Per valutare queste nuove funzionalità, è stata condotta una ricerca su ChatGPT, Gemini, Perplexity e Copilot per uno smartwatch Android adatto per un Nothing CMF Phone 1. I risultati hanno mostrato consistenti imprecisioni: tutti e quattro i modelli AI spesso suggerivano prodotti del 2022 e 2023, nonostante fossero disponibili versioni più recenti. Ad esempio, ChatGPT ha consigliato Garmin Vivoactive 5 invece del più recente Vivoactive 6, omettendo miglioramenti chiave come maggiore spazio di archiviazione e GPS migliorato.
Precisione incoerente e suggerimenti strani
- ChatGPT ha fornito confronti dettagliati ma ha comunque favorito i modelli più vecchi. Ci sono voluti 10 minuti per compilare un elenco, inclusi Fitbit Versa 4 e Google Pixel Watch 3 insieme ad altre opzioni attuali.
- Gemini ha faticato a identificare le azioni attuali. La sua funzione “Chiamami”, progettata per verificare la disponibilità locale, è fallita completamente, segnalando che nessun negozio nelle vicinanze trasportava smartwatch Garmin dopo un’attesa di 15 minuti.
- Perplexity è stato il più imprevedibile, mescolando modelli recenti come Pixel Watch 4 con Samsung Galaxy Watch 4 (dal 2021). Nei suoi consigli mostrava anche prodotti irrilevanti, inclusi orologi economici, di marca diversa e persino un telefono cellulare.
- Copilot è stato il più vicino alla precisione, suggerendo immediatamente CMF Watch Pro 2 (progettato per CMF Phone 1) ma ha comunque trascurato il più recente Pro 3. Ha offerto un’utile cronologia dei prezzi e riepiloghi delle recensioni.
Perché è importante
La persistenza di raccomandazioni obsolete non è solo un piccolo inconveniente; evidenzia le sfide dell’integrazione dei dati in tempo reale nello shopping AI. Gli algoritmi sembrano fare affidamento su informazioni sul prodotto che sono in ritardo rispetto alle versioni attuali, portando potenzialmente i consumatori a effettuare acquisti non ottimali. Ciò è particolarmente problematico dato il rapido ritmo dello sviluppo tecnologico, dove anche un modello vecchio di un anno può mancare di funzionalità critiche o aggiornamenti delle prestazioni.
Il risultato finale
Sebbene gli assistenti allo shopping basati sull’intelligenza artificiale si mostrino promettenti, soprattutto nel monitoraggio dei prezzi e nel confronto delle funzionalità, non sono ancora abbastanza affidabili da sostituire le guide all’acquisto curate dall’uomo. L’attuale tendenza a dare priorità ai prodotti più vecchi rende questi strumenti più propensi a ostacolare un processo decisionale informato piuttosto che a facilitarlo. Per ora, la ricerca manuale rimane l’approccio più efficace.
