
Los investigadores de la Wharton School estudiaron el funcionamiento de los sistemas de IA para compras y detectaron una notable inestabilidad en su selección. Según The Decoder, añadir una fuente externa, por ejemplo Wirecutter, cambió la cuota de productos elegidos en hasta 99 puntos porcentuales.
También influía cambiar el orden de la misma información. En otras palabras, los mismos datos presentados en una secuencia diferente podrían llevar al sistema a una selección distinta.
Esto es importante para los compradores que quieren encargar a la IA la búsqueda de un producto o de la mejor oferta: la recomendación puede depender no solo de las características del producto, sino también de la estructura de los datos de entrada. Sin embargo, el material disponible solo presenta metadatos y un resumen de The Decoder, por lo que no quedan claras las metodologías ni el alcance del estudio.
comentario editorial
Por qué importa
Si el resultado se confirma en un estudio completo y verificaciones independientes, los servicios de IA para compras deberán mostrar consistencia en las recomendaciones y sensibilidad a las fuentes. La señal más próxima que se puede verificar es la publicación de la metodología y la repetición del experimento en otras categorías de productos. Una incertidumbre sustancial es que actualmente solo está disponible un resumen de metadatos del The Decoder.