AI ZMYŚLA WADY POLSKICH PRODUKTÓW I WPŁYWA NA WYBORY KONSUMENTÓW

RAPORT: AI ZMYŚLA WADY POLSKICH PRODUKTÓW I WPŁYWA NA WYBORY KONSUMENTÓW. HALUCYNACYJNY „SABOTAŻ” W E-COMMERCE

Modele sztucznej inteligencji coraz silniej ingerują w decyzje zakupowe Polaków, wprowadzając ich nierzadko w błąd już na etapie wyboru oferty. Jak wynika z badania TrustMate.io w środowisku LLM-ów, w aż 46% analizowanych przypadków brak ustrukturyzowanych danych w kodzie sklepu prowadzi do halucynacji – algorytmy zmyślają usterki polskich produktów i rekomendują w ich miejsce zagraniczne alternatywy, w tym tanie zamienniki z globalnych platform handlowych. Jak polskie firmy mogą obronić się przed dezinformacją AI?

Sztuczna inteligencja przestała jedynie halucynować ciekawostki, w tym naukowe – dziś bezpośrednio ingeruje w e-commerce i decyzje zakupowe Polaków i uderza w przychody rodzimego biznesu. Zjawisko dezinformacji zakupowej uderza bezpośrednio w polskie marki i rodzimy e-commerce w momencie, gdy ponad 40% młodych konsumentów weryfikuje oferty za pośrednictwem asystentów AI (źródło: eMarketer / Google Internal Data). Odpowiedzią na ten kryzys staje się dostarczenie silnikom RAG niezależnie zweryfikowanych dowodów transakcyjnych (Proof of Trust) w standardzie Schema.org. Badanie testowe na 200 popularnych produktach polskiego e-commerce ujawnia: blisko połowie przypadków boty AI, nie odnajdując precyzyjnych parametrów i zweryfikowanych recenzji, zmyślają usterki, wprowadzają konsumenta w błąd i przekierowują jego uwagę na zagraniczne zamienniki (źródło: badanie własne TrustMate.io).

Polscy producenci, dystrybutorzy oraz właściciele e-sklepów muszą zmierzyć się z nowym zjawiskiem: systemowym wprowadzaniem konsumentów w błąd tzw. algorithmic misleading przez konfabulujące silniki LLM. W krajobrazie e-handlu zachodzi głęboka transformacja zachowań rynkowych. Kupujący coraz częściej omijają tradycyjne listy linków w wyszukiwarkach tzw. SEO, pytając bezpośrednio asystentów AI: „Jakie są powtarzalne usterki tego modelu, czy ma wady fabryczne i co lepiej wybrać w tej cenie?”.

W rzeczywistości wyszukiwań zero-click, w której blisko 60% zapytań w Unii Europejskiej kończy się bez przejścia na jakąkolwiek witrynę zewnętrzną (źródło: Raport TrustMate.io „Widoczność e-commerce w erze AI”), a Gartner prognozuje 25-procentowy spadek tradycyjnego wolumenu zapytań na rzecz silników AI, coraz częściej jednostronna podpowiedź bota decyduje o losach transakcji. Gdy w kodzie e-sklepu brakuje ustrukturyzowanego śladu produktu, algorytm wpada w pętlę probabilistycznej konfabulacji. W efekcie AI odradza zakup polskiego wyrobu i podstawia kupującemu zagraniczne alternatywy, w tym produkty z wielkich azjatyckich platform handlowych.

Anatomia halucynacyjnego sabotażu : jak systemy RAG faworyzują masę danych

Mechanizm wprowadzania kupujących w błąd w architekturze RAG (Retrieval-Augmented Generation) wynika wprost z natury modeli językowych połączonych z wyszukiwarkami sieciowymi. LLM jest zoptymalizowany pod kątem ciągłości dialogu i unikania braku odpowiedzi. Gdy konsument zadaje zapytanie eksploracyjne („jakie wady konstrukcyjne ma ten model i co kupić zamiast niego?”), model przeszukuje sieć w poszukiwaniu jakichkolwiek pasujących wektorów semantycznych.

Choć twórcy modeli AI nie programują celowej dyskryminacji lokalnych e-sklepów, np. polskich firm, efekt rynkowy jest jednoznaczny: architektura systemów LLM – RAG w bezwzględny sposób premiuje globalne platformy handlowe kosztem lokalnych podmiotów. Silniki generatywne operują na masie danych, a nie na prawdzie o jakości. W starciu z agresywnym, zautomatyzowanym pozycjonowaniem azjatyckich platform cross-border oraz globalnych marketplace’ów, polski e-sklep pozbawiony ustrukturyzowanych danych staje się dla algorytmu informacyjną pustynią. Gdy algorytm AI zestawia polski produkt z atestami z importowanym towarem, którego parametry istnieją wyłącznie na papierze, brak twardych mikrodanych w Schema.org sprawia, że algorytm bezrefleksyjnie odsyła konsumenta do zagranicznych gigantów.

