Con la ayuda de una aplicación de inteligencia artificial, Amazon quiere facilitar las decisiones de compra para sus clientes en el futuro. Pero la nueva función de la aplicación puede no ser tan útil como afirma la empresa.
Es demasiado fácil perderse en la extensión infinita de la oferta de compras de Amazon. Si desea equiparse con un nuevo banco de energía o un mouse para juegos, tiene muchas opciones para elegir entre docenas, si no cientos, de modelos y marcas. Las experiencias de otros compradores pueden ser una verdadera ayuda para la toma de decisiones. Amazon ahora quiere expandir este concepto de reseñas de clientes con una aplicación de IA. Y una vez más surge la pregunta: ¿el uso de la IA mejora las cosas o las empeora mucho, mucho?
El problema de Amazon con las reseñas falsas
El propio Amazon se ve algo glorificado por su sistema de reseñas de clientes. Cuando la empresa introdujo la función de revisión en 1995, el concepto de comprar un producto basándose en las opiniones y experiencias de compradores anteriores todavía era relativamente nuevo. Difícil de imaginar hoy en día, después de todo, ahora puedes calificar casi cualquier cosa y en todo tipo de plataformas. Los clientes de Amazon también hacen un buen uso de él. Solo en 2022, entregaron 1.500 millones de reseñas y calificaciones en todo el mundo.
Al mismo tiempo, Amazon tendría que admitir que la estrella de las calificaciones en línea ha estado cayendo desde ChatGPT and Co. a más tardar. Porque las calificaciones de estrellas se han convertido desde hace mucho tiempo en un negocio lucrativo, que está constantemente desmoronando la confianza de los clientes en las reseñas. Amazon ha estado luchando con revisiones de productos manipuladas o simplemente falsas durante mucho tiempo. Solo en 2020, el grupo bloqueó 200 millones de reseñas falsas.
Mientras que algunos vendedores deshonestos compran una gran cantidad de reseñas positivas, algunos miembros del grupo de prueba de productos de Vine Club publican regularmente reseñas sin probar los productos. Las reseñas escritas por IA como ChatGPT también han aumentado desde 2022. Estos tampoco son útiles para los clientes de Amazon, pero al menos pueden hacerte sonreír. CNBC ha recopilado algunas reseñas de ejemplos divertidos, todos en una línea similar: “Como modelo de lenguaje de IA, puede que no tenga cuerpo, pero sé la importancia de la ropa cómoda durante el embarazo”.
También interesante: ¿Qué significa realmente “compra verificada” en Amazon?
La IA analiza las reseñas de los clientes
Aunque ChatGPT and Co. podría causar algunos problemas a Amazon, el grupo ahora confía en la propia IA para ayudar mejor a los clientes en sus decisiones de compra. como se indica en un comunicado. Para hacer esto, la IA debe analizar las reseñas de un producto y luego presentar un breve resumen justo al lado de los detalles del producto. Este extracto de opiniones pretende brindar a los clientes una descripción general rápida, pero su contenido es más significativo que las cinco estrellas.
Además, la IA elabora palabras clave que se mencionan con especial frecuencia en las reseñas, como “facilidad de uso”. Estas palabras clave deberían actuar como un botón y conducir a las revisiones que abordan este aspecto específico. Aquí, también, la idea es que los clientes indecisos puedan encontrar rápidamente la revisión que, según la IA, les ayudará más. Hasta ahora, esta extensión de IA solo está disponible en la aplicación de Amazon en los EE. UU. y aún se encuentra en la fase de prueba allí también. Esto significa que solo unos pocos usuarios pueden acceder a la función hasta ahora.
Sin IA sin críticas
Aunque Amazon dice que solo tiene en mente lo mejor para sus clientes, algunos puntos de crítica llaman la atención de inmediato. En primer lugar, como con todos los algoritmos de este tipo, la IA es tan buena como los datos que utiliza, es decir, las reseñas de los clientes. Y como se ha demostrado, una parte nada despreciable de las reseñas son manipuladas, falsificadas o incluso inventadas por una IA.
Amazon afirma tomar medidas contra esto, pero en última instancia, estas medidas siguen siendo una caja negra para los clientes. Si usted mismo lee reseñas individuales, al menos puede reconocer las que obviamente no son auténticas. Sin embargo, con un resumen generado por IA, se omite esta autoevaluación.
La nueva función podría perjudicar a los vendedores
Además, existe la preocupación de que la IA pueda verse influenciada por Amazon y luego, por ejemplo, concentrarse principalmente en los aspectos positivos de las revisiones en el análisis. Finalmente, como mercado, Amazon se beneficia de las compras. Pero también existe al revés primeros casos, en el que la IA destaca en su resumen las “opiniones de la mayoría” que no coinciden con la calificación media de estrellas. Si la IA destaca críticas negativas, aunque la mayoría de las críticas sean positivas, esto puede causar un daño masivo al vendedor. Por otro lado, si los productos se presentan falsamente de manera demasiado positiva, la IA socava por completo el propósito de las reseñas de los clientes. Entonces, mientras existan tales discrepancias, los clientes y vendedores corren más riesgo de sufrir desventajas por la aplicación de IA. En lugar de confiar en ellos, los clientes ahora tienen que dedicar más tiempo a verificar el resumen de IA.
Esto también se aplica a las palabras clave que la IA de Amazon extrae de las reseñas de los clientes. Porque muchas de las reseñas auténticas provienen de laicos que, en el espíritu del asunto, comparten sus experiencias personales. Pero si bien un crítico de un mouse para juegos puede otorgar un gran valor a la estética y los efectos de iluminación, el posible comprador puede estar más interesado en el tamaño o el diseño ergonómico, que puede o no encajar según el tamaño de la mano. Aquí, también, la promesa de que la IA filtrará los aspectos más importantes es difícil de cumplir, ya que muchos productos tienen necesidades de clientes muy diferentes. Queda por ver si la IA realmente será de alguna ayuda para los clientes de Amazon después de que se haya ajustado en la fase de prueba.
About the Author
