KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ trò chơi PC, Console, Retro online và phần mềm hữu ích

Trong vài tháng gần đây, người tiêu dùng bắt đầu dựa vào các trợ lý mua sắm chạy bằng trí tuệ nhân tạo để so sánh giá, gợi ý sản phẩm và thậm chí hoàn tất giao dịch. Trải nghiệm ban đầu thường ấn tượng: phản hồi nhanh, ngôn ngữ tự nhiên và khả năng tóm tắt các lựa chọn. Tuy nhiên, ở lớp sâu hơn, nhiều trợ lý vẫn thường xuyên trả lời bằng dữ liệu đã lỗi thời — giá cũ, mô tả sản phẩm không còn đúng, hoặc đề xuất những mẫu thiết bị đã ngưng sản xuất.

Vấn đề căn bản không phải ở khả năng ngôn ngữ của mô hình mà nằm ở nguồn dữ liệu và cách chúng được liên kết (grounding) với thông tin thời gian thực. Nhiều hệ thống AI lấy kiến thức từ dữ liệu huấn luyện tĩnh hoặc từ các kho dữ liệu bên thứ ba cập nhật không thường xuyên. Khi trợ lý dựa trên bản sao của trang sản phẩm, hoặc API không cung cấp thông tin tồn kho, kết quả sẽ phản ánh trạng thái 'tại thời điểm huấn luyện' chứ không phải trạng thái hiện tại.

Thực tế cho thấy các trợ lý này thường:

• không kiểm tra tồn kho theo thời gian thực;
• không cập nhật giá khuyến mãi hoặc hoàn trả của nhà bán hàng;
• không phân biệt rõ giữa phiên bản sản phẩm cũ và phiên bản ra mắt gần đây;
• sử dụng liên kết tiếp thị (affiliate links) dẫn tới trang sản phẩm đã thay đổi hoặc không còn bán.

Trải nghiệm mua sắm bị méo mó khi trợ lý đề xuất thiết bị đã ngưng sản xuất hoặc báo giá sai, khiến người dùng mất thời gian, mất niềm tin và có thể bỏ qua các kênh mua sắm khác. Với các nhà bán lẻ, việc bị gán thông tin lỗi thời cũng làm giảm hiệu quả chuyển đổi và tạo trải nghiệm khách hàng không đồng nhất giữa nền tảng AI và trang chủ chính thức.

Giải quyết vấn đề đòi hỏi tích hợp sâu hơn: truy cập API tồn kho theo thời gian thực, tiêu chuẩn hóa dữ liệu sản phẩm giữa các bên bán lẻ, và cơ chế để mô hình có thể truy vấn và xác thực nguồn tin thay vì chỉ 'dự đoán' dựa trên ngữ cảnh. Đây là bài toán kỹ thuật và cả hợp tác thương mại: nhà cung cấp AI cần cam kết cập nhật, nhà bán lẻ cần chia sẻ dữ liệu dưới chuẩn an toàn và minh bạch.

Các chuyên gia đề xuất mô hình lai: giữ phần xử lý ngôn ngữ và gợi ý sản phẩm trên AI, đồng thời liên kết chặt chẽ với lớp dịch vụ truy vấn thời gian thực. Những cải tiến thực tế gồm triển khai API tiêu chuẩn cho tồn kho, gắn nhãn thời gian cho dữ liệu nguồn, và hệ thống fallback: khi thông tin không được xác thực, trợ lý phải cảnh báo người dùng thay vì đưa ra khẳng định chắc chắn.

Các công ty cũng cần chính sách minh bạch về nguồn dữ liệu, cho phép người dùng biết trợ lý dựa trên dữ liệu cũ hay cập nhật, và cung cấp cách thức báo lỗi nhanh để cải thiện chất lượng.

Trợ lý mua sắm AI đã chứng tỏ giá trị trong việc rút ngắn hành trình ra quyết định và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng để trở thành công cụ tin cậy trong thương mại điện tử, chúng cần được 'trả về hiện tại' bằng dữ liệu và kết nối thời gian thực. Người dùng nên giữ thái độ thận trọng: tận dụng trợ lý để thu thập thông tin nhanh nhưng kiểm chứng trên trang bán chính thức trước khi mua. Để đọc thêm về vấn đề này và phân tích chi tiết, xem bài viết gốc trên The Verge: The Verge, hoặc các nguồn phân tích chuyên sâu tại Wired và chuyên mục công nghệ của Reuters.