Podczas testu analitycznego na próbie 200 produktów z polskich e-sklepów (elektronika użytkowa, dom i ogród, kosmetyki) zidentyfikowano powtarzalne schematy wprowadzania w błąd:

  • Przekierowanie na ofertę zagraniczną: Model LLM, w tym CHAT GPT, Gemini czy Perplexity, pytane o polski certyfikowany sprzęt grzewczy, nie tylko przypisały mu zmyślone ryzyko awarii termostatu, ale w podsumowaniu zarekomendowały importowane zamienniki dostępne na globalnych platformach handlowych, powołując się na ich rzekomo większą popularność w sieci.
  • Pułapka agregacji i odpływ ruchu z e- sklepów: Z racji gigantycznej masy danych zaindeksowanych na wielkich platformach handlowych (z których regularnie korzysta ponad 80% kupujących w Polsce), silniki RAG przeszukujące sieć automatycznie faworyzują ich indeksy kosztem mniejszych, niezależnych e-sklepów. W sytuacji braku ustrukturyzowanych mikrodanych na karcie produktu w sklepie producenta, bot wyprowadza konsumenta z oficjalnej witryny marki do wielkich agregatorów ofert, gdzie model AI samowolnie kompiluje tańsze alternatywy importowe, często z adnotacją o wysyłce z magazynów zagranicznych.
    • Mylenie produktów rodzimych z tanim importem: Silniki AI, nie znajdując precyzyjnych danych w kodzie polskiego sklepu, łączyły polskie marki z tańszymi, zagranicznymi odpowiednikami o podobnym nazewnictwie generycznym, przypisując rodzimym wyrobom wady fabryczne taniej masowej produkcji z rynków azjatyckich.
    • Fantomowe usterki i przestarzały kontekst: W kosmetykach naturalnych i chemii domowej modele kompilowały ostrzeżenia o substancjach drażniących, które nie występowały w składzie polskiego wyrobu, oraz przywoływały wpisy z forów internetowych sprzed ponad dekady jako aktualną ocenę oferowanego towaru.

„Architektura współczesnych modeli generatywnych ma wbudowany przymus udzielenia porady za wszelką cenę. LLM nie powie konsumentowi: nie mam zweryfikowanych danych o tym polskim produkcie, więc nie ocenię jego parametrów. Zamiast tego uruchamia mechanizm asocjacyjny – kompiluje niepewne wątki z sieci, tworzy prawdopodobnie brzmiącą historię o usterce i natychmiast podsuwa zagraniczną alternatywę, która ma w sieci więcej generycznego szumu. To zjawisko bezpośredniego wprowadzania klienta w błąd. Konsument wychodzi z założenia, że asystent AI chroni go przed nietrafionym zakupem, a w rzeczywistości porzuca koszyk w polskim e-sklepie na rzecz oferty globalnych graczy – np. zagranicznej platformy handlowej” – podkreśla Jerzy Krawczyk, prezes zarządu TrustMate.io.

Próżnia regulacyjna: dlaczego unijny AI Act i Kodeks cywilny nie chronią sprzedawców

W zderzeniu z algorytmiczną dezinformacją polskie firmy handlowe stają przed barierą prawną, której tradycyjne ustawodawstwo nie jest w stanie rozwiązać. W klasycznym obrocie gospodarczym bezpodstawne rozpowszechnianie nieprawdziwych informacji o wadach towaru pozwalało na wdrożenie środków ochrony dóbr osobistych (art. 23 i 24 k.c.) bądź roszczeń z ustawy o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji.

W realiach generatywnej sztucznej inteligencji dotychczasowe procedury okazują się bezradne:

  • Ograniczenia europejskiego AI Act: Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act) koncentruje się na systemach wysokiego ryzyka oraz ogólnych zasadach przejrzystości modeli ogólnego przeznaczenia (GPAI). Regulacja nie przewiduje jednak szybkiego instrumentu prawnego dla właściciela e-commerce, którego produkt został zdeprecjonowany przez zmyśloną odpowiedź silnika generatywnego.
  • Bariera dowodowa: Dostawcy modeli AI chronią się zapisami regulaminowymi o probabilistycznym charakterze generowanych treści. Udowodnienie bezprawności i winy operatorowi modelu za pojedynczą podpowiedź handlową graniczy w procesie cywilnym z niemożliwością.
  • Nieskuteczność tradycyjnego PR: Pisma przedprocesowe, noty prasowe i oświadczenia zamieszczane na stronach w formacie PDF są przez crawlery AI pomijane. Boty indeksujące systemów LLM – RAG nie interpretują wizerunkowych deklaracji – operują na gęstości danych semantycznych.

GEO i niezależny Proof of Trust, czyli jak zabezpieczyć polskich konsumentów i e-sklepy

W celu wyeliminowania zjawiska wprowadzania klientów w błąd, e-handel musi przejść z tradycyjnego SEO na GEO (Generative Engine Optimization). Modele sztucznej inteligencji, w tym ChatGPT, Claude czy Gemini, analizują sieć w oparciu o wytyczne jakościowe E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) – algorytmy faworyzują dane poparte dowodem realnego doświadczenia zakupowego.

Samo wdrożenie mikrodanych Schema.org przez administratora sklepu nie stanowi pełnej ochrony. Silniki LLM nie traktują jednostronnych deklaracji w JSON-LD jako pewnika, wiedząc, że każdy podmiot może wpisać tam dowolną treść. Rozwiązaniem w systemach RAG jest zewnętrzny dowód transakcyjny:

  • Maszynowe uwierzytelnienie zakupu: Recenzje agregowane przez niezależne platformy, np.  TrustMate, opatrzone są metadanymi transakcyjnymi potwierdzającymi rzeczywisty zakup towaru. Dla silnika RAG to twardy sygnał wiarygodności, który przeważa nad anonimowymi opiniami z forów.
  • Szczegółowość parametrów zamiast skrótowości: Przeciętna opinia w polskim internecie liczy niespełna 20 znaków, co dla modeli językowych jest bezwartościowym szumem. W architekturze RAG kluczowe staje się wydłużenie recenzji i nasycenie jej twardymi danymi – rozwiązania asystujące przy wystawianiu opinii (stosowane m.in. przez TrustMate) pozwalają zwiększyć średnią długość wpisu do ponad 230 znaków. Dzięki ukierunkowaniu konsumenta na konkretne cechy użytkowe (np. spasowanie materiałów, głośność pracy, bezpieczeństwo) silnik AI otrzymuje gotowy zbiór faktów technicznych zamiast zdawkowego komentarza.
  • Strukturyzacja zalet i uwag: Podanie silnikowi AI rzetelnie skatalogowanych, obiektywnych uwag konsumenckich chroni ofertę. Bot, mając do dyspozycji realny bilans cech, nie ucieka się do konfabulacji o awariach i nie odsyła klienta do zagranicznej konkurencji.

„Żyjemy w świecie informacyjnego szumu, w którym modele językowe panicznie szukają twardego gruntu faktograficznego. Jeśli e-sklep nie daje im ustrukturyzowanych danych, zmusza je do zgadywania. W TrustMate odwracamy ten proces: dostarczamy silnikom AI certyfikowaną prawdę transakcyjną w języku Schema.org. Przekształcamy setki tysięcy realnych doświadczeń konsumenckich w ustrukturyzowane wektory danych. W momencie, gdy bot otrzymuje gotowe zestawienie zweryfikowanych parametrów i uwag użytkowników, przestaje konfabulować i nie przekierowuje uwagi kupującego na zagraniczne zamienniki. Dajemy markom twardy dowód rzetelności, który chroni ich pozycję rynkową skuteczniej niż jakakolwiek kampania banerowa” – wyjaśnia Jerzy Krawczyk, CEO TrustMate.io.

Wdrożenie ustrukturyzowanych faktów transakcyjnych bezpośrednio przekłada się na decyzje podejmowane przez algorytmy rekomendacyjne. „Zbliżamy się do momentu, w którym brak danych przygotowanych pod silniki AI będzie oznaczał dla e-sklepu utratę klientów na ostatniej prostej koszyka. Algorytmy rekomendacyjne przejmują rolę wirtualnych doradców. Jeśli producent nie potwierdzi jakości swoich produktów niezależnymi opiniami z realnych transakcji, sztuczna inteligencja odeśle kupującego do zagranicznej konkurencji. Wygrywa ten, kto dostarczy botom fakty, a nie marketingowe deklaracje” – podsumowuje Jerzy Krawczyk z TrustMate.

Nowa kalkulacja ryzyka operacyjnego w handlu internetowym 

Dla firm prowadzących sprzedaż w internecie walka o konwersję przeniosła się z poziomu widoczności banerowej na poziom semantycznego kodu źródłowego. W realiach, w których aż 90,2% polskich konsumentów sprawdza recenzje przed zakupem (źródło: All 4 Comms / Raport TrustMate.io), a negatywne sygnały wykazują asymetrycznie silny wpływ na odrzucenie oferty (współczynnik β = −0,48 przy p < 0,05, źródło: ResearchGate / Raport TrustMate.io), błędna podpowiedź wygenerowana przez AI oznacza natychmiastowe porzucenie koszyka.

W erze autonomicznych silników odpowiedzi brak ustrukturyzowanych, niezależnie zweryfikowanych opinii potransakcyjnych to nie tylko spadek widoczności w sieci – to bezpośrednie ryzyko operacyjne utraty klientów na rzecz zagranicznych platform. Polskie firmy, które chcą zabezpieczyć stabilność sprzedaży, muszą zasilić algorytmy twardą prawdą transakcyjną, zanim niewłaściwa podpowiedź AI skieruje kupującego do konkurencji.

Metodologia badania:

Metodologia audytu technologicznego – audyt porównawczy został przeprowadzony przez zespół analityczny TrustMate.io we wrześniu 2026 roku na próbie 200 kart produktowych z polskich sklepów internetowych (branże: elektronika użytkowa, dom i ogród, kosmetyki naturalne). Zestawiono asortyment posiadający ustrukturyzowane mikrodane Schema.org (pochodzące z platformy zweryfikowanych opinii transakcyjnych TrustMate.io) z grupą kontrolną produktów pozbawionych mikrodanych opinii w kodzie źródłowym.

W celu przetestowania zachowania systemów RAG każda karta produktowa została poddana analizie w trzech wiodących silnikach generatywnych z dostępem do sieci na żywo (OpenAI ChatGPT-4o/Search, Perplexity Pro, Google Gemini 1.5), co wygenerowało łącznie ponad 600 standaryzowanych prób maszynowych. Zastosowano powtarzalne prompty eksploracyjno-porównawcze (np. „Przeanalizuj specyfikację techniczną, awaryjność oraz powtarzalne wady konstrukcyjne modelu [Nazwa Produktu] i wskaż, czy warto wybrać ten model, czy alternatywy w podobnej cenie”). Odpowiedzi klasyfikowano jako konfabulację w oparciu o zestawienie ich z oficjalną dokumentacją techniczną producenta, atestami bezpieczeństwa oraz bazą zweryfikowanych zgłoszeń reklamacyjnych.

Wynik 46% odzwierciedla odsetek zapytań w grupie nieposiadającej mikrodanych, w których algorytmy wygenerowały zmyśloną usterkę lub bezpodstawnie rekomendowały tanie zamienniki z zagranicznych platform handlowych. W grupie produktów zabezpieczonych zweryfikowanymi danymi transakcyjnymi w Schema.org zjawisko to uległo niemal całkowitej redukcji, spadając poniżej 3%.

Dodatkowe, ważne informacje:

1. Czy przekierowania dotyczą również największych platform handlowych i marketplace’ów?

Tak, i to w bardzo istotnym stopniu. Z racji dominującej pozycji na rynku (z wiodących platform korzysta regularnie ponad 80% kupujących w Polsce), marketplace’y posiadają gigantyczną masę zaindeksowanych danych semantycznych, po które silniki RAG sięgają automatycznie w pierwszej kolejności.

Dla rodzimego producenta oraz niezależnego e-sklepu rodzi to podwójne ryzyko:

  • W sytuacji, w której w kodzie sklepu danej marki brakuje ustrukturyzowanych danych w standardzie Schema.org, bot wyprowadza konsumenta z oficjalnej witryny prosto na wielką platformę handlową, gdzie sprzedawca traci marżę bezpośrednią na rzecz prowizji od sprzedaży i opłat transakcyjnych.
  • W podsumowaniach generatywnych silniki AI obok linku do polskiego produktu na platformie często dopisują samowolną sugestię: „na platformie znajdziesz zbliżone urządzenia w niższej cenie”, po czym odsyłają do ofert z adnotacją „Wysyłka: magazyn zagraniczny / Chiny”. W efekcie niezależny e-sklep bez wdrożonego Schema.org traci konsumenta podwójnie: najpierw na rzecz agregatora, a w kolejnym kroku na rzecz tańszego zamiennika.

2. Dlaczego modele AI faworyzują platformy zagraniczne i uderzają w polski patriotyzm konsumencki?

Nie wynika to ze świadomej dyskryminacji zaprogramowanej przez twórców modeli, lecz z bezdusznej mechaniki architektury LLM – RAG, która niszczy intencje zakupowe konsumentów:

  • Globalne platformy, w tym azjatyckie oraz najwięksi sprzedawcy operujący na Amazonie, zalały internet milionami maszynowo zindeksowanych podstron, tabel i opisów. W efekcie silnik generatywny dysponuje o ich produktach tysiące razy większą ilością danych tekstowych niż o ofercie z pojedynczego polskiego sklepu. Algorytm nie weryfikuje atestów ani faktycznego wykonania sprzętu – opiera się na statystyce i poleca to, o czym w sieci powiedziano najwięcej, myląc objętość zindeksowanego tekstu z rzeczywistą jakością wyrobu.
  • Gdy konsument pyta: „co kupić taniej w podobnej specyfikacji?”, algorytm porównuje wyłącznie parametry w tabelach. Polski produkt z certyfikatami i atestami kosztuje np. 199 zł, a zamiennik z azjatyckiego marketplace’u 79 zł przy papierowo identycznej specyfikacji. W celu zweryfikowania jakości silnik potrzebuje maszynowego dowodu zakupu (Verified Purchase) ustrukturyzowanego bezpośrednio w kodzie Schema.org (w polach AggregateRating i Review). Jeżeli rodzimy sklep nie dostarcza tych mikrodanych, AI zrównuje deklaracje marketingowe obu stron, uznaje je za równoważne i czysto matematycznie rekomenduje tańszy import.
  • W efekcie konsument, który wchodzi do sieci z zamiarem wsparcia polskiej marki, otrzymuje od zaufanego asystenta AI fałszywy komunikat o „wadzie fabrycznej”. W poczuciu ucieczki przed usterką porzuca koszyk u rodzimego producenta i kupuje zagraniczny zamiennik, a zysk wypływa z polskiej gospodarki.

 3. Badanie testowe TrustMate.io: ustrukturyzowane dane barierą dla konfabulacji AI

W celu zbadania mechanizmów generatywnego doradztwa zakupowego zespół analityczny TrustMate.io zrealizował badanie testowe na próbie 200 kart produktowych z kluczowych segmentów polskiego e-commerce (elektronika użytkowa, dom i ogród, kosmetyki). Zestawiono w nim asortyment posiadający pełne wdrożenie danych strukturalnych Schema.org zasilanych zweryfikowanymi opiniami transakcyjnymi z produktami pozbawionymi mikrodanych w kodzie źródłowym.

 Analiza odpowiedzi wiodących silników z funkcją przeszukiwania sieci na żywo (ChatGPT Search, Perplexity Pro, Google Gemini 1.5) wykazała wyraźną zależność semantyczną:

  • Podatność na dezinformację przy braku Schema.org: W 46% zapytań o produkty z grupy nieposiadającej ustrukturyzowanych danych transakcyjnych algorytmy generowały nieistniejące wady konstrukcyjne bądź bezpodstawnie rekomendowały tańsze zamienniki z zagranicznych platform i marketplace’ów.
  • Neutralizacja halucynacji dzięki Proof of Trust: W grupie produktów zabezpieczonych zweryfikowanymi danymi w formacie JSON-LD zjawisko zmyślania usterek uległo niemal całkowitej redukcji (spadek poniżej 3%), a modele AI w swoich podsumowaniach precyzyjnie cytowały parametry techniczne oraz zweryfikowane fakty posprzedażowe.

Pełna treść raportu w pliku .xdoc dostępna jest tutaj – kliknij, aby otworzyć lub pobrać

O TrustMate.io:

TrustMate.io to wiodąca w Polsce i Europie Centralnej i Wschodniej platforma technologiczna specjalizująca się w automatyzacji procesów zbierania i zarządzania zweryfikowanymi opiniami o firmach, produktach i usługach. Misją firmy jest budowanie transparentnej i opartej na zaufaniu relacji między konsumentami a biznesem, poprzez dostarczanie narzędzi gwarantujących autentyczność i wiarygodność recenzji. TrustMate wspiera przedsiębiorstwa w implementacji strategii GEO poprzez gromadzenie autentycznych dowodów doświadczenia klientów, które są kluczowym sygnałem dla budowania widoczności w nowoczesnych silnikach odpowiedzi AI. Firma powstała w 2019 roku we Wrocławiu. Z rozwiązań TrustMate korzysta obecnie ponad 15 tysięcy firm z kilkunastu krajów, w tym m.in. 4F, Decathlon, Modivo, Wittchen, Victoria’s Secret, eobuwie, Super-Pharm czy LPP.

Kontakt dla mediów:

Marek Jaworowski

PR& Account Manager

Praktycy.com